22 février 2023 1255 mots, 6 min. de lecture

Quel avenir pour les études de marché avec ChatGPT ?

Par Pierre-Nicolas Schwab Docteur en marketing, directeur de IntoTheMinds
ChatGPT et les IA génératives bouleversent le monde de l’information. Dans ce contexte, y a-t-il encore un intérêt à réaliser une étude de marché ? ChatGPT remplacera-t-il dans le futur le travail d’un cabinet d’étude de marché ? Cette question […]

ChatGPT et les IA génératives bouleversent le monde de l’information. Dans ce contexte, y a-t-il encore un intérêt à réaliser une étude de marché ? ChatGPT remplacera-t-il dans le futur le travail d’un cabinet d’étude de marché ? Cette question me concerne au plus haut point et j’ai donc voulu y répondre de la manière la plus objective et honnête possible.

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  • Les IA génératives telles que ChatGPT donnent des résultats bluffants pour des études de marché basées sur des données secondaires (desk research)
  • Un examen plus approfondi des réponses fournies par ChatGPT montre que les éléments fournis ne sont pas forcément pertinents pour l’analyse, voire sont faux.
  • Les données disponibles ne sont pas forcément les plus pertinentes et les sources sont également très limitées
  • Pour des requêtes complexes, Google pointe souvent vers des pages plus exhaustives. ChatGPT déclare quant à lui forfait
  • Travailler avec une IA générative pour une desk research est un point de départ intéressant mais en aucun cas une fin en soi.
  • Une étude de marché étant principalement réalisée sur la base de données primaires, ChatGPT ou d’autres IA génératives ne peuvent être d’aucun secours.

Desk research : ChatGPT présente certains avantages

La desk research est la collecte de données secondaires. Il s’agit donc de collecter et d’analyser des données déjà disponibles et mises à disposition par d’autres.
Je vois 3 challenges principaux dans la desk research :

  • trouver les données pertinentes
  • les synthétiser de manière objective
  • les remettre dans le contexte de l’étude de marché

ChatGPT permet d’avoir rapidement une première trame et des idées très globales d’un marché. Voici le résultat pour le marché français des vélos électriques.

market research on electric nikes in France with chatGPT

A première vue c’est assez bluffant. Il y a des chiffres, des sources, une contextualisation et une organisation de l’information. C’est peut-être d’ailleurs ce que je trouve le plus impressionnant : la capacité de cette IA générative à structurer l’information et ainsi à faciliter son assimilation.

L’exercice d’une étude de marché via desk research ne peut toutefois s’arrêter à un texte aussi sommaire et à quelques statistiques mises bout à bout. Comprendre un marché et prévoir son évolution requierent des capacités d’interprétation qui ne sont pas du ressort de ChatGPT.

Je m’inquiète également des sources utilisées. Ce résumé n’en utilise que deux, ce qui est très insuffisant.
Pour finir, certains chiffres me laissent dubitatifs. Les aides de l’État français pour l’achat de vélos électriques sont différentes de celles annoncées dans l’article. Il faut donc être extrêmement prudent.

Ethan Mollick a publié sur Twitter plusieurs captures d’écran de tests similaires réalisés grâce à l’agent conversationnel de Bing. Là encore c’est la structuration des informations qui est bluffante. Si Ethan Mollick y voit la fin des consultants, il faut tout de même relativiser. Quels sont les (vrais) consultants qui font des analyses SWOT et combien se basent sur des données secondaires ? (voir le prochain paragraphe pour une discussion approfondie sur le sujet).

swot analysis bing gpt3

Capture d’écran d’une analyse SWOT réalisée avec le nouveau Bing par @emollick. (Source : Twitter)

 


Avantages et inconvénients de ChatGPT pour une étude de marché

Voici pour résumer les avantages et inconvénients d’une desk research avec ChatGPT

Avantages Inconvénients
Structuration des premières idées Idées très superficielles qui doivent être approfondies
Perspectives potentiellement intéressantes Perspectives et chiffres loin d’être exhaustifs
Données chiffrées remises en contexte Véracité de certains chiffres à remettre en question

 

En conclusion, ChatGPT peut vous aider à vous faire une première idée générale d’un marché, mais vous devrez impérativement :

  • la compléter avec d’autres sources et d’autres angles d’analyse
  • vérifier la justesse des données
  • interpréter les données dans le contexte de votre étude de marché

Données primaires : ChatGPT est mis KO

ChatGPT ne peut ressortir que des données qu’il a déjà « ingurgitées ». En d’autres termes, utiliser ChatGPT dans le cadre d’une étude de marché se limite à l’utilisation de données publiques. Il s’agit donc de ce que l’on appelle des données secondaires. Or une étude de marché sans données primaires n’en est pas une.

Les données primaires sont celles qui sont collectées ad hoc, uniquement dans le cadre de votre projet. Ces données sont uniques et confidentielles. Les études de marché que nous réalisons pour nos clients ne sont jamais rendues publiques. Il en va de même pour tous les cabinets. ChatGPT n’a donc pas accès à ce type de données. Or elles représentent sans doute 95% de la valeur ajoutée d’une étude de marché

Comment collecter des données primaires ?

Les données primaires peuvent être collectées principalement par 2 méthodes :

  • qualitatives (entretiens, focus group, …)
  • quantitative (sondage online, sondage téléphonique)

Rappelez-vous que sans données primaires une étude de marché n’a pas de valeur. Seules les données primaires peuvent vous permettre d’apporter des réponses précises à vos questions. Dans ce domaine, ChatGPT ne pourra rien faire pour vous.


ChatGPT donne l’illusion d’une analyse sans que cela en soit une.



Interprétation des données : ChatGPT ne peut rien faire

Une faiblesse inhérente à ChatGPT concerne l’interprétation des données. J’ai déjà soulevé ce point dans un autre article. ChatGPT ne peut au final que juxtaposer des éléments, plus ou moins véridiques, dans une structure standard. Ce faisant, ChatGPT donne l’illusion d’une analyse sans que cela en soit une.

L’analyse (et la valeur ajoutée) ne naît que de la mise en commun des faits et de leur interprétation dans un contexte donné. Or, cet exercice fait intervenir des éléments comme :

  • l’analyse de signaux faibles, périphériques
  • des conditions générales (macroéconomiques par exemple) qui influent sur le marché
  • des données primaires centrées sur le projet lui-même
  • l’expertise métier de l’analyste

J’ai soumis à titre d’exemple une demande d’analyse basée sur des données publiques. Lorsque les données, même secondaires, ne sont pas facilement accessibles, chatGPT annonce clairement la couleur. Vous devez chercher l’information vous-même.

chatGPT analysis gender and ethnicity executive committees US firms


Conclusion

Réaliser une (vraie) étude de marché n’est donc pas à la portée d’une IA générative. Ni la collecte des données à valeur ajoutée (données primaires), ni l’analyse contextuelle ne peuvent être réalisées par une machine. A ce stade, ChatGPT ne peut donc au mieux qu’aider des étudiants à réaliser des projets théoriques, sans enjeux financiers.

Très humblement, je pense également que l’interaction humaine avec l’analyste est tout aussi importante que les données elles-mêmes. L’étude de marché n’est pas une fin en soi. C’est un départ. Il faut donc donner vie aux données, les illustrer, proposer des solutions. Et ça, une intelligence artificielle n’en sera, fort heureusement, jamais capable.

 

 



Publié dans Innovation.

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