Prise de notes stratégiques pour la recherche UX et de meilleures invites d'IA

1. Introduction - Bienvenue au cours: Salut, je suis Pascal. J'ai passé plus de dix ans à aider les entreprises à comprendre leurs clients et à prendre de meilleures décisions en matière de produits en utilisant des méthodes de conception centrées sur l'humain. Ces dernières années, j'ai étudié en profondeur une question qui se situe à l'intersection de la technologie et du développement humain. Comment utiliser la technologie pour favoriser des modes de vie et de travail plus conscients au lieu d' externaliser notre jugement ? Ce cours est une réponse pratique à cette question, conçue pour de véritables recherches et travaux sur des produits. Vous travaillez dans la recherche ou le design en ce moment, vous avez probablement remarqué quelque chose de bizarre. Nous avons plus de données que jamais, des enregistrements, des transcriptions, des résumés basés sur l' IA, et pourtant, il est de plus en plus facile de nous sentir moins connectés à nos clients Le risque n'est pas que l' IA rate des choses. Le risque est que nous nous désengagions. Nous réalisons un entretien avec le client. Nous cliquons sur le résumé, nous lisons le résultat et, sans nous en rendre compte, notre perception est externalisée. Et c'est important, car dans la recherche sur l'expérience utilisateur, votre travail ne consiste pas à produire une transcription ou un résumé Votre travail consiste à donner un sens à la réalité humaine désordonnée. Assumez la responsabilité de vos conclusions. Ce cours vous propose une méthode simple et puissante pour rester engagé cognitivement pendant les entretiens et pour utiliser l'IA sans trop solliciter votre cerveau C'est un flux de travail que j'appelle humain d'abord, machine ensuite. L'humain d'abord signifie que vous capturez vos signaux avant que l'IA ne fixe le cadre. La seconde machine signifie que vous utilisez l' IA pour tester votre façon de penser, élargir votre point de vue et récupérer des preuves, non pour remplacer votre jugement. Vous apprendrez un rituel rapide de cinq minutes après la séance qui vous aidera à sortir de chaque entretien avec de vraies hypothèses, pas seulement des pages de notes Vous découvrirez une petite boîte à outils de techniques de notation qui vous permettront de prendre des notes de manière plus stratégique : marqueurs de métacognition, suivi de l'arc émotionnel, cascades de questions, ancrages contextuels, observations par rapport aux interprétations Vous apprendrez à transformer ces signaux humains en de meilleures instructions d'IA et en une piste de preuves claire Il est donc plus facile de soutenir vos idées. Cela fonctionne parce que l'IA est littérale. C'est excellent pour la compression, mais ça s'en fout. Il ne remarque pas ce que vous remarquez, et il ne peut en assumer la responsabilité. La prise de notes stratégiques permet de conserver la qualité de l'attention qui rend la recherche précieuse en premier lieu. Cela s'adresse aux chercheurs en expérience utilisateur, aux concepteurs, aux concepteurs de services et aux équipes de produits qui font de la découverte, en particulier si vous travaillez souvent en solo et que vous souhaitez utiliser l' IA pour aller plus vite sans abaisser la barre de qualité. Si vous êtes prêt à cesser d'être un opérateur de résultats et à redevenir un gardien de l'impact, vous êtes au bon endroit. Allons-y. 2. Leçon 2 - La conscience comme instrument de recherche: On craint que l'IA ne prenne conscience d'elle-même. Mais voici la vraie question. Es-tu consciente de toi-même ? Je veux dire cela sincèrement parce que la prise de conscience, la capacité de remarquer ce qui se passe en vous pendant que vous prêtez attention à quelqu'un d'autre est l'une des compétences les plus sous-estimées de la recherche Et c'est la seule compétence que l' IA ne peut tout simplement pas faire à votre place. Laissez-moi vous expliquer ce que je veux dire. Lorsque vous vous asseyez avec un participant, vous faites deux choses à la fois. Vous capturez ce qu'ils disent et font. Ce sont le comportement, les histoires, les réactions, et ce sont les données externes. La plupart d'entre nous sont plutôt bons dans ce domaine, mais il y a une deuxième tension sous-jacente, de ce que vous pensez et ressentez pendant qu'ils parlent. Votre surprise, votre ennui, votre envie d'intervenir et d'aider, cette sensation lancinante que quelque chose ne va pas, et ce sont des données internes La plupart d'entre nous ont laissé cela passer. Et voilà le truc. Les données internes ne sont pas vraies. Si vous vous ennuyez, cela ne signifie pas que le participant est ennuyeux. Si vous vous sentez sur la défensive, cela ne signifie pas qu'ils ont tort. Ces réactions sont des signaux, et elles méritent d'être capturées, non pas parce qu'elles sont automatiquement correctes, mais parce qu'elles vous donnent quelque chose de concret à tester plus tard. C'est ce que les chercheurs appellent la méta-cognition. Réfléchir à votre propre façon de penser. Et je sais que ce mot peut sembler un peu académique ou même un peu flatteur. Mais en pratique, c'est incroyablement simple. Cela signifie simplement faire une pause suffisamment longue pour remarquer à quoi est-ce que je réagis en ce moment ? J'ai remarqué que je voulais les sauver. C'est un signal. Je me suis ennuyé quand ils ont parlé de l' intégration, c'est un signal Je me suis sentie sur la défensive lorsqu'ils ont contesté le design. C'est aussi un signal. Aucune de ces conclusions n'est une conclusion. Ce sont des points de départ. Et une fois que vous les avez écrits, vous pouvez en faire quelque chose, notamment demander à l'IA de vous aider à vérifier si le signal tient le coup. Alors, comment construisez-vous réellement ce muscle ? Je voudrais vous expliquer un court entraînement. Cela prend environ 3 minutes, et vous pouvez le faire avant tout entretien. C'est complètement facultatif, certaines personnes l'adorent, et d'autres en trouvent leur propre version. Mais essayez-le au moins une fois, car le principe qui le sous-tend compte plus que les étapes spécifiques. Prêt ? Voici donc comment ça se passe. Fermez donc les yeux un instant si vous vous sentez à l'aise et inspirez profondément par le nez et expirez par la bouche. Juste un souffle. Remarquez simplement ce que vous ressentez. Et maintenant, frottez doucement deux doigts un contre l'autre en exerçant une pression juste suffisante pour que vous puissiez sentir le vélo sur le bout de vos doigts. Et c'est une petite piste qui vous ancre dans le moment présent Imposez votre attention sur votre corps et sur tout ce qui tournait dans votre tête il y a une seconde. Maintenant, ouvrez les yeux , regardez autour de vous et remarquez un détail que vous n'aviez pas remarqué auparavant : une couleur, une texture, un son, juste quelque chose de petit. Et maintenant demandez-vous, moment, qu'est-ce que je ressens ? Dynamisé, sceptique, bouleversé, curieux ? Il n'y a pas de mauvaise réponse, remarquez. Et pensez à la journée que vous avez passée jusqu'à présent. Qu'est-ce qui t'a surpris ? Qu'est-ce qui vous a embrouillé ? Qu'est-ce qui a confirmé quelque chose que vous attendiez déjà ? Et encore une fois, pensez un instant à l'IA dans votre travail. Quelle sensation se dégage ? Soulagement, anxiété, scepticisme, excitation. Voyez si vous pouvez remarquer où se situe cette sensation dans votre corps, mettez-la dans votre poitrine, votre épaule, votre ventre. Vous n'avez pas besoin d'en faire quoi que ce soit, remarquez. Et maintenant, remarquez ce que vous avez ressenti en constatant. C'est le muscle. C'est la métacognition en action. Vous n'avez pas besoin de suivre cette procédure complète avant chaque entretien, mais même une 32e version, un seul souffle, un seul enregistrement, peut modifier la qualité de votre attention Parce que lorsque vous entrez dans un entretien en étant déjà conscient de votre propre état, vous êtes beaucoup moins susceptible de confondre vos réactions avec la réalité de vos participants. Et voici pourquoi cela est important pour le reste du cours. Plus tard, lorsque nous aborderons le sujet de l'IA, la qualité de ce que vous demandez dépend entièrement de la qualité de ce que vous avez remarqué Si vous quittez un entretien avec vague sentiment que tout s'est bien passé, vous allez écrire de vagues instructions et obtenir des résultats vagues Mais si vous captiez un signal spécifique, j'ai remarqué que je me sentais mal à l'aise lorsqu'ils ont décrit leur solution de contournement Vous avez maintenant quelque chose de réel avec lequel travailler. Vous pouvez ensuite demander à l'IA de le tester sous pression afin de trouver des preuves contraires ou des modèles de surface que vous auriez peut-être oubliés. La prise de conscience n'est donc pas une bonne chose. C'est la base qui rend tout le reste de ce cours plus utile. Et vous n'avez pas besoin de notes parfaites. Vous avez juste besoin de faire une pause et de demander : quoi est-ce que je pense en ce moment ? Et c'est là que nous commençons. Dans la leçon suivante, nous allons en faire une méthode reproductible 3. Leçon 3 - La méthode : l'humain avant de commencer → la machine ensuite: Lors de la dernière leçon, nous avons parlé de la prise de conscience, observation de vos propres réactions lors d'une séance, de la surprise, de la confusion, de l' attitude défensive ou Et nous avons appelé ces signaux. Mais voici la vérité honnête. Remarquer un signal sur le moment n'est que la moitié du travail. Si vous n'en faites pas quelque chose rapidement, il s'estompe. Au moment où vous ouvrez votre ordinateur portable une heure plus tard, il n'y en a plus. Ou pire encore, cela a été discrètement réécrit par votre mémoire en faire quelque chose de plus ordonné et moins utile que ce qui s'est réellement passé Donc, dans cette leçon, je veux vous donner une méthode simple et reproductible que vous pouvez utiliser après chaque entretien Cela prend environ 5 minutes, et c'est le pont entre ce que vous avez ressenti en tant qu'être humain et ce que vous demanderez plus tard à l'IA de vous aider La méthode comporte quatre étapes. Connectez-vous au corps, nommez le signal, capturez-le, puis lancez l'IA. Première étape, syntonisez-vous avec le corps. L'entretien vient de se terminer, et tu m'as dit au revoir. Avant de faire quoi que ce soit d'autre, avant de consulter Slack, avant de mettre de l'ordre dans vos notes, avant de faire un compte rendu avec un collègue, faites une pause d'environ 30 secondes Respirez, frottez peut-être deux doigts l'un autre avec une pression telle que vous pouvez sentir les arêtes sur le bout de vos doigts Il s'agit d'une astuce de pleine conscience qui vous permet de vous connecter à votre corps, puis de vous demander : comment je me sens en ce moment Pas comment s'est passé l'entretien. C'est une évaluation. Je demande quelque chose de plus basique. Êtes-vous plein d'énergie ou épuisé, tendu ou détendu ? Avez-vous l'impression que quelque chose d'important s'est produit ou que tout s'est mal passé ? Tu es juste en train de t'enregistrer. Le corps enregistre souvent des choses avant que l'esprit ne les rattrape. Si vos épaules sont tendues , si votre énergie baisse soudainement ou si vous ressentez une étrange agitation, ce sont des données Cela vaut la peine d'y prêter attention. Deuxième étape, nommez le signal. Maintenant, soyez un peu plus précis. Qu'est-ce qui s'est démarqué ? Ce n'est pas ce que les participants ont dit, nous y reviendrons, mais qu'avez-vous remarqué ? Essayez de le nommer en langage clair. Je voulais les sauver lorsqu'ils ont décrit la solution de contournement J'étais sceptique lorsqu' ils ont dit qu'ils adoraient l'intégration Il y avait quelque chose de bizarre dans la façon dont ils parlaient de leur manager, mais je n'arrive pas à mettre le doigt sur le doigt. Ils n'ont pas besoin d'être polis. Ils n'ont pas besoin d'avoir raison. Ils ont juste besoin d'être honnêtes. Vous nommez l'instrument que vous avez choisi pendant la session. Troisième étape, capturez-le explicitement. C'est la partie que la plupart des gens oublient, et c'est la partie qui compte le plus. Écrivez-le, écrivez-le réellement. Écrivez-le dans vos notes, sur une note autocollante ou dans un document, quel que soit l'endroit où se trouvent vos notes de session . Ce format simple. Ce qui m'a tellement surpris, c'est quelque chose auquel je ne m'attendais pas. Y a-t-il des modèles qui font écho aux sessions précédentes ? Quelle est ma curiosité ? Qu'est-ce que je veux approfondir ensuite ? Et pour valider, quelle est l'allégation spécifique que je souhaite tester ? Laissez-moi vous montrer à quoi cela ressemble dans la pratique. Supposons que je viens de terminer un entretien avec un client du secteur bancaire au sujet son expérience avec un outil d'épargne. Voici à quoi pourrait ressembler mon dump d'après-session. J'ai donc été surprise qu'ils disent qu' ils confient leurs économies à l'application, mais qu'ils décrivent ensuite qu'ils vérifient leur solde trois fois par jour. Cela ne ressemble pas à de la confiance pour moi. C'est le troisième participant qui décrit le système de notification comme ennuyeux mais nécessaire. Je commençais donc à me demander s'il y avait une tension entre vouloir contrôler et ne pas y penser. J'étais curieuse de savoir pourquoi ils sont émus lorsqu'ils décrivent le moment où ils ont atteint leur objectif d'épargne qu'ils avaient l'impression que cela signifiait plus que de l'argent. Et ils affirment n'avoir jamais utilisé la fonction de budgétisation, mais ont mentionné précédemment la fixation d'une limite hebdomadaire Cela vaut la peine de vérifier s'il s' agit d'une contradiction ou s'ils ne considèrent pas la limite comme une budgétisation. Remarquez ce qui vient de se passer. En 2 minutes environ, j'ai capturé quatre éléments concrets avec lesquels je peux travailler. Aucun d'entre eux n'est une transcription, aucun n'est un résumé. Ce sont des signaux basés sur ce que j'ai réellement vécu au cours de cette conversation. Et voici ce qui le rend puissant. Chacun d'entre eux est désormais quelque chose que je peux transmettre à l'IA en y joignant une question précise. C'est là que le séquençage est important. Si j'étais allée directement à l'IA après l'entretien et si je lui avais dit résumer cette session, l'IA m'aurait donné un résumé parfaitement compétent et parfaitement générique. Cela aurait apaisé toutes les tensions intéressantes, la contradiction entre la confiance et le fait de vérifier trois fois par jour, IA ne le signalerait peut-être pas Au moment de l'émotion suscitée par l'objectif d'épargne, IA remarquera peut-être que cela s'est produit, mais