Jusqu’à récemment, faire des études de marché signifiait entamer de longs processus de collecte de données, d’enquêtes, de groupes de discussion, de rapports, d’analyses statistiques, de validation.
Des outils puissants, certes, mais souvent lents, coûteux et surtout éloignés du contexte réel dans lequel les décisions d’affaires doivent prendre place : dynamiques, en constante évolution, saturés de signaux faibles et de micro-tendances difficiles à capter en temps réel.
Aujourd’hui, l’avènement de l’intelligence artificielle générative – Gen AI – réécrit cette grammaire. Et il ne s’agit pas seulement d’une accélération technologique. Il s’agit d’un changement de paradigme.
De la question à la conversation
L’un des changements les plus profonds introduits par l’IA générative concerne la façon dont les questions sont formulées. Dans une approche traditionnelle, vous définissez une hypothèse, construisez un questionnaire ou un modèle, et cherchez des réponses dans un cadre déjà structuré. Avec les modèles génératifs, cependant, les questions deviennent des conversations.
L’analyste – ou de plus en plus le marketeur, le chef de produit, les RH ou le PDG d’une entreprise – peut dialoguer directement avec l’IA, explorer des scénarios, affiner les informations, suivre des chemins inattendus. Un nouvel espace hybride s’ouvre entre l’analyse quantitative et l’intuition qualitative.
Cette approche, qui, comme dans d’autres domaines tels que le codage et l’analyse, pourrait être appelée recherche sur les vibrations, n’est pas une alternative aux méthodes scientifiques classiques, mais les améliore. C’est comme si l’IA générative permettait d’ajouter une dimension « instinctive » à l’intelligence analytique : une intelligence située, sensible au contexte, capable de capter les nuances linguistiques, les tonalités émotionnelles, les motifs récurrents dans les contenus en ligne ou les commentaires des clients.
Des recherches plus rapides, plus contextuelles, plus démocratisées
Avec Gen AI aujourd’hui, il est possible de lancer une recherche exploratoire en quelques minutes, en analysant des milliers d’avis, de messages sociaux, d’articles, d’enquêtes ouvertes, de sources publiques. Les modèles peuvent générer des synthèses, des modèles, des clusters sémantiques, des analyses de sentiments, suggérer des informations ou même émettre des hypothèses sur le positionnement de marques émergentes.
Mais ce n’est pas seulement une question de vitesse, mais aussi d’accessibilité. Une petite équipe marketing peut désormais effectuer des recherches préliminaires, sans avoir à attendre les budgets ou les interventions externes. Un fondateur peut explorer un marché adjacent en dialoguant directement avec un outil d’IA. Un designer peut tester le nommage d’un produit en temps réel sur des communautés en ligne synthétisées en langage naturel. Il s’agit d’un changement de pouvoir important : les études de marché ne sont plus une fonction centralisée, mais une capacité généralisée.
L’effet « zéro-clic » sur les recherches : la disparition de l’embrayage
Ce changement dans la recherche interne s’inscrit dans un paysage plus large de transformation de la recherche client externe. Comme nous l’avons déjà exploré dans l’article consacré à l’ère du zéro clic, aujourd’hui, de plus en plus d’utilisateurs s’arrêtent directement aux résultats générés par l’IA dans les moteurs de recherche – tels que les aperçus de l’IA de Google ou les réponses synthétiques de ChatGPT – sans cliquer sur les liens. Le trafic organique vers les sites Web diminue. Les interactions ont lieu au sein de la page de recherche elle-même, ou au sein d’un chatbot.
Cela signifie que pour ceux qui font des recherches, le comportement des utilisateurs devient beaucoup moins observable à travers les outils classiques (analyses, cartes thermiques, flux de clics). L’IA interagit l’expérience, en proposant des réponses pré-remplies, des filtres, des résumés qui changent radicalement la façon dont les gens se forgent une opinion, découvrent une marque ou sélectionnent un produit.
Il ne s’agit pas seulement d’un changement technologique, mais d’un changement épistémologique : nous perdons l’accès direct au comportement brut des utilisateurs et nous nous retrouvons à devoir étudier les « méta-interactions », c’est-à-dire la manière dont l’IA médiatise et influence les décisions des individus. Faire une étude de marché aujourd’hui signifie donc aussi comprendre comment un produit est « raconté » par ChatGPT, Gemini ou Perplexity. Parce que c’est là que le consommateur se fait une opinion.
