Avant de solliciter l'IA, la qualité du résultat dépend de la clarté de vos intentions. Ce module détaille comment mener un atelier de cadrage avec vos parties prenantes pour extraire les objectifs business, les hypothèses à tester et les contraintes projet, créant ainsi le "carburant" indispensable à une IA pertinente.

À partir des éléments issus du cadrage, ce module explique comment guider l’IA de manière progressive (contexte, objectifs, cibles, méthodologie) afin de produire un plan de recherche cohérent.
L’accent est mis sur la génération de guides d’entretien et de questionnaires alignés avec les enjeux, tout en limitant les biais et les hors-sujets.

Ce module propose un regard critique sur l’usage des des synthetic users et modérateurs virtuels.
Nous analyserons :

• ce qu’ils peuvent apporter en phase amont
• les risques de biais et de sur-interprétation
• les situations où leur usage peut être pertinent

L’accent est mis sur leurs limites face à l’expérience utilisateur réelle

Apprenez à traiter massivement les feedbacks issus des app stores, du support client ou des questionnaires ouverts. Ce module se concentre sur l'utilisation de l'IA pour catégoriser les thématiques récurrentes (clustering), analyser le sentiment à grande échelle et extraire des tendances statistiques sans se noyer dans les verbatims.

Après un atelier de cadrage essentiel entre humains pour définir les enjeux, découvrez comment l'IA peut générer vos guides d'entretien et protocoles de test. Nous aborderons l'art du prompt engineering appliqué à la recherche et les erreurs critiques à éviter pour conserver une neutralité méthodologique irréprochable.

Découvrez le fonctionnement des systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour transformer vos archives de recherche en une base actionnable et interrogeable.
Comment éviter que les enseignements de recherche restent dispersés ou oubliés ? Ce module explore l’usage de l’IA pour structurer et interroger une base de connaissances issue de recherches passées, tout en comprenant les limites techniques et les enjeux de fiabilité.