elle ne se rend pas compte que j'ai senti quelque chose changer dans la pièce. Mais maintenant que j'ai d'abord capté mes signaux, je peux écrire des instructions vraiment utiles Le participant explique qu'il fait confiance à l'outil d'épargne, mais qu'il vérifie également son solde plusieurs fois par jour Trouvez des preuves dans la transcription pour et contre l'interprétation selon laquelle les contrôles fréquents reflètent l'anxiété plutôt que la confiance Ou trois participants ont décrit un système de notification comme ennuyeux mais nécessaire. Les modèles linguistiques utilisés dans les transcriptions pourraient m'aider à comprendre s'il s'agit véritable ambivalence ou d'une façon polie de dire que les notifications sont trop fréquentes. Vous voyez la différence ? Ce ne sont pas des instructions paresseuses Ce sont des instructions d'enquête. Ils commencent par quelque chose que l'humain a remarqué et demandent à l'IA de les aider à le tester, remettre en question ou à trouver des preuves à l'appui. C'est le partenariat qui fonctionne bien, et c'est pourquoi la séquence est importante. L'homme d'abord, la machine ensuite. Vous le remarquez, vous le nommez, vous l'écrivez, puis vous introduisez l'IA. Parce que si vous passez directement à l'IA, vous laissez l'outil décider de ce qui est intéressant. Et l'outil ne sait pas ce qui vous a surpris. L'outil ne sait pas ce qui ne va pas. Tu es la seule à le savoir. Encore une chose avant de terminer. Vous avez peut-être remarqué que dans le modèle de post-session, certains de ces signaux sont déjà à moitié des hypothèses, et c'est l'objectif Un signal comme s' ils disaient faire confiance à l'application, mais le vérifier constamment peut devenir une hypothèse assez rapidement. vérification fréquente du solde peut indiquer un comportement de surveillance motivé par un faible niveau de confiance dans la précision de l'outil plutôt que par un niveau de confiance élevé. C'est ce que je crois maintenant et ce que je veux tester. L'objectif d'épargne peut également avoir une signification symbolique au-delà de la dimension financière, peut-être lié à l'efficacité personnelle ou à une étape personnelle. Encore une fois, c'est une intuition que je peux maintenant tester. Vous n'avez pas besoin d'un langage académique parfait pour cela. Il vous suffit de prendre votre signal et de le réécrire comme quelque chose de testable, quelque chose pour lequel vous pouvez rechercher des preuves pour ou contre Et une fois que vous avez une hypothèse, instructions de votre IA s'écrivent pratiquement toutes seules, car maintenant vous posez une question précise, et vous ne vous contentez pas de me dire ce qui s'est passé Avant de passer à autre chose, prenez deux à trois minutes pour le faire. Notez trois signaux que vous avez remarqués lors votre dernier entretien ou lors d'une conversation récente. Choisissez un signal et transformez-le en une hypothèse vérifiable. Juste une phrase. Rendez-vous dans la prochaine leçon. 4. Leçon 4 - Votre boîte à outils de prise de notes: dernière leçon, nous avons parlé d'une séquence simple, l'homme d'abord, la machine ensuite. Vous suivez vos réactions, vous nommez le signal, vous le capturez explicitement, puis vous invitez l'IA à vous aider à tester ce que vous voyez. Dans cette leçon, je veux vous donner l'élément manquant qui rend cela pratique dans de vrais entretiens. Ne t'inquiète pas. Il ne s'agit pas d'un vaste cadre ni d'une nouvelle liste de contrôle dont vous devez vous souvenir C'est une trousse à outils. Il s'agit d'un petit ensemble de notations légères que vous pouvez utiliser pour capturer des signaux sans interrompre le déroulement d'une conversation Et si vous les utilisez bien, ils améliorent vos instructions ultérieures considérablement vos instructions ultérieures, car vous transmettez à l'IA des entrées intentionnelles structurées N'oubliez pas que vous n'avez pas besoin d' utiliser l'ensemble de la boîte à outils en permanence. Vous avez besoin d'une ou deux notations adaptées à votre cerveau et à votre contexte Nous allons donc faire trois choses. Tout d'abord, je vais vous montrer les trois catégories de notes stratégiques Ensuite, je vais vous montrer une poignée de notations et le travail de chacune d'elles. Enfin, je vous montrerai plus tard comment ces marques se traduisent par de meilleures instructions d' IA. Lorsque les gens entendent des notations pour la première fois, ils imaginent parfois apprendre une langue entière Ce n'est pas ce que nous sommes en train de faire. Pensez à cela comme si vous ajoutiez deux ou trois notes autocollantes utiles à votre système. Et pour simplifier les choses, nous allons organiser la boîte à outils en trois compartiments Des notes pour immortaliser vos pensées. Alors, que se passe-t-il dans ta tête ? notes pour vous aider à orienter la session, marche à suivre le moment et des notes pour orienter l'IA ultérieurement, ce que vous souhaitez que le modèle teste L'important, c' est que vous n' essayez pas de faire les trois parfaitement. Vous êtes en train de choisir un compartiment qui résout votre plus gros problème lors des entretiens en ce moment. Capture Thinking permet d'obtenir des notes rapides qui enregistrent votre signal interne sans interrompre la conversation C'est pour les micro-réactions que vous éprouvez au cours d'une séance, qu'il s'agisse d'une étrange sensation d'oppression thoracique d'un pic soudain de curiosité ou d'un moment où quelque chose ne va pas tout à fait Si vous ne le marquez pas, il disparaît. Le premier seau consiste donc à laisser de petites miettes de pain pour votre futur moi. Voici quelques exemples de symboles. Vous pouvez les copier ou inventer les vôtres. Ce qui compte, c'est que chaque marque signifie une chose à chaque fois. J'utilise un point d' exclamation pour la surprise, un point d'interrogation pour la curiosité ou la confusion, un éclair pour un changement d'énergie et le signe différent pour une inadéquation Ce ne sont pas des notes sur ce qu'ils ont dit, sont des étiquettes qui indiquent ce qui s'est illuminé en vous et ce que vous voudrez revoir plus tard Vous pouvez choisir vos propres symboles. L'important, c'est la cohérence. Si vous utilisez toujours le signe différent pour indiquer une incompatibilité, vos notes peuvent être consultées en un coup d'œil Voici à quoi cela ressemble au milieu de l'entretien. Par exemple, lorsque le participant dit : «  J'ai confiance en l'outil mais vérifie son solde trois fois par jour », je pourrais l' écrire comme suit. Ce seul point est suffisant pour vous rappeler qu' il existe ici une tension qui mérite d'être explorée. Deuxième étape, dirigez la session. C'est là que les notations deviennent un volant instantané , car lorsque vous remarquez un signal, vous avez essentiellement quatre options Allez plus loin, garez-le, demandez un exemple ou défiez-le doucement. Vous ne voulez pas prendre cette décision à partir de zéro à chaque fois. Nous utilisons donc quelques marques qui se traduisent directement en actions. Sur cette diapositive, chaque notation correspond à un mouvement que vous pouvez effectuer sur le moment. L'avantage est que vous arrêtez d' improviser votre prochaine étape à partir de zéro Vous voyez le signal, vous le marquez et vous savez quoi faire. Par exemple, si quelqu'un dit que c'est intuitif, vous pouvez le marquer comme sourd, car intuitif peut signifier que l'interface utilisateur est simple. Ils l'ont déjà appris. Cela correspond à un autre outil, ou ils peuvent se remettre d'erreurs. Votre notation devient donc une incitation à vous demander, lorsque vous dites intuitif, à quoi cela ressemble dans la pratique. Ou si quelque chose d' important se présente, mais que vous êtes au milieu de l'histoire, vous marquez Park et vous les faites bouger. Cela permet d'éviter le déraillement sans perdre le fil. Troisième compartiment, IA directe plus tard. C'est le transfert. Un bon message d' IA commence généralement par : voici ce que j'ai remarqué ou voici l' hypothèse que je suis en train de tester, et voici ce qui compte comme preuve. Les notations vous facilitent la tâche, car vous avez déjà marqué les moments importants Sur cette diapositive, vous découvrirez une méthode simple pour étiqueter ce que vous souhaitez que le modèle vous aide à tester ultérieurement. Le fait est que votre invite devient presque automatique parce que vous avez déjà marqué les moments importants. Vous pouvez donc écrire H : une vérification fréquente indique de l'anxiété, pas de la confiance. E, langage sur la peur, réconfort, juste pour être sûr, vérifier après les notifications ou l'ALT, vérifier comme habitude ou rituel, ou ils apprécient le sentiment de contrôle Et maintenant, votre demande d'accès à l'IA est presque automatique. Je pense que les vérifications fréquentes de l' équilibre reflètent l'anxiété plutôt que la confiance. Dans la transcription, trouvez des preuves qui soutiennent et contredisent cette interprétation et proposez d' autres Je cite, les lignes exactes. C'est une invite très différente celle d'un résumé de l'entretien. Sur cette diapositive, je décrit l'ensemble de la boucle, ce que vous remarquez, comment vous la testez et ce que vous voulez obtenir du modèle. Marquez ce qui compte, puis utilisez l' IA pour le tester avec des preuves. Alors, comment choisir une notation sans trop la compliquer Choisissez en fonction de votre contexte. Si vous réalisez de nombreux entretiens consécutifs, choisissez des notations qui vous aident à saisir rapidement les idées Si votre plus grand défi est de rester sur la bonne voie, choisissez des notations qui orientent la session. Si votre plus grand défi consiste à rédiger de bonnes instructions, choisissez des notations qui orienteront l'IA plus tard et commencez par un ou deux, et non par six, car l'objectif n' est pas de prendre des notes parfaites L'objectif est de créer une boucle reproductible que vous pouvez réellement faire lorsque vous êtes fatigué Et maintenant c'est ton tour. Choisissez une technique à pratiquer lors de votre prochaine séance. Dans la leçon suivante, nous allons approfondir le jeu de notation spécifique. 5. Leçon 4.1 - Marqueurs de méta-cognition ers: Si vous avez déjà relu transcription d'un entretien et que vous vous êtes demandé pourquoi ne l'ai-je pas remarqué sur le moment ? Cette leçon est pour toi ? Parce que la plupart des qualités d'un chercheur ne sont pas les questions posées dans le script. C'est votre instrument, votre capacité à remarquer la surprise, la tension, la confusion et la confirmation lorsqu'elles se produisent alors que vous êtes encore dans la pièce. Les marqueurs de métacognition sont un moyen simple capturer ces réactions en temps réel sans transformer l'entretien en théâtre de prise de notes Ce sont de petites marques constantes qui indiquent à votre futur moi quelque chose s'est passé ici. Reviens. Dans cette leçon, nous allons utiliser trois marqueurs. La première est pour la surprise. Je pense que ce qui fonctionne bien, c'est d'utiliser deux points d'exclamation parce que cela ressemble au ton émotionnel de ce moment Votre attention augmente et vous voulez la capter avant qu'elle ne disparaisse. La seconde concerne la confusion. J'aime bien les deux points d'interrogation parce que cela vous permet de rester honnête. C'est une façon rapide de dire que je ne comprends pas encore, et je ne vais pas faire semblant de le comprendre. Et le troisième est là pour une solide confirmation. Quand quelque chose soutient clairement une hypothèse que vous avez déjà. J'utilise deux flèches parce que cela ressemble à un vecteur fort, à une direction claire, et cela me rappelle de capturer le signal afin pouvoir vérifier s'il tient pendant le reste de l'entretien. Le but n'est pas d'être intelligent. Le but est de laisser des miettes de pain pour votre futur moi. Ne vous inquiétez pas de les mémoriser. Le seul travail à l'heure actuelle est de les reconnaître lorsque vous les voyez et de comprendre à quoi sert chacun d'entre eux. Ces marqueurs sont rigoureux précisément parce qu' ils sont humbles. Lorsque vous marquez la surprise ou la confusion, vous ne prétendez pas à la vérité. Vous captez un changement dans votre attention, et l'attention change pour des raisons. Quelque chose contredit ce que tu espérais. Quelque chose est vague, là où cela devrait être concret, ou quelque chose d'émotionnel et de gros enjeux apparaît sous les mots. Si vous ne capturez pas ce décalage, il sera lissé plus tard et vous obtenez une transcription qui se lit correctement mais masque le Voici la principale contrainte. Un bon marqueur devrait prendre moins d'une seconde. Tu n'écris pas de paragraphes. Vous écrivez une courte phrase concrète, puis vous ajoutez le marqueur. Par exemple, vous pouvez écrire une note rapide du type « C'est facile », éviter le mobile », puis ajouter votre marqueur surprise. Ou vous pouvez écrire «   continuez à dire que cela dépend » et ajouter votre marqueur de confusion. Vous pouvez également écrire les prix des chèques d'abord à chaque fois et ajouter votre marqueur de confirmation. Si vous pouvez le faire, tout en restant présent et en faisant parler le participant , vous le faites correctement. Lorsque vous utilisez le marqueur surprise, vous dites : « Ce n'est pas ce à quoi je m'attendais ». Il y a peut-être une tension qui vaut la peine d'être explorée. Lorsque vous utilisez le marqueur de confusion, vous dites que je ne comprends pas encore et que je ne dois pas faire semblant de le comprendre. J'ai besoin d'un exemple plus clair ou d'une définition plus précise. Et lorsque vous utilisez le marqueur de confirmation, vous dites : cela confirme une hypothèse que je soutiens. Capturez-le maintenant et testez s'il tient pendant le reste de l'entretien et pendant les autres sessions. Remarquez qu'aucune de ces conclusions n'est une conclusion. Ce sont des espaces réservés pour une vérification future. Et voici à quoi cela pourrait ressembler lors d'un entretien. Pourriez-vous m'expliquer la dernière fois que vous avez utilisé l'application pour économiser ? OK, c'était hier soir, en fait. J'étais sur le canapé et je me suis souvenu que j'avais transféré de l'argent plus tôt dans la semaine J'ai donc ouvert l'application pour vérifier où j'en étais. Mmm, hum. D'habitude, je consulte d'abord mon compte courant, puis je regarde la cagnotte d'épargne, et si tout va bien, je passe un peu à autre chose. Mmm, hum. Oui, ça a l'air ennuyeux, mais c'est un peu un soulagement. Par exemple, j'ai fait ce qu'il fallait pour la journée. Quand vous dites que c'est un soulagement, que se passe-t-il pour vous à ce moment-là ? Je dirais que je me sens plus calme, mais c'est bizarre parce que je ne dirais pas que je suis constamment stressée par l'argent. Genre, je vais bien. C'est juste que je n'aime vraiment pas le sentiment de ne pas savoir, tu vois ? Mmm, hum. En gros, si je ne vérifie pas, je peux commencer à me demander : est-ce que quelque chose s'est passé ? Ai-je oublié un abonnement ? Est-ce que j'ai fait une erreur ? Mmm, hum. Donc oui, vérifier, c'est essentiellement me rassurer. Bien. Et peux-tu me dire ce qui a tendance à déclencher cette envie de vérifier ? Ce sont les notifications. 