01 — Problème de recherche
La comparaison internationale se fragmente lorsque chaque marché possède son propre format.
Les études locales produisent des informations riches, mais leurs formats, langues et niveaux de synthèse varient. Un enseignement remonté en Pologne peut être formulé, classé et archivé différemment d’une observation faite au Portugal. L’équipe centrale consacre alors une part importante de son temps à harmoniser les livrables avant de pouvoir comparer les résultats.
J’ai formulé le problème comme une chaîne de transformation reproductible. L’objectif consistait à réduire le travail mécanique de transcription, traduction, reformulation et classement tout en conservant la source, le marché, la sévérité et le contexte de chaque observation.
02 — Parti pris
Construire un outil fonctionnel pour tester le contrat entre l’équipe et l’intelligence artificielle.
Le prototype accepte trois points d’entrée : un verbatim saisi, un enregistrement audio et un flux d’avis publics. L’audio est transcrit ; la langue est détectée ; une traduction et un glossaire produit harmonisent le vocabulaire. L’extraction fonctionne ensuite en mode libre, pour découvrir les thèmes présents, ou en mode guidé, pour appliquer une grille comparable entre marchés.
La sortie est contrainte par un schéma JSON — JavaScript Object Notation, un format de données structuré — qui impose les mêmes champs à chaque réponse : thème, sévérité, enseignement, recommandation, provenance, marché et éventuelle tendance commune à plusieurs marchés.
03 — Produit de recherche
La base partagée conserve les résultats et leurs sources dans un format commun.
Chaque résultat peut être relu, modifié, filtré par marché, source ou thème et relié à la donnée d’origine. Une bibliothèque de questions et de groupes permet de réutiliser une grille d’entretien. Un tableau de contrôle agrège les études et affiche le délai moyen avant synthèse ainsi que les thèmes récurrents.
Le système couvre quatre marchés, quatre connecteurs de sources, deux modes d’analyse et quatre taxonomies principales. Le prototype montre qu’une équipe peut conserver une méthode commune sans imposer un même canal de collecte à tous les pays.
04 — Portée
L’automatisation prépare la comparaison ; la validation reste une étape de recherche.
Le modèle propose une première structuration et réduit le temps de préparation. Le chercheur vérifie la traduction, la formulation de l’enseignement, la sévérité et la recommandation avant diffusion. Cette étape évite qu’une erreur de transcription ou une nuance culturelle soit silencieusement transformée en décision produit.
Pour une équipe ResearchOps, la suite logique consiste à mesurer l’accord entre chercheurs, le temps réellement économisé, la qualité des traductions par marché et la proportion d’extractions corrigées. Ces indicateurs permettent d’évaluer le système comme un véritable outil de recherche.