L’adoption de l’IA dans les études de marché est quasi universelle et s’intensifie rapidement
L’IA est passée rapidement du stade de l’expérimentation à celui de l’infrastructure dans le secteur des études de marché. Les chiffres sont éloquents. Aujourd’hui, 98 % des responsables d’études de marché aux États-Unis utilisent l’IA dans leur travail. Environ 72 % d’entre eux utilisent ces outils tous les jours. Le changement ne s’est pas fait progressivement. Ce changement a pris moins d’un an, ce qui vous indique quelque chose d’important. Les responsables d’études de marché ont perçu la valeur de l’IA, l’ont testée et l’ont intégrée dans leurs activités quotidiennes presque immédiatement.
La prudence initiale a disparu. La majorité d’entre eux, soit 80 %, affirment qu’ils utilisent davantage l’IA qu’ils ne le faisaient il y a six mois. Par ailleurs, 71 % s’attendent à ce que cette utilisation continue d’augmenter. Moins de 10 % pensent que leur utilisation de l’IA va diminuer. L’IA n’est plus à l’essai. Elle fait déjà partie de la façon dont les équipes d’analyse fonctionnent à grande échelle.
Nous assistons à la naissance d’une nouvelle norme. Les chercheurs ne se contentent pas de trouver des moyens plus rapides de traiter les données, ils réécrivent ce qu’est la productivité dans cette profession. Les applications les plus courantes de l’IA sont pratiques et volumineuses : analyse de sources de données multiples (58 %), données structurées (54 %), automatisation des rapports d’analyse (50 %), évaluation des réponses à des enquêtes ouvertes (49 %) et synthèse des résultats (48 %). Ces tâches prenaient autrefois des heures. Aujourd’hui, elles prennent quelques minutes.
L’implication pour les dirigeants est simple : si votre « insight fonctionne encore avec des flux de travail hérités, vous êtes à la traîne.vous êtes à la traîne. Le secteur des études de marché est un modèle de rapidité et d’efficacité du déploiement de l’IA dans les fonctions essentielles de l’entreprise.
Erica Parker, directrice générale des produits de recherche chez The Harris Poll, l’a bien exprimé : « Bien que l’IA apporte une aide et des opportunités excellentes, le jugement humain restera vital. » Elle a raison. L’IA apporte l’échelle et la vitesse. Le jugement et la stratégie restent l’apanage des humains.
L’IA améliore la productivité mais introduit de nouvelles charges de vérification
La promesse de l’IA, c’est la rapidité. Et dans le secteur de la recherche, elle tient ses promesses. Plus de la moitié des professionnels (56 %) économisent cinq heures ou plus par semaine. Ce n’est pas rien. Multipliez ce chiffre par une équipe et vous obtiendrez des journées entières de travail économisées chaque semaine. Mais il y a un hic. L’IA vous permet de gagner en rapidité, c’est certain. Mais elle vous donne aussi du travail, du travail supplémentaire.
Les outils qui permettent de gagner du temps exigent également de l’attention. 39 % des chercheurs affirment que les outils d’IA produisent des erreurs qu’ils doivent corriger. Par ailleurs, 31 % d’entre eux déclarent devoir valider régulièrement les résultats. Pensez-y. Un tiers des professionnels hautement qualifiés consacrent une partie de leur temps à revoir le contenu généré par la machine pour s’assurer qu’il est correct. Et nous ne parlons pas de fautes de frappe inutiles. Nous parlons de décisions qui influencent les dépenses de marketing, les décisions relatives aux produits, l’orientation des clients, l’argent réel.
Aujourd’hui, l’IA est plus utile lorsqu’elle est traitée comme un assistant, et non comme un décideur autonome. Gary Topiol, directeur général de QuestDIY, l’a bien compris lorsqu’il a déclaré que les chercheurs considéraient l’IA comme un « analyste junior ». C’est la bonne façon de voir les choses. L’outil est intelligent et rapide, mais il manque de jugement. C’est pourquoi les équipes le gardent sous contrôle. Les entrées et les sorties doivent être examinées. Le contexte est important. Et les erreurs, lorsqu’elles se produisent, peuvent être coûteuses.