100 %, peut-être que je recevrai un message sur les dépenses hebdomadaires ou un message du genre «   tu as dépensé plus que d'habitude en nourriture », et mon cerveau me dira  : « Oh, non ». Qu'est-ce que j'ai fait ? Mmm, hum. Maman, hum. Mais j'aime aussi ça parce que ça me permet de rester honnête. Je suis donc ennuyé, mais je le veux aussi. Donc c'est agaçant, mais je veux aussi que ce soit un peu intéressant. Qu'est-ce qui est agaçant ? Tout dépend du timing et du ton. Si ça m'envoie un ping à 21 h 00, je suis déjà fatiguée, et c'est comme si ça me jugeait. je suis déjà fatiguée, et c'est comme si ça me jugeait Je sais que non, mais j'ai l' impression qu'un professeur note tes devoirs, tu vois ? Ouais. Ensuite, j'ouvrirai l'application, je vérifierai le solde. Et parfois, je place immédiatement de l'argent dans l'épargne. Ouais. Je sais que ce n'est peut-être pas logique. Ouais. C'est plutôt comme si j' essayais de réparer le mal, tu vois ? Ouais. Et lorsque vous investissez de l'argent dans de telles économies, qu' espérez-vous qu'il se passera ? Que je vais reprendre le contrôle. De plus, j'ai cette règle selon laquelle si j'ai dépensé plus que ce que je voulais, je compenserai en transférant quelque chose dans l'épargne. C'est marrant parce que je n'ai pas de budget. Je déteste établir un budget, mais j'ai un plafond hebdomadaire pour les repas au restaurant. Et parlez-moi de cette limite hebdomadaire. Comment l'avez-vous décidé et que se passe-t-il lorsque vous y allez ? J'ai choisi un chiffre qui me semblait raisonnable. Et oui, si j'y vais , je me sens coupable. Je ne suis pas très coupable, je m'en veux un peu . Et c'est à ce moment-là que je fais le transfert d'épargne, tu vois ? Mmm, hum. Mmm, hum. Oui, je sais que ce n'est pas comme un tableur budgétaire. Ce n'est qu'un garde-corps. Ouais. Mais oui, l'application déclenche essentiellement tout le cycle. Ouais. J'ai compris. Pour garder ces marqueurs propres, il existe une petite discipline sur laquelle vous pouvez vous appuyer. Lorsque vous écrivez un marqueur surprise, gardez-le sous la forme « Je m' attendais à une chose, mais j'en entends une autre ». Lorsque vous écrivez un marqueur de confusion, gardez-le sous la forme de, j'ai besoin d'un exemple plus clair. Et lorsque vous écrivez un marqueur de confirmation, gardez-le sous la forme soutient l'hypothèse H pour le moment. La structure vous permet de rester honnête. Vous nommez votre propre réaction, ne diagnostiquez pas le participant Plus tard dans le cours, nous utiliserons l' IA pour faire quelque chose de très spécifique. Nous récupérons des preuves pour et contre votre signal humain. Ces marqueurs rendent cela possible parce que vous avez déjà fait le travail humain remarquer ce qui comptait dans La différence, c'est que l'IA ne décide pas de ce qui compte. L'IA vous aide à tester ce que vous avez remarqué. Maintenant, essayez-le vous-même. Faites un entretien de jeu de rôle de cinq minutes. Votre seule tâche est de capturer exactement trois points. Surprise, confusion et confirmation. Soyez courts, concis. Et si vous pouvez le faire, sans perdre le cours de la conversation, vous en avez les compétences. 6. Leçon 4.2 - Suivi de l'arc émotionnel: Dans de nombreuses notes de recherche, nous créons accidentellement un enregistrement plat, une pile de citations, une liste d'observations, puis plus tard, nous essayons d'en tirer un sens. Mais ce dont nous avons le plus besoin pour comprendre, c'est souvent d'oublier la forme de l'expérience, les moments où l'énergie augmente, les moments où elle baisse, les moments où quelqu'un est agacé, soulagé, incertain, excité C'est ce que capture le suivi de l'arc émotionnel. C'est un moyen léger de suivre les changements d'énergie sans interrompre la conversation Alors, qu'est-ce qu'un arc émotionnel ? Il s'agit d'une minuscule chronologie de l'énergie expédiée au cours d'une expérience, qui vous aide à répondre à des questions vraiment importantes. Où l'expérience a-t-elle commencé à porter ses fruits ? Où a-t-il commencé à se casser ? Que s'est-il passé juste avant le largage ? Et de quoi cette personne avait-elle besoin à ce moment-là ? C'est dans les moments précèdent que se cachent les véritables opportunités. Pour saisir cela, nous utilisons quatre marques simples. La flèche vers le haut signifie que l'énergie augmente. Une flèche pointant vers le bas indique une baisse d'énergie. Une flèche droite indique que les choses sont neutres ou stables, et un point d'exclamation indique un pic de frustration C'est tout ce dont vous avez besoin : quatre symboles. Le moyen le plus simple de les utiliser est de suivre l'arc par rapport à une séquence. Cette séquence peut être un parcours utilisateur, comme l'intégration, puis la première action, puis le paramétrage Soyez les sections de votre guide d'entretien. Il peut également s'agir d'un flux de tâches tel que la recherche, la comparaison, le paiement. Voici un conseil pratique. Imprimez votre guide de discussion ou votre plan de voyage et laissez une marge sur le côté droit de la page. Tu n'écris pas un paragraphe. Vous marquez simplement l'étape en cours avec l'un de ces quatre symboles. Voici donc à quoi cela ressemblait en pratique. Intégration, neutralité, autorisations, baisses d'énergie. Tableau de bord, augmentation de l'énergie, paramètres, pic de frustration, confirmation, récupération d'énergie. Maintenant, pour chacune de ces étapes, vous ajoutez une phrase qui capture le déclencheur, pas une citation, pas un paragraphe, juste une phrase qui décrit la cause du changement. Par exemple, à côté des autorisations signalées par une flèche vers le bas, vous vous êtes senti mal à l'aise quant à l'accès demandé Et à côté des réglages comportant une marque d'extrapolation, je me suis énervée parce que l'option était enterrée et que les étiquettes Exton se précipite en avant avec une flèche pointant vers le haut, soulagé car les informations étaient immédiates et faciles à scanner Si vous pouvez donner un nom au déclencheur, vous pouvez le concevoir en fonction de celui-ci. Maintenant, il y a quelques erreurs courantes à surveiller. La première consiste à confondre émotion et opinion. Si quelqu'un dit que c'est mauvais, c'est une opinion. Ce n'est pas un arc. Mais si l'énergie baisse lorsqu'ils atteignent une étape spécifique, il s'agit d'un arc. Nous suivons les évolutions, pas les jugements. La deuxième erreur est de suivre trop de micromoments. Commencez par quatre ou six étapes, et non par 20. Vous voulez la grande forme, pas chaque petite fluctuation. Et la troisième erreur est de supposer que vous en connaissez la cause. Examinez ce qui s'est passé juste avant le changement et considérez votre explication comme une hypothèse non comme un fait. La seule question qui rend tout cela utile est de savoir ce qui s'est passé juste avant la flèche vers le bas ou le point d'exclamation Une fois que vous avez obtenu trois à cinq arcs représentant différents participants, vous pouvez commencer à modeler l'âge. Les gouttes se regroupent-elles autour de la même marche ? Les pics de frustration sont-ils toujours causés par le même type de déclencheur, comme un ton peu clair ou un mauvais timing, incertitude ou des paramètres cachés ? Et les hauts se produisent-ils lorsque les gens reprennent le contrôle, la clarté ou la rapidité ? Je vous donne une carte des points de levier, qui vous permet également de vous familiariser avec l'IA. Plus tard, lorsque vous aurez un relevé de notes, vous pourrez demander à l'IA de vous expliquer le moment juste avant chaque quart de travail et d'en tirer les preuves pour vous Voici un exemple de ce à quoi pourrait ressembler cette invite. Vous dites à l'IA que vous avez suivi un arc émotionnel à l'aide des quatre symboles. Ensuite, vous lui demandez de faire trois choses pour chaque flèche vers le bas et pour chaque point d'exclamation Citez ce qui s'est passé juste avant, déduisez quel besoin ou quelle préoccupation se manifeste et proposez deux explications alternatives, et vous lui demandez de renvoyer les résultats sous forme de tableau C'est un excellent moyen d' approfondir les moments les plus importants sans avoir à relire vous-même l'intégralité de la transcription Bien, maintenant c'est à ton tour. Choisissez une expérience récente dont vous vous souviendrez clairement. Il peut s'agir de l' inscription à une application, réservation d'un billet ou de la configuration d'un nouvel outil. Écrivez un arc de quatre à six étapes. Une ligne par étape. Marquez chaque étape avec l'un des quatre symboles et ajoutez une phrase qui capture le déclencheur. Si vous pouvez le faire en moins de 2 minutes, vous développez la compétence que nous voulons acquérir en matière de reconnaissance des formes au fil du temps. 7. Lesson 4.3 - Question Cascade: L'un des aspects les plus difficiles de l'entretien est rester présent pendant que votre cerveau fait ce que fait le cerveau Vous entendez quelque chose d'intéressant et vous générez immédiatement une question de suivi en direct. Si vous les poursuivez tous, l'entretien se transforme en coup de fouet Si tu les ignores tous, tu regrettes le meilleur Fred. La notation en cascade est un moyen simple de capter votre curiosité sans déranger le participant Vous utiliserez deux balises. Q arrow est une suite qui vaut la peine d'être posée dès maintenant. Q plus tard, c'est pour un suivi sur lequel vous souhaitez revenir lorsque le moment sera mieux choisi. Si vous utilisez déjà les notations de la boîte à outils de la leçon 4, cela vous sera familier La flèche de suivi et la flèche correspondent au même mouvement. Suivez cette inquiétude maintenant. Park et Q Later sont du même coup. Tenez la frette et maintenez le flux. Et la profondeur est un sous-type courant de la flèche Q. Lorsqu'un terme vague apparaît, vous demandez une définition sur le moment. Encore une fois, vous pouvez utiliser ce qui vous convient le mieux, mais ce sont les principes qui le sous-tendent. Alors, de quoi s'agit-il vraiment ? Il s'agit de faire en sorte que votre plus grande curiosité survive au moment présent Vous voulez deux résultats. Vous faites parler le participant tout en recueillant les informations de suivi qui lui permettront d'approfondir ses connaissances. Parlons maintenant de la façon de répondre à une question brève. Une bonne question en cascade comporte généralement une ligne. Si cela prend deux lignes, il s'agit probablement de deux questions. Voici quelques formes utiles. Que se passait-il juste avant cela ? Pouvez-vous me donner un exemple précis ? Qu'est-ce qui vous a poussé à choisir cette option ? À quoi t' attendais-tu à la place ? Rédigez la version la plus courte qui indique encore les détails manquants. Alors, comment décidez-vous de le demander maintenant ou de le laisser pour plus tard ? Utilisez le QR lorsque le participant est déjà proche du moment qui vous tient à cœur, et l'utiliser plus tard si demandez maintenant interromprait une histoire en cours Quand cela vous renverrait dans un autre sujet ou lorsque cela nécessiterait des contextes que vous ne connaissez pas encore. La règle simple est la suivante : si le suivi permet de clarifier la réponse actuelle, demandez maintenant. S'il ouvre une nouvelle succursale, garez-la. Et voici une habitude pratique qui fait que cela fonctionne vraiment : prévoyez de trois à cinq minutes à la fin de la séance pour revenir à votre liste ultérieure, considérez-la comme une mini-section de clôture Voyons à quoi cela pourrait ressembler dans un entretien réel. Pourrais-tu simplement m'expliquer comment tu utilises habituellement l'application ? Oui, donc d'habitude, dans l'application, j'essaie juste de vérifier où j'en suis. Vous savez, je ne m'enregistre pas tous les jours, et je ne m'enregistre même pas chaque semaine, pour être tout à fait honnête avec vous. Je mets vraiment mon argent de côté et je peut-être m'enregistrer si je me souviens que j'ai le compte. C'est donc pour cela que j'utilise l' application la plupart du temps, pour m'enregistrer, voir comment elle fonctionne. Et je me dis : est-ce que c'est plus rouge que bleu ? Parce que s'il fait plus rouge, je devrai peut-être appeler mon père voir ce que nous pouvons faire à l'avenir. Donc je suppose que la couleur m'aide en quelque sorte à comprendre. Donc, oui. Et quand tu dis plus de rouge que de bleu, qu'est-ce que cela signifie pour toi ? Par exemple, que vous disent les couleurs ? Je ne connais pas les chiffres exacts qui le sous-tendent. C'est plutôt comme si ça a l'air rouge, alors je me dis : « OK, quelque chose ne va pas, ou plutôt au bon endroit ». Et si c'est bleu, je suis du genre : « OK, tout va bien ». C'est un peu comme un test d'ambiance rapide. Et je sais que cela semble stupide, mais c'est juste plus facile que d'essayer tout lire. Tu vois ce que je veux dire ? Mmm, hum. J'ai compris. Oui. Et que faites-vous lorsque vous voyez du rouge ? Donc, si j'appelle mon père et qu'il me dit : «   Transférons de l'argent, faisons quelque chose de différent », j'ai tendance à aller sur le site Web plutôt que sur l'application. Mmm, hum. Oui, je pense que c'est peut-être parce que mon père en sait plus sur le site Web que sur l'application. Mmm, hum. Je sais comment utiliser l'application, mais il sait comment utiliser davantage le site Web. Mmm, hum. Oui, et c'est peut-être ainsi que j'en ai tiré des leçons. Je me sens donc généralement mieux en utilisant le site Web parce que je sais ce que je fais. Mmm, hum. Mmm, hum. OK, donc l'application sert principalement à l'enregistrement, et le site Web sert à transférer de l'argent. Lorsque vous vous enregistrez sur l'application, quel est le moment que vous espérez ? Par exemple, qu'est-ce qu'une bonne nouvelle ? Je veux dire, la bonne nouvelle, c'est que c'est bleu. Et puis je me dis : « OK, je n'ai pas à m'en occuper parce que honnêtement, l'argent est stressant. Donc si c'est bleu, je peux juste continuer ma journée. Mais si c'est rouge, alors je me dis  : « Oh, maintenant je dois tout faire. Et tout ça, c'est comme appeler mon père, aller sur le site web, essayer ne pas tout gâcher. Oui. Mmm, hum. Mmm, hum. C'est logique. OK, avant de terminer, je voudrais revenir à ce que tu as dit