Lors d'un récent webinaire organisé lors des Insight Platforms 2024 Sommet sur les analyses et les rapports, Recollective a montré comment l'IA peut transformer l'analyse qualitative de la recherche, en la rendant plus rapide et plus efficace pour découvrir des informations précieuses.
Dana Cassady, vice-présidente des informations commerciales de Recollective, a dirigé la session intitulée « L'IA en action : transformer la recherche qualitative pour des informations plus puissantes ». Il a été rejoint par Holly Riedlinger et Fiona Macgregor, consultantes principales de Conseil en PA, qui ont partagé leurs expériences à l'aide des outils d'IA de Recollective. Adam Di Tota, directeur de la gestion des produits de Recollective, s'est également joint à la fin de la session pour le segment de questions-réponses en direct.
Le panel a examiné comment l'IA aide les chercheurs à relever les défis courants de la recherche qualitative en permettant de découvrir des informations plus rapidement et plus efficacement, tout en gardant la dimension humaine au cœur de l'analyse. Pour suivre la session et obtenir tous les détails, n'oubliez pas de regarder le enregistrement à la demande sur Insight Platforms.
Le rôle de l'IA dans la recherche qualitative moderne
Dana a donné le coup d'envoi en partageant la vision de Recollective en matière d'IA : améliorer, et non remplacer, la perspective humaine essentielle dans la recherche. Il a discuté de quatre défis courants auxquels les chercheurs sont confrontés et de la manière dont l'IA peut apporter des solutions efficaces :
Défi #1 : Les plateformes en ligne nous permettent de collecter davantage de données et de sources.
Solution: L'IA traite rapidement de grands ensembles de données, offrant aux chercheurs une vision globale et facilitant la combinaison d'informations provenant de différentes sources dans une étude cohérente.
Défi #2 : Même si nous savons sur quoi enquêter, enquêter prend du temps.
Solution: En automatisant les tâches de routine, l'IA permet aux chercheurs de consacrer du temps à leur expertise là où cela compte le plus, ce qui leur permet d'approfondir des connaissances complexes.
Défi #3 : Les différentes sources de données entrent parfois en conflit et nos biais peuvent nous gêner.
Solution: L'IA fournit une perspective objective, en aidant les chercheurs à identifier les tendances qu'ils n'ont peut-être pas remarquées et en leur permettant de nuancer leurs conclusions en examinant l'origine des divergences.
Défi #4 : Revenir au travail passé peut impliquer de refaire le travail déjà fait.
Solution : La mémoire fiable de l'IA permet aux chercheurs de revenir facilement sur leurs découvertes et de s'appuyer sur celles-ci, ce qui leur permet de reprendre plus facilement là où ils s'étaient arrêtés et de développer leurs connaissances antérieures.
En relevant ces défis, l'IA permet aux chercheurs d'améliorer leurs travaux tout en préservant le contact humain essentiel qu'exige la recherche qualitative.
Application concrète : l'expérience de PA Consulting en matière d'IA mémorielle
Holly et Fiona de PA Consulting ont ensuite expliqué comment elles utilisaient les outils d'IA de Recollective pour améliorer leur travail auprès de communautés en ligne à grande échelle. Ils ont décrit quatre manières principales dont l'IA recollective a amélioré leur analyse :
- Validation: L'IA aide les chercheurs à valider leurs thèmes en posant des questions à l'IA et en s'assurant que rien n'est oublié.
- Renforcer les connaissances: L'IA découvre des thèmes émergents, aidant les chercheurs à identifier des comportements, des attitudes et des préférences qui pourraient autrement rester cachés.
- Améliorer l'analyse: Grâce à l'IA, les chercheurs peuvent s'assurer d'avoir saisi un large éventail de points de vue, qu'ils soient généraux ou spécialisés.
- Fournir des preuves: l'IA aide à extraire des citations, des images et des extraits vidéo pertinents pour donner vie à des informations dans les rapports clients.
Fiona a également noté que l'IA de Recollective leur permet de concevoir leurs études de manière à donner la priorité à l'expérience des participants plutôt qu'à la facilité d'analyse, car l'IA facilite la connexion de composants distincts.