Il s’agit d’un point d’inflexion significatif pour la manière dont les dirigeants doivent envisager l’outillage. Le gain net de productivité est là. Mais si vous sous-estimez le degré de supervision nécessaire, vous risquez de nuire à la qualité de vos décisions commerciales. Pour que l’IA s’adapte bien, il faut un cadre. Il s’agit notamment de former vos équipes à la détection précoce des problèmes et de structurer les flux de travail pour signaler les éléments qui ne semblent pas corrects.
La conclusion est la suivante : l’IA accélère les choses, mais elle n’est pas exempte d’erreurs : L’IA accélère les choses, mais elle n’est pas exempte d’erreurs. Vos équipes ont besoin de temps pour s’adapter, vos systèmes ont besoin de structure et vos processus ont besoin de garde-fous. Aller vite, c’est bien. Aller vite dans la mauvaise direction ? Pas tant que ça.
La confiance et la précision sont des questions cruciales qui limitent l’efficacité de l’IA
L’IA permet de gagner en rapidité. Mais la fiabilité n’a pas suivi. C’est là le problème. Les responsables d’études de marché utilisent beaucoup ces outils, la plupart quotidiennement, mais près de 40 % d’entre eux déclarent avoir rencontré des erreurs dans les résultats générés par l’IA. Par ailleurs, 37 % d’entre eux signalent des risques liés à la qualité ou à l’exactitude des données. Ce ne sont pas des problèmes mineurs. Les informations n’ont de valeur que si elles sont fiables. Lorsque l’IA se trompe sur des détails, les chercheurs ne peuvent pas se fier aux résultats et les dirigeants ne peuvent pas agir en toute confiance.
Il ne s’agit pas seulement d’un problème occasionnel de données. Il s’agit d’un manque de fiabilité plus large dans la manière dont l’IA génère des informations. Ces systèmes ne produisent pas toujours le même résultat pour la même entrée. Ils peuvent introduire des informations fabriquées ou trompeuses, ce que les chercheurs appellent des « hallucinations ». Ces déclarations apparemment sûres, mais incorrectes, rendent les outils dangereux s’ils ne sont pas contrôlés.
Nous assistons à une tension unique. L’IA accroît considérablement la productivité, mais elle oblige aussi à faire preuve de diligence à chaque étape. Pour une profession fondée sur l’intégrité de la recherche, il s’agit d’un conflit difficile à gérer. Les chercheurs ne peuvent pas se permettre de se tromper. Les clients prennent des décisions importantes sur la base des conseils qu’ils fournissent ; ils ne peuvent donc pas se contenter de supposer que l’IA est juste, ils doivent la vérifier.
Cela crée un nouveau type de flux de travail, où la rapidité et la prudence sont de mise. Il est de plus en plus courant de traiter les résultats de l’IA comme des ébauches qui doivent être examinées par des experts avant d’être communiquées aux clients ou aux parties prenantes internes. Cela ajoute des frictions, mais c’est nécessaire.
Les dirigeants devraient en tirer une leçon : si vous adoptez l’IA dans des environnements décisionnels critiques, l’outil n’est pas la dernière étape, c’est la première. Vous aurez besoin de personnes expérimentées à la fin du processus pour confirmer ce que l’IA produit et protéger vos actions commerciales contre les résultats erronés.
Gary Topiol, directeur général de QuestDIY, a été très clair : l’IA doit être considérée comme un analyste junior et non comme un partenaire principal. Elle est utile. Mais elle n’a pas encore le contexte, le jugement ou la cohérence nécessaires pour fonctionner sans supervision étroite.
La confidentialité des données et la transparence sont des obstacles importants à une utilisation plus large de l’IA
L’un des principaux signaux d’alarme dans l’adoption de l’IA à l’heure actuelle ne concerne pas les fonctionnalités ou les capacités, mais la confiance, le contrôle et la protection de la vie privée. 33 % des responsables d’études de marché considèrent la confidentialité et la sécurité des données comme la principale préoccupation limitant l’utilisation de l’IA à plus grande échelle. Il s’agit d’une préoccupation rationnelle. Les chercheurs traitent des données sensibles : habitudes des clients, informations liées à l’identité, informations commerciales exclusives. Envoyer ces données dans un modèle d’IA basé sur le Cloud sans savoir clairement où vont ces données, ou comment elles sont utilisées, soulève des risques de conformité qui ne peuvent pas être ignorés.
