Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des policiers sur le processus d'affaires internes en utilisant des méthodes basées sur l'IA. Si vous cherchez à transformer des retours bruts en informations claires et exploitables, continuez à lire.
Choisir les bons outils pour analyser les données d'enquête
Votre approche et vos outils doivent correspondre au type de données d'enquête collectées. Si vous traitez des chiffres et des choix, des outils classiques comme Excel ou Google Sheets feront l'affaire. Mais, lorsque vous êtes plongé dans les commentaires ou les réponses textuelles longues, il est temps d'appeler l'IA.
Données quantitatives : Pour des questions comme "Avez-vous connu des retards avec les enquêtes des affaires internes ?" ou "Comment évalueriez-vous la transparence du processus ?", vous pouvez facilement compter les réponses, calculer des pourcentages et comparer les résultats dans des feuilles de calcul. Résumer combien de policiers ont répondu de chaque façon vous donne un aperçu rapide.
Données qualitatives : Les questions ouvertes, comme demander aux officiers de partager des retours non scriptés sur leurs expériences, produisent des réponses textuelles impossibles à examiner une par une à grande échelle. C'est là que l'analyse par IA excelle : elle peut extraire des thèmes, résumer et mettre en lumière ce qui importe le plus, vous évitant de lire chaque commentaire. Des outils d'IA dédiés accélèrent rapidement le processus et aident à comprendre des réponses complexes. Par exemple, des plateformes comme NVivo, MAXQDA, QDA Miner et KH Coder disposent de fonctionnalités d'IA intégrées pour traiter efficacement les données d'enquête à grande échelle.
Lorsqu'on travaille avec des réponses qualitatives à une enquête, il existe deux approches principales pour les outils :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Coller directement des réponses dans ChatGPT est une option. Vous pouvez copier les données de votre outil d'enquête et les coller dans ChatGPT ou un autre assistant basé sur GPT, puis poser des questions comme : "Quels thèmes voyez-vous ?" ou "Quels points de douleur étaient les plus fréquents ?"
L'inconvénient : Travailler de cette façon peut devenir ingérable si votre ensemble de données est volumineux. Le formatage, les limites de taille de données et l'absence de contrôles de contexte font de cette solution la meilleure pour des enquêtes simples ou plus petites. Vous devrez parfois diviser les données en lots plus petits ou être diligent pour guider l'IA vers les bonnes sections. Cependant, cela peut fonctionner bien pour une analyse rapide et simple des enquêtes.
Outil tout-en-un comme Specific
Créé par IA pour l'analyse d'enquête de bout en bout : Des solutions comme Specific rationalisent ce processus. Vous pouvez à la fois collecter des données grâce à des enquêtes conversationnelles engageantes et analyser les résultats — tout cela au sein d'une seule plateforme.
Suivis intelligents pour une meilleure qualité de données : Lors de la collecte de réponses, Specific peut poser des questions de suivi en temps réel aux officiers, ce qui améliore à la fois la qualité et la profondeur des données avec lesquelles vous travaillerez. Découvrez comment les suivis automatiques par IA aident dans cet explainer.
Pas de feuilles de calcul, des insights instantanés : Une fois que vous avez les données, Specific vous fournit des résumés instantanés basés sur l'IA, organise les réponses par thèmes importants et vous permet de discuter directement avec l'IA pour poser des questions sur les résultats — sans comptage manuel ni workflows compliqués requis.
Chat d'IA conçu pour les enquêtes : Avec Specific, vous disposez d'outils puissants pour gérer les données envoyées à l'IA. De plus, des fonctionnalités supplémentaires comme les filtres vous aident à zoomer ou dézoomer sur des sujets instantanément. Il est fait pour ce travail, que votre audience soit de 10 officiers ou de mille.
Questions utiles que vous pouvez utiliser pour l'analyse des enquêtes sur le processus d'affaires internes
Si vous voulez plus de votre analyse, cela se résume souvent à poser les bonnes questions à votre IA. Voici quelques invites et stratégies éprouvées conçues pour analyser les réponses des enquêtes auprès des policiers sur les affaires internes.
Invite pour les idées principales : Cette invite révèle les sujets les plus répétés et des résumés courts — idéal pour les ensembles de données ouverts et larges, et c'est intégré dans Specific, mais fonctionne également dans ChatGPT ou d'autres modèles GPT.
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases d'explication.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Spécifier combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utiliser des chiffres, pas des mots), la plus mentionnée en haut
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
2. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
3. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
Ajouter du contexte pour de meilleurs résultats : L'IA fonctionne toujours mieux lorsque vous expliquez le but de votre enquête, votre audience cible (dans ce cas, les policiers) et vos objectifs d'apprentissage. Vous pouvez introduire votre invite comme suit :
Voici des réponses d'officiers de police sur leur expérience avec le processus des affaires internes dans un département urbain de taille moyenne. Veuillez extraire les thèmes clés et souligner les problèmes ou suggestions mentionnés par les officiers.
Approfondir les idées : Lorsque l'IA détecte un thème intéressant, poursuivez avec : "Dites-m'en plus sur XYZ [idée principale]." Cela extrait plus de détails et vous donnera une histoire plus riche sur ce qui compte vraiment.
Invite pour des sujets spécifiques : Si vous voulez savoir si un sujet a été mentionné — comme "Quelqu'un a-t-il commenté les préoccupations de représailles ?" — demandez simplement. Ajouter "Inclure des citations" vous fournira des preuves verbatim de soutien.
