Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses et les données d'une enquête auprès des employés concernant la formation et le développement. Si vous êtes intéressé par l'analyse d'enquêtes, les enquêtes utilisant l'IA ou l'utilisation d'un créateur d'enquêtes propulsé par l'IA, vous trouverez ici des conseils pratiques.
Choisir les bons outils pour analyser les réponses des enquêtes auprès des employés
Les outils et l'approche que vous choisissez dépendront du fait que vos données soient quantitatives — comme les évaluations ou les choix multiples — ou qualitatives, comme les réponses ouvertes. Décomposons cela :
Données quantitatives : Les chiffres sont vos amis ici. Pour des questions comme « Quelle est la probabilité que vous recommandiez notre programme de formation ? » ou le calcul du cours que les employés ont trouvé le plus précieux, vous pouvez tout gérer avec des bases comme Excel ou Google Sheets. Ces plateformes facilitent le comptage des réponses, le calcul des moyennes, ou la détection des tendances d'un simple coup d'œil.
Données qualitatives : Voici où les choses se compliquent. Les retours en texte libre, les commentaires sur ce que les employés souhaiteraient changer, ou les réponses approfondies aux suivis recèlent énormément d'informations — mais lire manuellement des centaines de réponses est accablant et inefficace. C’est là que l'IA intervient, vous aidant à distiller instantanément ces montagnes de textes en thèmes et tendances exploitables.
Il existe deux approches pour l'outillage lors du traitement des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Méthode copier-coller : Exportez vos réponses qualitatives, copiez-les dans ChatGPT (ou un autre outil basé sur GPT-4) et commencez à discuter de vos données. Si vous souhaitez approfondir, utilisez des invites pour obtenir des résumés et creuser des motifs.
Inconvénients : Ce workflow est assez manuel. Cela fonctionnera si vous avez un volume gérable de réponses, mais gérer des centaines — ou des données sensibles de l'entreprise — peut être ennuyeux. Vous jonglez avec les fichiers, vous vous inquiétez de la confidentialité, et il peut être difficile de suivre quelles réponses correspondent à quelle question. Si vous voulez l’essentiel, cela fera l'affaire. Mais si vous voulez de la vitesse, du contexte et de la collaboration, ce n’est pas idéal.
Outil tout-en-un comme Specific
Plateforme conçue à cet effet : Les outils comme Specific sont conçus pour l'ensemble du workflow — collecter les réponses d'enquête, poser des questions de suivi alimentées par l'IA pour améliorer la qualité de ces réponses et fournir des résumés instantanés.
Meilleure qualité des données : Lorsque vous construisez votre enquête conversationnelle avec Specific, l'IA engage chaque répondant dans une conversation aller-retour, en clarifiant et en fouillant pour obtenir des détails (voir les questions de suivi automatiques par IA). Cela signifie que vos données qualitatives sont plus riches dès que vous commencez l'analyse.
Analyse intégrée : Une fois les données entrées, l'IA de Specific résume toutes les réponses textuelles, trouve les thèmes clés et organise les résultats par question, type de répondant, ou même filtres personnalisés. Pas de feuilles de calcul ni de tri manuel fastidieux. Et vous bénéficiez toujours de la puissance du chat avec l'IA à propos de vos résultats, comme avec ChatGPT, mais avec une collaboration d'équipe et des fonctionnalités supplémentaires pour gérer le contexte, la confidentialité et la segmentation.
