Comment utiliser l’IA pour analyser les réponses d’une enquête citoyenne sur la satisfaction face à la réponse aux catastrophes

Cet article vous donne des conseils pour analyser les réponses d’une enquête citoyenne sur la satisfaction face à la réponse aux catastrophes, en utilisant l’IA et des méthodes éprouvées d’analyse de réponses d’enquête.

Choisir les outils pour analyser les réponses d’enquête

L’approche et les outils que vous choisissez dépendent fortement du type de réponses générées par votre enquête citoyenne. Voici ce qui fonctionne le mieux selon chaque type de données :

• Données quantitatives : Si vous avez posé des questions qui donnent des chiffres, des notes ou des réponses Oui/Non simples (comme « Avez-vous reçu de l’aide ? »), il est facile de faire des décomptes et des calculs. Des outils comme Excel ou Google Sheets sont parfaits pour cela. Tracez vos graphiques et obtenez rapidement vos statistiques.
• Données qualitatives : Si votre enquête comprend des questions ouvertes ou des relances (« Décrivez pourquoi vous n’étiez pas satisfait de l’aide reçue »), vous vous retrouvez avec beaucoup de texte désordonné. Tout lire manuellement ? Impossible à grande échelle. C’est là que les outils d’IA deviennent essentiels, vous permettant d’extraire des insights solides sans y passer des heures.

Il existe deux approches pour traiter les réponses qualitatives :

ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l’analyse IA

Rapide et accessible : Vous pouvez exporter les réponses qualitatives de votre enquête dans un tableur et coller des lots de réponses directement dans ChatGPT. Ensuite, demandez à l’IA d’identifier les thèmes récurrents ou de résumer les résultats pour vous.

Mais peu pratique pour les grandes enquêtes : Gérer cela manuellement signifie copier les données par morceaux, suivre ce qui a été analysé et jongler avec les limites de contexte de l’IA pour les ensembles volumineux. C’est faisable, mais peu pratique, surtout si l’enquête est complexe.

Outil tout-en-un comme Specific

Conçu pour l’analyse de retours d’enquête : La plateforme Specific a été créée pour analyser les données d’enquête. Vous pouvez créer et diffuser des enquêtes citoyennes sur la satisfaction face à la réponse aux catastrophes, puis laisser l’IA analyser instantanément toutes les réponses. L’outil collecte des données plus riches grâce à des questions de relance IA en temps réel (découvrez pourquoi c’est important : automatic AI followup questions), ce qui permet d’obtenir des insights bien plus pertinents.

Analyse en un clic, résumés instantanés : L’analyse IA sur Specific résume les réponses, extrait les thèmes clés et transforme les retours en recommandations actionnables—plus besoin de manipuler des tableurs. Vous pouvez aussi discuter avec l’IA des résultats comme avec ChatGPT, mais avec des options supplémentaires de filtrage et de gestion du contexte. Ce flux de travail est particulièrement puissant pour les grands ensembles de données qui dépassent les limites du copier/coller.

Prêt à créer la vôtre ? Essayez le générateur d’enquête IA sur la satisfaction face à la réponse aux catastrophes pour démarrer instantanément.

Prompts utiles pour analyser les enquêtes citoyennes sur la satisfaction face à la réponse aux catastrophes

L’ingénierie de prompts IA est votre atout secret pour analyser les données qualitatives d’enquête. Avec les bons prompts, vous pouvez extraire des insights clairs à partir des retours citoyens sur la satisfaction face à la réponse aux catastrophes. Voici mes prompts favoris :

Prompt pour les idées principales : Utilisez-le pour obtenir les points de discussion et problèmes principaux soulevés par les répondants, classés par fréquence. Le moteur de Specific utilise une version de ce prompt, et il fonctionne aussi très bien dans ChatGPT :

Votre tâche est d’extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + une explication de 2 phrases maximum. Exigences de sortie : - Évitez les détails inutiles - Indiquez combien de personnes ont mentionné chaque idée principale (utilisez 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

N’oubliez jamais : la performance de l’IA s’améliore avec le contexte. Si vous partagez des informations de fond—qui a répondu à l’enquête, le contexte de la crise, ou votre objectif d’analyse—vous obtiendrez des insights encore plus précis. Exemple :

Ces réponses proviennent d’une enquête citoyenne 2024 sur la satisfaction vis-à-vis de l’aide après une grande inondation. Notre ville a fourni à la fois de la nourriture et des médicaments. Extrayez les thèmes les plus courants et signalez s’il y a des besoins non satisfaits pour des groupes spécifiques (personnes âgées, familles avec enfants, personnes en zones isolées).

Prompt pour approfondir : Si un thème ressort (« besoins médicaux non satisfaits »), essayez « Dites-m’en plus sur les besoins médicaux non satisfaits. Que disent les répondants ? »

Prompt pour un sujet précis : Vous voulez vérifier si un répondant a parlé, par exemple, de la sécurité de l’eau ? Demandez simplement :

Quelqu’un a-t-il parlé de la sécurité de l’eau ? Incluez des citations.

Prompt pour les personas : Utile après une grande catastrophe, pour repérer des groupes distincts (ex : personnes âgées, parents) :

À partir des réponses à l’enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—comme les « personas » en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou tendance observée dans les conversations.

