Une perspective fondée sur des données probantes pour les études de marché
(Inspiré de Ray Poynter, Understanding Synthetic Data, 2025, et de recherches sectorielles connexes)
Les données synthétiques sont des données générées par des modèles computationnels afin de reproduire les tendances observées dans des données de recherche traditionnelles. En études de marché, elles sont généralement construites à partir d’importants volumes de données historiques de répondants, afin de reproduire des réponses plausibles dans des contextes précis.
D’ici 2025, la plupart des grandes organisations de recherche ont introduit des solutions augmentées par l’IA ou fondées sur des données synthétiques, en réponse à la demande d’insights plus rapides et plus évolutifs.¹
Dans l’ensemble du secteur, les données synthétiques sont présentées non pas comme un remplacement de la recherche primaire, mais comme un complément. Elles servent à accélérer la production d’insights lorsque les méthodes traditionnelles sont limitées par le temps, les coûts, l’accès ou la faisabilité.
Comme les consommateurs n’expriment pas toujours de manière fiable leurs besoins ou comportements futurs, les approches synthétiques combinent de nouvelles données humaines avec des modèles issus de comportements passés afin d’explorer rapidement différents scénarios. Ces approches nécessitent néanmoins une validation par rapport à la réalité.²
Forces des données synthétiques
Rapidité et efficacité des coûts
Les données synthétiques peuvent réduire considérablement les délais de recherche, permettant de générer des insights en quelques heures plutôt qu’en plusieurs semaines. Des exemples publics issus de grandes organisations suggèrent que le filtrage préliminaire de concepts peut être fortement accéléré lorsque la génération et les tests pilotés par l’IA sont utilisés conjointement. ¹ Cela rend les données synthétiques particulièrement utiles dans des contextes décisionnels rapides où la recherche traditionnelle est trop lente ou coûteuse.
Évolutivité et cohérence
Les systèmes synthétiques peuvent générer instantanément de grands volumes de réponses tout en maintenant des structures de questionnaire cohérentes entre les marchés, les périodes ou les scénarios. Cela favorise des comparaisons fiables et des modélisations sans la variabilité introduite par les conditions de terrain.
Accès aux publics difficiles à rejoindre
Les publics synthétiques permettent d’explorer des segments difficiles, coûteux ou peu pratiques à recruter à grande échelle, comme les cadres supérieurs, certains rôles B2B ou des populations à faible incidence. Dans ces cas, les données synthétiques sont particulièrement adaptées à l’exploration et au développement d’hypothèses, plutôt qu’à la validation finale.
Confidentialité et flexibilité éthique
Lorsqu’elles sont conçues de manière responsable, les données synthétiques peuvent préserver les tendances statistiques sans exposer d’informations personnelles identifiables. Cela peut ainsi réduire les risques liés à la confidentialité et faciliter la recherche dans des contextes réglementés ou sensibles.³
Exactitude directionnelle pour les questions structurées
Les recherches sectorielles indiquent que des données synthétiques bien calibrées peuvent approcher les résultats réels pour de nombreuses questions structurées, factuelles ou basées sur des comportements, notamment celles ancrées dans des comportements passés.³ Pour les décideurs, ce niveau d’exactitude directionnelle peut suffire lors des phases exploratoires, à condition que les résultats soient validés par des données humaines lorsque les décisions comportent un risque plus élevé.
Faiblesses et risques
Profondeur émotionnelle et empathie réduites
Les recherches indiquent que les répondants synthétiques capturent souvent les thèmes centraux avec précision, mais produisent moins de nuances émotionnelles, d’empathie et de richesse narrative que des répondants humains. Cela limite leur utilité pour comprendre les moteurs émotionnels, les expériences vécues et les comportements irrationnels des consommateurs, qui sont souvent essentiels à la prise de décision.
Biais vers des réponses centrales ou rationnelles
Les données synthétiques tendent à refléter des tendances moyennes ou dominantes, les réponses extrêmes, polarisées ou fortement émotionnelles étant sous-représentées.
Dépendance à la qualité des données d’entrée
Les résultats synthétiques dépendent fortement de la qualité, de l’actualité et de la diversité des données utilisées pour entraîner les modèles. Des données sources obsolètes ou biaisées produiront des résultats tout aussi imparfaits. Générer de manière répétée des données synthétiques à partir d’entrées synthétiques peut également entraîner une dérive, où les résultats s’éloignent progressivement des comportements réels.
Limites statistiques et de validation
Les données synthétiques présentent des limites statistiques et de validation puisqu’elles ne reposent pas sur un échantillonnage probabiliste. Les tests de significativité traditionnels, les marges d’erreur et les intervalles de confiance ne sont donc pas directement applicables. D’autres approches de validation sont nécessaires pour évaluer la fiabilité et l’adéquation à l’usage prévu. Un étalonnage continu par rapport à des données humaines est essentiel pour éviter une confiance excessive et empêcher que les résultats soient interprétés comme plus précis ou prédictifs qu’ils ne le sont réellement.
Meilleurs cas d’utilisation
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- Renforcer de petits échantillons ou des échantillons incomplets : compléter les études lorsqu’il existe des lacunes démographiques ou comportementales et que les tailles d’échantillon sont limitées.
- Dépistage préliminaire de concepts et de produits : identifier rapidement les idées prometteuses avant d’investir dans une recherche terrain à grande échelle.
- Développement de personas et jumeaux numériques : tester des hypothèses et explorer les comportements de segments dans un environnement contrôlé et à faible coût.
- Recherche exploratoire auprès de audiences difficiles à rejoindre : générer des insights directionnels lorsque le recrutement direct est impraticable ou excessivement coûteux.
- Modélisation de scénarios et analyses « et si » : explorer rapidement des hypothèses alternatives, des conditions de marché ou des options stratégiques.
Pourquoi travailler avec Léger
Chez Léger, notre plus grand avantage réside dans notre panel propriétaire, notre expertise, et la qualité élevée de nos données, issues d’un panel actif en continu. Cette base humaine est le fondement sur lequel les systèmes synthétiques reposent ultimement.
En combinant des données réelles de répondants avec une augmentation synthétique, nous pouvons offrir à nos clients des insights :
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- Plus précis (ancrés dans des données réelles de répondants)
- Plus actuels (modèles actualisés en continu)
- Plus applicables (intégrant à la fois des schémas rationnels et un contexte émotionnel)
Les données synthétiques ne remplaceront pas la recherche traditionnelle. Elles l’amplifieront.
Avec la profondeur de notre panel et notre expertise méthodologique, Léger est idéalement positionnée pour mener cette transformation en intelligence artificielle, en offrant l’intelligence hybride la plus fiable du marché. Découvrez notre plus récente initiative en IA avec Smart Persona, une solution qui permet des conversations en temps réel avec des personas synthétiques personnalisés.
Références
¹ ESOMAR, GreenBook, and public announcements from major research organizations (2023–2025), including Ipsos, Kantar, Toluna, and Fairgen, documenting the introduction of AI-augmented and synthetic-data-based research solutions.
² Kahneman, Daniel. Thinking, Fast and Slow. New York: Farrar, Straus and Giroux, 2011.
Supported by extensive behavioral science and market research literature on the limits of stated preferences.
³ Poynter, Ray. Understanding Synthetic Data. 2025.
Supplemented by methodological discussions and case presentations at IIEX, TMRE, and ESOMAR conferences.