Flux de travail simplifié : Vous gérez tout — de la création d'enquêtes à l'analyse des données et au partage des résultats — dans un environnement sécurisé et unifié. Cela est particulièrement utile car 94 % des employés resteraient plus longtemps dans une entreprise qui investit dans leur apprentissage et développement, soulignant combien l'amélioration fondée sur les retours est importante. [2]
Suggestions utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les réponses des enquêtes auprès des employés sur la formation et le développement
L'analyse efficace des enquêtes repose sur la bonne formulation des questions — que ce soit à votre sujet ou à votre assistant IA. Voici quelques suggestions de texte simples mais puissantes qui fonctionnent dans Specific ou peuvent être utilisées avec ChatGPT pour vous aider à comprendre les retours des employés sur la formation et le développement :
Suggestion pour les idées centrales : Utilisez cette suggestion classique pour extraire instantanément les principaux sujets d'un grand volume de réponses :
Votre tâche est d'extraire les idées centrales en gras (4 à 5 mots par idée centrale) + un explicatif pouvant aller jusqu'à 2 phrases.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Indiquez combien de personnes ont mentionné une idée centrale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), la plus mentionnée en haut
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte de l'idée centrale :** texte explicatif
2. **Texte de l'idée centrale :** texte explicatif
3. **Texte de l'idée centrale :** texte explicatif
C'est la suggestion par défaut que nous utilisons aussi dans Specific. Vous obtiendrez une liste rapide et triée des éléments les plus importants — et vous verrez d'un coup d'œil si, par exemple, la plupart du personnel a souligné le besoin de « formats de formation plus flexibles » ou « des compétences avancées en leadership » comme thème central.
Astuce : L'IA vous offrira des informations beaucoup plus riches si vous lui fournissez plus de contexte sur votre enquête, votre audience, et vos objectifs. Vous pouvez essayer quelque chose comme :
« Les données proviennent d'une enquête envoyée aux ingénieurs en logiciel après avoir terminé une formation de mise à niveau des compétences dirigée par l'entreprise. Je veux comprendre les défis les plus courants avec le curriculum et repérer les améliorations possibles. »
Suggestion pour approfondir un sujet clé : Si vous souhaitez en savoir plus sur une certaine idée qui est apparue, posez simplement la question :
Dîtes-m'en plus sur « l'efficacité de la formation sur le tas »
Suggestion pour valider des sujets spécifiques : Vous cherchez à discuter d'un détail ou d'un mot à la mode ? Utilisez :
Quelqu'un a-t-il parlé de « l'intégration de l'IA dans la formation » ? Inclure des citations.
Suggestion pour les points de douleur et défis : Idéal pour faire remonter ce qui frustre les employés ou bloque leur croissance :
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun d'eux et notez tout motif ou fréquence d'occurrence.
Suggestion pour suggestions et idées : Découvrez des demandes exploitables et des idées innovantes directement de vos employés :
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 lorsque cela est pertinent.
Suggestion pour l'analyse de sentiment : Obtenez rapidement une idée de savoir si les retours sont positifs, négatifs ou neutres :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Suggestion pour les personas : Identifiez les motifs parmi les répondants — comme « Apprenant Enthousiaste » et « Incertain de Carrière ». Cela aide lors de la conception de futurs programmes ou de la communication des résultats :
Basé sur les réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts - similaires à la façon dont les "personas" sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou motif pertinent observé dans les conversations.
En combinant ces suggestions, vous pouvez aller au-delà de « qu'ont dit les gens ? » pour « comment se sentent-ils, de quoi ont-ils besoin, et où sont les opportunités pour créer de meilleurs programmes ? » Si vous souhaitez concevoir de meilleures questions, consultez ce guide des meilleures questions d'enquête pour la formation et le développement des employés.
Comment Specific analyse les données qualitatives par type de question
L'un des avantages de Specific est sa prise de conscience de la structure des questions. Voici comment il les décompose :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Vous obtenez un résumé complet pour chaque question, réunissant ce que tout le monde a dit, plus une revue détaillée des réponses de suivi — pour que vous puissiez voir non seulement ce qui a été dit, mais pourquoi.
Choix multiples avec suivis : Chaque choix (par exemple, « Je préfère la formation en ligne » contre « Je préfère les cours en présentiel ») a un résumé IA dédié, montrant les thèmes communs et les idées uniques parmi ceux qui ont sélectionné ce choix.