Prompt pour les points de douleur et défis : Découvrez ce qui frustre les citoyens concernant la réponse à la catastrophe :

Analysez les réponses à l’enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun et notez les tendances ou la fréquence d’apparition.

Prompt pour l’analyse de sentiment : Analysez le ton émotionnel de vos données. Particulièrement utile car les recherches montrent que la satisfaction peut chuter fortement avec le temps—lors des inondations de 2010 au Pakistan, moins de 20 % des personnes restaient satisfaites de l’aide après six mois, les besoins non satisfaits augmentant [1] :

Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses à l’enquête (ex : positif, négatif, neutre). Mettez en avant les phrases ou retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.

Prompt pour les besoins non satisfaits et opportunités : Le nombre de foyers avec des besoins non satisfaits après une catastrophe peut atteindre 80 % en six mois, selon les enquêtes de terrain [1]. Utilisez ce prompt pour identifier ce qui est passé entre les mailles du filet :

Examinez les réponses à l’enquête pour mettre en évidence les besoins non satisfaits, les lacunes ou les opportunités d’amélioration signalées par les répondants.

Si vous cherchez d’autres idées de prompts ou souhaitez créer une meilleure enquête dès le départ, consultez ces bonnes pratiques pour les enquêtes citoyennes sur la satisfaction face aux catastrophes.

Comment Specific analyse les données qualitatives d’enquête selon le type de question

L’analyse IA de Specific s’organise selon la structure de chaque question de votre enquête—ce qui rend l’obtention des bons insights très simple :

• Questions ouvertes (avec ou sans relances) : Vous obtenez un résumé de tous les retours, avec les réponses de relance regroupées par question principale pour un contexte riche.
• Questions à choix avec relances : Chaque choix de réponse a son propre résumé. Si « reçu un kit d’hygiène » avait des détails de relance, vous verrez exactement ce qu’ont dit les personnes ayant choisi cette option, au même endroit.
• NPS : Les réponses sont automatiquement catégorisées (détracteurs, passifs, promoteurs), et le retour de chaque groupe est résumé séparément. Repérer les tendances devient un jeu d’enfant.

Vous pouvez réaliser ces analyses à la main dans ChatGPT—cela demande juste plus de travail d’export, de regroupement et de copier-coller. Specific élimine toutes les étapes répétitives pour que vous puissiez vous concentrer sur les résultats.

Comment contourner les limites de contexte de l’IA pour de grands ensembles de données d’enquête

Tous les outils d’IA, de ChatGPT aux plateformes avancées, se heurtent à des « limites de contexte »—la quantité maximale de texte qu’ils peuvent analyser en une fois. Avec de grandes enquêtes citoyennes, vous pouvez vite atteindre cette limite. Voici comment Specific gère cela automatiquement, et comment vous pouvez faire de même :

• Filtrage : Ciblez l’analyse sur certains groupes de répondants (ex : uniquement ceux ayant signalé une insatisfaction, ou seulement les réponses mentionnant « aide alimentaire »). Seules les conversations correspondant à vos critères sont envoyées à l’IA.
• Recadrage : Réduisez le contexte en ne sélectionnant que les questions dont vous souhaitez analyser les réponses. Cela vous permet de rester sous la limite de l’IA tout en gardant une analyse pertinente. Par exemple, n’incluez que les retours qualitatifs sur « l’accès aux médicaments » et ignorez les questions de notation.

Specific propose à la fois le filtrage et le recadrage des questions en options intégrées. Mais si vous faites cela dans une IA généraliste comme ChatGPT, exportez et divisez vos données par groupe ou question avant de les coller progressivement.

Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses d’enquête citoyenne

Il est difficile de coordonner une analyse en temps réel des enquêtes sur la réponse aux catastrophes—surtout lorsque les équipes travaillent en transversal, veulent partager les insights IA ou se tiennent informées des tendances émergentes à mesure que de nouvelles réponses arrivent.

Collaboration multi-chat : Avec Specific, vous (ou vos collègues) pouvez ouvrir des chats distincts sur vos données—chacun avec ses propres filtres (ex : « concentrons-nous sur les retours des quartiers les plus touchés »). Il est clair qui a créé chaque chat et quel est son angle d’analyse.

Attribution et transparence : Dans chaque chat, voyez exactement qui a envoyé chaque message. Les avatars des collègues apparaissent dans la vue de conversation, ce qui facilite la discussion et la contribution de chacun. Les boucles de feedback sont raccourcies et tout le monde est rapidement aligné.

Analyse conversationnelle avec l’IA : Ajoutez à cela la possibilité de poser des questions de suivi dans le chat, comme lors d’un point d’équipe. « Qu’est-ce qui motive l’insatisfaction des familles avec enfants ? » ou « Certains besoins non satisfaits sont-ils plus fréquents en zone rurale qu’urbaine ? » Les réponses sont instantanées et les données toujours accessibles.

En savoir plus sur la collaboration et les fonctionnalités IA intelligentes pour l’analyse des enquêtes sur les catastrophes avec l’analyse IA des résultats d’enquête de Specific.

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