Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des employés sur l'expérience de retour au bureau en utilisant des outils alimentés par l'IA. Si vous souhaitez que les données de l'enquête révèlent des informations exploitables, continuez à lire.
Choisissez les bons outils pour analyser les données d'enquête auprès des employés
La meilleure approche—et les bons outils—dépendent du type de réponses à l'enquête que vous avez collectées. Voici ce à quoi penser lors de l'analyse des données de votre enquête sur l'expérience de retour au bureau pour les employés :
Données quantitatives : Comptabiliser les choix, les classements et d'autres entrées numériques (comme « Combien de jours par semaine travaillez-vous depuis le bureau ? ») est simple. Les données de ce type sont faciles à segmenter et à analyser à l'aide de feuilles de calcul telles qu'Excel ou Google Sheets. Vous pouvez visualiser les tendances et segmenter par département, durée ou emplacement en quelques clics.
Données qualitatives : Analyser les réponses ouvertes, ou les suivis où les personnes décrivent leurs pensées, représente un plus grand défi. Lire commentaire après commentaire épuise rapidement le temps et l'énergie. C’est là que l'IA intervient : vous pouvez utiliser des outils d'IA pour résumer rapidement les thèmes principaux et découvrir des détails qui pourraient vous échapper si vous lisiez les réponses une par une.
En ce qui concerne les réponses qualitatives, vous avez deux grandes options d'outils :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse par l'IA
Copiez les données et discutez avec l'IA. Vous pouvez exporter vos réponses à l'enquête (généralement sous forme de CSV ou de feuille de calcul), puis coller un ensemble de commentaires directement dans ChatGPT ou un autre chatbot alimenté par GPT et lui demander des informations.
Pas super pratique. Cette méthode fonctionne pour des jeux de données simples et courts, mais elle devient rapidement ingérable avec une enquête plus longue auprès des employés. Gérer la pagination, les limites de contexte et donner un sens aux lots multiples peut être ardu. Ce n'est également ni très sécurisé ni collaboratif, avec peu de capacité à segmenter ou à revisiter les analyses plus tard.
Un outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour la collecte d'enquêtes et l'analyse par l'IA. Specific combine la collecte et l'analyse en un seul endroit. Après avoir lancé une enquête auprès des employés alimentée par l'IA, vous laissez l'IA poser des questions de suivi intelligentes qui approfondissent l'analyse—augmentant considérablement la qualité des réponses. (Lisez-en plus sur les questions de suivi automatiques par l’IA.)
Informations instantanées et exploitables—sans feuilles de calcul nécessaires. Une fois que vous avez collecté vos réponses, l'IA de Specific les résumera instantanément, trouvera les thèmes clés et mettra en évidence les commentaires exploitables. Il n'est pas nécessaire de rassembler des données ou de marquer des commentaires manuellement. Tout est résumé par contexte, vous savez donc exactement quels problèmes résonnent avec certains groupes d'employés. Vous pouvez également discuter directement avec l'IA des résultats—poser des questions, filtrer par département et approfondir sans vous soucier de changements de contexte ou de couper-coller manuel.
Gestion des données affinée pour l'IA. Les outils comme Specific vous permettent de décider quelles réponses d'enquête ou quels blocs de questions inclure dans toute requête IA. Cela vous garantit de ne jamais atteindre les limites de taille de contexte et de garder toujours les analyses ciblées et pertinentes.
Invites utiles pour analyser les résultats d'enquêtes auprès des employés sur l'expérience de retour au bureau
Vous obtiendrez bien mieux des outils d'IA si vous commencez la conversation avec une bonne invite. Voici quelques invites de départ et comment les utiliser pour révéler ce qui se passe vraiment avec votre équipe :
Invite pour les idées principales :
Cette invite est parfaite pour faire émerger les principaux sujets ou points de douleur que les gens mentionnent. C'est le mode par défaut dans Specific, mais fonctionne également très bien dans ChatGPT ou des outils similaires :
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 des mots), les plus mentionnés en haut
- aucune suggestion
- aucune indication
Exemple de sortie :
1. **Texte d'idée principale :** texte explicatif
2. **Texte d'idée principale :** texte explicatif
3. **Texte d'idée principale :** texte explicatif
Donner plus de contexte—l'IA réussit toujours mieux. Obtenez des réponses plus précises en ajoutant des détails : « Cette enquête a été menée auprès de nos 300 employés en juillet après l'introduction d'une nouvelle politique de trois jours au bureau. Voici un exemple :
Nous avons mené cette enquête auprès des employés en juillet 2025, après être passés d'un environnement favorable au télétravail à une politique obligatoire de trois jours au bureau par semaine. La plupart des répondants sont à Denver et ont entre 25 et 44 ans. Veuillez résumer les idées principales tirées de leurs commentaires sur la nouvelle politique.
