Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses et les données d'une enquête auprès des employés sur les outils et ressources, en utilisant l'IA pour l'analyse des réponses aux enquêtes. Vous apprendrez des techniques et des outils pratiques pour interpréter vos résultats — que vous ayez des retours quantitatifs, qualitatifs ou mixtes.
Choisir les bons outils pour analyser les données d'enquête
Le choix de la manière d’analyser vos données d’enquête dépend beaucoup du type de réponses que vous avez recueillies. L'approche — et les outils dont vous aurez besoin — varient selon que vos questions portent plus sur « combien » ou sur « pourquoi » et « comment ».
Données quantitatives : Si votre enquête collecte des réponses claires et structurées (comme des cases à cocher ou des échelles de notation), il est simple de les comptabiliser dans Excel ou Google Sheets. Vous pouvez facilement voir, par exemple, combien d'employés utilisent un outil spécifique ou évaluent les ressources comme suffisantes.
Données qualitatives : Si votre enquête comprend des questions ouvertes ou des suivis — pensez à des réponses narratives sur des points sensibles ou des idées — la lecture manuelle est impossible à grande échelle. Vous avez besoin de l'aide de l'IA, car même des équipes expérimentées ne peuvent traiter efficacement des centaines de réponses non structurées, surtout lorsque près de 85 % des travailleurs américains ont déjà commencé à utiliser des outils d'IA au travail [1].
Lorsque vous traitez des réponses qualitatives, vous avez deux principales approches pour les outils :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Copier/coller les données exportées dans ChatGPT ou similaire : C'est l'approche « faites-le vous-même ». Vous exportez vos résultats d'enquête (généralement au format CSV ou fichier texte) et collez le texte dans ChatGPT. Vous pouvez poser des questions comme « Quels sont les principaux thèmes dans les retours des employés sur les outils de collaboration ? » ou utiliser des invites plus ciblées.
L'inconvénient : Cela devient rapidement assez gênant. Les grands ensembles de données atteignent souvent les limites de contexte. Si vous utilisez ChatGPT, vous devrez gérer les données à analyser, en les découpant vous-même — et il est facile de perdre le fil. Vous êtes également responsable de la protection des données sensibles des employés, et il n'y a pas de structure vous guidant vers les meilleures invites.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour l'analyse des retours des employés : Une plateforme d’IA comme Specific est spécifiquement conçue pour ce travail. Elle collecte non seulement les données d'enquête (en utilisant une interface de chat conversationnelle qui se sent naturelle pour les employés), mais utilise également l'IA pour analyser instantanément les réponses.
Questions de suivi automatiques : Lorsque les employés répondent, l'IA de Specific peut poser des questions de suivi intelligentes — afin d’obtenir des données plus riches et exploitables. Vous ne collecterez pas seulement « ce qui ne va pas », mais aussi « pourquoi » et « comment améliorer ». (Vous pouvez en lire plus sur cette fonctionnalité ici.)
Analyse instantanée alimentée par l'IA : Une fois les réponses reçues, l'outil résume tous les retours, met en évidence les thèmes clés, et montre les résultats quantitatifs — pas de tableurs, pas de codage manuel. Vous pouvez également discuter directement avec l'IA de tout aspect, en guidant votre analyse comme dans ChatGPT — mais intégré à vos données, pas collé dedans.
Gérez facilement le contexte des données : Specific vous permet de gérer, filtrer et segmenter les données envoyées à l'IA, ce qui vous permet de vous concentrer uniquement sur les conversations ou questions qui vous intéressent (utile lorsque votre équipe utilise plusieurs outils et thématiques dans une même enquête).
Ces fonctionnalités sont particulièrement précieuses lorsque plus de 67 % des entreprises intègrent l'IA dans leurs flux de travail employés et que les employés sont déjà à l'aise à exploiter l'IA pour l'analyse [2].
Invite utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les réponses aux enquêtes des employés sur les outils et ressources
Les outils d’IA, y compris ChatGPT et Specific, reposent fortement sur des invites pour fournir des insights actionnables. Voici quelques types d'invites essentiels pour dynamiser votre analyse d'enquête.
Invite pour les idées principales : Utilisez cela pour obtenir un résumé structuré des thèmes récurrents et des principales conclusions de vos données d'enquête. C'est l'invite exacte que Specific utilise, mais elle fonctionne aussi bien dans ChatGPT ou tout outil alimenté par GPT.
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + une explication pouvant aller jusqu'à 2 phrases.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des nombres, pas des mots), le plus mentionné en premier
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte d'idée principale :** texte d'explication
2. **Texte d'idée principale :** texte d'explication
3. **Texte d'idée principale :** texte d'explication
Vous obtenez des réponses plus adaptées si vous donnez à l'IA plus de contexte — décrivez le but de votre enquête auprès des employés, le département, les outils en question ou les objectifs d'analyse spécifiques. Par exemple, essayez ceci :
Notre entreprise a mené une enquête auprès des employés sur les outils et ressources ; nous voulons savoir quels outils les employés apprécient, lesquels causent des frictions et quelles ressources manquent. Veuillez analyser ces réponses ouvertes avec cela à l'esprit.
Après avoir vu la liste des idées principales, approfondissez en discutant avec votre IA : il suffit d'utiliser « Racontez-moi plus à propos de XYZ (idée principale) ». C'est excellent pour découvrir ce qui se cache derrière les thèmes les plus mentionnés.
Invite pour un sujet spécifique : Si vous souhaitez vérifier un thème particulier comme "les outils de collaboration" ou "le support des appareils mobiles", essayez :
Quelqu'un a-t-il parlé de [sujet] ? Inclure des citations.
