Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des fonctionnaires concernant la préparation et la réponse en cas d'urgence en utilisant des méthodes d'analyse d'enquête basées sur l'IA.
Choisir les bons outils pour l'analyse des réponses aux enquêtes
Lorsque vous analysez les données d'enquête des fonctionnaires concernant la préparation et la réponse en cas d'urgence, votre approche et vos outils doivent toujours correspondre à la forme et à la structure des réponses que vous avez.
Données quantitatives: Des éléments comme « Combien de personnes ont choisi x ? » sont faciles à compter avec Excel ou Google Sheets. Un tableau croisé dynamique simple peut vous fournir rapidement des chiffres clairs pour les questions fermées.
Données qualitatives: Les réponses ouvertes — ou les suivis où les répondants décrivent leur expérience — sont impossibles à lire manuellement même si vous disposez d'une quantité modeste de données. C’est là que vous avez besoin d’outils basés sur l’IA pour résumer et trouver des motifs que vous passeriez probablement à côté.
Il existe deux approches pour les outils lorsqu'il s'agit de réponses qualitatives:
ChatGPT ou un outil similaire basé sur GPT pour l'analyse IA
La voie classique DIY : Vous pouvez exporter vos données d'enquête, les copier-coller dans ChatGPT et discuter des résultats. Cela fonctionne pour des explorations rapides et simples, mais ce n’est généralement pas pratique. L'exportation et le formatage des données peuvent être fastidieux, et vous pourriez rapidement atteindre les limites de copier-coller ou de contexte.
Pas conçu pour l'analyse des enquêtes : Vous devrez le solliciter à plusieurs reprises, et il n'y a pas de logique intégrée pour filtrer les réponses, analyser les questions de suivi ou structurer les idées comme dans les solutions conçues pour les enquêtes.
Un outil tout-en-un comme Specific
Construit pour un travail d'enquête approfondi : Des outils comme Specific sont faits sur mesure pour ce travail. Ils gèrent tout le flux de travail : collecte de données structurées et de meilleure qualité à l’aide d’une IA conversationnelle (y compris les suivis automatiques) puis utilisation de l’analyse basée sur l’IA pour résumer instantanément les réponses, identifier les thèmes, et transformer le texte libre en idées exploitables — sans feuilles de calcul ou bricolages manuels.
Discutez avec vos données : Vous pouvez parler directement à l’IA de vos résultats d’enquête (tout comme utiliser ChatGPT), mais avec la structure de l’enquête, les filtres de répondants, et un meilleur contrôle sur ce qui est envoyé à l’IA. De plus, les fonctionnalités de gestion du contexte d'enquête facilitent l'exploration de grands ensembles de données.
Pour des recherches qualitatives vastes et complexes — comme l'analyse d'une enquête sur la préparation aux urgences auprès des fonctionnaires — les outils conçus pour le travail brillent vraiment. Vous pouvez voir comment cela pourrait se dérouler dans un flux de travail du monde réel dans cet exemple d'analyse d'enquête basé sur l'IA.
Si vous planifiez encore votre enquête, ou souhaitez savoir quelles questions obtiennent des données significatives, consultez notre guide sur les meilleures questions pour les enquêtes sur la préparation aux urgences des fonctionnaires.
Pourquoi se donner tout ce mal ? La qualité de l'analyse façonne vos résultats. Par exemple, une étude en Chine a montré que bien que le personnel de l'aviation civile ait obtenu une moyenne de 6,48 sur 9 en compétence d’urgence, les lacunes dans l’investigation épidémique et la gestion des cas n’ont été visibles que grâce à des évaluations détaillées et structurées — ce qui est facile à manquer avec un travail basique sur une feuille de calcul. [1]
Prompts utiles que vous pouvez utiliser pour une enquête auprès des fonctionnaires concernant la préparation et la réponse aux urgences
L'un des plus grands avantages de l'utilisation de l'IA (soit ChatGPT soit un outil axé sur les enquêtes comme Specific) est sa flexibilité — vous pouvez lui demander n’importe quoi, pas seulement obtenir un rapport statique. Voici quelques prompts éprouvés qui sont excellents pour analyser les réponses ouvertes des enquêtes sur la préparation aux urgences auprès des fonctionnaires.
