Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses d'une enquête citoyenne sur la sécurité du quartier à l'aide d'outils d'analyse des réponses d'enquête par IA. Si vous souhaitez des informations exploitables qui vont au-delà des graphiques de base et sont plus faciles à travailler, continuez à lire.
Choisir les bons outils pour l'analyse des enquêtes sur la sécurité du quartier
L'approche et les outils que vous choisissez dépendent de la forme et de la structure de vos données d'enquête collectées. Voici un aperçu rapide :
Données quantitatives : Cela couvre des éléments comme « combien de personnes se sentent en sécurité en marchant la nuit ? » (réponses structurées). Ces chiffres sont faciles à traiter : vous pouvez les calculer rapidement dans Excel ou Google Sheets à l'aide de formules de base.
Données qualitatives : Ce sont des réponses à des questions ouvertes ou des invites de suivi. Si vous avez demandé « Qu'est-ce qui vous fait sentir en sécurité dans votre quartier ? », vous obtiendrez beaucoup de texte en retour. Lire toutes ces réponses et essayer de repérer des motifs est presque impossible à la main, surtout avec des dizaines ou des centaines de réponses citoyennes. C'est là que l'IA intervient : elle peut résumer, extraire des thèmes et structurer ces réponses non structurées pour vous.
Il existe deux approches pour l'outillage lors du traitement des réponses qualitatives :
ChatGPT ou outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Approche par copier-coller : Vous pouvez exporter vos réponses aux enquêtes, les coller dans ChatGPT, et discuter avec l'IA des motifs, des thèmes ou des citations directes.
Limitations : Cela fonctionne pour de petits ensembles de données, mais devient très fastidieux et désordonné dès que vous avez plus qu'une douzaine de réponses. Les gros volumes de données atteignent souvent les limites d'entrée (contexte) de l'outil, vous devez donc diviser, couper et répéter. Il n'y a pas non plus de manière dédiée pour lier les conclusions du résumé directement aux questions d'enquête spécifiques ou pour gérer efficacement les suivis. Pourtant, c’est une option utile pour l’analyse exploratoire si vous êtes à l’aise avec le flux de travail.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu spécialement pour l'analyse des enquêtes qualitatives : Des outils comme Specific gèrent à la fois la capture de données d'enquête plus riches, grâce aux questions de suivi, et l'analyse instantanée des réponses citoyennes avec l’IA.
Meilleure collecte de données : Lorsqu'une personne remplit une enquête sur la sécurité du quartier dans Specific, l'IA peut automatiquement demander plus de détails ou de clarifications (voir questions de suivi automatiques par IA). Cela signifie que vous obtenez des réponses plus réfléchies et que vous allez plus loin qu'un simple formulaire de base.
Analyse instantanée et exploitable : Avec Specific, dès que vous avez des réponses, l'IA trouve des thèmes récurrents, résume ce que les gens disent réellement sur la sécurité, et quantifie combien de personnes ressentent de la même manière — le tout sans feuilles de calcul ni travail manuel.
Perspicacité conversationnelle : Vous pouvez discuter directement avec l'IA des motifs comme vous le feriez dans ChatGPT, mais vos résultats sont toujours organisés par question ou choix. Bonus : vous pouvez filtrer quelles réponses sont mises en contexte ou enregistrer plusieurs discussions pour différentes tranches de données, ce qui le rend plus puissant pour les équipes.
Pour voir comment cela fonctionne en pratique, consultez la fonctionnalité d'analyse des réponses d'enquête par IA dans Specific.