Cas d'utilisation pratiques : l'IA en action
Fiona et Holly ont présenté au public une série d'exemples concrets tirés de projets récents, mettant en évidence les domaines dans lesquels les outils d'IA de Recollective ont fait la différence :
Cas d'utilisation 1 : poser des questions à l'ensemble de la communauté
Fiona a donné un exemple tiré d'un projet sur les spiritueux. Généralement, les analystes mènent des études qualitatives manuellement, en analysant les activités une par une pour rassembler des informations. Grâce à l'outil d'intelligence artificielle de Recollective, les chercheurs pourraient se poser une question générale, par exemple : « Qu'est-ce que les participants associent à un esprit donné ? » et l'IA collecterait rapidement des preuves provenant de diverses sources, y compris des transcriptions vidéo. Cette méthode a permis de gagner du temps et d'enrichir l'analyse, en particulier pour les données non structurées telles que les vidéos.
Cas d'utilisation 2 : pour plus de profondeur et de minutie
L'IA a également joué un rôle clé en aidant Holly à confirmer des thèmes plus généraux tout en découvrant des comportements de niche qui auraient pu passer entre les mailles du filet. Par exemple, lorsqu'elle a exploré les obstacles au service client dans le secteur des services financiers, l'IA s'est assurée que chaque obstacle ou avantage potentiel était pris en compte et étayé par des preuves, ce qui a permis d'obtenir des informations plus complètes pour le client.
Cas d'utilisation 3 : Mise en évidence des thèmes clés
Holly et Fiona ont discuté de la manière dont l'IA peut améliorer les connaissances face à des données contradictoires. Fiona a rappelé un projet dont les résultats qualitatifs indiquaient qu'une marque n'était pas considérée comme « amusante », alors que les données quantitatives révélaient une autre histoire. En revoyant les données qualitatives à l'aide de l'IA, ils ont pu nuancer leurs conclusions et fournir une compréhension plus sophistiquée de la façon dont la marque était perçue.
Cas d'utilisation 4 : traiter rapidement les commentaires des clients
Enfin, Holly a montré comment l'IA peut accélérer le processus de réponse aux commentaires des clients. Après avoir présenté un rapport final, les clients souhaitent souvent obtenir plus de détails ou une analyse plus approfondie de données démographiques spécifiques. Ce qui prenait auparavant des jours d'analyse manuelle peut désormais être réalisé en quelques heures seulement, grâce à la capacité de l'IA à passer rapidement au crible les données et à répondre aux questions des clients.
Perspectives d'avenir : l'avenir de l'IA de Recollective
Avant de terminer la session, Dana a donné un aperçu des futures capacités d'IA de Recollective. Il a souligné l'objectif d'intégrer l'IA à toutes les étapes du processus de recherche, de la configuration à l'exécution et à l'analyse. Parmi les principales fonctionnalités à venir, citons :
- Assistant de questions et réponses AI v2: Cet outil amélioré permet d'approfondir et de comparer les segments, fournissant ainsi aux chercheurs des informations plus détaillées.
- Données d'étude traduites par l'IA: Facilite les études multilingues et permet aux chercheurs d'étendre leur portée mondiale en toute confiance.
- Activités hybrides asynchrones et en direct modérées par l'IA: permet aux participants de s'engager pendant leur temps libre tandis que l'IA veille à ce que les objectifs de recherche soient atteints.
Ces fonctionnalités sont conçues pour aider les chercheurs à agir plus rapidement et à en découvrir davantage, tout en préservant le rôle essentiel du chercheur humain.
Habiliter les chercheurs, améliorer les résultats
Le principal point à retenir du webinaire était clair : l'IA n'est pas là pour remplacer les chercheurs humains dans les analyses qualitatives. Il est plutôt là pour soutenir et améliorer le travail fantastique qu'ils accomplissent déjà. Chez Recollective, nous nous engageons à créer des solutions d'IA qui répondent aux défis courants auxquels les chercheurs sont confrontés. Nos outils peuvent rationaliser l'analyse en validant des ensembles de données, en renforçant les tendances apparentes, en améliorant les résultats complexes et en faisant apparaître des preuves tout au long du processus de recherche.
Au fur et à mesure que les chercheurs adoptent l'IA, nous pouvons nous attendre à ce qu'elle joue un rôle croissant à toutes les étapes des projets, ce qui facilitera encore plus l'accès à l'information. En accélérant la configuration, l'exécution et l'analyse, l'IA de Recollective permet aux chercheurs de se concentrer sur ce qui compte vraiment : fournir des informations riches et exploitables à leurs clients.
En savoir plus
Si vous avez manqué le webinaire, ne vous inquiétez pas, vous pouvez assister au enregistrement complet à la demande sur Insight Platforms!
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