Explorer une idée principale spécifique : Si l'IA met en avant « le temps de trajet » ou « le manque de collaboration » comme thème, demandez simplement :
Dis-moi plus sur [idée principale]
C'est un moyen rapide d'exploiter les données en profondeur sur des sujets d'impact élevé.
Invite pour un sujet spécifique :
Pour vérifier si quelqu'un a soulevé un problème particulier (comme « besoins en garde d'enfants » ou « préoccupations de santé »), demandez :
Quelqu'un a-t-il parlé de [sujet spécifique] ? Inclure des citations.
C'est un test de réalité lorsque quelqu'un de l'équipe de direction demande : « Mais quelqu'un a-t-il réellement dit qu'il déteste les collations de bureau ? »
Invite pour les personas :
Vous voulez comprendre quels types d'employés disent quoi ? Essayez ceci :
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 produits. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, leurs motivations, leurs objectifs, ainsi que toute citation ou tout modèle pertinent observé dans les conversations.
Vous verrez des modèles, comme « Ingénieurs hybrides par choix » ou « Jeunes diplômés qui préfèrent être sur place ».
Invite pour les points de douleur et les défis :
Voyez où les gens rencontrent des difficultés, avec leurs propres mots :
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun et notez tous les modèles ou fréquences d'occurrence.
Particulièrement pertinent étant donné que 9% des entreprises ont déjà constaté des démissions en raison de retours au bureau obligatoires, et près de la moitié des travailleurs britanniques envisageraient de démissionner s'ils étaient forcés de revenir à temps plein [1].
Invite pour l'analyse des sentiments :
Saisir le climat émotionnel après un changement de politique controversé :
Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les expressions clés ou les commentaires qui contribuent à chaque catégorie de sentiments.
Si le personnel de la génération Z (qui, soit dit en passant, passe déjà plus de temps au bureau que leurs collègues plus âgés [2]) est particulièrement frustré, cela apparaîtra ici.
Invite pour les besoins non satisfaits et les opportunités :
Où pouvez-vous améliorer l'expérience des employés ?
Examinez les réponses de l'enquête pour découvrir tout besoin non satisfait, tout écart ou toute opportunité d'amélioration soulignée par les répondants.
Aucun d'entre eux n'est « fait une fois pour toutes »—l'analyse pilotée par l'IA vous permet d'ajuster votre ligne de questionnement en fonction de ce que vous apprenez. Pour des conseils plus pratiques sur la création d'enquêtes ou le choix des meilleures questions pour cette utilisation, consultez ce guide pratique sur la configuration des enquêtes ou lisez sur les meilleures questions d'enquête pour l'expérience de retour au bureau.
Comment l'analyse fonctionne pour différents types de questions d'enquête
Dans Specific, la manière dont l'IA analyse les réponses s'adapte intelligemment à chaque type de question—vous aidant à éviter les manœuvres manuelles :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : L'IA résume toutes les réponses en un seul aperçu, ainsi que des résumés distincts pour tous les suivis liés (par exemple, « Pourquoi préférez-vous le télétravail ? » suivi d'une enquête plus approfondie).
Questions à choix avec suivis : Pour les réponses à choix multiples comme « Quel avantage est le plus important pour vous ? » avec des questions de suivi, chaque choix obtient son propre bloc de résumé, vous voyez donc, par exemple, comment les personnes qui ont choisi « heures flexibles » diffèrent de celles qui ont choisi « collations de bureau. »
NPS (Net Promoter Score) : Après avoir collecté les réponses à « Quelle est la probabilité que vous recommandiez notre lieu de travail ? », l'IA crée des résumés distincts pour les détracteurs, les passifs et les promoteurs—ainsi vous voyez immédiatement ce qui fait aimer la nouvelle politique à un groupe et incite l'autre groupe à vouloir partir.
