Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des policiers concernant les procédures de traitement des preuves en utilisant des outils d'analyse d'enquête basés sur l'IA.
Choisir les bons outils pour analyser les données d'enquête
L'approche que vous utilisez — et les outils dont vous avez besoin — dépendent entièrement du format et de la structure des réponses à l'enquête que vous avez collectées.
Données quantitatives : Si votre enquête comporte des questions comme “À quelle fréquence traitez-vous les preuves par semaine ?” ou demande aux répondants de choisir parmi un ensemble d'options, vous travaillez avec des données faciles à compter. Bonne nouvelle : des outils classiques de tableur comme Excel ou Google Sheets vous permettent de compter, tracer et filtrer les résultats instantanément. De simples statistiques — comme combien d'officiers ont signalé des problèmes avec les salles des preuves — ne sont qu'une formule d'écart.
Données qualitatives : Les réponses ouvertes et les réponses aux questions de suivi sont une autre histoire. Si vous avez demandé aux agents de décrire des défis ou de partager des histoires réelles sur la mauvaise manipulation des preuves, vous êtes probablement face à un mur de texte — des centaines de conversations que vous ne pouvez pas lire une par une de manière réaliste. Ici, les outils d'IA interviennent, donnant un sens aux retours qualitatifs là où l'analyse humaine ne peut tout simplement pas s'étendre.
Il existe deux approches pour le choix des outils lors du traitement de réponses qualitatives :
ChatGPT ou outil GPT similaire pour l'analyse IA
Copiez et collez vos données d'enquête exportées dans ChatGPT ou tout modèle de langage large. Vous pouvez alimenter l'outil avec de gros morceaux de texte et simplement demander quels thèmes ou sujets apparaissent.
Le désavantage ? Le formatage et la préparation des données sont un casse-tête. Vous jonglerez avec les feuilles de calcul, perdrez la structure de l'enquête et devrez reformuler les instructions juste pour extraire la bonne information. Si votre enquête inclut des suivis ou une logique de branchement (ce qui est courant dans les enquêtes conversationnelles modernes), cela devient rapidement écrasant à analyser avec un outil générique.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific est conçu pour cet usage exact — la création et l'analyse d'enquêtes conversationnelles alimentées par l'IA. Avec Specific, vous collectez les données sans effort et posez automatiquement des questions de suivi pertinentes, ce qui mène à des réponses contextuelles de haute qualité de chaque officier de police qui répond à votre enquête. Voir comment fonctionnent les suivis dynamiques.
Qu'est-ce qui rend Specific différent ? Son IA résume et organise les retours qualitatifs pour vous, faisant instantanément ressortir les thèmes clés et les insights exploitables — sans exporter de données, ni catégorisation manuelle. Vous discutez simplement avec l'IA (comme vous le feriez dans ChatGPT) pour découvrir des résultats, tout en ayant également des contrôles avancés pour filtrer, gérer ce qui est envoyé à l'IA, et même lancer plusieurs analyses par thème. En apprendre plus sur l'analyse des réponses dans Specific.
Si vous voulez créer et analyser une enquête auprès des policiers concernant les procédures de traitement des preuves, vous économiserez des heures — et obtiendrez des résultats de meilleure qualité — en utilisant un outil tout-en-un conçu pour ce travail.
Prompts utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les données de l'enquête sur la manipulation des preuves par les policiers
Je recommande toujours d'utiliser des prompts ciblés pour obtenir des insights propulsés par l'IA. Voici des prompts pratiques et testés pour extraire les informations dont vous avez besoin à partir de vos données d'enquête.
Prompt pour les idées principales : C'est mon “choix standard” pour faire ressortir les grands thèmes cachés dans les réponses longues. Je l'utilise régulièrement pour traiter des pages de retours qualitatifs en quelques minutes. Collez vos données qualitatives — peu importe leur taille — dans ChatGPT ou Specific, et ajoutez :
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 chaque idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), la plus mentionnée en tête
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte d'idée principale :** texte explicatif
2. **Texte d'idée principale :** texte explicatif
3. **Texte d'idée principale :** texte explicatif
Plus vous fournissez de contexte, meilleure est la performance de l'IA. Par exemple, avant de coller le prompt ci-dessus, dites à l'IA :
“Cette enquête contient des réponses de plusieurs policiers sur leurs procédures de traitement des preuves. Nous voulons identifier les défis communs et les meilleures pratiques. Concentrez-vous surtout sur la documentation, la chaîne de conservation, et l'adoption des nouvelles technologies.”
Une fois que vous avez une liste d'idées principales, utilisez un suivi tel que :
Dites-moi en plus sur « suivi inefficace des preuves » (ou une autre idée principale sur laquelle vous souhaitez approfondir).
Prompt pour un sujet spécifique : Lorsque vous recherchez des preuves (sans jeu de mots) que les agents ont mentionné une idée particulière — par exemple, les systèmes de gestion numérique — une demande simple comme celle-ci fonctionne à merveille. N'oubliez pas, vous pouvez ajouter “Inclure des citations” pour des résultats plus riches.
Quelqu'un a-t-il parlé des systèmes de gestion numérique des preuves ? Inclure des citations.
