Appinio Research · 18.03.2025 · 6min Temps de lecture
Chez Appinio, la qualité des données est toujours au cœur de notre approche. Nous garantissons leur intégrité grâce à un équilibre subtil entre des outils d'intelligence artificielle sophistiqués et le savoir-faire de nos équipes Études.
Le traitement des réponses de faible qualité
Plusieurs facteurs peuvent entraîner une faible qualité des données : les participants peuvent se lasser, mal interpréter les questions ou tout simplement ne pas prêter suffisamment attention à leurs réponses. Pour atténuer ces problèmes, nous utilisons un système automatisé qui signale les anomalies évidentes. De plus, des modèles d'intelligence artificielle plus avancés détectent des schémas plus subtils, pouvant indiquer des réponses de faible qualité.
Nous examinons les signaux d'alerte courants, tels que les réponses répétitives ou contradictoires, les temps de réponse anormalement courts ou les incohérences entre les réponses. Nous appliquons ensuite des contrôles automatisés combinés à une analyse humaine. Cette approche garantit non seulement que les réponses suspectes sont évaluées avec soin et dans le contexte de l'étude, mais contribue également à affiner nos modèles d'apprentissage automatique au fil du temps.
Trouver le juste équilibre
Le véritable défi consiste à réaliser deux objectifs simultanément :
- Détecter le plus grand nombre possible de réponses de faible qualité.
- Minimiser les faux positifs (afin de préserver les données valides).
Si les filtres sont trop stricts, ils peuvent exclure des réponses authentiques. À l'inverse, des filtres trop souples pourraient, eux, laisser passer des réponses de mauvaise qualité. Notre solution opte pour une méthode hybride : un modèle d'apprentissage automatique puissant, soutenu par une supervision humaine. Ce n'est qu'en combinant les processus automatisés avec la validation d'experts que nous pouvons maintenir des normes de qualité très rigoureuses.
Notre processus hybride en action
À l'heure actuelle, notre système d'intelligence artificielle classe la grande majorité des réponses avec une efficacité remarquable, les étiquetant comme valides ou invalides avec une grande précision. Pour le petit nombre de réponses qui restent ambiguës, notre équipe Research Ops intervient et les examine manuellement. Ce faisant, nous ne nous contentons pas de nous prémunir contre les erreurs potentielles : nous générons également des informations cruciales qui aident à entraîner et à affiner le modèle en continu.
Une infrastructure en constante évolution
Notre infrastructure est conçue pour s'améliorer en permanence. Le comportement des utilisateurs évolue : nos modèles doivent donc être régulièrement mis à jour. Nous recueillons de nouvelles données en continu, et notre système est configuré pour réentraîner périodiquement le modèle. C'est ainsi qu'il reste pertinent et adapté aux tendances émergentes.
Avant la mise en service d'un modèle réentraîné, nous examinons les principaux indicateurs de performance et les comparons aux références précédentes. Si le modèle mis à jour s'avère plus précis, sans introduire de biais, nous pouvons le déployer. Dans le cas contraire, nous conservons la version existante. Cette approche prudente garantit la stabilité tout en permettant une adaptation rapide.
Se prémunir contre les biais
Tout au long du processus, il est essentiel de rester juste et objectif. Lorsque nous intégrons des données générées par l'intelligence artificielle dans l'entraînement du modèle, il existe toujours un risque d'introduire, voire d'amplifier, des biais. C'est là que l'expertise entre en jeu : nous combinons l'étiquetage algorithmique avec une analyse humaine minutieuse. L'intervention de nos équipes dès le début permet au modèle d'apprendre ce qui compte vraiment, et une supervision continue maintient le cap, empêchant ainsi l'apparition de biais involontaires à long terme.
Le modèle
Nous utilisons un modèle de classification robuste, capable de traiter différents types de données et de rester fiable, même avec des données bruitées ("noisy data"). Bien que nous recherchions constamment des moyens de nous améliorer grâce à des méthodes plus avancées, notre modèle actuel excelle dans l'identification des réponses qui nécessitent un examen plus approfondi.
Lors du développement du modèle, nous créons de nouvelles fonctionnalités en nous appuyant sur notre expertise en recherche, en ajoutant des signaux subtils qui aident à distinguer les données réelles des fraudes potentielles. Pour l'évaluation, nous nous concentrons sur deux objectifs principaux :
- Un taux de rappel élevé pour les réponses de faible qualité – afin de détecter le plus grand nombre possible de réponses problématiques.
- Une haute précision pour les réponses valides – afin que des données authentiques ne soient pas signalées à tort.
Les réponses de faible qualité étant assez rares, permettre un taux de faux positifs un peu plus élevé pour ces cas précis peut significativement diminuer le travail manuel, sans compromettre la qualité des données. En revanche, nous fixons des seuils plus stricts pour les réponses valides, afin de nous assurer que les données authentiques restent aussi précises que possible.
Atteindre l'équilibre
Dès le début, l'expertise humaine a été au cœur de notre contrôle qualité et du processus de nettoyage basé sur l'intelligence artificielle. Cette collaboration entre l'humain et la technologie trouve l'équilibre entre qualité et praticité : la supervision humaine empêche un filtrage excessivement strict, tandis que l'automatisation accélère la détection des réponses de faible qualité. Grâce à cette approche, nous pouvons nous adapter aux changements de comportement des participants et fournir systématiquement des informations fiables à nos clients.
Si vous souhaitez découvrir comment Appinio peut aider votre entreprise à obtenir des résultats similaires, contactez-nous.