Ce type de flux de travail est crucial, puisque les enquêtes sur la sécurité du quartier produisent souvent des centaines de réponses nuancées et subjectives. Au Canada, par exemple, 54 % des personnes qui perçoivent leur quartier comme accueillant se sentent très en sécurité en marchant seule après la tombée de la nuit, contre 34 % qui ne partagent pas cette perception : des informations comme celles-ci nécessitent une analyse sensible au contexte qui traite les données qualitatives comme autre chose qu'un simple texte amassé. [1]
Invites utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les réponses des citoyens à l'enquête sur la sécurité des quartiers
Obtenir des informations significatives de votre enquête citoyenne signifie poser les bonnes questions — pas seulement aux personnes, mais aussi à votre IA. Les bonnes invites sont cruciales pour faire émerger des conclusions exploitables des données sur la sécurité du quartier. Voici des idées d'invites qui fonctionnent à merveille avec tous les outils d'IA (y compris Specific ou ChatGPT) :
Invite pour les idées principales : C'est mon premier arrêt pour tout ensemble important de données qualitatives. Il réduit des dizaines — ou des centaines — de réponses à des thèmes clairs, classés par fréquence. Fonctionne parfaitement à la fois dans Specific et lorsqu'il est utilisé directement dans ChatGPT :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases d'explication.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas de mots), la plus mentionnée en haut
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte de l'idée principale :** texte expliquant
2. **Texte de l'idée principale :** texte expliquant
3. **Texte de l'idée principale :** texte expliquant
Conseil : Donnez toujours à votre IA plus de contexte : Dites-lui de quoi traite votre enquête (« Nous avons interrogé 200 résidents sur leur sentiment de sécurité la nuit, et leurs raisons ») et ce que vous souhaitez obtenir de l'analyse (« Je recherche des informations exploitables pour améliorer l'éclairage public »). Par exemple :
Analysez ces réponses aux enquêtes sur la sécurité du quartier des citoyens du centre-ville de San Francisco. Nous voulons identifier les raisons les plus courantes pour lesquelles les gens se sentent en insécurité et mettre en évidence les préoccupations spécifiques au lieu. Présentez les conclusions du résumé et comptez les mentions pour chaque idée principale.
Invite pour approfondir un thème : Une fois que l'IA identifie une idée principale, par exemple, « préoccupations liées à l'éclairage public » — demandez,
Parlez-moi davantage des préoccupations relatives à l'éclairage public. Qu'ont exactement dit les gens ?
Invite pour sujet spécifique : Si vous souhaitez savoir si un problème particulier a été mentionné :
Quelqu'un a-t-il parlé des programmes de surveillance de quartier ? Inclure des citations.
Invite pour personas : Identifier des profils est utile pour le gouvernement local ou la police :
Sur la base des réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts — semblables à la façon dont les « personas » sont utilisés dans la gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs et toute citation ou motif pertinent observé dans les conversations.
Invite pour les points de douleur et défis :
Analysez les réponses de l'enquête et dressez la liste des points de douleur, des frustrations ou des défis les plus couramment mentionnés. Résumez chacun et notez tout motif ou fréquence d'apparition.
Invite pour motivations et moteurs :
Des conversations d'enquête, extrayez les motivations principales, les désirs ou les raisons exprimées par les participants pour leurs comportements ou choix. Regroupez des motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui issues des données.
Besoin de plus d'exemples d'invites et de meilleures pratiques ? Consultez nos guides pratiques sur comment créer une enquête citoyenne sur la sécurité du quartier et les meilleures questions à poser aux citoyens sur la sécurité du quartier.
Comment Specific analyse les données qualitatives par type de question
Décomposons comment Specific aborde les différents types de questions dans les enquêtes citoyennes :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Specific offre un résumé concis et complet de toutes les réponses à la question de base et tous les suivis générés par l'IA. Il met efficacement en lumière les thèmes ou opinions les plus fréquents partagés par les citoyens — idéal pour les questions larges comme « Qu'est-ce qui vous ferait vous sentir plus en sécurité dans votre quartier ? »
Choix multiples avec suivi : Chaque choix obtient son propre résumé optimisé par IA, regroupant toutes les réponses de suivi associées à cette option. Par exemple, si les répondants choisissant « Mieux éclairer les rues » sont ensuite invités à répondre à « Pourquoi est-ce important pour vous ? », l'IA regroupe et résume toutes leurs réponses séparément.
