Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses d'une enquête citoyenne sur les services aux personnes âgées en utilisant des méthodes modernes basées sur l'IA et des outils d'analyse d'enquêtes spécialement conçus.
Choisir les bons outils pour analyser les données d'une enquête citoyenne
La meilleure approche — et les outils que vous choisissez — dépendent fortement de la forme et de la structure de vos réponses à l'enquête.
Données quantitatives : Si vous travaillez avec des réponses numériques ou à choix multiples (comme "Êtes-vous satisfait des services locaux pour les personnes âgées ?"), celles-ci sont simples à compter et à visualiser en utilisant Excel, Google Sheets, ou les outils intégrés de votre plateforme d'enquête. Vous pouvez repérer les tendances, effectuer des analyses croisées et calculer rapidement les scores NPS ou de satisfaction.
Données qualitatives : Les choses deviennent intéressantes (et il faut l’admettre, difficiles) lorsque vous avez des réponses ouvertes — surtout lorsque votre enquête demande aux citoyens d'expliquer leurs besoins, de partager des suggestions pour les programmes pour les personnes âgées ou de décrire leurs obstacles en détail. C'est là que lire chaque réponse devient rapidement irréaliste, surtout pour les enquêtes à forte réponse. Les outils d'IA, comme les GPT, sont essentiels pour comprendre et organiser ce feedback non structuré.
Il existe deux principales approches pour les outils lorsqu'il s'agit de réponses qualitatives riches provenant des enquêtes citoyennes :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Copier-coller et discuter : Vous pouvez exporter les réponses de l'enquête (généralement sous forme de CSV ou de feuille de calcul) et coller les données dans ChatGPT ou un autre modèle de langage étendu. Ensuite, vous pouvez discuter avec l'IA — poser des questions sur les tendances, résumer les points faibles ou exécuter des requêtes personnalisées.
Compromis : Cela fonctionne dans l'urgence, mais gérer beaucoup de texte conversationnel de cette manière n'est pas idéal. Gérer les tronques, filtrer les réponses ou obtenir à la fois des résumés et des citations verbatim peut être compliqué dans un outil IA générique. Vous pourriez également atteindre les limites de contexte ou devoir diviser vos données, ajoutant un effort manuel et le risque de passer à côté d'informations précieuses.
Outil tout-en-un comme Specific
Spécialement conçu pour l'analyse d'enquêtes avec l'IA : Specific combine la collecte de données et l'analyse en un seul, vous permettant d'analyser instantanément les résultats à l'aide de l'IA adaptée au feedback des enquêtes. Lorsqu'un répondant répond, l'IA pose des questions de suivi intelligentes, capturant le contexte et la profondeur (voir cette fonctionnalité de questions de suivi IA). Cela signifie que vous obtenez des données plus riches de la part des citoyens — au-delà du "oui/non" et dans le "pourquoi".
Pas de travail manuel ni de feuilles de calcul nécessaires : Specific résume chaque réponse en texte libre, met en évidence les thèmes clés, et vous permet d'interagir directement (comme dans ChatGPT). La différence ? Vous avez des outils de filtrage spécialisés, et vos données d'enquête sont structurées, organisées et prêtes pour une analyse basée sur le chat. Curieux de savoir ce que cela donne ? Consultez comment l'analyse des réponses d'enquête par l'IA fonctionne en pratique.
Des insights évolutifs et transparents : Vous pouvez exécuter des requêtes instantanées — telles que "Quels sont les plus grands points faibles pour les personnes âgées isolées ?" — et obtenir des résumés par thème, des décomptes de fréquence ou même des citations granulaires, le tout sans devoir manipuler les données manuellement.