Saisie pour les idées principales : C’est mon choix de prédilection si vous souhaitez un résumé rapide de ce qui est réellement dans les données (Specific utilise ceci en coulisse, mais cela fonctionne aussi avec ChatGPT) :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases explicatives.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas de mots), les plus mentionnées en premier
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
2. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
3. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
Donnez du contexte à l'IA. L'IA fonctionne toujours mieux avec des informations de contexte. Préparez le terrain pour votre analyse avec un prompt comme :
J'analyse des réponses en texte libre d'une enquête auprès des fonctionnaires sur la préparation et la réponse aux urgences dans notre ville. L'objectif est d'identifier les forces, les défis et les nouveaux besoins en formation. Voici un aperçu du récent exercice d'urgence, et un résumé de nos protocoles standard : [ajoutez votre résumé]
Voici les réponses.
Prompt pour une exploration plus approfondie : Après avoir obtenu les idées résumées, vous pouvez aller plus loin : « Dites m'en plus sur XYZ (idée principale) » — obtenez des citations directes ou des retours spécifiques liés à cette idée.
Prompt pour des sujets spécifiques : Pour des vérifications instinctives ou une validation d'hypothèse, essayez : « Quelqu'un a-t-il parlé d’actions de sensibilisation communautaire dans ses réponses ? » (Conseil : ajoutez « Inclure des citations » pour extraire les lignes pertinentes.)
Prompt pour les points douloureux et les défis : Pour capturer ce qui ne fonctionne pas, utilisez :
Analysez les réponses à l'enquête et listez les points douloureux, frustrations ou défis les plus communs mentionnés. Résumez chaque, et notez tous les motifs ou fréquences d'occurrence.
Prompt pour les motivations et incitations : Si vous souhaitez améliorer la formation, vous devez savoir ce qui motive les gens :
À partir des conversations d'enquête, extraire les principales motivations, désirs ou raisons que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Regroupez des motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui des données.
Prompt pour les personas : Si vous souhaitez comprendre les différents « types » au sein de votre groupe de fonctionnaires :
Sur la base des réponses à l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts — semblables à la façon dont les "personas" sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toutes citations ou motifs pertinents observés dans les conversations.
Prompt pour une analyse de sentiment : Pour avoir une idée rapide de l'humeur générale, essayez :
Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses à l'enquête (par ex., positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Pensez à ces prompts comme des points de départ — ils vous aideront à adapter votre analyse en fonction des besoins de votre audience de fonctionnaires et des objectifs spécifiques que vous avez pour les améliorations de préparation aux urgences.
Comment Specific analyse les données d’enquête qualitatives par type de question
Specific structure l'analyse qualitative de l'IA autour des types de questions dans votre enquête. Comprendre comment votre format de question affecte l'analyse est essentiel si vous concevez des enquêtes — ou les exportez pour une analyse avec ChatGPT.
Questions ouvertes (avec ou sans suivi) : Vous obtenez un résumé concis de toutes les réponses, avec des notes détaillées sur ce qui est apparu dans les suivis. Chaque digression ou détail est connecté à la question d'origine, vous pouvez donc voir à la fois le « grand cadre » et la profondeur qu'il cache.
Questions à choix avec suivis : Specific résume chaque réponse liée à chaque choix, afin que vous puissiez voir non seulement ce qui a été choisi mais pourquoi. Par exemple, vous pouvez rapidement obtenir une vue des motivations ou préoccupations derrière chaque action de préparation sélectionnée.
NPS : Dans les questions NPS (comme « quelle est la probabilité que vous recommandiez la formation à la préparation aux urgences ? »), vous obtenez un résumé séparé pour les détracteurs, passifs, et promoteurs — avec en parallèle une analyse de tous leurs commentaires de suivi.
Vous pouvez obtenir des résultats similaires dans ChatGPT en structurant soigneusement vos données (une question/choix à la fois), mais cela reste du travail manuel. Pour en savoir plus, consultez notre guide des meilleures pratiques pour les enquêtes sur les urgences chez les fonctionnaires ou essayez notre générateur d'enquêtes pour la préparation aux urgences chez les fonctionnaires pour une configuration plus rapide.
