Exploration de l’art de poser les bonnes questions

Objectifs de formation

Une fois cette unité terminée, vous pourrez :

Expliquer en quoi des questions pertinentes améliorent les processus de prise de décision et contribuent à la résolution des problèmes
Utiliser diverses techniques de questionnement pour collecter les informations et connaissances pertinentes

Dans le cadre de la prise de décision axée sur les données, l’aptitude à savoir se poser les bonnes questions est fondamentale et peut changer la donne. La capacité à formuler des questions efficaces n’est pas seulement un art, mais une science qui peut grandement influencer la qualité et la précision des connaissances que vous obtenez de l’analyse de l’IA et des données. Dans cette unité, vous allez découvrir comment un questionnement efficace peut vous aider à dévoiler des informations, à révéler de nouvelles perspectives et à naviguer dans les complexités éthiques de la prise de décision avec l’IA.

« Si j’avais une heure pour résoudre un problème, je passerais 55 minutes à réfléchir au problème et 5 minutes à réfléchir aux solutions. » – Albert Einstein

La puissance d’un questionnement efficace

Un questionnement efficace est la pierre angulaire de la pensée critique. C’est votre outil le plus précieux pour approfondir les problèmes, les défis et les opportunités. Dans le contexte d’une prise de décision axée sur les données, un questionnement efficace est primordial. Il vous permet d’aller au-delà des informations superficielles et d’accéder aux joyaux cachés des jeux de données.

Les questions efficaces ont le pouvoir d’ouvrir de nouvelles perspectives, de remettre en question les hypothèses et de stimuler la pensée innovante. Vos questions agissent comme des catalyseurs, vous permettant d’explorer des problèmes complexes sous différents angles et, en fin de compte, de prendre des décisions éclairées.

L’un des rôles clés d’un questionnement efficace est de faire remonter à la surface des informations qui ne sont pas forcément évidentes. Dans le domaine de l’analyse des données, cela est particulièrement pertinent. En vous posant les bonnes questions, vous pouvez découvrir dans les données des corrélations, des tendances et des schémas qui peuvent aider à la prise de décision stratégique.

Types de questions efficaces

Toutes les questions ne se valent pas. Il existe différents types de questions efficaces que vous pouvez utiliser pour améliorer votre pensée critique et vos compétences en matière d’analyse de données.

Il s’agit notamment des questions ouvertes, qui encouragent des réponses réfléchies et détaillées, des questions fermées, auxquelles il est généralement possible de répondre par un seul mot, des questions d’approfondissement, qui demandent des précisions ou des détails supplémentaires, et des questions suggestives, qui influencent subtilement le point de vue de la personne interrogée.

Utilisez le tableau ci-dessous pour découvrir les forces et les faiblesses de ces types de questions et savoir quand les utiliser.

Qualité	Description
Questions ouvertes	Ces questions encouragent des réponses réfléchies et détaillées, permettant à la personne interrogée d’exprimer plus en détail son point de vue. Utilisez ce type de question lorsque vous avez besoin d’explications détaillées sur le sujet.
Questions fermées	Il est généralement possible de répondre à ces questions par des chiffres précis ou par un simple mot, tels que « oui », « non », « Bleu » ou « Le grand incendie de Londres ». Ces questions sont utiles pour collecter des données spécifiques et quantifiables. Les questions fermées sont souvent utilisées dans les tests ou sondages à choix multiples, en particulier lorsque des ordinateurs doivent les traiter.
Questions d’approfondissement	Les questions d’approfondissement visent à obtenir des précisions ou des détails supplémentaires, et vous aident à approfondir un sujet ou un problème. En général, ce type de question se pose après une première compréhension du sujet.
Questions suggestives	Ces questions influencent subtilement le point de vue de la personne interrogée, l’orientant souvent vers une réponse ou un point de vue spécifique.

La façon dont vous structurez les questions est tout aussi importante. Vous pouvez formuler une question de manière à encourager une réflexion plus approfondie, à obtenir une réponse plus complète et, en fin de compte, à fournir une vision plus détaillée. Une structuration efficace peut transformer une question simple en un outil puissant pour découvrir des informations cachées.