Nous évoluons dans un monde où les lois sur la protection de la vie privée se durcissent. GDPR en Europe. CCPA en Californie. Si vous ne savez pas comment votre outil d’IA traite et stocke les données, vous vous exposez à des risques juridiques. C’est pourquoi certains clients vont jusqu’à insérer des clauses « no-AI » dans leurs contrats. Ils se retireront s’ils soupçonnent que des informations sensibles transitent par des systèmes non fiables.
La transparence est tout aussi essentielle. 31 % des chercheurs déclarent ne pas savoir comment l’IA parvient à ses conclusions. C’est un problème. Si votre plateforme ne peut pas expliquer sa logique, vous ne pouvez pas la présenter en toute confiance à vos partenaires, à vos clients ou aux autorités de régulation. De nombreux systèmes d’IA actuels n’offrent pas encore cette possibilité d’explication, ce qui limite leur utilisation dans les secteurs où la preuve de la méthode est obligatoire.
Les dirigeants qui envisagent d’adopter l’IA dans des fonctions à forte intensité de recherche ou sensibles à la conformité doivent penser au-delà de la qualité des résultats. Vous devez avoir des garanties sur le traitement des données, les pistes d’audit et une transparence totale en cas de questions. Si un outil ne peut pas montrer comment il fonctionne ou où vont vos données, il n’est pas prêt pour les flux de travail critiques de l’entreprise.
Erica Parker, directrice générale des produits de recherche chez The Harris Poll, a mis en évidence un pivot pratique pour aller de l’avant : se concentrer moins sur l’empilement de l’IA avec de nouvelles fonctionnalités, et plus sur les flux de travail packagés, l’installation guidée, et le temps de formation. Si vos équipes ne peuvent pas apprendre l’outil rapidement et l’appliquer en toute sécurité, l’échelle sera rapidement bloquée.
L’émergence de nouveaux rôles pour les chercheurs afin de tenir compte de l’intégration de l’IA
Alors que l’IA passe du statut d’option à celui d’élément essentiel, les rôles au sein des équipes de recherche évoluent rapidement. La tâche physique consistant à passer au peigne fin des ensembles de données, à coder les réponses ou à générer manuellement des rapports n’est plus la fonction principale. Ce travail est pris en charge par des outils d’IA, plus rapidement, à moindre coût et souvent avec une plus grande couverture. Mais cela n’a pas remplacé les chercheurs. Il les a repositionnés.
Les meilleurs chercheurs d’aujourd’hui changent d’orientation. Ils jouent le rôle de validateurs, d’interprètes et de stratèges. Ce sont eux qui veillent à ce que les informations générées par l’IA aient une réelle importance. Il ne suffit pas de faire apparaître une tendance ou un modèle. La couche humaine relie ce résultat au contexte commercial réel, aux défis des clients et aux objectifs stratégiques. C’est ce qui rend une information exploitable.
Selon l’enquête QuestDIY de 2025, 29 % des chercheurs décrivent déjà leur flux de travail comme « dirigé par l’homme avec une aide significative de l’IA ». 31 % le considèrent comme « essentiellement humain avec un peu d’aide de l’IA ». À plus long terme, d’ici 2030, 61 % s’attendent à ce que l’IA serve de partenaire d’aide à la décision, en participant activement à des tâches telles que la rédaction d’enquêtes (56 %), la génération d’ensembles de données synthétiques (53 %) et l’automatisation de la mise en place de projets (48 %). Cette évolution reflète la direction que prend la valeur : elle s’éloigne de l’exécution brute pour s’orienter vers le jugement et l’impact sur l’entreprise.
Pour les cadres, cela signifie que les stratégies de recrutement et de formation doivent être adaptées. Il ne s’agit plus seulement de constituer des équipes de recherche technique. Vous développez des professionnels qui apportent une aisance culturelle, une conscience éthique, un cadrage stratégique et la capacité de poser des questions pointues sur les résultats de l’IA. Ce sont ces compétences qui définiront les meilleurs professionnels de la connaissance au cours des cinq prochaines années.
Gary Topiol, directeur général de QuestDIY, décrit clairement le rôle futur : les chercheurs deviennent des « défenseurs de la connaissance ». Ils veillent à ce que l’IA ne se contente pas de fonctionner, mais qu’elle apporte de la valeur. Ils se concentrent sur ce que la machine ne peut pas encore faire : traduire les modèles en stratégie et les résultats en décisions.
