LE RÉSULTAT DU PARCOURS
Un protocole d’étude, des outils de collecte, un jeu de données anonymisées, une analyse IA vérifiée et un dossier de décision précisant les segments, les limites et les tests à poursuivre.
À qui s’adresse ce cours
Entrepreneurs, responsables marketing et consultants qui valident des besoins, une demande ou une nouvelle offre par une étude menée directement auprès du public.
Les prérequis
Une question commerciale délimitée et l’accès à de vrais participants par un recrutement adapté. À défaut, des données pédagogiques clairement identifiées peuvent être utilisées ; elles ne constituent pas une validation du marché.
Le programme
01La question de recherche et les hypothèses
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Définir la décision et utiliser l’IA pour comparer trois explications possibles. Préciser les éléments à mesurer et ceux qui pourraient invalider l’hypothèse, afin d’éviter une étude conçue uniquement pour confirmer une conviction.
02Échantillonnage, recrutement et qualité des données
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Définir les critères d’inclusion, la diversité des participants et les limites de représentativité. Utiliser l’IA pour examiner de manière critique le protocole et les risques de sélection ; distinguer les échantillons de convenance des généralisations justifiées.
03Entretiens et enquêtes
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Préparer avec l’IA des questions neutres, des guides d’entretien et des prétests. Examiner les formulations orientées, l’ordre des questions et la charge de réponse avant de recueillir les réponses de personnes réelles.
04Collecte et préparation responsables
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Gérer les autorisations, la minimisation et l’anonymisation des données. Utiliser l’IA pour la transcription et l’organisation uniquement lorsque les conditions relatives aux outils et aux données le permettent, en confrontant les textes aux enregistrements ou aux notes autorisés.
05Analyse qualitative sous supervision humaine
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Construire une grille de codage et comparer les classifications humaines et celles de l’IA. Préserver les citations vérifiables, les cas contradictoires et les désaccords pour éviter que les synthèses effacent les nuances ou inventent des motivations.
06Analyse quantitative et segmentation
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Nettoyer les données, vérifier les calculs et distinguer les différences observées des conclusions robustes. Utiliser l’IA pour proposer des segments fondés sur des besoins et des comportements pertinents, puis les confronter aux données et aux limites de l’échantillon.
07De la demande déclarée à la disposition à payer
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Comparer les entretiens, les comportements observés et les tests d’offre. Concevoir une expérimentation transparente avec l’IA en définissant les indicateurs, les ressources et les seuils ; distinguer intérêt, intention et achat.
08Le dossier et la décision
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Présenter les résultats, les sources, les analyses IA et les corrections humaines. Formuler une décision proportionnée aux preuves et un plan de vérification ; identifier séparément les données réelles, les données pédagogiques et les hypothèses générées.
Le projet final
Une étude d’offre comprenant un protocole, un guide d’entretien ou un questionnaire, un échantillon justifié, un jeu de données anonymisées, un registre de vérification des analyses IA et un dossier de décision. Tout travail sur des données pédagogiques reste explicitement présenté comme une simulation.
Critères d’évaluation prévus
Les critères d’évaluation prévus portent sur la qualité du protocole, la neutralité des questions, la provenance des données, l’exactitude des analyses et la proportionnalité des conclusions. Les réponses générées par l’IA ne sont pas comptées comme des preuves recueillies auprès de clients réels.
Outils et supports
- Assistant IA pour la conception d’études et les analyses vérifiées
- Outils d’enquête et d’entretien
- Tableur ou environnement d’analyse
- Jeux de données anonymisées
- Registre de codage, des sources et des vérifications
Les outils cités sont des exemples, sans partenariat. Les accès nécessaires et éventuels coûts supplémentaires seront précisés avant l’inscription.
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