Prompt pour les personas : Vous pourriez vouloir découper vos réponses par type d'agent — recrues, superviseurs, enquêteurs chevronnés. Essayez :
Sur la base des réponses à 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 toute citation ou schéma pertinent observé dans les conversations.
Prompt pour les points de douleur et les défis : Si vous recherchez des points de friction — là où la gestion des preuves échoue — sollicitez comme ça :
Analysez les réponses à l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus communs mentionnés. Résumez chacun, et notez tout motif ou fréquence d'occurrence.
Prompt pour les suggestions & idées : Vous voulez obtenir des correctifs auprès de votre équipe de terrain ? Utilisez cette demande rapide :
Identifiez et listez toutes les suggestions, idées ou demandes fournies par les participants à l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes là où elles sont pertinentes.
Pour plus d'informations, consultez les exemples de meilleures questions pour analyser la gestion des preuves ou lisez des conseils sur la création de votre enquête à partir de zéro.
Comment l'IA gère différents types de questions dans l'analyse des réponses aux enquêtes
Specific analyse les données qualitatives en décomposant les réponses selon le type de question — vous aidant à faire ressortir les insights pertinents pour chaque domaine de l'enquête :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : L'IA fournit une vue résumée qui capte les grandes idées et thèmes à travers toutes les réponses. Si vous utilisez des sondages de suivi (ex., “Pouvez-vous donner un exemple ?”), ces réponses sont liées à l'original pour une résumation plus riche.
Choix avec suivis : Pour les questions à choix multiples qui demandent une explication, Specific crée des résumés séparés pour chaque choix. De cette façon, vous ne savez pas seulement combien ont choisi « La chaîne de conservation pose problème », mais aussi le contexte détaillé derrière ces choix.
NPS (Net Promoter Score) : Si vous demandez, “Quelle est la probabilité que vous recommandiez nos procédures de preuves à des pairs ?” et que vous suivez avec “Pourquoi ?”, vos réponses sont regroupées et résumées en détracteurs, passifs et promoteurs. Chaque catégorie révèle des points de douleur ou motivations totalement différents.
Vous pouvez utiliser la même logique et structure avec ChatGPT — mais attendez-vous à faire plus de copier-coller et d'ingénierie de prompt.
Faire face aux limites de taille de contexte dans l'analyse d'enquête alimentée par l'IA
Si votre enquête est volumineuse et que les conversations s'accumulent, tous les outils d'IA font face au même défi : limites de la fenêtre de contexte. Les modèles basés sur GPT, que ce soit dans ChatGPT ou Specific, ne peuvent traiter qu'un nombre limité de mots dans une requête unique.
Specific résout ce défi grâce à deux fonctionnalités intégrées :
Filtrage : Filtrez les conversations pour que seules celles où les agents ont répondu à des questions sélectionnées ou choisi des réponses spécifiques soient incluses dans l'analyse. Cela garantit que l'IA ne voit que les conversations pertinentes et aide à éviter d'atteindre la limite de mots.
Coupe : Coupez les questions pour l'analyse en incluant uniquement les plus importantes pour l'IA. Vous pouvez laisser de côté des questions d'introduction ou démographiques — maximisant le nombre de conversations que vous pouvez analyser en une seule fois.
Le résultat : Même si vous avez des centaines de réponses — de plusieurs équipes ou de l'ensemble d'un commissariat — vous gardez le contrôle de ce qui est analysé et ne perdez pas de vue la vision globale ou les retours obscurs.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes auprès des policiers
L'analyse des enquêtes sur la gestion des preuves dans les milieux de l'application de la loi signifie souvent que plusieurs équipes — superviseurs, criminels, conformité — doivent toutes examiner les résultats et donner leur avis. Cela peut rapidement transformer l'examen des données de l'enquête en un labyrinthe de fils de discussion par e-mail ou de liens vers des feuilles de calcul sans fin.
Dans Specific, vous analysez les données de l'enquête en discutant avec l'IA, tout en mettant la collaboration au centre. Vous pouvez lancer plusieurs discussions, chacune filtrée par sujet, question ou type de répondant (par exemple, discussions uniquement sur la chaîne de conservation, ou uniquement des retours de superviseurs). Chaque discussion enregistre qui l'a créée et conserve son historique de requêtes — facilitant pour les équipes de suivre les explorations de chacun ou de revisiter le « pourquoi » de chaque discussion.
Voyez qui a dit quoi, à chaque fois. Chaque message échangé dans l'interface de Chat AI est étiqueté avec l'avatar et le nom de l'expéditeur, donc que vous soyez dans des briefings ou des revues après action, vous savez qui a contribué quel insight ou suivi. La transparence inter-équipes devient simple — et vous ne perdez jamais de vue les grandes idées ou les résultats débattus.
Vous voulez expérimenter, ajuster ou démarrer de nouvelles lignes de questionnement ? Créez simplement une nouvelle discussion, changez vos filtres, ou passez à une autre équipe — pas de double exportation ou autorisations d'accès en désordre nécessaires.
Créez votre enquête auprès des policiers sur les procédures de traitement des preuves maintenant
Commencez à collecter et analyser des retours d'une grande valeur de votre département en quelques minutes — recueillez les insights profonds dont vous avez besoin pour améliorer la gestion des preuves, réduire les erreurs, et rationaliser la formation avec une enquête conversationnelle IA qui fonctionne pour votre flux de travail réel.