Les chercheurs sont les premiers à mettre au point des flux de travail adaptatifs afin d’équilibrer la vitesse de l’IA et le contrôle de la qualité.
La vitesse de l’IA crée de la pression. Les connaissances sont plus rapides, mais la marge d’erreur augmente si cette vitesse n’est pas gérée correctement. Ce que les meilleurs chercheurs font actuellement, c’est adapter leur méthode de travail. Ils ont cessé de considérer l’IA comme une boîte noire. Au lieu de cela, ils cartographient ce qu’elle sait faire, ce qu’elle ne sait pas faire et le degré de surveillance nécessaire pour les différents types de résultats.
Il s’agit d’une nouvelle forme de muscle opérationnel. Toutes les tâches n’exigent pas le même niveau d’examen, et tous les membres de l’équipe n’ont pas besoin d’être des scientifiques des données. Mais chacun doit comprendre les limites de l’outil. Quels types de résultats sont risqués ? Lesquels sont cohérents ? Comment structurez-vous la demande d’IA pour réduire le bruit et les fausses conclusions ? Telles sont les tactiques de base développées par les équipes d’analyse prospective.
Ce type d’évolution du flux de travail ne s’achète pas auprès d’un fournisseur de logiciels. Il doit être construit par votre équipe grâce à une utilisation active. Cela implique des expérimentations, des étapes d’assurance qualité interne et un partage des connaissances. Au début, le processus est lent. Mais une fois que l’équipe a compris où l’IA apporte de la précision et où elle ajoute du risque, le processus devient nettement plus évolutif.
Les résultats de l’enquête le confirment. Si 29 % des chercheurs utilisent une part importante d’IA dans un processus dirigé par des humains, ils continuent de surveiller et d’ajuster en permanence. Ils n’utilisent pas l’IA à l’aveuglette, ils la règlent avec soin.
Comme l’a fait remarquer Gary Topiol, l’IA peut fournir des analyses à grande échelle, mais l’échelle en elle-même n’apporte pas de valeur. Les organisations qui réussiront avec l’IA seront celles dont les collaborateurs guideront l’outil et ne se contenteront pas d’y réagir. Pour les dirigeants, cela signifie qu’il faut consacrer du temps à l’expérimentation interne, donner aux équipes l’espace nécessaire pour faire évoluer leurs pratiques et garantir des normes claires pour le contrôle de la qualité à chaque étape.
L’avenir de la recherche dépend de la question de savoir si l’IA élèvera ou limitera les professionnels.
L’orientation de l’évolution de l’IA dans la recherche aura une incidence sur la question de savoir si la profession évolue stratégiquement vers le haut ou si elle reste bloquée dans une boucle de vérification et de retravail. Les prochaines années définiront cette trajectoire. À l’heure actuelle, les chercheurs gagnent du temps et du champ d’action grâce à l’IA qui prend en charge une grande partie de la charge de travail analytique. Mais ils consacrent également une grande partie de ce temps gagné à corriger les incohérences de l’IA.
Si la technologie s’améliore, notamment en termes de fiabilité et de transparence, le résultat est positif. L’IA permettra aux professionnels de s’élever dans la chaîne de valeur. Au lieu d’être accaparés par des tâches manuelles, ils se concentreront sur le cadrage de l’information, la contextualisation de la pertinence et l’influence sur les décisions de la direction. En retour, le positionnement stratégique de la recherche au sein d’une organisation s’en trouvera amélioré.
Toutefois, si l’IA continue sur sa lancée, c’est-à-dire une forte mise à l’échelle mais une faible validation, les perspectives deviennent limitées. Les chercheurs deviennent la couche de contrôle de la qualité des machines auxquelles ils ne peuvent pas faire entièrement confiance. Ce n’est pas un problème de productivité. C’est un problème de conception.
Cet avenir ne doit pas être laissé au hasard. Les dirigeants doivent l’orienter activement. Cela implique de repenser la conception des postes, d’investir dans des systèmes d’IA transparents plutôt que dans des plateformes à boîte noire, et de donner la priorité aux flux de travail qui permettent aux humains de contrôler l’interprétation finale.
