Les quatre catégories d'outils pour le travail de S&E
Chaque catégorie présente un profil de force différent pour les tâches de S&E. Comprendre où chaque outil s'intègre élimine 90 % de la confusion dans le choix des outils.
ChatGPT (OpenAI)
Idéal pour les tâches de rédaction structurée, le remplissage de modèles et le travail avec des données tabulaires via l'Analyse Avancée de Données. L'outil le plus familier pour la plupart des praticiens et souvent le meilleur point de départ. GPT-4o gère bien les documents longs, les tableaux et les flux de travail de rapports en plusieurs étapes. Le niveau gratuit est généreux pour la plupart des tâches de S&E. Faiblesse : uniquement dans le cloud, les données des bénéficiaires doivent donc être anonymisées avant utilisation.
Claude (Anthropic)
Idéal pour le raisonnement de longue haleine, l'analyse nuancée de documents complexes et tout ce qui nécessite une attention particulière au contexte. Claude traite des documents plus longs que la plupart des outils et produit un récit qui ressemble moins à de l'IA. Particulièrement efficace pour la rédaction de rapports de donateurs, l'analyse de politiques et la synthèse qualitative. Niveau gratuit disponible. Force : le suivi des instructions est plus précis sur les invites complexes. Même mise en garde concernant le cloud que ChatGPT.
Gemini (Google)
Idéal pour les équipes de S&E travaillant déjà dans Google Workspace. Gemini s'intègre à Google Docs, Sheets et Gmail, ce qui le rend pratique pour les équipes qui rédigent des rapports dans Docs et gèrent des données dans Sheets. Également utile lorsque vous avez besoin d'informations actuelles -- Gemini a un accès web par défaut. Pas clairement meilleur que ChatGPT ou Claude pour la plupart des tâches de S&E autonomes, mais l'intégration Workspace réduit considérablement les frictions.
Modèles locaux (Ollama, LM Studio)
Idéal pour toute tâche impliquant des données qui ne peuvent pas quitter votre réseau -- dossiers de santé, cas de protection, divulgations de VBG, informations personnelles identifiables (IPI) des bénéficiaires, ou données restreintes par la politique du donateur. Les modèles locaux (Llama, Qwen, Mistral et autres) fonctionnent sur votre propre matériel sans connexion cloud. La qualité des résultats s'est considérablement améliorée et est acceptable pour la plupart des tâches de rédaction et d'analyse de S&E. Nécessite un ordinateur portable ou une station de travail performante. Gratuit à utiliser une fois configuré.
Face-à-face : Scénarios réels de S&E
Trois scénarios où le choix de l'outil fait une différence significative. La colonne « mauvaise pratique » montre ce que les praticiens font réellement ; la colonne « bonne pratique » montre le meilleur choix.
Rédaction d'un rapport annuel de 20 pages
Vous utilisez un modèle local pour rédiger un examen annuel complexe du FCDO parce que vous voulez le garder privé. Le modèle gère les sections de base mais perd en cohérence sur l'ensemble du document. Vous passez la majeure partie du temps à corriger le raisonnement et la structure plutôt que le contenu.
Rédaction d'un rapport annuel de 20 pages
Le rapport annuel ne contient aucune IPI de bénéficiaire -- il utilise des résultats agrégés. Vous utilisez Claude avec la structure du modèle FCDO collée. Claude conserve le contexte complet du document et produit une première ébauche cohérente avec une voix uniforme. Vous anonymisez tous les noms avant de coller et excluez les détails opérationnels sensibles.
Codage de 80 transcriptions de groupes de discussion (FGD)
Vous collez chaque transcription dans ChatGPT une par une, en copiant-collant 80 fois sur trois heures. À la 30e transcription, vos invites ont dérivé et le codage devient incohérent. L'ensemble de données résultant n'a pas de piste d'audit claire.
Codage de 80 transcriptions de groupes de discussion (FGD)
Vous utilisez l'API ChatGPT ou l'API Claude avec un script de traitement par lots. Vous définissez votre livre de codes une fois dans l'invite système et envoyez les 80 transcriptions en succession automatisée. Codage cohérent sur toutes les transcriptions en moins de 20 minutes pour environ 2 $ de coûts d'API.
