Assistant IA

L'Assistant IA de POSAC intègre des modèles de langage (LLM) pour automatiser et enrichir certaines tâches analytiques — sans remplacer le jugement du chercheur.

Pour configurer votre modèle (local, labo, API cloud), consultez Connecter un LLM.

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Nommage automatique des classes

Après une Classification Hiérarchique Descendante (CHD), chaque classe est définie par ses formes lexicales caractéristiques. L'IA peut proposer un label court et pertinent pour chaque classe.

Comment ça marche

1. Lancez une CHD (onglet Analyser)
2. Dans les résultats CHD, cliquez sur "Nommer avec IA"
3. L'IA reçoit les formes caractéristiques de chaque classe et génère une proposition
4. Validez ou rejetez chaque proposition — vous restez maître des labels

Conseils

• Les labels IA sont des points de départ, pas des conclusions
• Comparez avec votre interprétation manuelle des formes caractéristiques
• Documentez les labels retenus et vos raisons dans le journal analytique

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Interprétation des résultats

L'IA peut générer une synthèse interprétative d'une analyse (CHD, AFC, spécificités) à partir des résultats numériques.

Elle décrit en langage naturel :

• Ce que révèle la structure thématique
• Les oppositions et proximités entre classes
• Les spécificités lexicales des groupes

⚠️ Ces interprétations sont des aides à la réflexion, pas des analyses définitives. Elles peuvent contenir des erreurs ou des généralisations.

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Suggestion de variables

L'IA peut analyser le contenu des documents et proposer des valeurs pour vos variables de contexte (catégorisation automatique).

Exemple : pour la variable "niveau_etudes", l'IA lit chaque document et propose "Supérieur", "Secondaire", etc., en fonction des indices textuels.

Flux de travail

1. Créez la variable dans l'onglet Variables
2. Utilisez la fonction "Suggérer avec IA"
3. Validez chaque suggestion ou corrigez manuellement
4. Les valeurs validées sont enregistrées dans le corpus

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Résumés automatiques

L'IA peut générer un résumé de chaque document ou d'un groupe de documents.

Ces résumés peuvent être :

• Par document : synthèse du contenu individuel
• Par groupe : synthèse thématique d'un sous-corpus (filtré par variable)

Usage recommandé

• Faciliter la lecture rapide de corpus volumineux
• Préparer des notes de terrain à partir d'entretiens
• Générer des points de discussion pour une équipe de recherche

Limites

Les résumés IA peuvent :

• Omettre des nuances importantes
• Déformer le propos original
• Introduire des biais liés au modèle

Relisez toujours les sources originales avant de citer ou d'interpréter.