De nouveaux outils pour de nouvelles questions
Certains outils déjà disponibles permettent d’analyser l’IA comme un nouveau canal de découverte. Vous pouvez surveiller les mentions de la marque dans les modèles, analyser la formulation de certaines questions ou les sources citées comme fiables.
Certaines équipes marketing commencent à traiter ChatGPT et autres comme des « moteurs de recommandation » à optimiser, comme c’est le cas avec Amazon ou TripAdvisor. D’autres utilisent l’IA comme proxy pour tester les expériences de parcours client dans des environnements synthétiques.
Dans le même temps, l’IA devient également un puissant moteur de simulation : je peux générer des profils d’utilisateurs fictifs et voir comment ils réagissent à différents stimuli de communication ; Je peux construire des personas dynamiques ; Je peux générer des questions à utiliser dans des groupes de discussion à partir d’un ensemble de données réel ; Je peux créer des résumés d’entretiens ou extraire des sujets émergents à partir de milliers de transcriptions.
Le rôle de la data : moins d’enquêtes, plus d’écoute
L’un des effets secondaires de l’IA générative est la crise des enquêtes traditionnelles. Les gens sont moins enclins à répondre, les questionnaires en ligne souffrent d’abandons et les données autodéclarées perdent de leur qualité. D’autre part, l’énorme quantité de contenu généré chaque jour (avis, publications, commentaires, tickets d’assistance, chats d’entreprise, webinaires, contenu généré par les utilisateurs – UGC), offre une mine d’informations prêtes à être lues, interprétées et regroupées.
L’IA générative permet une écoute sociale et client à grande échelle. Et il vous permet également de dénicher des données existantes mais sous-utilisées : verbatim des enquêtes ouvertes, transcriptions de réunions, commentaires d’intégration, journaux d’assistance. Autant de données non structurées, que l’on peut aujourd’hui résumer en insights stratégiques. L’accent est mis sur la collecte active et l’interprétation intelligente.
Ce qui change pour les organismes et les chercheurs
Les agences, les entreprises et les professionnels qui proposent des études de marché devront repenser leurs modèles. Il ne suffira plus de proposer des rapports exhaustifs, il faudra accompagner les clients dans une co-exploration continue.
Une logique qui a toujours été suivie par la société de design indépendante Logotel, qui depuis 1993 accompagne les organisations et les entreprises à saisir le sens des transformations et des innovations.
Le domaine de recherche et d’exploration de l’entreprise de design, également grâce à un réseau international d’experts qui s’est élargi au fil des décennies d’activité, explore les besoins émergents, étudie des idées alternatives et modélise des scénarios d’interprétation pour le développement de l’entreprise, de la société et d’un avenir meilleur. Soutenir les clients et les organisations, ce n’est pas seulement les aider à prendre des décisions et à explorer de nouvelles opportunités sur des questions de pointe, tout comme l’IA, mais aussi à fournir une direction et un cadre critique de sens.
Les modèles génératifs peuvent en effet produire des résultats en temps réel, mais de plus en plus, la vraie valeur de la recherche résidera dans la capacité à poser les bonnes questions, à choisir des données pertinentes, à contextualiser les informations. D’une certaine manière, Gen AI ramène l’accent de la méthode à la pensée critique.
Le rôle du chercheur change également : de producteur de données à facilitateur d’insights, d’analyste à conteur, de technicien à partenaire stratégique. Dans ce contexte, les soft skills – telles que la capacité de synthèse, la curiosité exploratoire, l’empathie pour le client final – deviennent fondamentales.
Vers une recherche plus générative
En fin de compte, l’IA générative ouvre une nouvelle saison pour les études de marché : plus exploratoires, plus accessibles, plus opportunes. Mais aussi plus complexe à gouverner, plus fluide, moins défini dans ses frontières. Les données ne sont pas seulement « lues », mais dialogues. Les résultats ne sont plus statiques, mais dynamiques. Les questions ne cherchent pas seulement une confirmation, mais génèrent des chemins.
Dans cette nouvelle ère, le défi ne sera pas seulement d’obtenir des réponses plus rapides, mais aussi de poser des questions plus intelligentes. Et apprendre à vivre avec l’incertitude, l’ambiguïté, la découverte soudaine. Comme dans tout processus de recherche réel.