Les outils d'enquête citoyenne propulsés par l'IA — comme Sogolytics, LimeSurvey, Polis, et Colectica — apportent ce niveau d'analyse automatisée aux projets du secteur public, rendant l'analyse de texte à grande échelle faisable et révélant des modèles exploitables instantanément. [1]
Invites utiles pour analyser les données d'enquête citoyennes sur les services aux personnes âgées
Lors de la discussion avec l'IA à propos de votre enquête, les résultats dépendent de la qualité de vos invites. Voici quelques idées d'invite qui fonctionnent particulièrement bien pour les retours ouverts de citoyens sur les services aux personnes âgées :
Invite pour les idées principales : C'est une invite universelle pour faire ressortir les principaux sujets de n'importe quel ensemble de réponses à l'enquête libre. Elle est intégrée dans des plateformes comme Specific, mais vous pouvez l'utiliser avec n'importe quel assistant IA :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + explicatif d'une à deux phrases.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Indiquez combien de personnes ont mentionné une idée principale précise (utilisez des chiffres, pas des mots), la plus mentionnée en premier
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte de l'idée principale :** texte d'explication
2. **Texte de l'idée principale :** texte d'explication
3. **Texte de l'idée principale :** texte d'explication
L'IA fonctionne toujours mieux lorsque vous fournissez plus de contexte. Si vous informez l'IA sur votre public citoyen, vos objectifs, ou le contexte de votre enquête sur les services aux personnes âgées, vous obtiendrez des résultats plus précis.
Vous analysez une enquête citoyenne sur les Services Seniors dans notre ville. L'objectif est de comprendre les obstacles à l'accès, la satisfaction et les idées d'amélioration. Veuillez identifier les principaux points faibles et besoins non satisfaits.
Approfondir un thème : Lorsque vous repérez une "idée principale" intéressante, essayez un suivi comme :
Dites-m'en plus sur [idée principale]. Quelles sont les principales préoccupations ? Inclure des citations si possible.
Valider un sujet : Vous pouvez vérifier si quelqu'un a mentionné un problème ou une idée spécifique — et trouver des verbatim à l'appui.
Quelqu'un a-t-il parlé de [accessibilité en fauteuil roulant] ? Inclure des citations.
Créer des personas à partir des retours citoyens : Pour segmenter les retours en fonction de la phase de vie, de l'état de santé ou de la littératie numérique, utilisez :
Sur la base des réponses à l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts — similaire à l'utilisation des "personas" en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou schéma pertinent observé dans les conversations.
Déceler les points faibles et les défis : Pour rapidement faire surface ce qui ne fonctionne pas ou est frustrant concernant les services aux personnes âgées locaux :
Analysez les réponses à l'enquête et listez les points faibles, les frustrations ou les défis les plus couramment mentionnés. Résumez chaque, et notez tout schéma ou fréquence de survenue.
Cartographier les motivations et moteurs : Pour comprendre pourquoi les citoyens utilisent ou évitent certains services :
Des conversations de l'enquête, extrayez les motivations principales, désirs ou raisons que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Groupez les motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui extraites des données.
Extraire des suggestions et idées concrètes : Pour des recommandations fondées sur des données et l'innovation :
Identifiez et listez toutes les suggestions, idées ou demandes fournies par les participants à l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes où pertinent.
Vous pouvez trouver d'autres exemples d'invites utiles et des astuces avancées pour les invites dans notre guide fonctionnel d'analyse par IA des enquêtes ici.
Comment Specific analyse les données qualitatives par type de question
Analyser les réponses ouvertes des enquêtes est là où Specific (et des outils similaires pilotés par l'IA) brillent vraiment :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Vous obtenez un résumé pour chaque question, et — surtout — une vue synthétisée de toutes les réponses de suivi, ce qui facilite l'exploration des nuances et idées émergentes de la part des citoyens.
Choix multiples avec suivis : Chaque choix a un résumé généré par l'IA de toutes les réponses à ses questions de suivi associées. Exemple : pour "Quels services pour les seniors utilisez-vous ?" l'IA décomposera les retours pour chaque option (transport, programmes de repas, etc.), montrant ce que les utilisateurs apprécient ou trouvent difficile dans chaque domaine.