tout à l'heure. Vous avez indiqué que vous vous sentez mieux en utilisant le site Web que l'application lorsque vous devez transférer de l'argent. Qu'est-ce qui vous donne le plus confiance en vous dans le site Web ? Honnêtement, c'est juste de la familiarité. Par exemple, j'ai vu mon père le faire, et sur l'application, j'ai toujours un peu peur de taper sur la mauvaise chose. Sur le site Web, c'est plus lent, je peux en voir plus, et cela semble plus efficace. Oui. J'ai donc davantage confiance en moi là-bas. OK. Oui. Remarquez ce qui s'est passé. J'ai utilisé Deep pour clarifier un terme important pour leur prise de décision J'ai utilisé Q plus tard pour garer un feu afin qu'ils puissent continuer à parler. Puis j'ai laissé le temps à la fin pour revenir en arrière et obtenir une réponse claire. Voyons maintenant comment cela se connecte à l'IA après la session. Au cours de l'entretien, QRO et Q later sont des outils de flux. Ils t'aident à rester présent. Mais après la séance, IA devient utile pour un autre travail, organisant les questions auxquelles vous n'avez pas entièrement répondu et en les transformant en un plan pour le prochain tour. C'est important car certaines questions posées ultérieurement seront posées plus tard au du même entretien, mais d'autres non. Ils se perdent quand le temps est compté. Lorsque le participant vous emmène dans un endroit plus intéressant ou lorsque la question nécessite un contexte, vous n'avez pas obtenu de réponse. C'est exactement là que l'IA aide. Ainsi, après l'entretien, vous pouvez utiliser l'IA pour trois choses. Tout d'abord, pour les questions que vous vous êtes garées, mais que vous n'avez jamais pu poser Deuxièmement, pour les questions que vous avez posées, mais auxquelles vous n'avez pas obtenu de réponse claire. Et troisièmement, pour avoir transformé les thèmes répétés de Q Later au fil des sessions en sondes pour le tour suivant Vous pouvez ignorer l'IA pour toutes les questions Q ultérieures que vous avez déjà posées et auxquelles vous avez obtenu une réponse claire au cours de la même session. Celui-là est terminé. Voici un exemple de ce à quoi pourrait ressembler cette invite. Vous donnez à l'IA vos notes marquées avec QR et Qlater. Ensuite, vous devrez d'abord noter les questions auxquelles on a répondu au la séance et celles qui n'y ont pas été répondues. Ou les questions sans réponse, vous lui demandez de les regrouper en trois à cinq thèmes, réécrire chaque question pour qu'elle soit neutre et précise et de suggérer un ordre qui permet Et vous lui demandez de produire un court guide de suivi que vous pourrez utiliser lors du prochain entretien. Cela transforme votre curiosité brute en un plan structuré sans que vous ayez à vous organiser vous-même. Bien, maintenant c'est ton tour. Faites un jeu de rôle de cinq minutes. fin, rédigez deux suivis Q RL que vous demanderiez immédiatement, et deux suivis Q plus tard auxquels vous reviendrez plus tard. Limitez chaque question à une ligne. Si vous pouvez le faire régulièrement, vous sentirez une différence lors vos entretiens d'ici une semaine. 8. Leçon 4.4 - Ancrages du contexte: Les transcriptions I donnent aux entretiens un aspect plus propre qu'ils ne l'étaient Ils capturent ce qui a été dit. Ils oublient souvent ce qui a façonné ce qui a été dit. Les ancrages contextuels permettent de conserver cette couche manquante. Ce sont de courts crochets qui reflètent les contraintes et les changements. Des éléments tels que l'endroit où se trouve la personne, ce qui se passe autour d'elle, l'appareil qu'elle utilise, les appareil qu'elle utilise, personnes à proximité et les éléments qui se disputent son attention. Ce n'est pas agréable d'avoir ces détails. Ils expliquent pourquoi un participant donne une réponse courte, évite une fonctionnalité, change de ton ou fait preuve de prudence. Alors pourquoi est-ce important ? En effet, si vous ne capturez pas le contexte, vous risquez de mal interpréter les données Peut étiqueter quelqu'un de désengagé alors qu'il est réellement épuisé Vous pourriez qualifier quelqu'un de confiant lorsqu'un partenaire l' entraîne hors caméra. Vous pouvez étiqueter quelque chose de facile lorsque la personne est assise sur un ordinateur de bureau dans des conditions calmes. Une transcription ne peut pas démontrer tout cela de manière fiable. Les transcriptions éliminent l' environnement et les interruptions. Ils suppriment les contraintes liées à l'appareil et à la configuration. Ils éliminent les dynamiques sociales, comme les personnes présentes. Ils suppriment le timing et l'état énergétique, et ils éliminent la raison pour laquelle le rythme change. Qu'est-ce qui est considéré comme contexte et qu'est-ce qui ne l'est pas ? Un bon point d'ancrage contextuel possède deux qualités. Tout d'abord, il est objectif ou proche de l'objectif. Et deuxièmement, cela change de manière plausible le comportement ou le sens. Voici quelques bons exemples. On l'a trouvé en train de marcher pour aller au travail. Les reflets de l'écran ne permettent pas de lire les petits textes. Au travail, voix basse. L'enfant s'interrompt deux fois et perd du fret. Associé dans la pièce, les réponses se raccourcissent. Passez de l'application au site Web en cours de tâche. Qu'est-ce qui ne compte pas comme point d'ancrage contextuel ? Des opinions, par exemple, «   C'est ennuyeux ». Capturez-les ailleurs. De telles interprétations sont embarrassantes. Traitez-les comme une hypothèse et non comme un contexte. La règle de base est la suivante : écrivez un contexte qui aiderait un coéquipier à comprendre pourquoi ce moment ressemblait à ce qu'il était, et vous voulez le rédiger rapidement, en vous limitant à une seule ligne Il existe deux formes utiles. Le premier est la contrainte, puis l'effet probable. Par exemple, quart de nuit, marche vers le haut, rythme plus lent. La seconde est le moment du changement, alors qu'est-ce qui a changé dans la conversation ? Par exemple, lorsque le partenaire entre dans la pièce devient plus formel ou mobile, il évite de taper d' une main. Désormais, lorsque vous passez à l'analyse, les ancres contextuelles vous aident à interpréter les modèles sans les aplatir Vous pouvez poser des questions telles que les mêmes problèmes se présentent-ils avec les mêmes contraintes ? Certaines frictions sont-elles uniquement mobiles ? réponses fiables sont-elles corrélées à présence de quelqu'un d'autre Les changements émotionnels sont-ils liés aux interruptions ou à la pression du temps ? Cela vous permet de rester honnête, rendant vos instructions à l'IA plus précises La principale valeur des ancres contextuelles est simple. Ils fournissent de l'IA et des informations futures que la transcription ne contiendra pas Parfois, ce contexte important. Parfois, ce n'est pas le cas. L'objectif est de réduire le risque d'erreur d'interprétation d'un son confiant Lorsque vous utilisez des ancres contextuelles avec l'IA , vous devez garder trois points à l'esprit Tout d'abord, incluez les contextes pertinents avant de demander une interprétation. Ensuite, demandez à l'IA de signaler les domaines dans lesquels le contexte pourrait influencer les données. Et troisièmement, demandez d' autres explications lorsque le contexte est ambigu. Voici un exemple de ce à quoi pourrait ressembler cette invite. Vous remettez à l'IA vos notes d' entretien ainsi que quelques points de contact. Ensuite, vous lui demandez d'utiliser les contacts pour éviter de surinterpréter les réponses courtes, hésitations et les changements de sujet Pour chaque élément de contexte, vous lui demandez de répertorier une ou deux manières dont il pourrait influencer le comportement, une ou deux manières dont il pourrait ne pas être pertinent, et d'étiqueter chaque inférence avec un niveau de confiance, élevé, moyen ou faible Vous lui demandez de citer des lignes exactes pour toute réclamation. Cela oblige l'IA à raisonner avec prudence au lieu de se contenter de faire correspondre des modèles en surface. Permettez-moi de vous donner un bref exemple de la façon dont cela fonctionne dans la pratique. Supposons que le participant dise : « Oui, je veux dire, c'est bon ». Je ne l'utilise pas vraiment. Votre note peut être liée au contexte dans un bureau à aire ouverte qui chuchote des réponses courtes Plus tard, lorsque vous interprétez qu' il s'agit d'une colonne vertébrale, vous l' interprétez différemment. Peut-être qu'ils n'étaient pas méprisants, peut-être qu'ils gardaient simplement leur voix basse Il s'agit de comprendre les conditions d' origine des données. Ainsi, vous et l'IA ne surinterprétez pas ce qui s'est passé. Bien, maintenant c'est ton tour. Faites un court jeu de rôle et capturez trois ancrages contextuels. Un pour un environnement ou une interruption, un pour un dispositif ou une contrainte de configuration, et un pour une dynamique sociale ou un facteur temporel. Limitez chacune d'elles à une seule ligne dans le format entre crochets. Si vous parvenez à les repérer en temps réel, vous obtiendrez une couche d'informations que la plupart des chercheurs saisissent parfaitement. 9. Leçon 4.5 - Observations vs interprétations: Il y a une habitude qui s'insinue dans les notes de presque tous les chercheurs, et elle est tellement naturelle que la plupart des gens ne s' en rendent même pas compte Vous voyez quelqu'un hésiter et vous écrivez perplexe face à la mise en page. Vous voyez quelqu'un taper rapidement et vous écrivez facilement. Tu vois quelqu'un soupirer et tu écris frustré. Chacune de ces interprétations est présentée comme un fait. Et le problème n'est pas que l'interprétation soit erronée. C'est peut-être juste. Le problème, c'est qu'une fois que c'est écrit comme un fait, personne ne le remet en question, ni vous, ni votre équipe, et certainement pas l'IA. Cette leçon porte sur l'acquisition d'une habitude simple qui protège votre rigueur Vous allez apprendre à séparer ce que vous avez vu de ce que vous pensez que cela signifie en utilisant deux préfixes, O pour observation et I pour interprétation Une observation est une chose sur laquelle vous pourriez pointer une caméra et sur laquelle tout le monde serait d'accord. Le participant a hésité 6 secondes avant de toucher B. C'est une observation. Tous ceux qui regarderaient l'enregistrement verraient la même chose. C'est une interprétation qui vous donne du sens. Anxiété liée à l'argent, peur d'un mauvais clic, prise de décision trop importante. Ce sont là des interprétations. Ils sont peut-être exacts, mais ce ne sont pas des faits. Ce sont des hypothèses. L'habitude que nous développons est simple. Lorsque vous écrivez une note, demandez-vous quelqu'un d'autre pourrait voir exactement cela sur l'enregistrement. Si oui, c'est un O. Si vous ajoutez du sens, c'est un I. Cela compte plus que vous ne le pensez, et voici pourquoi. Lorsque vous remettez des notes à l'IA et que vous lui demandez de trouver des concours, IA considère que tout ce que vous avez écrit est également vrai Il ne sait pas quelles lignes sont celles que vous avez vues et quelles lignes sont celles que vous avez devinées Ainsi, si vos notes sont pleines d'interprétations non marquées, l'IA construira son analyse sur la base de vos suppositions et vous les présentera sous forme de conclusions fiables . C'est ainsi que des erreurs d'interprétation trop confiantes se produisent, et elles sont difficiles à détecter car le résultat semble impeccable Séparer le O du I vous donne une base propre. Les observations restent solides, les interprétations restent vérifiables Parlons donc de la façon d' écrire une observation claire. L'essentiel est de faire en sorte que votre langage soit descriptif et spécifique. Décrivez le comportement, le calendrier et la séquence. Évitez les adjectifs porteurs de jugement. Voici quelques exemples. J'ai hésité 6 secondes avant de taper dessus, c'est propre. Parcourez la section des prix sans vous arrêter. Propre. Lisez ce message d'erreur à haute voix, puis fermez l'onglet. Propre également. Maintenant, comparez les deux. J'ai été troublé par les prix. C'est une interprétation. Vous ne savez pas qu'ils étaient confus. Vous savez qu'ils l'ont dépassé, vous pouvez deviner la confusion. C'est un bon test. Si vous vous surprenez à écrire un mot émouvant, comme confus, frustré, ravi ou bouleversé, faites une pause et demandez ce que vous avez réellement vu. Décrivez plutôt cela et déplacez le mot émotionnel en ligne de mire. Maintenant, comment écrire une bonne interprétation ? Le plus important est de le traiter comme une hypothèse et non comme une conclusion. Écrivez-le comme quelque chose qui pourrait être testé ou réfuté. Par exemple, Oh, j'ai hésité 6 secondes avant de taper sur B. J'ai peut-être eu peur de l'argent ou ne savais pas si l' article était correct Remarquez ce qui s'est passé là-bas. L'observation est verrouillée. L'interprétation propose deux explications possibles, et aucune ne prétend être la réponse. Vous pouvez également attribuer à votre interprétation un niveau de confiance, peu comme je le compare probablement aux prix qu'ils ont vus ailleurs, un niveau de confiance moyen. Cela permet à vous et à votre équipe de savoir à l'avenir quelle importance il convient d'y accorder, et cela aide l'IA à le traiter avec le niveau de prudence approprié. Voici à quoi peut ressembler un véritable ensemble de notes avec ce système. L'observation a hésité pendant 6 secondes avant de passer. Interprétation : argent, anxiété ou peur de manquer un clic. L'observation a fait défiler le tableau des prix sans L'interprétation ne l'a peut-être pas reconnue comme tarification ou a déjà décidé de sauter les détails L'observation a dit, attendez, où est-ce que c'est passé ? Après la transition de la page. Interprétation, navigation imprévue pouvant être ressentie comme une perte de contrôle. Observation a souri et a dit : « Oh, c' sympa quand l' écran de confirmation est apparu. Notez que le dernier n'a pas de ligne d'interprétation. C'est très bien. Toutes les observations ne nécessitent pas d'interprétation. Parfois, le comportement est suffisamment clair en soi, et ajouter une supposition ne serait que du bruit. Un bon ratio à viser dans vos notes est environ trois à quatre observations pour une ou deux interprétations. Cela permet de garder vos notes ancrées. Parlons maintenant de la façon dont cela se connecte à l'IA. Lorsque vous donnez à l'IA un ensemble de notes contenant des observations et des interprétations claires, ainsi que des étiquettes O et I claires, vous pouvez lui demander de faire quelque chose de très spécifique. Travaillez d' abord sur les observations, puis comparez leurs explications à vos interprétations. Cela crée une vérification utile. Si la lecture