Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses d'une enquête étudiante sur les opportunités de stage. Je vais vous expliquer quels outils sont les plus adaptés, comment obtenir de la clarté à partir des retours libres, et partager des formules de prompts qui fonctionnent aussi bien pour les débutants que pour les professionnels.
Choisir les bons outils pour l'analyse
L'approche que vous choisissez - et les outils dont vous avez besoin - dépendent de la structure de vos données collectées. Voici comment je le vois :
Données quantitatives : Si vous avez des réponses numériques (comme « évaluez votre stage de 1 à 10 » ou des questions de notation à choix unique), comptabilisez-les dans Excel, Google Sheets ou des programmes similaires de tableur. C'est rapide et facile d'obtenir les statistiques dont vous avez besoin — graphiques, moyennes, tout ce que vous voulez.
Données qualitatives : Si vous avez posé des questions ouvertes ou inclus des suivis à des questions à choix multiples, les choses deviennent plus délicates. Lire manuellement chaque réponse ? C'est une recette pour la fatigue — et les biais. Réaliste, ces réponses brutes doivent être traitées avec un outil d'IA car il fait ressortir des thématiques cohérentes, économise des heures, et évite la vision tunnel humaine.
Il existe deux approches pour l'outillage lors du traitement des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Collez vos données exportées dans ChatGPT et discutez de vos réponses d'enquête. Cette approche est simple et convient pour de petits ensembles de réponses - il vous suffit de copier votre texte, poser des questions analytiques, et ChatGPT vous aide à comprendre les retours en temps réel.
Mais - c'est loin d'être idéal si vous avez beaucoup de réponses ou plusieurs questions. Les points de douleur commencent à s'accumuler : vous rencontrerez des problèmes de longueur de contexte, vos données deviennent désordonnées après le copier-coller, et vous êtes coincé à jongler entre les outils. Il n'y a pas de structure ou d'intégration, donc la recréation de l'analyse ou la collaboration devient vite un casse-tête.
Outil tout-en-un comme Specific
Une plateforme d'analyse pilotée par l'IA comme Specific est faite pour ça. Voici ce qu'elle fait que l'exportation vers un tableur puis ChatGPT ne fait pas :
Collecte d'enquête pilotée par l'IA : Les enquêtes ressemblent à une conversation. Lorsque les étudiants répondent, l'IA peut les stimuler avec des questions de suivi automatiques et personnalisées (voir comment fonctionnent les suivis par IA). Cela signifie généralement un retour de meilleure qualité dès le départ.
Analyse qualitative instantanée : Dès que les réponses arrivent, Specific résume tout, identifie les thèmes communs, et met en lumière ce qui compte. Pas de tableurs, pas de tri manuel - juste des insights exploitables en quelques clics, pas des heures.
Exploration conversationnelle par IA : Vous pouvez poser des questions plus approfondies sur vos données, directement dans l'outil. Vous voulez savoir quels thèmes sont les plus courants, ou quelles citations ressortent le plus ? C'est aussi simple que de discuter avec ChatGPT — mais avec un contexte complet des données et des contrôles supplémentaires.
Bonus : Vous trouverez des modèles prêts à l'emploi et des flux de création d'enquête adaptés aux sujets de stage étudiants (voir les questions suggérées), ce qui facilite l'obtention de données de qualité dès le début.
En résumé : L'IA a changé la donne pour l'analyse des enquêtes étudiant sur les stages, que ce soit pour les chercheurs occupés ou les éducateurs. Plus vous passez vite des données aux insights, plus vous en retirez de la valeur pour les étudiants et la planification du programme. [1]
Prompts utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les enquêtes étudiant sur les opportunités de stage
Le wording de vos prompts est essentiel lorsque vous utilisez l'IA (soit ChatGPT ou un outil comme Specific) pour analyser des données d'enquête qualitative. Voici des idées de prompts prouvées pour clarifier des retours réels issus d'enquêtes sur les stages étudiants :
Prompt pour les idées principales :
Utilisez ce prompt pour extraire rapidement les principaux sujets, points de douleur, ou thèmes récurrents dans vos retours libres.
Votre tâche consiste à extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases d'explication.
