Observer, ressentir, comprendre : compléter le déclaratif dans les tests de produits grâce à l'IA

Échelles d'appréciation, profils d'attributs, questions ouvertes souvent pauvres : les tests de produits reposent encore largement sur ce que les consommateurs déclarent. Or ce qu'ils font, ce qu'ils disent sur le moment et ce qu'ils déclarent après coup ne coïncident pas toujours. En articulant observation vidéo, mesure émotionnelle et verbalisation projective sur les mêmes répondants, il devient possible d'aller bien au-delà du déclaratif, sans allonger significativement les délais ni les budgets grâce à l'IA.

Pourquoi le déclaratif ne suffit plus

La réaction hédonique face à un produit est en grande partie automatique : elle précède la verbalisation. Interrogé après coup, le consommateur rationalise, simplifie, ou répond ce qu'il pense devoir dire. S'en tenir au déclaratif, c'est donc risquer de passer à côté de la moitié de l'histoire.

Les mesures neurophysiologiques ouvrent des perspectives, mais elles restent coûteuses, difficiles à déployer à grande échelle et apportent peu de diagnostic. Quant à l'observation des usages réels, elle se heurte à un obstacle pratique : analyser des heures de vidéo à la main n'est pas tenable sur un échantillon quantitatif.

Notre réponse : un protocole multi-sources et modulable, qui articule sur les mêmes individus trois niveaux de mesure plus implicites. Observer les comportements, ressentir l'activation émotionnelle, comprendre grâce à une verbalisation projective approfondie. L'IA rend l'ensemble opérationnel en traitant les corpus vidéo et textuels sur la totalité de l'échantillon.

Observer : ce qui précède les mots

Lors d'un test à domicile, le consommateur utilise le produit chez lui, sur plusieurs jours, à son rythme, dans sa cuisine, sa salle de bain ou son salon. Les répondants sont aujourd'hui habitués à se filmer : ils documentent facilement leurs usages et les résultats obtenus en photo ou en vidéo.

Ce qui change, c'est le traitement. L'IA analyse chaque vidéo, sur 100 % des répondants :

• elle voit : gestes, hésitations, efforts, mimiques, réactions non verbales ;
• elle entend : les commentaires spontanés pendant l'usage, transcrits, traduits et codés, souvent plus sincères que la note donnée après coup ;
• elle mesure : durées de manipulation ou de consommation, des indicateurs objectifs et comparables entre produits.

Chaque vidéo est ensuite reliée aux réponses au questionnaire du même individu. L'observé, l'exprimé et le déclaré se lisent sur les mêmes personnes, ce qui permet d'identifier les irritants invisibles et d'en comprendre les causes. L'ensemble reste sous supervision humaine systématique, avec consentement, anonymisation et destruction des fichiers en fin d'étude. La restitution prend la forme d'un rapport illustré (planches d'images, verbatims, tableaux par vidéo, tests statistiques appariés), livré avec le rapport quantitatif.

Ressentir : mesurer l'engagement émotionnel

Deuxième niveau : capter les automatismes et les associations inconscientes suscités par le produit. Notre mesure R3mScore repose sur une seule question, posée juste après l'usage : « Quels sont les trois premiers mots qui vous viennent spontanément à l'esprit ? ».

Sans phrase, sans justification, sans liste suggérée, la réponse reste au plus près du système 1, la pensée rapide et intuitive décrite par Kahneman. Un algorithme de pondération, fondé sur la théorie dimensionnelle des émotions, score chaque mot selon sa valence et son intensité pour produire un indice d'activation émotionnelle. Les mots eux-mêmes, dans le vocabulaire propre des consommateurs, éclairent les ressorts fonctionnels et émotionnels de l'expérience.

Combiné à l'appréciation globale au sein du score Alpha, le R3mScore augmente en moyenne de 20 % le pouvoir discriminant par rapport au liking seul (129 000 évaluations, 17 études). Une mesure rapide, sans biais d'induction, qui allège le questionnaire tout en l'enrichissant.

Comprendre : la profondeur du quali à l'échelle du quanti

Troisième niveau : faire émerger ce que les échelles fermées ignorent. Le dispositif repose sur trois briques.

1. Un questionnaire ouvert et projectif, administré après usage sur tout l'échantillon. Il explore les automatismes, l'expérience sensorielle et fonctionnelle vécue, la projection et la personnification, et l'identité du produit : ce qui le rend unique, ce qu'il doit conserver, ce qui pourrait évoluer.
2. Une IA qui lit et relance. À plusieurs étapes du parcours, elle analyse la réponse du répondant et génère une relance individualisée pour l'approfondir. Un résumé IA, validé par le répondant, clôt l'entretien.
3. Une analyse sémantique fine, assistée par l'IA et conduite par nos experts, qui structure des milliers de verbatims et les rend quantifiables et croisables par sous-cible.

L'apport des relances est tangible, aussi bien quantitativement (nombre de verbatims) que qualitativement, en changeant la nature du discours : un adjectif générique comme « efficace » devient un bénéfice précis "moins de rides en profondeur", une impression de « toucher velouté » se transforme en description sensorielle actionnable, et une question projective peut faire émerger un attachement affectif fort. On obtient ainsi la profondeur d'un entretien qualitatif, sans terrain quali ni recontact : chaque verbatim est creusé au moment où il est donné.

Pour décoder la signature sensorielle du produit, l'analyse structure le corpus en une carte perceptuelle à trois strates :

• les automatismes, ancrés spontanément en mémoire et instantanément reconnaissables ;
• les attributs identitaires non négociables, le cœur du produit, à protéger ;
• les dimensions périphériques, qui peuvent évoluer sans risque.

Ainsi, le test de produit change de nature :

• La vidéo devient une source de mesure, et non plus une simple illustration. Elle capte ce que le questionnaire ne voit pas.
• Le quali passe à l'échelle du quanti. Le discours de chaque répondant est traité en entier : le compromis entre richesse et représentativité disparaît.
• La valeur se déplace vers l'interprétation. L'IA traite le volume et ajuste les questions, mais elle ne décide pas de ce qui compte. Nos équipes vérifient, relient les signaux et les transforment en recommandations pour le marketing et la R&D.

L'IA ne remplace pas l'expertise : elle en repousse les limites. Observer tout un échantillon, creuser chaque verbatim, analyser des centaines de vidéos en quelques heures : ce qui était hors de portée devient notre standard.

👉 Envie d'en savoir plus ? Contactez-nous !