de l'IA correspond à votre interprétation, cela indique que votre estimation est peut-être sur la bonne voie. Si l'IA propose une autre explication, cela vaut la peine d'être étudié. Quoi qu'il en soit, vous vous retrouvez avec une analyse plus honnête. Voici un exemple de ce à quoi pourrait ressembler cette invite. Vous donnez vos notes à l'IA avec les étiquettes O et I. Ensuite, vous lui demandez d'abord analyser uniquement les lignes d'observation et de suggérer deux à trois explications possibles pour chacune d'entre elles sans encore examiner vos interprétations. Ensuite, vous lui demandez de comparer ses explications à vos lignes I. Où êtes-vous d'accord ? Quelles sont les différentes possibilités que voit l'IA ? Et vous lui demandez de signaler toute interprétation qui semble exagérée compte tenu des preuves d'observation. Il s'agit d'un moyen puissant d'utiliser l'IA comme un partenaire intelligent plutôt que comme une machine de confirmation. C'est bon, et maintenant c'est ton tour. Pensez à une expérience récente vous avez eue avec un produit ou un service. Cela peut être n'importe quoi : une application, un site Web, une machine de paiement automatique, un flux de réservation, puis écrire quatre à six lignes au total. Visez trois à quatre observations et une à deux interprétations. N'oubliez pas que les observations passent le test de la caméra. Les interprétations sont vos meilleures suppositions écrites sous forme d'hypothèses Si vous pouvez le faire rapidement et régulièrement, vous développez une compétence qui rendra chaque analyse que vous effectuez plus fiable, que vous travailliez avec ou sans IA. 10. Leçon 4.6 - Cartographie des contradictions: D'accord, cela va vous choquer, mais les gens ne font pas toujours ce qu'ils disent Ce n'est pas un jugement. C'est l'un des modèles les plus fiables de la recherche sur l'expérience utilisateur. Quelqu'un dit qu'une fonctionnalité est facile, mais il évite de l'utiliser. Quelqu'un dit qu'il ne se soucie pas d'un paramètre, mais il passe 2 minutes à le configurer. Quelqu'un dit : « J'ai confiance en cette application, mais sa voix devient plus faible et il commence à se couvrir Ces écarts entre ce qu' une personne dit et ce qu'elle fait réellement sont parmi les documents les plus riches que vous puissiez recueillir, et il est facile de les oublier car les transcriptions les aplatissent Une transcription vous donne les mots. Cela ne vous montre pas toujours le comportement qui contredit ces mots Cette leçon vous enseigne un moyen simple de détecter et d'enregistrer ces contradictions en temps réel à l'aide deux balises : « dire » et « faire ». Lorsque vous rédigez une paire de choses à dire et à faire, vous captez l'attention, et les tensions sont à l' origine de la perspicacité. Ils mettent en évidence des besoins non satisfaits, contournement, une impuissance acquise, désirabilité sociale ou simplement un écart entre la façon dont une personne pense de son expérience et la façon dont son expérience et L'important, c'est que nous n'essayons pas de prendre les gens en train de mentir. Ce n'est pas de cela qu'il s'agit. Les gens ne sont pas malhonnêtes. Ils sont humains. Nous racontons tous notre propre comportement une manière légèrement plus ordonnée que Votre travail consiste à remarquer l'écart et à le maintenir avec curiosité. Il existe deux types de contradictions auxquelles il convient de prêter attention. Le premier est une contradiction comportementale. C'est à ce moment que ce que quelqu'un a dit et ce qu' il fait ne concordent Par exemple, il dit que je vérifie toujours mon budget avant d'acheter. Les onglets achètent-ils sans ouvrir l'écran du budget ? Il s'agit là d'une contradiction manifeste en matière de comportement. La seconde est une contradiction de ton. C'est plus subtil. Les mots sonnent bien, mais quelque chose dans le discours suggère le contraire. Par exemple, il dit : « C'est bon, cela ne me dérange pas. Mais la voix est plate, le rythme ralentit ou ils changent immédiatement de sujet. Les mots disent une chose, l' énergie en dit une autre. Les deux types méritent d'être capturés. Les contradictions comportementales sont plus faciles à détecter. Beaucoup de contradictions demandent plus de pratique, mais elles indiquent souvent les moments dont les gens sont le moins à l'aise de parler directement. Comment les inscrivez-vous dans vos notes ? Restez simple. Écrivez d'abord la ligne « says », puis la ligne « does » juste en dessous. Sur la ligne de chaque ligne. Voici quelques exemples. Says est vraiment facile à utiliser. Does évite complètement la fonctionnalité et demande plutôt au membre de la famille. Il dit que je vérifie ça chaque semaine. Les données d'utilisation de l'application indiquent-elles que la dernière connexion remonte à trois mois. Il dit que je m'en fous du design. Does passe 45 secondes à ajuster les couleurs du thème. Dit ? Oui, c'est logique. Relit le même paragraphe trois fois. Remarquez que vous n' expliquez pas la contradiction. Vous enregistrez juste les deux faces. L'explication viendra plus tard. Maintenant, il y a ici une compétence importante qui demande un peu de pratique, que vos notes soient curieuses plutôt que critiques. Il est tentant d' écrire quelque chose comme affirmer que c'est facile mais qu'il ne peut clairement pas être utilisé On dirait que vous êtes en train de surprendre le participant. Et ce n'est pas l' énergie que nous voulons trouver dans nos notes, car elle empêche de réfléchir. Une fois que vous ne pouvez clairement pas l'utiliser, vous avez déjà décidé de ce qui se passe. Écrivez plutôt la contradiction par paires et laissez le sens ouvert. dit que c'est facile, le fait, évite, c'est suffisant. La tension est visible. Vous pourrez l'explorer plus tard. Si vous souhaitez ajouter une note sur ce que la contradiction peut signifier, utilisez une question plutôt qu'une déclaration. Quelque chose comme une inadéquation. S'agit-il d'une désirabilité sociale ou pensent-ils vraiment que c'est facile, ou pensent-ils vraiment que c'est mais choisissent-ils de ne pas l' utiliser pour une autre raison Cela vous permet de rester en mode enquête. En matière d'analyse, les contradictions sont puissantes parce qu'elles s'agglutinent. Si trois participants sur cinq affirment qu'une fonctionnalité est facile, mais qu'aucun d'entre eux ne l'utilise spontanément, c' est un schéma qui mérite d'être étudié, et c'est un modèle qu'une simple analyse des sentiments oublierait complètement parce que les mots sont tous positifs C'est également là qu'intervient le lien avec la leçon précédente. Si vous avez séparé les observations des interprétations, vous pouvez désormais établir une cartographie des contradictions par-dessus. La ligne dit est proche d'une citation. La ligne de dose est une observation. Et la question que vous posez à propos de cet écart est une interprétation prise à la légère. Parlons maintenant de la façon dont cela fonctionne avec l'IA. La principale valeur des paires CS et DS pour IA est qu'elles confèrent au modèle un type de tension spécifique avec lequel travailler. Au lieu de demander à l'IA de trouver des informations, ce qui est vague, vous pouvez lui demander de se concentrer sur les incohérences et de générer des questions à partir de celles-ci. C'est important parce que l'IA est très douée pour résumer ce que les gens disent Il est beaucoup moins efficace remarquer que le comportement contredit ces mots, surtout si la contradiction En signalant vous-même les contradictions, vous offrez à l'IA le matériau le plus intéressant sur lequel travailler Voici un exemple de ce à quoi pourrait ressembler cette invite. Vous donnez vos notes à l'IA avec un dicton et une paire de mots. Ensuite, vous vous demandez de décrire la tension en une phrase pour chaque inadéquation Suggérez deux à trois explications possibles présentées sous forme de questions et signalées, qu'il s'agisse d'une contradiction de comportement ou d'une contradiction de ton Vous lui dites de ne pas résoudre cette tension, mais de la présenter comme une question ouverte. Ensuite, vous lui demandez d'examiner tous les participants et de trouver où les mêmes contradictions se répètent. Cela vous donne une carte de l'endroit où se situent les véritables frictions, pas seulement des endroits où les gens disent avoir eu des frictions. Bien, maintenant c'est ton tour. Pensez à une conversation ou à une interaction sur le remboursement où quelqu'un a dit une chose mais en a fait une autre. Il n'est pas nécessaire qu'il s'agisse d'un entretien de recherche. Il peut s'agir d'un ami qui recommande un restaurant où il ne va jamais ou d' un collègue qui dit qu'un processus est simple tout en passant une heure à le contourner Écrivez deux à trois paires de contradictions. Une ligne pour dire, une ligne pour faire, restez factuels, curieux et résistez à l' envie d'expliquer l'écart. Si vous parvenez à les définir en temps réel lors d'un entretien, vous obtiendrez le type d'informations qu'aucune transcription ni aucun résumé basé sur l'IA ne peuvent vous donner à eux seuls 11. Leçon 5 - Travailler avec l'IA en partenariat: Leçon à tirer, nous allons parler IA d'une manière très pratique, sans parler du battage médiatique ni de la peur Comment l'utiliser en tant que chercheurs chevronnés Voici le titre. L'IA n'est pas le patron. Nous le sommes. L'IA peut nous aider à agir rapidement. Cela peut nous aider à nous libérer et à tester notre façon de penser Mais il peut aussi faire ce truc où il semble incroyablement confiant tout en inventant des choses discrètement. Et si nous ne faisons pas attention, cela peut nous pousser à tirer des conclusions qui semblent claires et convaincantes, mais qui ne sont pas vraies. Notre objectif n'est donc pas d' obtenir des réponses grâce à l'IA. Notre objectif est d'utiliser l'IA pour accélérer le travail maintenir la barre de qualité à un niveau élevé. Et pour le reste de ce cours, nous allons utiliser une boucle simple : brouillon, critique, vérification et documentation. C'est ça. est cette boucle qui nous permet d'utiliser HechPT, Claude, Gemini, peu importe ce qui va suivre, sans lier nos compétences à Et je veux que tu t'accroches à une métaphore. Nous gardons les mains sur le volant. L'IA est le GPS. Bien, commençons par la question la plus utile de toutes Qu'est-ce qu'un LLM ? Un LLM, un grand modèle de langage, est essentiellement un système formé pour prédire le mot suivant Il a vu une énorme quantité de texte et a appris des modèles de la façon dont les humains ont tendance à écrire. Cela peut donc produire un langage fluide, cohérent et honnêtement, parfois un peu effrayant Voici le point clé. Fluent ne veut pas dire vrai. Les LLM sont excellents pour ce qui est de la forme d'une réponse. Ils peuvent rédiger, résumer, reformater , réfléchir et nous aider à identifier des modèles possibles Et pour les travaux de recherche, c'est vraiment utile, car grande partie de notre travail consiste à clarifier les entrées désordonnées Ce qu'ils ne peuvent pas faire automatiquement c'est savoir ce qui convient le mieux à votre projet. Ils ne connaissent pas votre projet. Ils ne connaissent pas vos utilisateurs. Et ils n'étaient certainement pas dans la salle avec vos participants. Le meilleur modèle mental est donc un collaborateur très rapide. Utile, créatif, parfois étonnamment pointu. Ni un témoin, ni une source ni la personne que nous citons lors d'une réunion de parties prenantes. Et une fois que nous avons vraiment compris cela, la confusion et le battage médiatique autour de l'IA commencent à se calmer. Maintenant, si nous voulons utiliser l'IA, nous devons savoir comment elle échoue car elle échoue de manière assez prévisible. Il y en a trois classiques que je retrouve tout le temps dans les travaux de recherche. Tout d'abord, hallucination. C'est le mot poli pour désigner une invention, une fonctionnalité qui n'existe pas, une citation que personne n'a dite, un petit aperçu clé qui semble plausible mais qui n'est pas réellement fondé sur ce une fonctionnalité qui n'existe pas, une citation que personne n'a dite, un petit aperçu clé qui semble plausible mais qui n'est pas réellement fondé sur vous avez réellement collecté. Numéro deux, généralisation excessive. Ce sont les deux personnes qui l'ont mentionné, il doit donc s'agir d'un problème de vérité universel. Tout à coup, les utilisateurs détestent embarquer ou tout le monde est confus par les prix. Peut-être. Ou peut-être s'agissait-il simplement de deux personnes ayant un contexte spécifique un jour précis. La recherche est une question de contexte, et l'IA atténuera ce contexte si nous le laissons faire Numéro trois, ton confiant. Celui-ci est sournois Même lorsque le modèle ne fait que deviner, il peut sembler calme, certain et autoritaire Lorsque vous vous déplacez rapidement, il est très facile de confondre confiance et exactitude Le correctif n'est donc pas devenu un assistant rapide. La solution consiste à utiliser un flux de travail qui empêche de croire accidentellement quelque chose de faux. Et c'est là que notre boucle entre en jeu. Alors allons-y. Très bien, voici donc ce sur quoi nous allons nous appuyer pour le reste du cours C'est simple, c'est reproductible et cela nous permet de rester honnêtes. C'est cette boucle, cette ébauche, cette critique, cette vérification, ce document. Si je l'adore, c'est parce qu'il nous empêche de traiter l'IA comme un répondeur automatique. Nous l'utilisons plutôt comme un outil électrique. Rapide, utile et c'est toujours quelque chose dont nous sommes responsables. Passons-le en revue. Brouillon. Nous utilisons l'IA pour obtenir une première version sur la page, non pas parce qu'elle est parfaite, mais parce qu'elle nous donne de quoi réagir. Il peut s'agir d'une liste de thèmes, d'un plan de rapport. Tout ce qui commence normalement par une page blanche. Deuxième étape, critique. Maintenant, nous changeons de vitesse. Nous demandons à l'outil de critiquer ce qu'il vient de créer. Qu'est-ce qui manque ? Où est-ce que c'est vague ? Qu'est-ce qui est biaisé ou présomptueux ? Quelles hypothèses a-t-il introduites clandestinement sans nous le dire ? C'est là que nous transformons un beau résultat en un brouillon utile. Troisième étape, vérifier. Et c'est ce qui en fait de la recherche. Nous comparons le résultat à la réalité, au brief, à nos notes, aux transcriptions, aux citations réelles Si l'outil fait une réclamation, nous demandons : Où sont les preuves ? Et si nous ne pouvons pas le sauvegarder, nous ne l'expédions pas. Quatrième étape, document. Enfin, nous notons ce que nous avons décidé et pourquoi, ce en quoi nous avons confiance. Qu'est-ce qui reste une hypothèse ? Qu'est-ce qui est inconnu ? C'est ainsi que nous maintenons notre travail défendable, en particulier lorsque nous agissons rapidement Juste pour être très clair, cette boucle n'est pas une chose ponctuelle. C'est essentiellement la colonne vertébrale de l'ensemble de notre processus. Si quelque chose compte, nous joignons des preuves. C'est le bar de qualité. C'est donc le fondement. Nous utilisons l'IA pour aller plus vite, mais nous restons responsables de la qualité. Nous n'externalisons pas le jugement. Nous utilisons la boucle, le brouillon, la critique, la vérification, le document. Si vous ne vous souvenez de rien d'autre de cette leçon, souvenez-vous de ceci. Quand quelque chose compte, nous joignons des preuves. C'est ainsi que nous restons utiles et que nous restons dignes de confiance. 