Vous pouvez reproduire cela en utilisant ChatGPT en structurant vos blocs de données et vos invites en conséquence. C'est possible—cela demande juste plus d'effort manuel. Specific automatise et organise simplement ces étapes, vous permettant de rechercher des modèles sans le travail minutieux. Pour une aide supplémentaire avec cette structure d'enquête, il y a un créateur d'enquêtes NPS d'un clic pour les employés sur l'expérience de retour au bureau.
Comment rester dans les limites de taille de contexte de l'IA lors de l'analyse de grands ensembles de données d'enquête
Pour les outils d'IA y compris ChatGPT, il existe toujours une limite de taille de contexte : seul un certain volume de texte peut tenir dans une invite. Lorsque vous avez des centaines (ou des milliers) de longs commentaires, vous ne pouvez pas simplement copier et coller l'ensemble du jeu de données. Dans Specific, je résous cela de deux manières :
Filtrage : Vous pouvez filtrer les conversations par choix de réponse spécifique ou réponse à la question—seuls ceux qui correspondent à votre filtre entrent dans le « cerveau » de l'IA pour l'analyse. Par exemple, analysez uniquement les personnes qui ont dit qu'elles envisageaient de démissionner si le télétravail prenait fin—un groupe clé, puisqu'environ la moitié des travailleurs britanniques interrogés ressentent de la même manière. [1]
Resserrement : Sélectionner uniquement certaines questions pour l'analyse par l’IA, en laissant de côté le bruit de fond. Au lieu de pousser les données brutes de l'enquête, vous affinez ce qui est envoyé pour le résumé, en gardant les choses concentrées et dans les limites de contexte.
Avec ces deux contrôles, vous obtenez toujours des informations de haute qualité de votre enquête sur le retour au bureau – indépendamment de la quantité de données que vous avez collectée.
Fonctionnalités collaboratives pour l'analyse des réponses aux enquêtes auprès des employés
Les goulets d'étranglement de la collaboration sont réels. Lorsqu'une équipe gère les résultats d'une enquête sur le retour au bureau des employés, coordonner l'analyse (en particulier avec de grands ensembles de données ou l'entrée de plusieurs départements) conduit souvent à la confusion des versions, au dédoublement des efforts ou à des informations cloisonnées.
Analyse chat-driven vraiment collaborative. Dans Specific, tout le monde dans votre équipe peut analyser les réponses aux enquêtes ensemble en discutant avec l'IA – pensez à Slack pour l'analyse d'enquêtes. Vous pouvez ouvrir plusieurs chats d'analyse, chacun avec différents filtres ou focalisations, facilitant le travail sur des questions diverses simultanément.
Transparence intégrée. Chaque chat montre qui a lancé la question ou l'invite initiale. Cela signifie que lorsque les RH, l'informatique ou un gestionnaire de ligne entame leur propre exploration approfondie, tout le monde connaît le propriétaire du fil et sa perspective. Les avatars des contributeurs sont affichés à côté de chaque message, vous voyez donc toujours qui a dit quoi.
Conclusions personnalisées, avec moins de réunions. En centralisant la discussion dans les chats IA contextualisés, vous obtenez des aperçus rapides, transparents et partageables. Il n'est plus nécessaire d'envoyer plusieurs versions de classeurs Excel ou de se demander qui possède « le doc actuel » avec les conclusions clés. Pour les équipes hybrides ou distribuées—où 40% moins de personnes visitent les bureaux dans des villes comme Denver par rapport à avant la pandémie [3]—cette simplification à elle seule est un changement radical.
Curieux de savoir comment rendre l'analyse collaborative possible sans les outils ? Envisagez un système pour l'annotation et le suivi des modifications, ou explorez des outils classiques comme ATLAS.ti, MAXQDA, NVivo ou QDA Miner pour des approches plus anciennes de l'analyse qualitative. [4][5][6][7]
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