Méthodologie de recherche sur panel synthétique
Cette page explique comment Pollitics doit être compris méthodologiquement : un système de construction de représentations d'audience synthétiques cohérentes, d'exploration des réactions via simulation pilotée par LLM, et de lecture des résultats comme une preuve exploratoire structurée.
Des populations synthétiques, pas des copies de données personnelles
L'objectif est de générer des profils synthétiques statistiquement cohérents à partir de structures agrégées, pas de recréer des personnes réelles. Cette distinction compte pour la confidentialité, l'interprétation et le positionnement scientifique.
Du calibrage des profils à la simulation des réactions
Une fois les profils synthétiques définis, Pollitics utilise des scénarios et des interactions pilotées par modèles de langage pour faire émerger arguments, hésitations, incompréhensions et motifs de réaction. La valeur est dans la lecture comparative et l'itération, pas dans l'idée qu'une réponse simulée équivaut à un fait humain observé.
Là où se situent les limites
Les sorties d'un panel synthétique restent des sorties modélisées. Elles doivent être lues avec jugement métier, contexte de catégorie et, lorsque l'enjeu est élevé, complétées par des études humaines ou d'autres formes de preuve.
Références scientifiques
Présente une approche par programmation par contraintes pour générer des populations synthétiques exactes à partir de statistiques agrégées, directement utile pour des panels synthétiques cohérents et respectueux de la confidentialité.
LLMs, Virtual Users, and BiasTraite des utilisateurs virtuels, de la prédiction d'enquêtes et des biais, ce qui est directement pertinent pour cadrer ce que des répondants simulés peuvent ou non permettre d'affirmer.
FAQ
Les répondants synthétiques sont-ils des personnes réelles ?
Non. Ce sont des profils simulés conçus pour refléter des structures agrégées et des comportements plausibles, pas des individus réels.
Quel est le bon usage des résultats Pollitics ?
Les utiliser pour comparer des options, faire remonter des objections, affiner un cadrage et accélérer des décisions amont. Pas pour les présenter comme des substituts directs à toute mesure humaine.
Pourquoi expliciter autant les limites ?
Parce que la clarté méthodologique améliore la confiance, réduit la surpromesse et aide les moteurs comme les LLMs à récupérer une description plus juste du produit.