Comment relever les défis liés aux limites de contexte avec l'analyse des enquêtes par IA
Un grand défi : Tous les modèles d'IA ont une limite de contexte (la taille maximale d'entrée pour un prompt). Si votre enquête obtient des centaines ou des milliers de réponses détaillées, elle ne tiendra tout simplement pas d'un coup. Voici comment je gère cela (ces fonctionnalités sont intégrées dans Specific) :
Filtrage : Vous pouvez analyser uniquement des conversations spécifiques — comme celles où les utilisateurs ont répondu à une certaine question ou choisi une réponse ciblée. De cette façon, seules les réponses les plus pertinentes entrent dans votre fenêtre de contexte d'IA.
Recadrage : Au lieu d'envoyer toutes les questions d'enquête d'un coup, choisissez uniquement celles que vous voulez que l'IA analyse. Cela réduit considérablement la taille des données et vous permet de concentrer l'analyse sur ce qui compte réellement.
Ces tactiques rendent possible la gestion de données d'enquête riches et détaillées à grande échelle — sans passer à côté des motifs cachés ou des nuances qualitatives précieuses. Il convient de noter que des outils comme Specific gèrent ces étapes pour vous, mais l'approche fonctionne aussi dans d'autres outils, tant que vous êtes attentif à vos coupures.
Pour plus de détails sur la collecte de données de meilleure qualité plus faciles à analyser, consultez comment les questions de suivi automatiques de l'IA fonctionnent.
L'analyse dirigée par l'IA est particulièrement précieuse compte tenu de l’ampleur des programmes de formation et de préparation des fonctionnaires - pensez au Corps de défense civile de la République de Corée et ses 3,62 millions de personnels, tous formés de manière obligatoire chaque année, ou à l'initiative en cours du Bangladesh formant plus de 678 000 civils pour la résilience aux catastrophes. [2][3]
Caractéristiques collaboratives pour l'analyse des réponses aux enquêtes de fonctionnaires
La collaboration est difficile lorsque vous partagez des feuilles de calcul, des documents ou des fils de courriel. Lorsque des équipes de fonctionnaires, de gestionnaires d'urgence et de décideurs doivent travailler ensemble sur l'analyse des retours d'enquête sur la préparation, le contrôle de version et « qui a dit quoi » deviennent rapidement de vrais enjeux.
Collaboration basée sur le chat : Avec Specific, vous n’avez pas qu’un grand résumé. Vous et vos collègues pouvez chacun avoir vos propres discussions continues avec l'IA, centrées sur les domaines qui vous intéressent (par exemple, un chat filtre les retours sur les exercices communautaires, un autre suit les points de douleur dans la distribution de l'EPI).
Propriété claire : Chaque chat montre le créateur — aucune confusion sur qui a fait l'analyse ou peut répondre « pourquoi avez-vous posé cette question ? » Vous savez toujours quel membre de l'équipe a exploré quel thème ou segment de l’enquête.
Contexte pour le travail en équipe : Lors des discussions collaboratives avec l'IA, vous voyez l'avatar de chaque expéditeur, donc les conversations ne sont pas juste un mur de texte anonyme. C’est une petite touche, mais cela rend l'analyse croisée d'équipes et d'agences beaucoup plus fluide - essentiel pour les équipes de fonctionnaires travaillant sur des projets de préparation aux urgences à enjeux élevés et impliquant plusieurs agences.
Ces fonctionnalités collaboratives sont d’autant plus importantes que la recherche d’enquête gagne en complexité et en importance. Une étude en période de pandémie chez les travailleurs de la fonction publique a constaté qu'une responsabilité claire, la motivation, et la coordination des équipes conduisaient à de bien meilleurs résultats de réponse aux urgences — un défi que vous devriez relever non seulement avec la technologie, mais avec un flux de travail construit pour le travail d'équipe. [4]
Si vous voulez créer une enquête avec la collaboration à l'esprit, visitez notre créateur d'enquête basé sur l'IA ou expérimentez avec un éditeur d'enquête alimenté par l'IA pour voir ce qui est possible.
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