Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des fonctionnaires sur la sensibilisation et l'utilisation des données ouvertes, en abordant des outils pratiques d'IA et des stratégies actionnables pour une analyse robuste des réponses d'enquête.
Choisir les bons outils pour analyser vos données
Votre approche et les outils que vous utilisez pour analyser les réponses d'enquête dépendent réellement du format et de la structure de vos données. Décomposons les scénarios les plus courants et ce qui fonctionne le mieux pour chacun :
Données quantitatives : Pour des questions telles que « Combien de fonctionnaires ont suivi la formation sur les données ouvertes ? » ou des questions à choix multiple, des outils classiques comme Excel ou Google Sheets fonctionnent parfaitement. C'est simple : il suffit de compter les réponses, de faire des calculs de pourcentage, ou même de créer un graphique rapide. Si 10 % des fonctionnaires ont déclaré avoir terminé leurs heures de perfectionnement, des fonctions simples montrent le progrès sans tracas supplémentaire. [1]
Données qualitatives : Lorsque vous recueillez des réponses ouvertes (« Qu'est-ce que vous trouvez le plus difficile dans l'utilisation des données ouvertes ? »), c'est là que la vraie complexité commence. Lire des centaines ou des milliers de réponses n'est pas raisonnable. C'est là que l'IA devient votre meilleur allié : vous avez besoin d'outils modernes capables de comprendre, résumer et structurer automatiquement tous ces retours textuels. Essayer de faire cela manuellement est lent, sujet aux erreurs et tout simplement épuisant, surtout avec des questions de suivi approfondies.
Il existe deux approches pour les outils lorsqu'il s'agit de réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Copier-coller et discuter : Vous pouvez exporter vos données d'enquête, les coller dans ChatGPT ou un modèle de langage similaire, et entamer une conversation sur vos résultats.
Pas toujours pratique : Ce flux de travail est rapide pour une analyse à petite échelle, mais ne s'étend pas bien. Formater de grands ensembles de données pour l'entrée en chat GPT, gérer les suivis et suivre les itérations devient vite compliqué. Il manque aussi des fonctionnalités spécialement conçues pour les données d'enquête, ce qui signifie beaucoup de préparation manuelle et potentiellement des problèmes de confidentialité ou de flux de travail.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour les enquêtes sur la sensibilisation et l'utilisation des données ouvertes par les fonctionnaires : Des outils comme Specific sont construits pour que vous n'ayez jamais besoin de manipuler des feuilles de calcul ou d'exporter manuellement : il suffit de recueillir les réponses aux enquêtes (y compris les suivis automatiques et conversationnels), et d'analyser tout avec l'IA directement dans la même plateforme.
Meilleure collecte de données : Les questions de suivi automatiques conduisent à des réponses plus riches, et non à des réponses courtes. Apprenez-en plus sur son fonctionnement dans cet article approfondi sur les suivis automatiques des enquêtes par IA.
Résumés alimentés par IA, extraction de thèmes et conversation directe : Vous obtenez des résumés instantanés, des thèmes récurrents, et pouvez discuter avec l'IA des résultats aussi facilement que vous parlez à un humain. Des garde-fous supplémentaires existent pour gérer les données que l'IA analyse, afin que vous gardiez toujours le contrôle du contexte.
Pour tout, des retours sur les politiques à l'évaluation des compétences en données, disposer de l'analyse et de la collecte sous un même toit réduit les frictions. Specific est un choix populaire pour les fonctionnaires et les équipes gérant des programmes de données ouvertes, mais d'autres outils peuvent fonctionner si vous êtes préparé pour des flux de travail plus manuels.
Pour en savoir plus sur la création de ces types d'enquêtes, l'article comment créer des enquêtes pour fonctionnaires sur la sensibilisation et l'utilisation des données ouvertes vous guide à travers la mise en place de l'enquête de A à Z.