NPS (Net Promoter Score) : Les détracteurs, passifs et promoteurs obtiennent chacun leur propre résumé, basé uniquement sur leurs réponses de suivi respectives. Cela signifie que chaque segment de points sensibles et motivations est très clair — essentiel pour cibler les améliorations.
Vous pouvez faire tout cela avec ChatGPT aussi — mais c'est beaucoup plus manuel, nécessitant de copier, coller et trier les données par question d'abord. Avoir les résumés organisés à l'avance, comme dans Specific, économise beaucoup de temps et rend les résultats plus faciles à présenter aux parties prenantes.
Fait amusant : Dans des lieux comme San Francisco, où l'enquête de la ville de 2023 a vu les scores de sécurité tomber à leur plus bas niveau depuis 25 ans (note moyenne C+), il est crucial de comprendre les réponses uniques de chaque groupe pour apporter des améliorations exploitables. [2]
Travailler avec les limites de taille de contexte dans l'IA
Un défi majeur lors de l'analyse des retours citoyens avec des outils d'IA est qu'ils ont un « contexte » limité : la quantité de données qu'ils peuvent traiter à la fois. Si votre enquête sur la sécurité du quartier recueille des centaines de réponses longues, vous atteindrez rapidement ces limites.
Voici comment y faire face (et comment Specific intègre ces solutions) :
Filtrage : Analyser uniquement les conversations où les répondants ont répondu à certaines questions ou choisi une réponse spécifique (par exemple, « Montrez-moi les réponses mentionnant les préoccupations de sécurité la nuit »). Cela réduit les données à ce qui compte le plus et rentre dans la taille de contexte de l'IA.
Rognage : Sélectionnez uniquement les questions spécifiques que vous souhaitez analyser (comme « Préoccupations concernant les programmes de surveillance du quartier ») et envoyez-les à l'IA — en laissant de côté le reste et en assurant que davantage de conversations rentrent dans l'analyse.
En utilisant ces techniques, vous restez toujours dans la limite de mémoire de l'IA et obtenez des résumés de taille significative au lieu de sorties incomplètes. Dans les grandes enquêtes (comme celle de Hong Kong, où 64,4 % des gens se sentent en sécurité la nuit), cela rend l'analyse pratique possible, et non pas seulement théorique. [3]
Fonctionnalités de collaboration pour analyser les réponses des enquêtes citoyennes
Collaborer sur l'analyse est notoirement difficile, surtout pour les enquêtes sur la sécurité des quartiers citoyens, où plusieurs équipes (gouvernement local, police, groupes communautaires) souhaitent contribuer aux informations et résultats.
Analysez ensemble, dans le contexte : Avec Specific, l'analyse est conversationnelle — vous pouvez discuter directement avec l'IA sur les résultats. Tout le monde peut explorer les conclusions ensemble et poser des questions de suivi comme s'ils parlaient à un assistant de recherche.
Multiples discussions, multiples points de vue : Specific vous permet de créer plusieurs sessions de discussion. Chaque discussion peut avoir ses propres filtres (par exemple, n'analyser que les retours d'un quartier ou d'une période de temps spécifiques). Chaque discussion montre qui l’a démarrée et quels filtres sont utilisés, donc tout le monde reste sur la même page.
Responsabilité et clarté de l'équipe : Dans chaque discussion utilisée pour l'analyse, vous verrez les avatars et noms indiquant exactement qui a dit quoi — simplifiant la collaboration et assurant que rien ne soit perdu dans le remue-ménage. C’est un immense soulagement pour les plus grandes équipes de recherche citoyenne, surtout lors de la présentation des résultats ou de la préparation de rapports pour les conseils municipaux ou les comités de sécurité.
Créez votre enquête citoyenne sur la sécurité des quartiers maintenant
Commencez à collecter des informations plus approfondies de votre communauté : saisissez non seulement ce que les gens pensent, mais pourquoi. Découvrez de réelles motivations et défis, et transformez les commentaires citoyens en actions concrètes en utilisant l'analyse optimisée par l'IA avec Specific.