Où l’IA trouve sa place dans le cycle du S&E

L’adéquation dépend de l’étape. Une personne reste responsable de chaque décision.

IA intégrée ou ajoutée en surface

L’IA intégrée à la collecte ou à l’analyse peut transformer le travail. Un résumé IA ajouté à la fin d’un processus inchangé apporte beaucoup moins.

De l’assistance à l’automatisation

L’IA peut proposer, effectuer une première passe revue intégralement, ou travailler à grande échelle avec contrôles ciblés. Le niveau de contrôle dépend des risques; aucune décision de S&E ne doit être prise sans intervention humaine.

Conception Moyenne à élevée

Théorie du changement, indicateurs, questions évaluatives et outils

Ce que l’IA fait bien: Proposer des éléments et des variantes; repérer les lacunes dans un cadre fourni.

Responsabilité humaine: Vérifier le contexte, les sensibilités politiques et la solidité de la théorie.

Collecte de données Faible à moyenne

Terrain, outils et consentement

Ce que l’IA fait bien: Traduire, transcrire et mettre en forme les outils.

Responsabilité humaine: Garantir le consentement, la qualité de l’échantillonnage et l’éthique du terrain. L’IA ne décide pas.

Nettoyage des données Élevée

Nettoyage et harmonisation

Ce que l’IA fait bien: Dédupliquer, classer, apparier et normaliser les données incohérentes.

Responsabilité humaine: Valider chaque transformation avant de lui faire confiance; les erreurs peuvent se propager sans bruit.

Analyse quantitative Moyenne

Tendances, résumés et code d’analyse

Ce que l’IA fait bien: Repérer des tendances, résumer les données et ébaucher du code.

Responsabilité humaine: Conserver le jugement sur la causalité et l’interprétation de la signification.

Codage qualitatif Élevée, avec contrôle humain

Analyse thématique et réponses ouvertes

Ce que l’IA fait bien: Coder les réponses selon un codebook et proposer des thèmes.

Responsabilité humaine: Vérifier la validité du codebook et la fiabilité entre codeurs.

Synthèse des preuves Élevée

Revue de littérature et extraction dans les rapports

Ce que l’IA fait bien: Explorer de nombreux rapports et signaler les passages pertinents.

Responsabilité humaine: Tenir compte du biais en faveur des documents écrits en anglais et des preuves absentes.

Aucun guide pratique pour le moment.

Rapports Élevée

Rédaction, lacunes et visualisation

Ce que l’IA fait bien: Rédiger à partir de preuves structurées, repérer les lacunes et produire des visualisations initiales.

Responsabilité humaine: Garder la responsabilité des recommandations, du cadrage, des citations et de la transparence.

Apprentissage Moyenne

Gestion adaptative

Ce que l’IA fait bien: Faire remonter des informations plus rapidement que les rapports périodiques.

Responsabilité humaine: Transformer les constats en réflexion et en décisions; un tableau de bord plus rapide ne suffit pas.

Aucun guide pratique pour le moment.

Au-delà du S&E : l’IA dans le programme

Les usages en contact direct avec les personnes demandent davantage de prudence.

Services et outils destinés aux bénéficiaires

Chatbots, triage et traduction sur le terrain

Adéquation de l’IA: À utiliser avec prudence

Ce que l’IA fait bien: Traduire, rédiger des supports et aider à orienter les demandes sous supervision humaine.

Responsabilité humaine: Toute réponse, décision d’admissibilité ou interaction avec une personne vulnérable exige consentement, protection des données et recours humain.

Analyse opérationnelle et rapports internes

Données opérationnelles et mises à jour internes

Adéquation de l’IA: Moyenne

Ce que l’IA fait bien: Résumer les données, rédiger des mises à jour et signaler les anomalies.

Responsabilité humaine: Vérifier les erreurs silencieuses et maintenir une personne entre la sortie et la décision.

Guides et playbooks pour votre travail

Choisissez un guide pratique ou un playbook en plusieurs étapes.

Comment nettoyer des données S&E désordonnées avec l'IA

Transformez 15 heures de nettoyage manuel en 2 grâce à un flux de travail en 4 étapes qui combine des outils gratuits et la validation par l'IA pour détecter les erreurs que la révision humaine manque.

Guide

Comment construire de meilleurs questionnaires avec l'IA

La plupart des outils d'IA pour les enquêtes se limitent à la génération de questions. Ce guide couvre le cycle de vie complet : choisir les types de questions, détecter les biais, ajouter la logique de saut et réaliser un pilote avant le déploiement.

Guide

Comment rédiger des rapports d'évaluation avec l'IA

Ne fixez plus une page blanche. Un flux de travail en 4 phases transforme votre analyse complétée en un récit d'évaluation prêt pour les bailleurs de fonds en quelques heures, pas en quelques jours.

Guide

Comment coder des données d'entretien qualitatives avec ChatGPT

Transformez 30 pages de transcriptions d'entretiens d'évaluation en thèmes validés en 2 heures au lieu de 3 semaines. Un processus en 4 étapes qui associe la reconnaissance de motifs de l'IA au jugement analytique humain qui rend les résultats défendables.

Guide

Comment construire une Théorie du Changement avec l'IA

Arrêtez de dessiner des boîtes et des flèches que personne ne croit. Un flux de travail en 4 étapes qui utilise l'IA pour révéler les hypothèses cachées, mettre à l'épreuve la logique causale et produire une ToC à laquelle vos bailleurs de fonds font confiance.

Guide

Comment assurer la qualité du travail de S&E assisté par l'IA

L'IA produit des réponses erronées qui semblent fiables. Sans une pile de validation, vous les publiez. Ce cadre à 6 couches donne à votre équipe de S&E la discipline nécessaire pour détecter les erreurs avant qu'elles n'atteignent les bailleurs de fonds, les conseils d'administration ou les communautés.

Guide

Élaborer un plan d'évaluation avec l'IA

Un flux de travail en 5 étapes qui produit un plan d'évaluation prêt pour les bailleurs de fonds. Exécutez toutes les invites dans une seule conversation avec l'IA. Prend 30 à 45 minutes.

Playbook

Coder des données qualitatives avec l'IA

Un flux de travail en 5 étapes qui transforme les transcriptions brutes d'entretiens ou de groupes de discussion en un ensemble de données codées avec analyse thématique. Exécutez toutes les invites dans une seule conversation IA.

Playbook

Construire une Théorie du Changement avec l'IA

Un flux de travail en 5 étapes qui produit une Théorie du Changement complète avec des chaînes de causalité, des hypothèses, des risques et un cadre d'indicateurs. Exécutez toutes les invites dans une seule conversation IA.

Playbook