Gary Topiol, directeur général de QuestDIY, s’est clairement exprimé sur cette dynamique : « L’IA donne aux chercheurs l’espace nécessaire pour progresser dans la chaîne de valeur, de collecteurs de données à défenseurs de la connaissance, en se concentrant sur l’optimisation de l’impact sur l’entreprise. Mais cela n’est possible que si les systèmes d’IA commencent à offrir la fiabilité à la même vitesse que la rapidité.
Les études de marché : un avant-goût de l’adoption de l’IA dans d’autres professions du savoir
Les études de marché sont au début de la courbe d’adoption de l’IA, mais les signaux qu’elles envoient s’appliquent à de nombreux autres secteurs, la finance, le droit, le conseil, les ressources humaines. Il s’agit également de professions fondées sur l’analyse, la rapidité et la fiabilité des informations. L’expérience qui se déroule actuellement dans le domaine de la recherche offre un exemple de la manière dont des secteurs similaires pourraient développer l’IA sans aggraver les risques.
Le premier enseignement est que la vitesse sans structure ne mène pas à la confiance. L’IA vous permet de générer rapidement des résultats et de répondre aux questions des entreprises. Mais les décideurs doivent toujours faire confiance à l’information, ce qui n’est pas possible si des cadres de validation ne sont pas en place. Sans points de contrôle clairs, la production rapide devient ingérable.
Deuxièmement, les gains de productivité dus à l’IA sont réels, mais ils dépendent fortement de la tâche, du modèle d’IA et de l’humain qui l’utilise. 56 % des chercheurs déclarent économiser cinq heures ou plus par semaine grâce à l’IA. Mais si la vérification prend ne serait-ce que la moitié de ce temps, les gains nets peuvent diminuer, en particulier pendant les cycles de prise de décision les plus intenses. Cela signifie que l’IA doit être déployée de manière réfléchie et associée à une conception rigoureuse des voies de révision humaine.
Troisièmement, le changement de compétences est tangible. Les compétences nécessaires aujourd’hui vont au-delà de l’expertise technique et englobent la maîtrise de la stratégie, la culture et le discernement éthique. Les professionnels qui réussissent dans un environnement fortement assisté par l’IA sont ceux qui savent quelles questions poser, comment encadrer les résultats et quand faire monter l’incertitude. Il s’agit là d’un modèle de compétences universel pour les industries de la connaissance qui vont de l’avant.
Un leader d’opinion d’une agence spécialisée a bien saisi ce changement. Après avoir lancé une enquête, ils ont pu voir les résultats s’accumuler en temps réel en l’espace de quelques heures, ce qui a permis d’accélérer considérablement la livraison. Il ne s’agit pas d’un concept, mais d’un exemple concret de la façon dont l’IA réduit les délais d’exécution sur le terrain.
Les dirigeants d’autres secteurs devraient y prêter attention. L’IA n’est pas à venir, elle façonne déjà les flux de travail. Les leçons tirées des études de marché ne sont pas isolées. Elles constituent un avant-goût. La mise en œuvre correcte de ces enseignements dans tous les secteurs déterminera la valeur ajoutée réelle de l’IA dans les environnements axés sur la connaissance.
Le bilan
L’IA n’est plus facultative, du moins pas dans les opérations de recherche sérieuses. Elle est déjà intégrée dans les flux de travail, redéfinissant la vitesse, l’efficacité et la portée. Mais la question centrale demeure : la confiance. Les outils sont rapides, mais ils ne sont pas parfaits. Ils apportent de la valeur, mais exigent un contrôle.
Pour les décideurs, la conclusion est simple. La vitesse n’est utile que si la direction est correcte. Cela nécessite un leadership humain, du contexte et du jugement. Si vous traitez l’IA comme un partenaire, et non comme un substitut, vous gagnerez en ampleur sans perdre le contrôle.
Il ne s’agit pas seulement d’une mise à niveau du flux de travail. Il s’agit d’un changement structurel dans la manière dont les connaissances sont produites et dans les personnes qui ont un impact stratégique. L’avantage ne viendra pas de ceux qui utilisent l’IA. Il viendra de ceux qui l’utiliseront à bon escient, avec des normes claires, une validation solide et des équipes formées à la remise en question autant qu’à l’exécution.
Investissez dans l’infrastructure, mais redoublez d’efforts sur le plan humain. Car dans ce paysage, la connaissance sans la confiance ne permet pas de prendre des décisions. Et l’automatisation sans jugement ne fait pas avancer l’entreprise.