Formulation des questions pour l’analyse des données et de l’IA

Pour l’analyse des données et de l’IA, l’art du questionnement est un rôle spécifique et stratégique. Dans ce contexte, il est essentiel de formuler des questions directement alignées sur vos objectifs de collecte et d’analyse de données. Cela signifie qu’il faut toujours garder à l’esprit vos objectifs de recherche ou commerciaux. Sans établir de lien clair entre les questions que vous posez et les résultats souhaités, l’analyse des données peut devenir vaine et improductive.

La capacité à formuler des questions pour l’analyse des données et de l’IA est devenue essentielle dans notre environnement moderne axé sur les données. Prenons l’exemple du commerce digital, où les données et l’IA jouent un rôle central dans la prise de décision, notamment pour optimiser l’expérience d’achat en ligne de la clientèle.

Imaginons que vous fassiez partie d’une équipe d’analyse de données travaillant pour une plate-forme de commerce digital bien connue. L’entreprise souhaite améliorer son système de recommandation de produits pour stimuler l’engagement des clients et les ventes. Le système actuel repose sur un filtrage collaboratif, mais l’entreprise est impatiente d’exploiter la puissance de l’IA et de l’analyse de données pour faire passer la personnalisation à un niveau supérieur.

Elle souhaite fournir aux clients des recommandations plus poussées. En utilisant l’IA et l’analyse de données, l’entreprise souhaite fournir des suggestions de produits hautement personnalisées qui correspondent aux préférences et aux habitudes d’achat uniques de chaque client. Pour obtenir ces suggestions personnalisées, les analystes doivent se poser les bonnes questions en lien avec les besoins spécifiques du produit et formuler ces questions pour les aligner sur l’objectif. Ce système de recommandation amélioré peut non seulement accroître l’engagement des clients, mais également stimuler considérablement les ventes, car les clients découvrent des produits qu’ils aiment vraiment.

Prise de décision éthique avec l’IA

Les technologies de l’IA ont mis en avant une nouvelle facette de la prise de décision, à savoir l’attention particulière qui doit être portée aux implications en matière d’éthique. Examinons maintenant comment le questionnement éthique vous aide à résoudre les problématiques éthiques complexes qui surviennent souvent lors de l’utilisation de l’IA dans les processus de prise de décision.

Les techniques de questionnement éthique vous permettent d’explorer les aspects moraux des choix et des actions. Elles vous aident à examiner de manière approfondie les conséquences éthiques de diverses décisions et peuvent contribuer à garantir une prise de décision moralement responsable. En vous posant les bonnes questions éthiques, vous pouvez réduire les risques de dommages, préserver la confidentialité, et faire respecter les principes d’équité et de justice.

Imaginez qu’un hôpital introduit l’IA pour aider les médecins à diagnostiquer des problèmes de santé complexes, même ceux qui sont rarement observés. Cette IA est entraînée à partir d’une vaste collecte de données médicales, notamment des dossiers de patients, des imageries et des études cliniques. Les développeurs doivent prendre en compte les questions éthiques concernant les données que le système d’IA utilise pour s’entraîner, la manière dont celui-ci garantit des décisions justes et non biaisées, et la manière dont il respecte les normes et valeurs éthiques actuelles dans le secteur de la santé.

Dans notre exemple, l’hôpital souhaite que l’IA présente son raisonnement aux médecins afin qu’ils puissent comprendre les recommandations et leur faire confiance. Il a cependant conscience que même si l’IA est un outil utile qui facilite la prise de décision, elle ne remplace pas les connaissances et le jugement des professionnels de santé.

Dans un monde où la prise de décision est axée sur les données et où les systèmes d’IA ont le pouvoir d’influencer et d’automatiser les choix, le questionnement éthique devient une garantie contre les conséquences involontaires et les manquements à l’éthique. Il fournit une approche structurée et méthodique pour évaluer l’impact potentiel des décisions de l’IA sur les individus, la société et le monde.

Dans cette unité, vous avez découvert l’art de poser des questions pertinentes ainsi que l’importance des questions dans la prise de décision axée sur les données et l’utilisation éthique de l’IA. Dans l’unité suivante, vous découvrirez les cadres décisionnels, les stratégies axées sur les données et les modèles d’IA.