12. Leçon 5.1 - Des invites qui respectent la rigueur: À ce stade du cours, vous avez établi un ensemble d'habitudes de notation. Vous savez comment suivre les arcs émotionnels, saisir le contexte, séparer les observations des interprétations et signaler les contradictions. Nous allons maintenant parler de ce qui se passe lorsque vous transmettez ces notes à l'IA, car la plupart des gens utilisent l'IA avec données de recherche en collant une transcription, en quelque chose comme « quels sont les principaux enseignements et en « voir ce qui en ressort Et le résultat semble généralement bon. Il est bien structuré, sûr de soi et facile à lire. Le problème est que facile à lire et précis ne sont pas la même chose. Vous donnez une vague demande à l'IA, elle comble les lacunes en faisant correspondre des modèles. Il devine ce que vous voulez probablement, et il présente ces suppositions sous forme Dans cette leçon, il s'agit de donner à l'IA une tâche spécifique plutôt qu'une toile blanche. Vous allez apprendre un petit ensemble de modèles qui testeront votre façon de penser plutôt que de la remplacer. L'idée de base est la suivante : une bonne invite de recherche indique à l'IA ce qu'elle doit rechercher, quel format renvoyer et ce qu'elle ne doit pas assumer. Il traite l'IA comme un assistant de recherche rapide et minutieux , mais sans jugement. C'est toi qui as le jugement. L'invite indique comment vous dirigez l'effort d'assistance. Nous allons aborder quatre modèles rapides. Chacun d'entre eux est conçu pour un moment différent de votre analyse, et chacun est conçu pour que vous restiez honnête. Le premier schéma est confirmé et contredit. C'est le cas lorsque vous avez déjà une hypothèse et que vous souhaitez la tester sous pression. La forme de l'invite est, selon mon hypothèse, de trouver des preuves qui la confirment et des preuves qui la contredisent Citez les lignes exactes. C'est puissant car cela oblige l'IA à regarder dans les deux sens. Si vous demandez simplement si les données supportent X, l'IA répondra presque toujours oui et trouvera des citations à l' appui. Il s'agit d'un biais de confirmation intégré à l'invite. En demandant les deux côtés, vous obtenez une image plus équilibrée. Voici un exemple. Mon hypothèse est que les participants se sentent plus en confiance sur le site Web que dans l'application. Trouvez des preuves à l'appui et des preuves qui le contredisent. Citez les lignes exactes de la transcription. Le deuxième modèle consiste à récupérer des preuves. C'est le cas lorsque vous devez étayer une réclamation avec des données spécifiques. La forme correspond exactement aux lignes qui soutiennent X. Ne paraphrasez pas C'est utile lorsque vous rédigez des conclusions et que vous devez ancrer vos réclamations dans des données réelles. C'est aussi un bon moyen de vérifier votre état de santé. Si l'IA ne trouve pas de citation directe, cela peut signifier que votre réclamation interprétée plutôt que étayée par une constatation. Un détail important. Dites toujours à l'IA de ne pas paraphraser. Si vous omettez cela, les citations seront souvent reformulées pour un son plus clair, et vous perdrez alors la langue réelle du participant Le troisième modèle est constitué de contre-exemples. C'est pour quand vous avez un thème qui se forme et que vous voulez vérifier s'il tient. La forme est la suivante : je vois un thème autour des œufs, trouve des moments qui ne correspondent pas à ce thème. Qu'est-ce qui les différencie ? C'est l'une des instructions les plus précieuses que vous puissiez écrire, car les thèmes sont faciles à appliquer de manière excessive Une fois que vous voyez un schéma, votre cerveau veut le voir partout. de demander des contre-exemples vous oblige , ainsi qu'à l'IA, à examiner ce qui ne convient pas. Et c'est souvent dans les exceptions que réside la vraie nuance. Le quatrième schéma est comparé tôt par rapport à tard. C'est utile lorsque vous voulez comprendre comment l' expérience ou l' attitude d'une personne a évolué au fil du temps. La forme consiste à comparer ce que les participants ont dit et fait au cours de la première moitié de la session à celui de la seconde moitié. Qu'est-ce qui a changé ? Qu'est-ce qui est resté le même ? Se connecte directement au suivi de l'arc émotionnel que vous avez appris plus tôt. Mais au lieu de faire la comparaison manuellement, vous demandez à l'IA de tirer les preuves des deux moitiés et de les disposer côte à côte. Ceci est particulièrement utile pour les sessions plus longues où il est difficile de garder l' arc entier dans votre tête. Voici donc vos quatre modèles. Parlons maintenant de ce qui ne va pas, car il existe quelques modes de défaillance courants lesquels il est facile de tomber. La première est l'invite principale. C'est là que votre invite contient déjà la réponse que vous souhaitez. Expliquez par exemple pourquoi le participant a trouvé le processus de paiement frustrant. Cette invite suppose de la frustration. La meilleure version serait la quelle a été l' expérience des participants lors du paiement ? Citez les lignes pertinentes et notez tout changement d' énergie ou de ton. Le deuxième mode de défaillance est une vague demande, par exemple, quels sont les principaux renseignements ou résument les résultats importants. Maintenant, cela semble raisonnable, mais ils ne donnent aucune orientation à l'IA. Le résultat sera générique et fiable, ce qui constitue une combinaison dangereuse. Et le troisième mode de défaillance est l'invite qui demande à l'IA de ressentir. Quelque chose comme : qu'en a pensé le participant ? L'IA ne sait pas ce qu'une personne a ressenti. Il ne peut correspondre à un modèle qu'en fonction de la langue. Une meilleure version est la suivante : qu'ont dit et fait les participants pendant ce moment ? Énumérez les interprétations possibles. La dernière chose que je veux aborder est de savoir comment stocker votre message afin de pouvoir le réutiliser. Une fois que vous avez trouvé une invite qui convient à votre recherche, enregistrez-la. Conservez un document ou une note simple en suivant les instructions d'accès. Vous pouvez les organiser par étape, instructions pendant l'analyse, instructions après la synthèse, instructions pour rédiger les résultats Au fil du temps, cela devient votre bibliothèque de suggestions personnelle, et l'avantage réside dans le fait que chaque invite code une habitude de recherche Trouver des contre-exemples est une habitude. Citer des lignes exactes est une habitude. Comparer tôt ou tard est une habitude. Les instructions ne sont que le moyen de rendre ces habitudes cohérentes et reproductibles Permettez-moi de vous laisser avec une invite polyvalente qui réunit plusieurs de ces modèles. Vous pouvez le copier et l' utiliser comme point de départ. J'ai remarqué g. Trouvez des preuves qui le confirment, contredisent et ce qui me manque peut-être Citez des lignes exactes. Ne paraphrasez pas et ne déduisez pas vos émotions. Si les preuves sont ambiguës, dites-le. Cette invite permet d' effectuer quatre actions à la fois. Cela commence par votre hypothèse. Il demande des preuves dans les deux sens. Cela demande des citations exactes et donne à l'IA la permission de dire : « Je ne suis pas sûr ». Ce que la plupart des instructions ne font pas. La dernière partie est importante car l' IA utilise par défaut la confiance. Si vous ne lui dites pas explicitement que l'ambiguïté est acceptable, il résoudra toutes les incertitudes en une réponse claire et claire. Bien, maintenant c'est à ton tour. Choisissez l'une de vos propres notes d'une leçon précédente. Il peut s'agir d'une observation, d'une interprétation, d'une paire de contradictions ou d'un arc émotionnel. Écrivez deux instructions pour cela. Il faut utiliser le modèle de confirmation et de contradiction. L'autre peut utiliser n'importe lequel des quatre modèles que nous avons abordés. Limitez chaque invite à trois ou quatre lignes. Si c'est plus long que cela, c'est probablement parce qu'il fait trop de choses à la fois. Si vous pouvez rédiger une demande précise et claire en moins d'une minute, vous êtes prêt à utiliser l'IA comme véritable partenaire de réflexion dans vos recherches. 13. Leçon 5.2 - Flux de travail sur les traces de preuves: Maintenant, la partie qui nous permet de rester honnêtes. Quand les gens parlent d'analyse par IA, ils veulent souvent dire coller la transcription, demander des informations et espérer que tout ira pour le mieux Et oui, tu auras une réponse. C'est peut-être un beau paragraphe que vous ne pouvez pas défendre. Nous faisons donc quelque chose de légèrement plus discipliné. Nous construisons un tableau de preuves. Si vous ne l'avez jamais fait auparavant, voici comment cela fonctionne. Nous établissons un petit pont entre la transcription brute et les informations sur lesquelles nous sommes prêts à inscrire notre nom Et la règle est la citation d' abord, c'est-à-dire la seconde. Ainsi, une ligne dans un tableau de preuves peut ressembler à ceci. Ce que j'aime, c' est que c'est simple. Il ne nécessite aucun outil spécial et vous empêche de rédiger accidentellement un rapport contenant 90 % de vibrations Notez également ce que nous ne faisons pas encore. Nous n'essayons pas de résumer toute l'interview en une grande théorie. Nous ne faisons que recueillir les éléments de preuve qui seront importants plus tard. Et maintenant, nous pouvons utiliser l' IA telle qu'elle est, un assistant rapide capable de lire et de résumer. C'est tout à fait normal de poser des questions comme comment ce participant a-t-il fait X ? À quoi ont-ils eu du mal ? Qu'est-ce qui les a embrouillés ? Que s'attendaient-ils à ce qu'il se passe ? À condition d'ajouter des garde-corps qui rendent la sortie utilisable en synthèse. Voici donc mes rambardes préférées. De la fourmilière dans une table. Chaque réclamation doit être accompagnée d'un devis à l'appui. Séparez ce qui s' est passé de ce que cela pourrait signifier. Et si les preuves sont faibles, dites-le explicitement. Oui, tu peux t'amuser un peu. Tu peux demander. Comment renommeriez-vous ces fonctionnalités en fonction du modèle mental du participant Ou écrivez le moment de frustration sous la forme d'un récit d'une seule ligne. Ne confondez simplement pas cette production créative avec des preuves. C'est juste une aide à la réflexion, pas une découverte. Très bien, confiance. Lorsque nous mettons un niveau de confiance à côté d'une constatation, nous n'essayons pas de nous appuyer sur des bases scientifiques. Nous faisons juste quelque chose de bien plus simple. Nous disons la vérité sur la solidité des preuves, car selon les recherches, il y a une énorme différence entre cette personne qui a vécu un moment difficile et il s'agit d'un modèle fiable qui devrait influencer les décisions relatives aux produits. La confiance est notre façon de signaler cette différence. Voici donc une façon humaine d'y penser. Lorsque vous lisez une citation, demandez-vous. L'ont-ils dit clairement ? Ont-ils donné un exemple concret ? Cela a-t-il un lien avec ce que nous recherchons réellement ? Si le devis est précis et sans ambiguïté, c'est déjà un bon début Et puis demandez si c'est juste un moment ou est-ce que cela est apparu plus d'une fois ? Cela pourrait être le cas plus d'une fois, le participant l' a répété en des termes différents au cours du même entretien. Ou vous avez entendu la même chose de la part d'autres participants, ou vous pouvez voir quelque chose de similaire dans les données comportementales. Alors, déposez des clics sur rage ou des tickets d'assistance. Une échelle de confiance simple peut donc être élevée. Cela signifie que cela semble solide. Les preuves sont claires, et elles ne reposent pas sur une citation fragile. confiance moyen signifie que cela semble réel, mais je tiens à le confirmer. Cela peut dépendre du type de participant, du scénario ou du flux spécifique que nous avons testé. Un faible niveau de confiance signifie intéressant, mais je ne suis pas encore prêt à prendre des décisions à ce sujet. Il peut s'agir d'un malentendu, d'un cas ponctuel ou simplement d'un manque de soutien Et voici l'arme secrète. Si vous voulez paraître crédible sans être ennuyeux, ajoutez une phrase de plus, qu'est-ce qui vous donnera confiance ? Par exemple, nous entendons cela de la part de deux autres participants, cela devient élevé. Si les analyses indiquent une baisse à cette étape, cela devient élevé. Si nous testons l'interface utilisateur révisée et que la confusion disparaît, nous pouvons la fermer. Les limites ne sont que votre clause d'honnêteté. Ce sont les raisons pour lesquelles une partie prenante intelligente ne devrait pas trop généraliser, par exemple un échantillon restreint, qualité des transcriptions, un participant inhabituel, un contexte très spécifique très Le fait d'énoncer des limites n' affaiblit pas votre recherche. Cela empêche quelqu'un d'autre de l'utiliser à mauvais escient. Très bien, rendons cela réel. Choisissez une transcription d'entretien. Choisissez deux objectifs de recherche. Construisez-vous maintenant un tableau de preuves à l'aide de l'IA. Visons une dizaine de citations au total. Pour chaque citation, nous voulons une phrase expliquant ce qu'elle signifie et un niveau de confiance, qu'il soit faible, moyen ou élevé. Ensuite, faites la partie qui en fait une véritable recherche, d'accord, deux points de vue sur les candidats, et sous chacun d'eux, inscrivez les deux ou trois devis à l'appui. Si vous pouvez le faire, vous avez essentiellement appris la compétence de base. Tout le reste consiste simplement à l'étendre et à rester honnête pendant que vous le faites. Bonne chance, je vous verrai dans la prochaine leçon. 