Exemples d'invites utiles pour l'analyse de l'enquête des fonctionnaires sur les données ouvertes
Lorsque vous êtes prêt à analyser les réponses qualitatives de votre enquête sur la sensibilisation aux données ouvertes, des invites bien élaborées sont votre arme secrète pour débloquer la valeur avec des outils basés sur l'IA ou GPT. Que vous traitiez directement des réponses de suivi dans Specific ou utilisiez un outil GPT autonome, ces invites couvrent tout, de la vue d'ensemble aux insights détaillés.
Invite pour les idées principales : Celle-ci est un classique : vous voulez que l'IA dégage les idées et thèmes principaux avec des chiffres clairs dès le départ. Voici le texte exact que Specific utilise, et cela fonctionne également très bien dans ChatGPT :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + une explication de 2 phrases maximum.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), les plus mentionnés en haut
- 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
Améliorations contextuelles : Les modèles d'IA réussissent toujours mieux lorsque vous fournissez un contexte supplémentaire sur votre enquête, votre audience ou vos objectifs. Par exemple, ajoutez une courte description à votre invite :
« Ces réponses proviennent d'une enquête de 2024 auprès des fonctionnaires du Royaume-Uni sur la sensibilisation et l'utilisation des données ouvertes. Je veux comprendre les défis les plus courants et les opportunités qu'ils voient. Mon objectif principal est d'améliorer les futures initiatives de formation. Veuillez extraire les idées principales comme ci-dessus. »
Explorer en profondeur les sujets : Après avoir identifié les thèmes, invitez l'IA avec « Dites-m'en plus sur XYZ (idée principale) » — c'est un moyen facile d'explorer des motifs cachés en profondeur.
Invite pour des sujets spécifiques : Chaque fois que vous soupçonnez qu'un problème clé émerge (comme des « préoccupations en matière de gestion des risques »), demandez simplement : « Quelqu'un a-t-il parlé de gestion des risques ou de risques liés à la divulgation de données ouvertes ? Incluez des citations. »
Invite pour les personas : Les fonctionnaires ne sont pas tous les mêmes. Pour trouver des motifs, utilisez : « Basé sur les réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts — comme les passionnés de données ou les gestionnaires prudents. Pour chacun, résumez les caractéristiques clés, les motivations, et toute citation pertinente. »
Invite pour les points de douleur et les défis : « Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur ou les défis les plus communs auxquels les fonctionnaires sont confrontés concernant les données ouvertes. Notez les motifs, la fréquence, et incluez des exemples à l'appui. » Ceci est particulièrement pertinent étant donné que seulement 10% des fonctionnaires ont terminé les récents efforts de perfectionnement, malgré la forte valeur perçue des données ouvertes. [1][5]
Invite pour les suggestions et idées : Vous souhaitez récolter des améliorations actionnables ? Demandez : « Identifiez et listez toutes les suggestions ou demandes mentionnées par les participants à l'enquête sur les initiatives de données ouvertes. Organisez par sujet et fréquence et incluez des citations directes là où c'est pertinent. »
Pour obtenir des idées de questions supplémentaires ou de l'inspiration, consultez ce guide sur les meilleures questions pour les enquêtes des fonctionnaires sur les données ouvertes.
Comment Specific analyse les données qualitatives issues de différents types de questions
Questions ouvertes avec ou sans suivi : Pour chaque question ouverte, vous obtiendrez à la fois un résumé pour la question et une analyse détaillée de toutes les réponses de suivi sondées par l'IA. Au lieu d'extraire des réponses brutes, Specific structure ces analyses approfondies en un seul endroit — de sorte que vous n'ayez pas à deviner ce que signifie par exemple « manque de compétences en données » dans ce contexte.
Choix avec suivi : Chaque choix de l'enquête (par exemple, « Oui, j'ai accédé aux données ouvertes » contre « Non, jamais accédé ») obtient son propre résumé des réponses de suivi associées, transformant les réponses à choix multiples en analyses cohérentes. Cette approche révèle comment les attitudes ou niveaux de connaissance se regroupent par groupe, et pourquoi.