Questions NPS : L'analyse du Net Promoter Score ne concerne pas seulement les chiffres. Specific vous donne des résumés par catégorie - détracteurs, passifs, et promoteurs - ainsi que ce qui motive ces opinions, en exploitant les commentaires de suivi pour un contexte plus riche. Si vous voulez créer une enquête NPS prête à lancer, vous pouvez utiliser ce lien vers le générateur d'enquêtes de Specific.
Vous pouvez réaliser beaucoup de ces tâches avec ChatGPT aussi, mais cela prendra plus de temps et de copier-coller aller-retour. Specific rationalise tout, afin que vous puissiez vous concentrer sur l'action plutôt que sur l'administration.
Surmonter les limites de contexte de l'IA lors de l'analyse de grandes enquêtes
Un défi commun avec l'utilisation de l'IA — qui affecte à la fois ChatGPT et l'analyse dans Specific — est les limites de taille de contexte. Si vous avez des centaines (voir des milliers) de réponses d'enquête, vous ne pouvez pas simplement tout livrer à l'IA d'un coup.
Deux solutions éprouvées : Specific les inclut prêtes à l'emploi, mais ces stratégies sont utiles dans tout outil avancé :
Filtrage : Réduisez vos données. Incluez uniquement les réponses où les employés ont répondu à des questions spécifiques (par ex., seulement ceux qui ont commenté sur "apprentissage auto-dirigé") ou choisi des options spécifiques. Cela permet à l'IA de se concentrer sur les sous-ensembles qui vous intéressent vraiment et maintient le volume de données gérable.
Élagage : Limitez ce que vous envoyez pour analyse - peut-être juste les questions les plus importantes. Par exemple, si vous souhaitez particulièrement comprendre les retours sur « l'apprentissage sur le tas », envoyez uniquement ces réponses à l'IA pour une plongée plus approfondie. Cette approche fonctionne pour tous les types de questions d'enquête — ouvertes, choix multiples, ou NPS.
Si vous travaillez dans Specific, vous pouvez appliquer ces filtres directement dans l'interface d'analyse, permettant à votre équipe d'analyser les bonnes conversations sans surcharger l'IA. Pour plus de détails, consultez comment fonctionne l'analyse des réponses d'enquête par l'IA dans Specific.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses des enquêtes auprès des employés
Si vous avez déjà essayé de synthétiser les retours sur la formation et le développement des employés au sein d'une équipe, vous savez combien il est difficile de garder tout le monde sur la même longueur d'onde.
Discutez directement avec l'IA : Dans Specific, vous analysez les données d'enquête simplement en discutant avec l'IA. Cela signifie moins de courriels ou de fils de messages, et plus de conjectures sur quelles idées sont à jour ou pertinentes.
Sessions de chat multiples : Chaque chat peut être filtré différemment, et vous savez qui a créé quel fil de discussion — pour que les équipes (RH, L&D, managers) puissent mener des enquêtes parallèles et partager les résultats sans accroc.
Voir qui parle : Lorsque vous collaborez dans le Chat IA de Specific, chaque message montre l'avatar et le nom de l'expéditeur. Cela transforme ce qui est habituellement une expérience IA en boîte noire en un véritable espace de travail d'équipe, accélérant les revues et facilitant l’attribution des prochaines actions ou le retour sur les découvertes.
Associez ces fonctionnalités à une création structurée d'enquêtes (voir le générateur d'enquêtes IA de Specific pour la formation et le développement des employés) et vous aurez un flux de travail robuste — de la conception de questions à la collecte de données, jusqu'à l'analyse collaborative et l'action.
Créez maintenant votre enquête auprès des employés sur la formation et le développement
Commencez à concevoir des enquêtes d'employés propulsées par l'IA qui posent les bonnes questions de suivi, délivrent des données plus riches, et facilitent l'analyse — afin d'améliorer les programmes de formation et la rétention dès le premier jour.