Invite pour les points sensibles et les défis : Pour faire remonter les points de friction et les obstacles, utilisez :
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points sensibles, frustrations ou défis les plus courants évoqués. Résumez chacun, et notez tout modèle ou fréquence d'occurrence.
Invite pour les suggestions et idées : Lorsque vous souhaitez obtenir rapidement une liste de propositions d'employés, demandez :
Identifiez et répertoriez toutes les suggestions, idées ou demandes fournies par les participants à l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes le cas échéant.
Invite pour l'analyse de sentiment : Évaluez le moral ou l'attitude générale concernant les outils actuels :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Invite pour les personas : Identifiez les types d'utilisateurs par comportement ou attitude — utile lors de la mise en place de nouveaux outils :
Basé sur les réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts — similaire 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 modèles pertinents observés dans les conversations.
Ces invites vous aident à capturer des insights plus profonds à partir des données de votre enquête auprès des employés, quelle que soit votre approche de travail. Si vous souhaitez des enquêtes conçues par des experts avec des modèles de questions et des invites prêtes à l'emploi, consultez notre article sur les meilleures questions d'enquête pour les retours des employés ou le générateur d'enquêtes IA pour les outils et ressources employés.
Comment Specific analyse les données qualitatives par type de question
Les réponses quantitatives sont faciles à filtrer et à représenter graphiquement, mais l'or véritable est souvent enfoui dans les champs de texte libre. Voici comment le moteur d'analyse de Specific gère automatiquement différents types de questions :
Questions ouvertes avec ou sans suivis : L'IA résume toutes les réponses liées à la question, et si des suivis ont été déclenchés, elle inclut également ces explications. Vous obtenez une vue riche de ce qui motive chaque retour.
Questions à choix avec suivis : Chaque choix (par exemple, outil ou ressource préféré) reçoit son propre résumé généré par l'IA basé uniquement sur les réponses écrites pour ce groupe. Cela révèle ce qui fonctionne, manque ou frustre pour chaque segment d'utilisateur.
NPS (Net Promoter Score) : Les promoteurs, les passifs et les détracteurs reçoivent chacun leur propre ensemble de retours thématisés et résumés, afin que vous sachiez exactement ce qui fait que les employés se réjouissent — ou râlent des outils.
Vous pourriez faire tout cela manuellement dans ChatGPT, mais vous passeriez des heures à copier, coller et trier les réponses. Lorsque plus de la moitié des employés disent que les outils d'IA ont déjà amélioré leur productivité [3], utiliser une plateforme dédiée pour ce type d'analyse d'enquête qualitative a tout simplement plus de sens. Si vous voulez une ventilation détaillée de chaque méthode, consultez ce guide sur l'analyse des réponses aux enquêtes alimentée par l'IA.
Comment contourner les limites de taille de contexte de l'IA
Une grande frustration avec l'analyse d'enquête par l'IA : les grandes enquêtes ne peuvent souvent pas tenir dans une seule « fenêtre de contexte » de l'IA. Cela signifie que vous pourriez avoir trop de réponses pour que ChatGPT ou d'autres LLM puissent les traiter en une seule fois. Specific traite ceci de deux manières :
Filtrage : Vous pouvez filtrer les conversations en fonction des réponses des utilisateurs — ainsi, seules les réponses au questionnaire sélectionné (ou les réponses) sont envoyées à l'IA pour analyse. Vous souhaitez voir seulement le retour sur une ressource certaine ? Filtrez par le personnel utilisant cette ressource.
Recadrage : Seules les questions spécifiques sont partagées avec l'IA, pas l'ensemble de l'enquête. Cette approche vous maintient à l'intérieur des limites de contexte, vous permettant d'analyser plus de réponses par session — sans perdre de vue.
En utilisant ces stratégies, vous évitez la corvée de découpage et de recollage des données vous-même. Cela signifie plus de temps pour apprendre de vos employés, moins de temps de travail manuel inutile.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes des employés
La collaboration est souvent la partie la plus difficile pour tirer des insights actionnables d'une enquête auprès des employés sur les outils et ressources — surtout lorsque plusieurs équipes, gestionnaires ou parties prenantes veulent des réponses différentes du même ensemble de conversations.
Dans Specific, la collaboration est intégrée : Vous analysez les données en discutant avec l'IA, et vous pouvez ouvrir plusieurs discussions pour une seule enquête. Chaque discussion peut avoir ses propres filtres — par exemple, juste les retours du département informatique, ou seulement les commentaires négatifs sur les outils d'intégration. Il est clair qui a créé chaque discussion, ce qui rend facile de reprendre là où quelqu'un s'est arrêté ou de comparer les conclusions côte à côte.
Visibilité facile des contributions : Lorsque vous travaillez avec des coéquipiers, chaque message dans la discussion d'IA montre l'avatar de l'expéditeur. Vous savez toujours qui a soulevé quelle question, qui a demandé quel résumé et d'où est venu un aperçu particulier. C'est inestimable lorsque des équipes interfonctionnelles doivent coordonner — ou que vous souhaitez documenter comment une décision a été prise en fonction des insights de l'enquête.
Plus de pouvoir ou silos : Avec l'analyse basée sur la discussion, tout le monde peut poser ses propres questions, partager ses conclusions et créer des insights ensemble — qu'ils soient chercheurs chevronnés ou nouveaux aux outils d'enquête IA.
Pour voir comment configurer ce type de flux de travail collaboratif, regardez le guide pas à pas sur la création de sondages employés pour les outils et ressources.
Créez maintenant votre enquête auprès des employés sur les outils et ressources
Obtenez des insights plus riches plus rapidement : créez une enquête conversationnelle alimentée par l'IA et laissez les employés s'exprimer — pendant que l'IA s'occupe de l'analyse instantanée et de la collaboration d'équipe.