21/10/2024 Tech
L’intelligence artificielle, une aide précieuse pour la recherche ?
L’intelligence artificielle (IA) révolutionne de nombreux secteurs, y compris celui des études utilisateurs. Les chercheurs se tournent de plus en plus vers des outils d’IA pour optimiser les processus d’analyse et de collecte de données. Cet article explore l’impact de Summary IA, un outil de résumé automatique, dans le déroulé d’une étude utilisateur, en comparant ses performances à celles d’un processus manuel.
L’étude comparative : IA vs processus manuel
Pour évaluer l’efficacité de Summary IA, deux approches ont été testées : une étude non modérée réalisée manuellement, comparée à la même étude pour laquelle un outil d’IA a été utilisé pour l’analyse des données. La question est de savoir si l’IA permet de gagner du temps dans l’analyse d’une étude non modérée, sans compromettre la précision des résultats.
L’hypothèse initiale était que, bien que la phase d’analyse des données soit chronophage, l’outil ne représenterait pas un gain de temps significatif, car cette partie, bien que complexe, n’est qu’une petite fraction de l’ensemble du processus d’étude. De plus, le temps gagné par l’IA pourrait être compensé par la nécessité de vérifier les résumés générés et de reformuler les conclusions proposées.
Résultats : un gain de temps modéré, mais utile
Les résultats de l’étude ont montré que Summary IA permet de gagner environ 7 % de temps sur la phase d’analyse des données. Bien que ce gain puisse sembler limité, il représente une économie non négligeable dans les contextes où l’analyse rapide est cruciale. Dans certains environnements professionnels, où les décisions doivent être prises rapidement, ces quelques minutes gagnées peuvent faire la différence.
L’outil s’est également révélé précis dans ses résumés, permettant de vérifier combien de verbatims (témoignages ou retours d’utilisateurs) étaient inclus. Cette fonctionnalité garantit que les principaux retours des participants sont pris en compte. Cependant, Summary IA ne se contente pas de résumer : il propose également des conclusions. Ici, il est essentiel que le chercheur prenne le temps de vérifier ces conclusions, afin d’éviter toute sur-interprétation des résultats. L’IA, bien qu’efficace, peut parfois omettre des nuances importantes que seul un œil humain peut discerner.
Exemple : Lors d’une étude, l’outil pourrait conclure que la majorité des utilisateurs trouvent une fonctionnalité facile à utiliser, mais il pourrait passer à côté de retours négatifs sur des aspects spécifiques. C’est là que l’intervention humaine est indispensable pour détecter ces détails et fournir une analyse nuancée.
La complémentarité IA-humain : le rôle central du chercheur
L’IA, aussi performante soit-elle, ne peut pas remplacer le jugement humain. Lors de cette étude, même si l’outil Summary IA a automatisé la phase de résumé, le chercheur a dû vérifier chaque synthèse, reformuler les passages flous, et surtout croiser les résultats de l’IA avec ses propres notes et observations. En effet, il est important que les chercheurs continuent de prendre leurs propres notes, même si l’outil offre des transcriptions automatiques. Cette démarche permet de mieux interpréter les résultats et d’éviter de dépendre exclusivement de l’IA.
En outre, l’outil ne doit pas être perçu comme une solution autonome. Cross-checker les résultats générés avec les données brutes est essentiel pour garantir la rigueur scientifique. Ce processus de validation aide à éviter des erreurs d’interprétation qui pourraient survenir si l’on s’en remettait uniquement à l’intelligence artificielle.
Limites du gain de temps : une partie seulement de l’étude
Il est crucial de noter que l’outil permet de gagner du temps principalement lors de la phase d’analyse. Le reste du processus d’étude, comme la préparation, la collecte des données ou encore l’interprétation des résultats finaux, dépend encore largement de l’intervention humaine. L’IA ne peut pas encore remplacer l’intelligence humaine pour des tâches complexes et créatives comme la formulation d’hypothèses ou l’interprétation des résultats en fonction du contexte.
Toutefois, en réduisant la durée de l’analyse, l’IA permet aux chercheurs de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée, comme la réflexion stratégique ou l’élaboration de recommandations plus détaillées. Autrement dit, l’IA prend en charge les aspects techniques et répétitifs, libérant du temps pour l’expertise humaine.
Conclusion : un outil complémentaire pour l’avenir des études
L’IA, plus précisément l’outil Summary IA, apporte un soutien précieux dans certaines phases du déroulement d’une étude, notamment l’analyse des données. Bien qu’il ne remplace pas le travail du chercheur, il permet de gagner du temps et d’améliorer l’efficacité de certaines tâches techniques. Cependant, il est essentiel de ne pas oublier que l’IA doit être perçue comme un partenaire complémentaire, et non comme une solution autonome.
En alliant la rapidité et la précision de l’IA avec le jugement et l’expertise humaine, les équipes de recherche peuvent tirer le meilleur des deux mondes : l’efficacité technique et la profondeur d’analyse. Ce partenariat permet d’améliorer la qualité des études tout en conservant le haut niveau de rigueur exigé par le métier.
Le potentiel de l’intelligence artificielle dans l’amélioration du déroulé d’une étude was originally published in ekino-france on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.