L’IA générative et les études qualitatives

L'intelligence artificielle (IA) générative devient un outil incontournable dans de nombreux domaines, et les études de marché en font partie. Cette révolution technologique apporte des changements dans la manière dont nous collectons, analysons et interprétons les données. Cependant, ses atouts s'accompagnent de questions cruciales en matière de confidentialité et de conformité au Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD). 

L'IA générative se distingue par sa capacité à produire du texte ou des images en se basant sur des modèles d’apprentissage créés à partir des données qu’elle a précédemment traitées. Ce processus est similaire à l'apprentissage humain par le mimétisme : tout comme nous nous basons sur nos expériences passées pour comprendre et anticiper de nouvelles situations, l'IA générative s'appuie sur les données qu’elle a déjà vues pour générer des résultats.

L’un des principaux avantages de l’IA pour les études qualitatives est sa capacité à traiter rapidement de grandes quantités de données textuelles. Grâce à des algorithmes de traitement du langage naturel (NLP), l’IA peut analyser de grands volumes de textes. Cette capacité permet un gain de temps, permettant aux chargé(e)s d’étude de passer moins de temps à trier les informations et plus de temps à interpréter les résultats et à en dégager des insights. 

De plus, les algorithmes d’IA jouent également un rôle dans l’amélioration de la qualité rédactionnelle.  Ils sont capables de détecter et de corriger les erreurs grammaticales et les incohérences dans les textes, garantissant ainsi des documents sans aucune erreur. 

Toutefois, il est important de reconnaitre que l’IA, malgré ses grandes capacités, a ses limites.

L’IA générative ne peut en aucun cas remplacer la réflexion humaine et l’analyse des chargé(e)s d’étude. En effet, l’analyse qualitative demande une compréhension approfondie du contexte, des émotions, des différences culturelles, ainsi que des subtilités telles que le sarcasme ou l'ironie?; des aspects que l’IA a encore du mal à saisir correctement. Par exemple, lorsqu'il s'agit de déchiffrer des sous-entendus, des métaphores ou des sentiments exprimés de manière subtile, l'IA peut facilement passer à côté du message. L'analyse des comportements non verbaux, comme les expressions faciales ou le langage corporel, reste un domaine où l’expertise humaine est essentielle.

Par ailleurs, L’IA, n’ayant pas accès aux informations récentes ou un manque de contexte, peut créer des “hallucinations”. Des “hallucinations” d’IA se produisent lorsqu’un modèle d’apprentissage génère des informations incorrectes en raison d’un manque de contexte ou d’informations récentes. Dans sa tentative de fournir une réponse, l'IA peut générer des interprétations erronées, entraînant ainsi une hallucination. Voici un exemple connu d’une hallucination d’IA : Le chatbot Bard de Google a affirmé que le télescope spatial James Webb avait capturé les premières images d’une planète en dehors de notre système solaire. Alors qu’en vérité, la première image d’une exoplanète a été enregistrée en 2004, soit 17 ans avant.

Cela signifie que, bien que l’IA puisse être un excellent outil pour fournir une première analyse, elle doit être vue comme un complément au travail humain, et non comme une solution complète. Les compétences humaines en matière d’interprétation sont essentielles pour garantir une bonne analyse. 

Un des enjeux cruciaux de l’utilisation de l’IA dans les études qualitatives concerne la gestion des données personnelles, notamment la conformité au Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD). Ce règlement impose des exigences strictes en matière de collecte et de traitement des données personnelles, et cela devient complexe avec l'IA, qui manipule souvent de grands volumes de données sensibles. Il est donc primordial avant d’utiliser les IA dans les études de marché quali, d’anonymiser les réponses de vos répondants et de ne pas transmettre les données telles quelles.  

Au-delà du respect du RGPD, la question de la confidentialité des données est également importante. Pour fonctionner correctement, l'IA générative doit être alimentée par de vastes quantités de données, souvent très spécifiques et sensibles. Ces données peuvent inclure des informations confidentielles sur les clients, des stratégies de marque,etc.  Laisser une IA y accéder sans précautions pourrait potentiellement exposer ces données à des risques de fuite ou d’utilisation abusive. Chez Made in Studios, toutes données sensibles ou non sont anonymisées ou pseudonymisées afin de respecter le RGPD.  

Pour conclure, l’IA générative se révèle être un outil puissant pour les études qualitatives, offrant une capacité d’analyse rapide et efficace. Toutefois, son utilisation ne doit pas occulter ses limites, notamment en matière de compréhension contextuelle et émotionnelle, où l'expertise humaine reste irremplaçable.

De plus, l’intégration de l’IA dans ce domaine soulève des défis majeurs en matière de protection des données personnelles et de conformité au RGPD. La gestion sécurisée des informations sensibles et le respect des réglementations en vigueur doivent être au cœur des préoccupations des professionnels des études de marché.

Références bibliographiques :

• VONINTSOA R. NLP : guide complet du traitement du langage naturel.
• SIX Nicolas et LAROUSSERIE David. Faut-il s’inquiéter des « hallucinations » des IA comme ChatGPT ou Gemini ?
• MRNews. L’intégration de l’IA générative est un saut décisif pour le market research.