Questions NPS (Net Promoter Score) : Specific divise automatiquement les réponses de suivi par catégorie — détracteurs, passifs et promoteurs — de sorte que vous pouvez voir ce qui pourrait transformer un critique en supporteur, ou ce qui maintient les fonctionnaires déjà engagés à revenir.
Vous pouvez obtenir manuellement des résultats similaires dans ChatGPT, mais cela demande un travail supplémentaire pour filtrer, formater et analyser chaque ensemble de réponses par type.
Pour apprendre comment les enquêtes sont conçues pour faire émerger ces insights dès le départ, consultez le générateur d'enquêtes par IA pour fonctionnaires axé sur la sensibilisation aux données ouvertes.
Comment gérer les défis avec la limite de contexte de l'IA
Même les meilleurs outils d'IA (y compris ChatGPT et Specific) ont des limites de taille de contexte. En gros, si votre enquête sur la sensibilisation aux données ouvertes produit trop de réponses détaillées, l'IA pourrait ne pas toutes les intégrer en une fois. Voici deux façons de garder votre analyse pratique et précise, toutes deux disponibles de manière fluide dans Specific :
Filtrage : Filtrez les conversations par actions ou réponses des participants — telles que n'inclure que les fonctionnaires ayant complété des modules de formation sur les données, ou seulement ceux ayant discuté des obstacles perçus — pour que l'IA se concentre sur le segment pertinent pour vos besoins.
Coupe : Coupez juste les questions d'enquête les plus critiques avant de les envoyer à l'IA pour analyse. Cela garantit que vous maximisez les insights de vos questions qualitatives principales, plutôt que de submerger le modèle avec des réponses de fond ou moins pertinentes.
Cette approche est particulièrement utile lorsque, par exemple, vous voulez plonger spécifiquement dans le groupe de fonctionnaires qui n'ont pas participé aux initiatives de perfectionnement — faisant émerger pourquoi l'adoption est restée en dessous de 25%. [1]
Pour un démarrage rapide sur l'édition ou le raffinement de vos questions d'enquête pour un maximum d'insight, consultez l'éditeur d'enquêtes par IA — il vous suffit de décrire ce que vous voulez en langage clair, et l'outil met à jour votre enquête instantanément.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses des enquêtes des fonctionnaires
Lorsque les équipes analysent les enquêtes sur la sensibilisation et l'utilisation des données ouvertes par les fonctionnaires, la collaboration peut rapidement devenir chaotique — plusieurs feuilles de calcul, des fils d'e-mails et des notes déconnectées ne suffisent pas.
Collaboration en direct, tout en un seul endroit : Specific permet à votre équipe de discuter directement avec l'IA des réponses, de partager et d'affiner des insights et même de lancer des conversations d'analyse parallèles. Chaque chat peut avoir ses propres filtres de segment, résumés ou thèmes d'approfondissement — vous offrant une grande flexibilité et traçabilité à mesure que vous progressez vers des insights actionnables.
Savoir qui contribue à quoi : Chaque fil d'analyse montre qui l'a créé, plus des avatars pour chaque message — vous savez donc toujours quel collègue a partagé quelle perspective, et la collaboration inter-équipes se déroule de manière plus naturelle.
Pas de navigation entre les outils : Commentez les conclusions, mettez à jour les questions de suivi et suivez les résultats — tout cela en contexte et visible pour les bonnes parties prenantes.
En centralisant tout sous un même toit, vous passerez moins de temps à courir après vos collègues pour obtenir leur avis et plus de temps à dégager les bonnes actions, soutenu par une analyse qualitative et quantitative robuste.
Si vous êtes prêt à commencer avec ces capacités collaboratives, vous pouvez explorer les modèles d'enquête avec NPS intégré pour la sensibilisation aux données ouvertes ou débuter à partir de zéro en utilisant le générateur d'enquêtes par IA.
Créez dès maintenant votre enquête sur la sensibilisation et l'utilisation des données ouvertes par les fonctionnaires
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