Nettoyage d'un ensemble de données avec des noms de bénéficiaires
Vous collez une feuille de calcul contenant les noms des bénéficiaires, les lieux et l'état de santé dans ChatGPT pour effectuer des vérifications de déduplication et de cohérence. Les données se trouvent maintenant sur les serveurs d'OpenAI, violant la politique de données de votre organisation et potentiellement les exigences de votre donateur.
Nettoyage d'un ensemble de données avec des noms de bénéficiaires
Vous installez Ollama sur votre ordinateur portable (gratuit, 15 minutes) et exécutez la même tâche localement. Alternativement, vous supprimez les noms et les identifiants avant d'utiliser ChatGPT, en ne conservant que les variables que vous devez réellement nettoyer. Dans tous les cas, les IPI ne quittent jamais votre appareil.
5 règles pour la sélection d'outils d'IA en S&E
Classifiez la sensibilité de vos données avant de choisir un outil
Demandez d'abord : ces données contiennent-elles des IPI de bénéficiaires, des divulgations sensibles ou quoi que ce soit de restreint par la politique du donateur ? Si oui : modèle local uniquement. Si non : tout outil cloud. Cette règle unique prévient la plupart des violations de conformité.
Utilisez Claude pour les documents longs, ChatGPT pour les modèles structurés
La fenêtre de contexte plus longue de Claude et son raisonnement plus solide le rendent meilleur pour les rapports d'évaluation complexes et la synthèse de documents. La force de ChatGPT dans la production structurée le rend meilleur pour remplir les tableaux d'indicateurs, les cadres logiques et les modèles de donateurs standardisés.
Utilisez l'API pour toute tâche que vous effectuerez plus de 10 fois
Si vous devez générer 50 définitions d'indicateurs, coder 100 transcriptions ou nettoyer 30 ensembles de données, une interface de chat prendra 10 fois plus de temps qu'un simple script API. La plupart des fournisseurs facturent moins de 1 $ pour 50 invites de longueur S&E.
Testez la même invite dans deux outils avant de vous engager
Passez 15 minutes à exécuter votre invite réelle dans ChatGPT et Claude. Comparez les résultats côte à côte. Le meilleur outil pour votre tâche spécifique n'est pas toujours prévisible et ce test ne coûte rien sur les niveaux gratuits.
Utilisez Gemini pour les tâches qui restent dans Google Workspace
Si les rapports de votre programme sont rédigés dans Google Docs et que votre outil de suivi est une feuille Google Sheet, Gemini réduit considérablement les frais de copier-coller. Pour les tâches autonomes en dehors de Google Workspace, l'avantage du choix de l'outil se réduit.
Invite d'évaluation de la sélection d'outils
Exécutez cette invite dans n'importe quel outil pour tester son adéquation à votre tâche spécifique de S&E. Comparez les résultats côte à côte entre deux ou trois outils avant de vous engager.
Invite d'évaluation d'outil d'IA
J'évalue des outils d'IA pour une tâche spécifique de S&E. Veuillez démontrer votre capacité en complétant la tâche ci-dessous.
Mon contexte :
- Secteur : [ex. : WASH / sécurité alimentaire / santé / éducation]
- Phase du programme : [ex. : examen à mi-parcours / rapport annuel / base de référence]
- Donateur : [ex. : USAID / FCDO / ONU / fondation privée]
- Données impliquées : [décrire : données de résultats anonymisées / indicateurs agrégés / pas de données de bénéficiaires]
La tâche :
[Collez ici votre tâche réelle de S&E -- ex. : « Rédigez le récit des résultats de l'Extrant 1 pour mon rapport trimestriel USAID. L'Extrant 1 couvre l'amélioration de l'accès à l'eau. Cible ce trimestre : 200 ménages. Réel : 187 ménages (94 %). Défi principal : pannes de pompe sur 2 sites. Rédigez 150 mots au format Preuve-Récit-Action. »]
Après avoir terminé la tâche, veuillez également :
1. Me dire quelles informations auraient amélioré votre résultat
2. Signaler toute hypothèse que vous avez faite
3. Noter tout ce que je devrais vérifier avant d'utiliser ceci dans une soumission réelle