14. Leçon 6 - Étalonnage : faire de la collaboration une réalité: Tout au long de ce cours, vous avez développé deux types de compétences en même temps. L'un est votre capacité à prendre des notes précises et structurées pendant une session de recherche, et l'autre est votre capacité à utiliser l' IA comme partenaire de réflexion après la session. Cette leçon consiste à mettre ces deux compétences côte à côte et à voir où elles se chevauchent, où elles divergent, et ce que cela vous apprend sur vos propres modèles en tant que chercheur Nous allons utiliser un outil simple appelé matrice d'étalonnage. Il s'agit d'une grille deux par deux, dont le but n'est pas de vous évaluer vous-même ou de noter l'IA. C'est pour vous aider à voir vos angles morts afin que vous puissiez vous améliorer au fil du temps. Voici comment cela fonctionne. Donc, l'axe horizontal, l'axe X, vous concernent. Et d'un côté, ce que vous avez remarqué et de l'autre, ce que vous n'avez pas remarqué. L'axe Y dans la verticale concerne l'IA. D'un côté, ce que l'IA a capté, de l'autre, ce que l'IA a raté. Cela vous donne quatre quadrants. Passons maintenant en revue chacune d'elles. Le premier quadrant est un terrain partagé. C'est là que vous et l'IA remarquez la même chose. Par exemple, vous avez tous deux remarqué que le participant n'aime pas les longs quiz. C'est rassurant Cela signifie que votre observation est bien étayée et qu'il est peu probable qu' elle soit exagérée. Le deuxième quadrant est celui de l'IA, et c'est là que l'IA a remarqué quelque chose que vous avez oublié Peut-être que l'IA a signalé que le participant avait utilisé le mot confiance six fois au cours de la session, et vous n'avez pas remarqué la répétition C'est dans ce quadrant que l'IA gagne sa vie. Il est efficace pour compter, détecter les répétitions et détecter les motifs sur de grandes quantités de texte Le troisième quadrant est mon avantage. C'est là que vous avez remarqué quelque chose que l'IA avait complètement oublié. Vous avez peut-être remarqué que le ton des participants était sarcastique lorsqu'ils ont dit : « Oh, oui, c'était facile L'IA a lu les mots pour argent comptant. Tu as lu le sous-texte. Il s'agit de votre avantage humain, de votre ton, de votre langage corporel , de votre contexte et des éléments subtils qui n'apparaissent pas dans un transparent. Et le quatrième quadrant est l'angle mort. C'est là que ni vous ni AI n'avez remarqué quoi que ce soit. Par définition, vous ne pouvez pas remplir ce formulaire vous-même, mais vous pouvez commencer à le remplir au fil du temps en comparant votre matrice avec l' analyse des mêmes données par un collègue Ou en revoyant les sessions après une pause et en remarquant les choses que vous avez manquées la première Maintenant, le quadrant auquel je veux que vous accordiez le plus d'attention est le troisième, mon avantage, car il contient une question importante Lorsque vous remarquez quelque chose que l'IA a oublié, cela peut être votre avantage. Vous avez repéré un signal réel que la machine n'a pas pu détecter. C'est précieux. Mais cela pourrait aussi être votre parti pris. Vous lisez dans les données quelque chose qui n'y figure pas vraiment. Et AI ne l'a pas confirmé car il n'y avait rien à confirmer. La question honnête à vous poser est la suivante : est-ce mon avantage ? Ou est-ce mon parti pris ? Et le moyen d'y répondre est de rechercher des preuves. Pouvez-vous citer une observation, une citation, un comportement précis ? Si c'est le cas, c'est probablement votre avantage. Si vos preuves sont principalement un sentiment ou une intuition, il peut s'agir d'un biais qui mérite d'être examiné Il ne s'agit pas de douter de soi. Il s'agit de rester calibré. Permettez-moi de vous présenter un exemple concret utilisant l' interview sur l'application bancaire prise plus tôt dans le cours. Vous avez donc interviewé Alex à propos l'application bancaire aux couleurs rouge et bleu. Vous avez pris vos notes pendant la séance. Après la session, vous avez examiné la transcription via l'IA et avez demandé un résumé Vous pouvez maintenant comparer vos notes au résumé de l'IA et créer la matrice. Partant d'un même principe, vous remarquez tous les deux qu' Alex utilise la couleur comme raccourci pour prendre des décisions rapides. Le rouge signifie que quelque chose ne va pas, bleu signifie que tout va bien. Cela les a clairement montrés dans le relevé de notes et dans vos notes L'IA l'a attrapé. Drapeau IA selon lequel Alex a mentionné avoir appelé le père à transporter des marchandises à plusieurs reprises au cours de la session. Je l'ai noté une fois, mais vous n'avez pas suivi la répétition. La fréquence suggère que cette relation est plus centrale dans le comportement financier d'Alex que vous ne le pensiez au départ. mon avis, vous avez remarqué que le ton d'Alex a changé lorsqu'il a parlé de l'utilisation de l'application pour transférer de l'argent. Les mots étaient neutres, mais l'énergie a chuté. Vous l'avez marqué dans votre arc émotionnel. AI a résumé la section en disant qu'elle préfère le site Web pour les transactions, mais n'a pas tenu compte du poids émotionnel qui la sous-tend. Angle mort. Après avoir comparé avec un collègue, vous vous êtes rendu compte qu'aucun de vous n'avait expliqué pourquoi Alex consulte l'application uniquement lorsqu'il se souvient de l'existence du compte. Il s'agit peut-être d'une notification ou d'une opportunité de conception de déclencheurs que personne n' a explorée. Maintenant, pour chaque quadrant, vous voulez une action claire Pour un terrain partagé, faites avancer la découverte en toute confiance. Il est bien supporté. Pour l'IA, cordez-le, vérifiez le schéma, revenez à la transcription et vérifiez si la répétition est significative dans le contexte ou s'il s'agit simplement d'une habitude vocale Pour mon avantage, protégez l'observation, notez-la avec des preuves pour qu'elle ne se perde pas. C'est le genre de point de vue qui distingue votre travail. Pour Blind Span, ajoutez-le à votre liste de questions pour le prochain tour. C'est sur ce point que les recherches futures devraient porter. Voyons maintenant comment générer cette matrice à l'aide de l'IA. L'invite est simple. Vous donnez vos notes à AI et vous lui demandez de les comparer à son propre résumé de la transcription Voici donc comment cela fonctionne. Vous transmettez à AI le relevé de notes et vos notes Vous lui demandez d'abord de produire son propre résumé sans consulter vos notes. Ensuite, vous lui demandez de comparer les deux et de sortir la matrice avec deux puces par quadrant. Pour le quadrant M Edge, vous lui demandez de suggérer si chaque élément est plus susceptible de correspondre à votre avantage ou à votre biais, et d'expliquer pourquoi Offrez-vous un autocontrôle structuré qui prend environ 5 minutes et qui gagne valeur à chaque fois que vous le faites. Cela nous amène à la dernière partie de cette leçon, savoir en faire une habitude. Si vous effectuez régulièrement des recherches, qu' il s'agisse d'entretiens de découverte hebdomadaires, qu' il s'agisse d'entretiens de découverte hebdomadaires tests d'utilisabilité bimensuels ou de conversations mensuelles avec les parties prenantes, la matrice d'étalonnage devient Après chaque session ou après chaque lot de sessions, prenez 5 minutes pour créer une matrice rapide. Vous n'avez pas besoin d'être exhaustif. Deux balles par quadrant suffisent. Au bout de quelques semaines, vous commencerez à voir vos propres modèles. Peut-être que vous manquez constamment de répétitions, peut-être que vous êtes doué pour capter les changements de ton. Peut-être que l'IA continue faire apparaître des modèles de fréquence des mots que vous négligez C'est une connaissance de soi utile, qui permet de maintenir le partenariat honnête. Vous n'externalisez pas votre réflexion vers l'IA. Vous n'ignorez pas ce que propose l'IA. Vous êtes en train de calibrer. C'est bon, et maintenant c'est ton tour. Prenez une courte transcription ou utilisez celle que je vous fournis. Exécutez-le via l'IA et obtenez un résumé. Comparez ensuite le résumé de l'IA à vos propres notes. Construisez une matrice deux par deux avec une ou deux puces par quadrant. Pour le quadrant M Edge, demandez-vous honnêtement si c'est mon avantage ou est-ce que cela pourrait être mon biais ? Vous pouvez le faire en moins de 10 minutes Vous avez une habitude d'étalonnage qui vous permettra d'affiner vos compétences en matière de recherche tant que vous les pratiquerez 15. Leçon 7 - Éthique et responsabilité: C'est une question de confiance. Avant de passer à la tactique, donnons le ton. L'utilisation de l'IA dans la recherche peut être vraiment utile. Cela peut aussi mal tourner de manière très ennuyeuse et très humaine. Un participant partage quelque chose de personnel, et cela finit par se retrouver dans un endroit où il ne devrait pas lire un résumé de l'IA et supposer que c'est la vérité. Un devis est un peu trop nettoyé, et tout à coup, ce n'est plus vraiment un devis. Il ne s'agit donc pas d'un cours d' éthique. Il s'agit d'un ensemble d'habitudes qui protègent les personnes et protègent votre travail. Et nous allons faire en sorte que cela reste pratique. Nous discutons de ce qu'il faut partager et de ce qu'il ne faut pas partager. Ce qu'il faut divulguer et comment nous disons honnêtement lorsque nous agissons rapidement. L' IA peut donc vous aider, mais c'est nous qui décidons de ce qui doit être pris en compte dans la recherche. Voici un modèle mental simple. Qu'est-ce qui peut mal tourner ? Pour que cela reste pratique, nous allons utiliser quelques catégories simples. Ce n'est pas simplement parce que nous aimons les frameworks. Je veux dire, nous le savons. C'est parce qu'il est plus facile de détecter les risques lorsque vous avez des seaux Voici donc les plus importants en matière de confidentialité et de sécurité. Exposons-nous des données personnelles ou confidentielles ? Transparence. Sommes-nous honnêtes à propos de l'IA ? Équité ? Est-ce que nous manquons ou déformons les expériences de certains groupes ? Responsabilité. Qui est responsable si quelque chose ne va pas ? Supervision humaine. Laissons-nous l'outil décider ou bien décidons-nous ? Si vous vous en souvenez, vous détecterez 90 % des problèmes avant qu'ils ne surviennent. Commençons par celui qui cause de réels dégâts. R. Voici une règle qui sauvera votre carrière. Si vous ne voulez pas le publier en rouge, ne le collez pas dans un chat IA aléatoire. Voici donc quelques exemples de ce qu'il ne faut pas coller. Noms, e-mails, numéros de téléphone et adresses. Vous entendrez le terme PII beaucoup utilisé dans l'industrie. Cela signifie des informations personnelles identifiables. Ne collez donc pas de liens de session bruts contenant le nom d'une personne ou des informations médicales, financières ou personnelles très sensibles. Aucune stratégie client, aucune feuille de route inédite ou propriété intellectuelle interne Ne collez simplement aucun élément que votre entreprise ou votre client n'a pas approuvé pour un traitement externe. Oui, vous pouvez toujours utiliser l'IA. Il vous suffit de travailler avec une transcription expurgée ou un outil plus sûr C'est pourquoi les habitudes de rédaction de la sixième leçon sont importantes Parlons maintenant de la divulgation. C'est dans la divulgation que les gens deviennent bizarres. Soit ils cachent l'utilisation de l'IA parce qu'ils sont nerveux, soit ils en partagent trop au point de donner aux participants l'impression d'être surveillés par des robots Alors, simplifions-nous les choses. Les participants doivent être au courant. L'IA sera-t-elle utilisée ? Comment sera-t-il utilisé pendant ou après la séance ? Interagiront-ils directement avec l'IA ? Comment leurs données sont-elles protégées ? Peuvent-ils refuser de participer à l'IA ? Leurs données seront-elles utilisées pour entraîner des modèles ? Dites clairement oui ou non. De plus, une rapide vérification de la réalité indiquant aux gens que l'IA est impliquée peut modifier les comportements. Certaines personnes vous feront moins confiance, autres seront performantes et d' autres se retiendront. Définissons-le donc de manière calme et raisonnable. L'IA est utilisée pour gagner du temps sur les tâches administratives telles que la transcription. Un chercheur passe tout en revue. Vous pouvez vous désinscrire. Et les parties prenantes ont besoin de quelque chose de différent. Ils doivent faire confiance au travail. Nous incluons donc un court bloc dans le rapport. Quels outils ont été utilisés ? Ce que l'IA a fait et ce que les humains ont vérifié. Pas de drame, juste de la transparence. Parlons maintenant du biais. L'IA a une personnalité. Il aime les choses soignées. Il aime les choses dans la moyenne. Et si vous ne faites pas attention, cela transformera un ensemble désordonné d' expériences humaines en une histoire fluide qui semble vraie tout en passant discrètement sur les bords Et c'est ce que nous entendons par lavage moyen. Alors rendons-le concret. Imaginez que vous avez interviewé cinq personnes d'un processus d'intégration. Les gens disaient que c'était bon. Deux personnes ont dit que c'était confus. Une personne a déclaré que je ne l'avais pas fait du tout parce que je pensais que partagerait mes données avec mon employeur. Un résumé paresseux de l'IA revient souvent avec quelque chose comme si les utilisateurs trouvaient cela confus au moment de l' embarquement et souhaitaient des conseils plus clairs. Et ce n'est pas faux, mais ce n'est pas non plus là que réside le véritable risque. La peur d'une personne à propos du partage de données peut faire la différence entre une modification mineure de l'expérience utilisateur et un désastre de confiance Exemple 2 : l' utilisateur par défaut qu'il invente. Si vous ne dites pas à l'IA qui sont vos participants, elle comble les blancs. Cela suppose parfois que l'utilisateur par défaut maîtrise les technologies issues de la culture majoritaire et utilise le produit de manière assez standard. Donc, si vous recherchez un groupe qui n'a pas de besoins en matière d'accessibilité, besoins en matière d'accessibilité, faible confiance numérique ou un flux de travail de niche, vous devez le nommer. Sinon, l'IA l'aplatira doucement. Voici donc l'habitude que nous avons prise. Chaque fois que l'IA vous donne un résumé détaillé, nous faisons un suivi rapide Cool. Maintenant, montrez-moi les contradictions. Nous nous demandons donc qui a vécu une expérience différente ? Qu'est-ce qui ne convenait pas ? Qu'est-ce qui nous a surpris ? Qu'est-ce qu'il serait facile de passer à côté si nous ne regardions que les moyennes ? Et nous revenons sans cesse aux citations car c'est entre guillemets que réside la nuance. Parlons de la supervision humaine, de la façon dont nous restons responsables sans devenir paranoïaques C'est là que nous gardons les mains sur le volant. Dans la pratique, la supervision