L’apport de l’IA générative dans la création de catégorisations des données issues d’entretiens individuels dans le numérique

Dans le cadre de la transformation digitale des entreprises, l’analyse des données issues des entretiens individuels est un élément crucial pour comprendre les besoins des utilisateurs. Cette tâche, souvent longue et fastidieuse, peut aujourd’hui être grandement optimisée grâce aux outils d’IA générative et d’automatisation. Cet article explore l’impact de ces technologies sur la catégorisation des données, en s’appuyant sur une étude menée dans le cadre de l’amélioration d’un Catalogue de Services destiné aux salariés.

Contexte : un projet de simplification du Catalogue de Services

Travaillant en tant que User Researcher chez ekino-France, entreprise de conseil et de réalisation digitale, j’ai récemment accompagné une organisation dans l’amélioration de son Catalogue de Services. Ce projet visait à simplifier les parcours utilisateurs, fluidifier les demandes et rendre le catalogue plus fonctionnel pour les différents types de salariés.

Pour comprendre comment les salariés utilisaient ce catalogue, j’ai mené des entretiens avec une trentaine d’utilisateurs de divers départements, ainsi qu’avec leurs managers. Ces discussions m’ont permis de cerner les points forts, les limitations et les pistes d’amélioration du catalogue. Mais la collecte d’informations aussi vaste exigeait une analyse approfondie et bien structurée des données.

C’est à ce stade que l’IA générative s’est révélée être un outil précieux.

L’approche : automatiser la catégorisation des données

Pour structurer les informations recueillies lors des entretiens, j’ai d’abord défini des catégories thématiques : fonctionnalités, communication, gestion des incidents, etc. Ces catégories ont ensuite été affinées et regroupées sous forme de guidelines de catégorisation. L’objectif était de créer une structure réplicable et cohérente qui pourrait être utilisée pour analyser rapidement les données issues des entretiens.

J’ai ensuite utilisé des assistants IA, notamment ChatGPT et Perplexity, pour automatiser la catégorisation des données. Les notes des entretiens ont été intégrées dans ces outils afin d’examiner la pertinence des catégories définies. Si dans la majorité des cas le classement a fonctionné correctement, certaines ajustements manuels étaient nécessaires, démontrant l’importance d’une relecture initiale. Cela permet de valider les catégories tout en s’assurant de la cohérence avec les données originales.

Enfin, en collaboration avec l’équipe IT, nous avons intégré cet assistant IA à la suite Microsoft (document word). Cela permet désormais aux utilisateurs de classer automatiquement les prises de notes directement après chaque entretien. Le gain de temps est immédiat, et les retours à l’équipe projet sont plus rapides.

Résultats : des gains de temps et une analyse facilitée

L’un des résultats les plus marquants de l’utilisation de l’IA générative est le gain de temps considérable. En effet, ce qui aurait pris jusqu’à une heure de catégorisation manuelle est maintenant réalisé en 2 minutes. Ce temps gagné peut être investi dans la réalisation de nouveaux entretiens, augmentant ainsi la richesse des données recueillies.

En outre, la réplication de ce processus à grande échelle représente un second avantage majeur. L’IA permet de gérer une quantité importante d’entretiens tout en garantissant la cohérence des données. Cette approche est particulièrement utile dans des études impliquant de nombreux utilisateurs, où l’analyse manuelle peut rapidement devenir chronophage et complexe.

Vers des analyses plus approfondies grâce à l’IA

Un autre potentiel de cette technologie est la possibilité d’analyse croisée des données. Si les catégorisations sont bien définies et homogènes d’un projet à l’autre, il devient envisageable de croiser les données d’entretiens réalisés sur des sujets différents. Cela permettrait d’aller plus loin dans la compréhension des comportements utilisateurs et d’obtenir des insights encore plus riches.

Conclusion : une révolution dans l’analyse des données utilisateurs

L’utilisation de l’IA générative et des solutions d’automatisation pour la catégorisation des données issues d’entretiens individuels représente un réel atout pour les entreprises du secteur numérique. En plus de gagner un temps précieux, cette technologie permet une réplication à grande échelle et ouvre la voie à des analyses croisées plus approfondies.

Pour les équipes design, techniques et communication, l’adoption de ces outils représente une opportunité d’améliorer leur efficacité tout en garantissant une cohérence dans l’analyse des données utilisateurs. À mesure que ces technologies se perfectionnent, elles joueront un rôle de plus en plus central dans la conception et l’amélioration des produits et services numériques.

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À propos d’ekino

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