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 mentionnées en haut
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte de l'idée principale :** texte d'explication
2. **Texte de l'idée principale :** texte d'explication
3. **Texte de l'idée principale :** texte d'explication
L'IA produit de meilleurs résultats lorsque vous lui fournissez du contexte supplémentaire sur votre enquête, le sujet, ou vos objectifs d'analyse. Par exemple, vous pourriez dire :
Analysez les réponses à l'enquête des étudiants concernant leurs expériences avec les opportunités de stage dans le secteur de la santé. Concentrez-vous sur l'accessibilité, les niveaux de satisfaction, et les barrières perçues.
Une fois que vous avez votre liste d'idées principales ou de thèmes, utilisez un prompt de suivi comme : « Dites-m'en plus sur XYZ (idée principale) » pour approfondir chaque thème.
Prompt pour sujet spécifique : Vous voulez valider si les étudiants ont évoqué un certain point douloureux ? Demandez directement :
Quelqu'un a-t-il parlé du manque de stages rémunérés ? Inclure des citations.
Prompt pour personas : Segmentez votre public en clusters utiles :
Sur la base des réponses à l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts — comme les "personas" sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou tendance pertinente observée dans les conversations.
Prompt pour points de douleur et défis : Comprenez ce qui retient ou frustre les étudiants :
Analysez les réponses à l'enquête et listez les points de douleur, frustrations, ou défis les plus communs mentionnés par les étudiants. Résumez chacun, et notez les motifs ou la fréquence d'occurrence.
Prompt pour Motivations & Facteurs de motivation : Révélez ce qui excite ou inspire les étudiants à chercher des stages :
À partir des conversations de l'enquête, extrayez les principales motivations, désirs, ou raisons que les étudiants expriment pour rechercher des stages. Groupez les motivations similaires ensemble et fournissez des preuves à l'appui issues des données.
Chacun de ces prompts transforme les réponses vagues de l'enquête en une carte de ce qui est important — pour que les opportunités de stage étudiant ne soient pas juste une « case à cocher », mais une direction claire pour agir. Consultez la fonctionnalité d'Analyse des Réponses à l'Enquête par IA dans Specific pour utiliser ces prompts instantanément, ou expérimentez-les dans ChatGPT. Si vous partez de zéro, vous pourriez aussi vouloir cet générateur d'enquête sur les stages étudiants comme raccourci pour la configuration de votre enquête.
Comment Specific analyse les données qualitatives en fonction du type de question
J'adore à quel point vous pouvez segmenter les données avec Specific. L'outil sait comment organiser votre analyse autour de la structure des questions, vous obtenez donc toujours des résumés nets et pertinents pour chaque tranche de données.
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Specific fournit un résumé regroupé pour toutes les réponses à ces questions — y compris les perspectives uniques révélées par les suivis automatiques ou manuels. Vous voyez à la fois l'ampleur et la profondeur : pas seulement ce qui a été répondu, mais pourquoi et comment les étudiants ont expliqué leurs choix.
Choix unique ou multiple avec suivis : L'IA délivre un résumé pour chaque choix de réponse individuel, en agrégeant toutes les réponses aux questions de suivi liées à chaque choix. Cela vous permet de comparer les thèmes à travers des segments de sélection — super utile si vous voulez repérer les différences entre, par exemple, les étudiants ayant fait un stage rémunéré versus non rémunéré.
NPS (Net Promoter Score): Pour chaque cohorte — détracteurs, passifs, et promoteurs — vous recevez un résumé personnalisé des réponses ouvertes et de suivi. Il est facile de voir ce qui a ravi vos avocats, ou ce qui a déçu les autres, le tout au même endroit.
Utiliser ChatGPT pour cela est possible, mais attendez-vous à plus de copier-coller, de réorganisation manuelle, et au risque de manquer des nuances si vous n'êtes pas prudent avec vos prompts et votre formatage. Peu importe votre outil, organiser les données par type de question améliore considérablement la caractère actionnable de vos insights.
Comment aborder les défis avec la limite de contexte de l'IA
Toute IA (que ce soit le moteur de ChatGPT, Specific, ou un autre fournisseur) a une limite de taille de contexte — vous ne pouvez analyser qu'un certain nombre de mots à la fois. Les enquêtes avec des dizaines ou des centaines de participants dépassent rapidement cette limite, voici donc ce que je suggère :