Pour que le sondage ait une réelle valeur, il vous faut un outil simple et efficace pour une analyse poussée et une restitution claire des résultats. Découvrez, dans cet article, comment exploiter efficacement les réponses de vos prochaines enquêtes RH.

Alors que les chiffres paraissent souvent très froids, les mots ajoutent de la profondeur et de la matière qualitative pour complémenter les statistiques. En plus de donner aux collaborateurs la possibilité de s’exprimer en utilisant leur vocabulaire habituel, ils permettent d’identifier de nouvelles solutions pour résoudre d’éventuels problèmes.

Mais, une fois que vous avez obtenu toutes ces informations et toute cette data qualitative, vous ne pourrez rien en faire sans outil pour les analyser, les interpréter et les restituer.

L’analyse manuelle des réponses à un sondage est un processus laborieux, chronophage et surtout très subjectif. Et la restitution de plusieurs milliers de phrases étant tout simplement impossible, il sera nécessaire d’en omettre certaines…

Le Traitement Automatique du Langage (TAL) dans Zest

En résumé, le TAL correspond à la programmation d’un ordinateur pour « comprendre » le contenu d’un texte. Ce domaine de recherche se situe à l’intersection du Machine learning et de la linguistique.

Concrètement, l’outil Zest utilise la méthode de TAL pour analyser automatiquement les réponses à un sondage de deux manières différentes :

  • Les nuages de mots

Cette analyse produit une représentation claire qui montre l’occurrence de mots spécifiques d’une manière visuelle et facilement compréhensible. Dans ce nuage, la taille et la couleur d’un mot sont proportionnelles à sa fréquence d’occurrence. Cet outil vous permet donc de vous concentrer sur les thèmes clés, exprimés via les mots utilisés par les collaborateurs.

Par exemple :

Q. Dans ma vie professionnelle : ce que je vis bien (trois points principaux).

Une analyse en plusieurs langues…

Cette fonctionnalité de Zest permet de traiter des réponses en différentes langues et de les analyser sur une base commune. En pratique, cela signifie que la plateforme Zest est capable d’analyser et de comparer toutes les réponses, quelle que soit la langue dans laquelle elles ont été rédigées. C’est un avantage considérable pour les organisations internationales ou les entreprises dans lesquelles les collaborateurs sont de diverses nationalités et travaillent donc dans plusieurs langues.

  • L’analyse des ressentis

La deuxième analyse faite automatiquement dans Zest est le score d’affectivité. Ce score donne un pourcentage de la positivité des mots choisis par les participants et permet donc une interprétation du ressenti général des collaborateurs par rapport à une question posée. Les collaborateurs réagissent-ils d’une manière plutôt positive par rapport à la question posée ? C’est ce que le score d’affectivité vous révèlera !

Pour aller encore plus loin…

En plus de ces méthodes proposées dans l’outil, Zest vous offre un accompagnement additionnel pour aller encore plus loin dans l’interprétation de vos résultats. Cet accompagnement inclut notamment les méthodes suivantes :

  • Le mapping 

    Sans avoir à lire chaque réponse individuellement, cette méthode permet d’interpréter les associations de mots qui constituent les réponses via la visualisation des connexions et leur force. Par exemple, lorsque les collaborateurs parlent de la relation avec leur manager, quels mots utilisent-ils ?

  • Le clustering

Cette analyse regroupe les mots les plus utilisés (par exemple ceux qui apparaissent dans le nuage de mots) par thème pour créer des « clusters ». Les dendrogrammes permettent de visualiser les relations entre les ensembles de données, ce qui permet une interprétation plus approfondie des résultats concernant les sujets clés pour vos employés.

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