Identifier les points de douleur et les défis : Utilisez cette invite pour découvrir ce qui frustre ou bloque les policiers dans le processus des affaires internes :
Analysez les réponses de l'enquête et répertoriez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun et notez les motifs ou la fréquence de leur occurrence.
Segmenter par persona : Comprendre des points de vue distincts peut être puissant pour l'amélioration des processus :
Basé sur les réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts — similaire à la manière 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.
Déceler des besoins non satisfaits ou des opportunités : Essayez ceci pour voir où les officiers estiment que le processus doit changer :
Examinez les réponses de l'enquête pour découvrir tout besoin non satisfait, toute lacune ou opportunité d'amélioration mise en lumière par les répondants.
D'autres idées de questions et stratégies pour concevoir et analyser des enquêtes comme celle-ci sont couvertes dans notre article sur les meilleures questions pour une enquête sur les policiers à propos des affaires internes.
Comment les types de questions d'enquête sont gérés par les outils d'enquête par IA
Les plateformes à base d'IA comme Specific traitent différents types de questions de manière unique pour une analyse précise et pertinente. Cela vous aide à obtenir des résumés qui correspondent à la façon dont les données ont été collectées :
Questions ouvertes avec ou sans suivis : L'IA vous donne un résumé de toutes les réponses à la question principale, et si vous avez utilisé des suivis en temps réel, elle résume ceux-ci aussi, afin que vous ne manquiez pas de contexte ou de profondeur.
Choix avec suivis : Chaque choix de réponse a son propre résumé, reflétant les commentaires de suivi des officiers liés à ce choix. Par exemple, découvrez comment les officiers ont expliqué avoir choisi "insatisfait" dans une question de satisfaction.
NPS (Net Promoter Score) : Les réponses sont réparties en détracteurs, passifs et promoteurs, avec un résumé du retour d'information textuel accompagnant chaque groupe.
Vous pouvez aussi faire cela dans ChatGPT, mais vous devrez structurer vos données et introduire les questions en étapes. Specific automatise cela, économisant des heures, en particulier lorsque vous traitez des types de questions mélangées dans une enquête.
Si vous débutez dans la création d'enquêtes conversationnelles optimisées pour une analyse plus profonde, notre générateur d'enquêtes par IA pour le processus des affaires internes est un excellent point de départ.
Comment aborder les limites de taille de contexte de l'IA lors de l'analyse des enquêtes auprès des policiers
Voici la réalité : tous les grands modèles de langage (comme GPT) ont une fenêtre de contexte fixe — c'est-à-dire la quantité d'informations qu'ils peuvent considérer à la fois. Des enquêtes longues auprès de policiers avec des centaines de réponses détaillées sur les affaires internes peuvent rapidement dépasser ces limites.
Il existe deux stratégies éprouvées pour contourner cela (toutes deux intégrées dans l'analyse d'enquête de Specific) :
Filtrage : Vous pouvez filtrer les données pour inclure uniquement les conversations où les policiers ont répondu à une question spécifique ou donné une réponse particulière. Cela réduit l'ensemble de données à ce qui est pertinent pour votre analyse actuelle, économisant l'espace de contexte précieux.
Recadrage : Concentrez-vous uniquement sur certaines questions — envoyez uniquement celles-ci à l'IA pour l'analyse au lieu de toute l'historique des réponses. De cette façon, vous obtenez des insights profonds et pertinents de plusieurs officiers, pas seulement un petit sous-groupe.
Ces deux techniques vous permettent de garder votre analyse précise sans laisser de données importantes de côté, que vous utilisiez Specific ou fassiez cela manuellement dans un autre environnement d'IA. Pour plus d'informations sur la gestion des limites de contexte des enquêtes, consultez notre vue d'ensemble des fonctionnalités.
Fonctionnalités collaboratives pour l'analyse des réponses des enquêtes auprès des policiers
Un point de douleur commun avec l'analyse des enquêtes sur les affaires internes est de mettre tout le monde d'accord — surtout lorsque vous avez différentes équipes, chercheurs ou parties prenantes impliqués.
Discutez avec l'IA, ensemble : Avec Specific, vous n'obtenez pas seulement des insights solo. Vous et vos collègues pouvez chacun lancer leurs propres discussions d'IA sur le même ensemble de données, en appliquant différents filtres ou en se concentrant sur des questions variées (comme en regardant uniquement les réponses sur la transparence ou les résultats).
Conversations multiples, contexte clair : Chaque discussion est étiquetée avec son créateur et les paramètres de filtrage, gardant le travail organisé. Lors de la discussion ou de la présentation des résultats, vous saurez exactement qui a posé quelles questions, et vous pouvez facilement vous y référer plus tard.
Voir qui dit quoi : Lors d'une collaboration dans l'interface de chat IA de Specific, des avatars montrent qui a envoyé chaque message, de sorte qu'il n'y ait jamais de confusion sur qui fournit des retours ou pose des questions. Cela rend l'analyse collaborative des enquêtes bien plus rapide et beaucoup moins sujette aux erreurs.
Si vous souhaitez essayer l'ensemble du flux de travail vous-même, y compris les fonctionnalités collaboratives, commencez avec le générateur d'enquêtes par IA et progressez à partir de là.
Créez votre enquête sur le processus des affaires internes pour les policiers dès maintenant
Déverrouillez une compréhension plus profonde de l'expérience de votre équipe avec le processus d'affaires internes — l'IA vous aide à passer de retours bruts à de vraies solutions en moins de temps. Analyse puissante, insights automatisés et meilleure collaboration commencent avec votre prochaine enquête.