humaine signifie simplement que nous savons clairement ce que l' IA est autorisée à faire pour nous. Cela peut donc nous aider à rédiger le premier passage, organiser les notes désordonnées, à résumer une partie d'une transcription et à suggérer une interprétation et à suggérer Ce qu'il peut faire, c'est prendre ses responsabilités. Cette partie reste gravée dans notre mémoire. Voici donc un moyen simple de travailler avant que quoi que ce soit ne mène à un ordinateur portable. Ainsi, avant qu'il ne soit intégré à un rapport un deck ou à un message Slack destiné aux parties prenantes, nous effectuons un rapide contrôle d'intégrité À la question suivante : Les codes sont-ils réels et copiés avec précision ? Pouvons-nous mettre en évidence des preuves dans chaque aperçu ? Avons-nous accidentellement transformé une hypothèse en fait ? Avons-nous noté des limites pour que quelqu'un ne généralise pas trop ? Et lorsque les enjeux sont élevés, nous le rendons social. Nous demandons à quelqu'un d'autre de lire les résultats, non pas parce que nous paniquons, mais parce qu'il est vraiment difficile de repérer son propre angle mort lorsque l'on est plongé dans le travail Donc, c'est l'ambiance. Nous utilisons l'IA pour aller plus vite, puis nous utilisons l' évaluation humaine pour rester honnêtes. Intégrité des rapports. Et c'est là qu'on arrête d'être mignon. Si un rapport inclut des citations inventées, peu importe la qualité du diaporama. Ce n'est pas de la recherche. Ce n'est que de la narration, et cela nuit rapidement à la confiance. Voici donc la norme que nous appliquons : la règle du devis. Si c'est entre guillemets, cela vient de mot pour mot. Si vous l'avez paraphrasé, ne le mettez pas entre guillemets . Écrivez-le sous forme de résumé. Le piège à participants composite. Parfois, les gens essaient d' être utiles en combinant quelques participants dans une histoire propre, semblable à celle d'un personnage C'est bien pour donner du sens interne, mais ce n'est pas bien si vous le présentez comme une vraie personne l'a dit. Donc, si jamais vous faites un composite, étiquetez-le clairement. Sinon, ne tentez pas de suivre les preuves. Le moyen le plus simple de simplifier les choses est ajouter une petite ancre, un lien vers des notes, un clip ou une série de citations dans votre tableau de preuves, non pas parce que les parties prenantes cliqueront sur chaque lien, mais parce que vous devriez être en mesure de le faire. Le journal d'utilisation de l'IA. Et c'est ce que personne ne veut faire. Et c'est ce qui donne discrètement à votre travail un aspect professionnel. Un journal d'utilisation de l'IA n'est qu'un petit enregistrement de ce qui s'est passé. Il répond à des questions telles que quel outil avons-nous utilisé ? Qu'est-ce que nous lui avons demandé de faire ? Avons-nous fourni des données brutes ou une version expurgée ? L'avons-nous vérifié par la suite ? Qu'avons-nous changé ? Considère ça comme un aide-mémoire. Et si un client vous demande, comment avez-vous analysé cela ? Vous n'avez pas à vous fier aux vibrations. De plus, cela vous protège, car si la sortie de l'IA est erronée, vous pouvez voir exactement où elle est entrée dans le flux de travail. D'accord. C'est là que nous développons réellement l'habitude. Prenez votre projet actuel et faites deux petites choses. Tout d'abord, rédigez votre déclaration de participation. Soyez bref et humain. Imaginez-vous en train de le dire à haute voix au début d'un entretien. Ensuite, lancez votre journal d'utilisation de l'IA. Juste une entrée. Outil, tâche, ce que vous avez vérifié. Si vous faites ces deux choses, vous n'êtes pas seulement conscient de l' éthique. Tu es en train de le pratiquer. 16. Leçon 8 - Vidéo du projet: Le cours vous donne toutes les compétences et tous les principes. Maintenant, rassemblons le tout en un cycle complet et nous vous donnons le modèle pour continuer à le faire vous-même. Le projet Capstone n' est pas un test. Il n'y a pas de réussite ou d'échec. Il s'agit d'un exercice pratique de l'ensemble du flux de travail, des notes de session au tableau d'urgence , en utilisant tout ce que vous avez appris Voici à quoi ressemble le projet. Vous allez produire quatre choses. Le premier est un ensemble de notes postérieures à la session. Il s'agit des premières notes prises par un humain pendant ou juste après une séance en utilisant le système de notation que vous avez pratiqué. Cela signifie des arcs émotionnels, des ancrages contextuels, des observations, des interprétations, des paires de contradictions et des cascades de questions Il n'est pas nécessaire de tous les utiliser à chaque session. Utilisez celles qui correspondent au moment présent. La seconde consiste en deux ou trois instructions. Il s'agit d'instructions orientées vers la validation que vous rédigez après la session et que vous exécutez par rapport à la transcription Utilisez les modèles du cours, confirmez et contredisez, récupérez des preuves, contre-exemples ou comparez tôt et tard Le troisième est un tableau de preuves de cinq à dix rangées. Chaque ligne contient une allégation, les preuves, la source, toutes les notes pertinentes et un niveau de confiance avec une raison. La quatrième est une matrice d'étalonnage, la matrice deux par deux du cours qui compare ce que vous avez remarqué à ce que l'IA a détecté. Il s'agit des notes du cycle complet, des instructions, des preuves, de l'étalonnage Laissez-moi vous expliquer à quoi ressemble chacun d'entre eux lorsqu'il est suffisamment bon, car je veux fixer des attentes réalistes. Il s'agit d'un flux de travail pratique, et non d'un livrable raffiné Cela signifie que quelqu'un d'autre pourrait suivre votre raisonnement et vérifier vos preuves. Pour les notes, «   assez bon » signifie que vous avez capturé les moments clés avec les bons tags. Il n'est pas nécessaire de baliser chaque ligne. Concentrez-vous sur les moments importants, les changements d'énergie, les contradictions, les contextes qui ont façonné la conversation ce qui concerne les instructions, une qualité suffisante signifie que chaque invite a une tâche claire Une invite peut tester l'hypothèse sous pression, une autre peut récupérer des citations à l'appui. Un troisième pourrait chercher des contre-exemples. Ils doivent être précis et non vagues. Pour le tableau des preuves, suffisamment bon signifie que chaque allégation comporte au moins un élément de preuve réel. La source est traçable et la fiabilité inclut une raison. Si les preuves d'une querelle sont faibles, c'est bien. Étiquetez-le honnêtement. matrice d'étalonnage suffisamment bonne signifie que vous avez rempli au moins deux puces par quadrant et que vous vous posez la question du bord ou du biais en bas à gauche Si vous souhaitez utiliser une transcription pour cet exercice et que vous n'en avez pas une, vous pouvez utiliser celle que je vous fournis. Cette session contient suffisamment de matériel pour pratiquer le cycle complet. Voici le flux suggéré. Tout d'abord, regardez ou lisez la transcription une seule fois sans prendre de notes Trouvez simplement la forme de la conversation. Ensuite, parcourez-le une deuxième fois et prenez vos notes à l'aide de la boîte à outils de notation. Ensuite, rédigez vos instructions et exécutez-les, puis créez votre tableau de preuves Enfin, comparez vos notes à la sortie de l'IA et créez la matrice d'étalonnage. Le tout devrait prendre environ 30 à 45 minutes une fois que vous serez à l'aise avec les outils, et cela deviendra plus rapide à chaque fois que vous le ferez. Parlons maintenant des modèles. Vous allez quitter ce cours avec un petit pack de modèles que vous pourrez réutiliser dans votre propre travail. Ne sont pas compliqués. Ils sont volontairement simples car le but est que vous les utilisiez réellement. Le premier modèle est la feuille de notation. Il s'agit d'une seule page avec toutes les balises que vous avez apprises : les symboles en arc émotionnels, flèche Q et Q plus tard, le crochet contextuel, Oh, et moi, le dit et le fait. Gardez-le à côté de vous pendant les sessions jusqu'à ce que les balises deviennent une seconde nature. Le deuxième modèle est la bibliothèque d'instructions. Il comporte les quatre boutons d'invite plus l'invite polyvalente. Vous pouvez y ajouter vos propres instructions au fil du temps à mesure que vous découvrirez ce qui convient à votre style de recherche Le troisième est le modèle de tableau des preuves. Cinq colonnes, preuves de réclamation, source, notes, confidentialité, prêtes à être copiées et à remplir. Et le quatrième est le modèle de matrice d'étalonnage, la grille deux par deux avec les quatre quadrants étiquetés Ces modèles sont disponibles dans les ressources du cours. Téléchargez-les, copiez-les dans votre espace de travail et adaptez-les au fur et à mesure. Bonne chance avec le projet. Prenez votre temps et souvenez-vous que cela suffit pour que quelqu'un d'autre suive votre raisonnement et vérifie vos preuves. C'est la norme que nous visons. 17. Leçon 9 - Étapes suivantes: Je l'ai fait. Avant de terminer, je voudrais prendre quelques minutes pour revenir sur ce que vous avez construit, envisager avec impatience ce qui va suivre et vous laisser avec quelque chose qui, je espère, vous accompagnera au-delà de ce cours. Voici ce que vous avez maintenant un système de notation qui capture ce que les transcriptions suppriment. Les arcs émotionnels, le contexte, les contradictions, la différence entre ce que vous avez vu et ce que vous pensez que cela signifie. Une bibliothèque rapide qui fait de l'IA un partenaire intelligent plutôt qu'un raccourci, un flux de production de preuves qui relie chaque réclamation à des données réelles avec niveau de confiance honnête et une habitude d'étalonnage qui vous aide à identifier vos propres angles morts et à vous améliorer au fil du temps Il s'agit d'une trousse d'outils complète, et la bonne nouvelle est que vous n' avez pas besoin de tout utiliser à chaque fois. S'il y a une chose que je veux que tu retiennes, c'est celle-ci. Choisissez une méthode cette semaine et utilisez-la lors de votre prochaine session. Juste une. C'est peut-être l'arc émotionnel. Peut-être que c'est la paire entre le dit et le fait. Il s'agit peut-être de rédiger une bonne invite au lieu de demander à l'IA quelles en sont les informations ? Commencez par là. Construisez le muscle avant de construire le système. Le système viendra naturellement une fois que les habitudes seront en place. Permettez-moi maintenant de vous donner une suggestion concrète ce que vous devez faire la semaine prochaine. Lors de votre prochaine séance de recherche ou de votre prochaine conversation qui implique d'apprendre d' une autre personne, faites trois choses. abord, utilisez une notation de la boîte à outils pendant la session, celle qui vous semble la plus naturelle. Ensuite, après la session, rédigez une invite et comparez-la à vos notes ou à la transcription Et troisièmement, consacrez 5 minutes à une matrice d'étalonnage rapide. Même une balle grossière avec une balle par quadrant suffit. C'est la pratique minimale viable. Une notation, une invite, un contrôle d'étalonnage. Si vous le faites une fois par semaine, vous sentirez la différence dans un délai d'un mois. Et si vous souhaitez suivre votre amélioration au fil du temps, la matrice d'étalonnage est votre outil. Tenez un journal simple. Au bout de quelques semaines, vous commencerez à voir vos propres modèles, où vous êtes toujours fort, où vous avez tendance à rater des choses, où l'IA apporte le plus de valeur ajoutée. C'est la connaissance de soi, et c'est la connaissance de soi qui distingue un bon chercheur d'un excellent chercheur. Je voudrais également vous poser une question d'auto-évaluation. C'est la question la plus importante de tout ce cours. Avez-vous accordé la priorité au jugement humain ? Parce que tout ce que nous avons fait ici, chaque notation, chaque modèle d' invite, chaque modèle est conçu pour vous permettre de rester au centre de l'analyse. L'IA est un outil puissant, mais la valeur que vous apportez en tant que chercheur réside votre capacité à entendre ce qui n'est pas dit, à remarquer la tension entre les mots et le comportement, à comprendre le contexte qui a façonné la conversation. Voici vous-même ces quatre questions après chaque cycle de recherche. Ai-je formulé mes observations avant d'exécuter les instructions ? Ai-je vérifié les devis d'AI par rapport aux données d'origine ? Ai-je contesté mes propres interprétations ? Ai-je utilisé la matrice d'étalonnage pour vérifier mes angles morts ? Si vous pouvez répondre oui à la plupart de ces questions, c'est que vous le faites bien. Et si vous ne le pouvez pas, ce n'est pas un échec. C'est un signal pour ralentir et reprendre conscience de votre propre jugement la prochaine fois. Permettez-moi de terminer avec un mot sur ce que vous êtes en train de devenir. La recherche évolue. L'IA est en train de changer les choses, et il existe deux manières d'y répondre. La première consiste à laisser l'IA réfléchir et à devenir une personne qui gère les résultats. L'autre consiste à affiner les compétences que l'IA ne peut pas reproduire et à devenir une personne dont le jugement rend l' IA plus utile Vous avez choisi le second chemin, et ce chemin porte un nom. Vous êtes en train de devenir le gardien de l'impact. Le responsable de l'impact est une personne qui assume la responsabilité de la qualité des informations transmises aux décideurs Quelqu'un qui ne se contente pas de collecter des données, mais qui façonne la façon dont elles sont comprises. Quelqu'un qui sait qu' un résumé convaincant n'est pas la même chose qu'une conclusion fiable C'est le travail, et c' plus important aujourd'hui que jamais car plus il devient facile de générer une analyse plausible , plus il est utile d' avoir quelqu'un dans la pièce capable de faire la différence entre un vrai plausible Tu es cette personne. Votre perception oriente, l' IA se développe. C'est le partenariat. C'est vous qui entendez le sous-texte, qui lisez le contexte et qui retenez les contradictions L'IA vous aide à vous déplacer plus rapidement et à vérifier vos angles morts. Ensemble, vous produisez de meilleures recherches que celles que l'une ou l'autre pourrait alarmer. Merci d'être là. J'espère que ces outils vous seront utiles dans votre pratique de recherche, et j'espère sincèrement que vous apprécierez de les utiliser. Si vous avez apprécié le cours, veuillez prendre un moment pour nous faire part vos commentaires et lui attribuer une note de cinq étoiles. Cela m'aide vraiment. Et si vous connaissez quelqu'un qui pourrait en bénéficier, veuillez lui en parler. Allons-y et construisons quelque chose de bien.