Questions NPS : Les promoteurs, les passifs et les détracteurs ont chacun leur propre résumé sous-tendu par l'IA des suivis ouverts. Cela montre ce qui fonctionne pour vos utilisateurs les plus satisfaits — et ce qui frustre les citoyens à risque.
Vous pouvez faire beaucoup de cela avec ChatGPT, mais cela nécessite plus de configuration : vous devez séparer manuellement les types de réponses et assembler vos propres résumés et groupements. Les plateformes comme Specific automatisent et structurent ce travail, économisant des heures et fournissant des résultats plus riches. Pour des guides étape par étape et des meilleures pratiques, consultez comment créer une enquête citoyenne sur les services aux personnes âgées ou explorez les meilleurs types de questions pour obtenir des retours citoyens.
Surmonter les limites de contexte de l'IA : Approches de filtrage et de découpage
Les modèles d'IA (comme GPT-4) ont des limites de taille de contexte — ils ne peuvent traiter qu'une certaine quantité de texte à la fois. Si vous recevez des centaines ou des milliers de réponses à votre enquête citoyenne sur les services aux personnes âgées, cela peut ne pas tenir dans une seule requête d'IA. Vous ne voulez pas manquer de grands thèmes, ou ignorer des voix silencieuses.
Il existe deux stratégies principales à suivre pour cela, et Specific gère les deux directement :
Filtrage : Vous pouvez filtrer les conversations en fonction des réponses. Vous voulez analyser uniquement les citoyens qui ont commenté les programmes de repas ou les défis de transport ? Sélectionnez ces critères, et seules les conversations pertinentes seront envoyées à l'IA pour analyse. Résultat : des insights clairs et thématiques qui tiennent dans les limites du contexte.
Découpage : Au lieu d'envoyer chaque réponse à chaque question, vous sélectionnez juste les questions que vous souhaitez analyser — par exemple, "Quelle amélioration rendrait votre vie plus facile ?" Cela rend l'ensemble de données plus petit et plus ciblé, permettant à l'IA d'approfondir là où cela compte le plus.
Filtrage et découpage peuvent être combinés, vous permettant de personnaliser votre analyse sans passer des heures à trancher des données dans des tables. Pour un approfondissement sur l'optimisation du flux d'enquête pour une meilleure analyse IA, consultez notre guide de l'éditeur d'enquêtes IA.
Fonctionnalités collaboratives pour l'analyse des réponses aux enquêtes citoyennes
Problème collaboratif : Analyser les retours citoyens sur les services aux personnes âgées est souvent un effort d'équipe — vous pourriez travailler avec des responsables municipaux, la santé publique, des ONG, et même des défenseurs des personnes âgées. Envoyer par e-mail des immenses tableurs ou documents de synthèse ralentit les choses.
Collaboration basée sur le chat : Dans Specific, vous pouvez analyser les données directement dans la plateforme, en discutant avec l'IA comme une équipe. Chaque chat peut se concentrer sur un insight différent, un ensemble de filtres, ou une question de recherche — ainsi, un membre de l'équipe peut approfondir les retours sur le transport tandis qu'un autre explore les thèmes d'inclusion sociale. Les échanges sont étiquetés avec le créateur, et vous pouvez toujours voir qui a dit quoi.
Visibilité et responsabilité de l'équipe : Vous obtenez des avatars pour les expéditeurs, ce qui facilite le suivi de qui a posé quelle question, et plusieurs personnes peuvent effectuer des analyses parallèles — découvrir des insights, effectuer des suivis, ou valider des résultats en temps réel. C'est particulièrement utile si vous voulez que chaque département ou partenaire externe possède une partie du processus sans dupliquer les efforts.
Vous voulez essayer une analyse collaborative des enquêtes avec l'IA ? Consultez l'analyse des réponses par IA dans Specific ou explorez comment générer votre propre enquête citoyenne avec des modèles AI pour les services aux personnes âgées.
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