Qu'est-ce que l'analyse fondée sur des preuves ? Ne pas croire une conclusion, mais en voir le fondement
Une analyse peut vous présenter une conclusion forte.
La perception change.
Une crise commence.
Ce sujet trouve un écho dans l'opinion.
Un groupe précis réagit.
L'influence d'un concurrent progresse.
Mais pourquoi devriez-vous faire confiance à ces conclusions ?
En analyse, l'essentiel n'est pas seulement de parvenir à une conclusion. C'est de pouvoir montrer sur quelles données, quelles relations et quels constats cette conclusion repose.
L'analyse fondée sur des preuves est une approche qui repose sur l'étayage des conclusions par des données et des constats examinables, et sur l'établissement clair du lien entre l'interprétation et son fondement.
Une conclusion ne constitue pas à elle seule une preuve
Indiquer dans un rapport que la perception négative augmente est une conclusion.
Mais pour un décideur, d'autres questions se posent derrière :
- Quelles données étayent cette conclusion ?
- Quand le changement a-t-il commencé ?
- En même temps que quels sujets s'est-il produit ?
- Quels contenus ou événements ont pesé ?
- Dans quelles audiences est-il plus marqué ?
- La conclusion repose-t-elle sur des données suffisantes et fiables ?
Sans réponses à ces questions, l'analyse peut facilement se réduire à une simple opinion.
Donnée → Constat → Conclusion
Dans une analyse solide, il est important de distinguer ces trois étapes.
- La donnée
- Constitue la réalité observée.
- Le constat
- Le changement ou la relation significative qui ressort de l'examen de la donnée.
- La conclusion
- L'interprétation obtenue en évaluant ces constats ensemble.
Par exemple :
La hausse rapide, en trois jours, des conversations négatives sur un sujet est une donnée.
Le fait que cette hausse ait commencé juste après un événement précis et se soit concentrée autour d'une critique particulière est un constat.
Estimer que cet événement a été un facteur important du changement de perception est la conclusion.
L'approche fondée sur des preuves tient à ce que cette chaîne reste traçable.
La corrélation n'est pas une preuve
Que deux événements se produisent en même temps ne signifie pas qu'il existe nécessairement entre eux un lien de cause à effet.
Pendant que la perception d'une marque baisse, la visibilité d'un autre événement a pu croître sur la même période.
Que ces deux évolutions coïncident est important ; mais cela ne prouve pas à soi seul que l'une a causé l'autre.
Dans l'analyse, le moment, le contexte, la structure des données, les facteurs associés et les explications alternatives doivent donc être évalués ensemble.
Peut-on se fier à la donnée elle-même ?
L'analyse fondée sur des preuves ne questionne pas seulement la conclusion.
Elle questionne aussi la donnée utilisée comme preuve.
Observer un volume important de conversations dans l'environnement numérique ne signifie pas nécessairement qu'un large mouvement social est à l'œuvre.
Comptes automatisés, contenus indésirables, publications répétées, comportements coordonnés ou interactions artificielles peuvent modifier le tableau.
Il y a donc deux questions distinctes :
Que dit la donnée ?
Dans quelle mesure cette donnée représente-t-elle la réalité ?
Se fier à la première sans poser la seconde est risqué.
L'analyse doit être vérifiable
Dire au décideur seulement « le système le dit » ne suffit pas.
Surtout lorsque des décisions politiques, institutionnelles ou stratégiques sont en jeu, il faut pouvoir comprendre pourquoi une conclusion est apparue.
- Quel changement a été observé ?
- Quels constats l'étayent ?
- Quels facteurs influent sur le résultat ?
- Quelle est la fiabilité des données ?
- Une autre explication est-elle possible ?
Ces questions rendent l'analyse non seulement plus complète, mais plus contestable et plus fiable.
À l'ère de l'IA, la preuve compte encore davantage
Les systèmes d'intelligence artificielle peuvent traiter rapidement de grandes quantités de données et produire des conclusions complexes.
Mais qu'une conclusion soit produite vite ne la rend pas automatiquement juste.
Dans les systèmes d'analyse de demain, ce n'est donc pas seulement la question « Quelle conclusion a-t-il tirée ? » qui compte, mais
Sur quelles preuves est-il parvenu à cette conclusion ?
Cette question devient de plus en plus importante.
Car une analyse solide n'offre pas au décideur une simple réponse.
Elle montre aussi pourquoi cette réponse est digne de confiance.
Ne croyez pas une conclusion. Voyez-en la preuve.