Faire une étude de marché avec ChatGPT et l’IA

Pour réaliser une étude de marché avec ChatGPT et l’IA, utilise l’assistant pour structurer tes questions, organiser des sources et préparer des hypothèses. Vérifie ensuite les données dans leurs sources primaires, rencontre ton public et distingue les faits observés des suppositions. Une réponse générée ne remplace ni une enquête ni une preuve de demande.

Par la rédaction Unexia Lab

La méthode ci-dessous s’adresse aux professionnels qui explorent un marché avant de décider. Elle complète le guide complet de l’IA marketing, consacré à l’intégration de l’IA dans une stratégie plus large.

Définir la décision avant de lancer l’étude

Une étude de marché sert à éclairer une décision précise : choisir un segment à explorer, déterminer les questions d’un entretien ou comparer des offres concurrentes. « Étudier le marché » est trop vague si personne ne sait ce qui changera à la fin. Écris la décision, le périmètre géographique, le public, la période et les hypothèses à vérifier.

Classe ensuite les questions en trois catégories : faits à documenter, comportements à observer et choix internes à arbitrer. Par exemple, le nombre d’organisations dans une zone relève d’une source statistique ; la manière dont un client choisit une solution exige souvent des échanges ou des observations ; le budget que tu peux engager relève de ton organisation.

Construire un registre de sources

Privilégie les données publiques pertinentes, les documents officiels des acteurs et les études dont la méthode est accessible. La page Statistiques de l’Insee, consultée le 14 novembre 2026, permet de rechercher des données publiques françaises. Avant de reprendre un chiffre, ouvre la publication d’origine et vérifie le champ, l’année, l’unité, la zone et les limites de l’enquête.

Pour les concurrents, commence par leurs pages officielles et conserve la date de consultation. Une offre affichée aujourd’hui peut changer. Si un prix ou une fonctionnalité n’est pas clairement indiqué, note « non confirmé » plutôt que de demander au modèle de le compléter. Un article secondaire peut signaler une piste, mais le fait doit être rapproché de sa source.

Une fiche de source simple

Pour chaque document, note le titre, l’auteur ou l’organisme, l’URL, la date de publication, la date de consultation, le périmètre et les passages utiles. Ajoute une colonne « question à laquelle cette source répond ». Cette discipline évite d’utiliser un chiffre national pour décrire un quartier ou une enquête ancienne pour affirmer une tendance actuelle.

Si une information essentielle est inaccessible, indique-le dans la synthèse. Ne transforme pas un manque de preuve en preuve de l’absence d’un marché. Programme plutôt une recherche complémentaire ou une question à poser sur le terrain.

Trois prompts pour organiser le travail

1. Transformer une idée en questions de recherche

Prompt copiable : « Je prépare une étude fictive pour [offre] auprès de [public], dans [zone]. Aide-moi à formuler dix questions de recherche, réparties entre besoins, alternatives existantes et conditions d’achat. Ne donne aucun chiffre. Sépare les faits à rechercher des hypothèses à tester et indique une méthode de vérification pour chaque question. Format : tableau question, hypothèse, méthode, limite. »

Adapte les variables entre crochets. Relis la liste : une question doit pouvoir conduire à une donnée ou à une observation, et non supposer que les personnes ont déjà le problème que tu imagines. L’assistant propose une structure ; tu choisis les priorités et les moyens de collecte.

2. Préparer une grille de comparaison

« À partir des informations vérifiées ci-dessous, propose une grille pour comparer [catégorie d’offres] selon public, problème traité, modalités et informations publiques disponibles. Utilise “non documenté” lorsque le brief ne contient pas la réponse. N’invente ni prix ni fonctionnalité. Ajoute une colonne source et date. »

Applique les mêmes critères à tous les acteurs et ouvre les sources. Une fiche incomplète ne signifie pas qu’un concurrent ne propose pas une fonction : elle signifie que tu n’as pas encore trouvé l’information. Note les différences de périmètre entre les offres au lieu de les effacer dans un score unique.

3. Trier les résultats sans inventer de conclusions

« Voici des notes de recherche fictives et leurs sources. Classe-les par question, distingue observations et hypothèses, puis liste les contradictions et les informations manquantes. Ne déduis pas une taille de marché ni une intention d’achat. Format : constat, source, limite, prochaine vérification. »

Contrôle chaque ligne en revenant aux notes et aux documents. Si le modèle fusionne deux constats ou attribue une causalité non démontrée, corrige-le. Un résumé bien présenté reste une proposition de travail.

Compléter la recherche documentaire par le terrain

Les données publiques donnent du contexte, mais elles ne révèlent pas nécessairement pourquoi une personne choisit une solution. Prépare des entretiens ouverts : demande comment le besoin apparaît, quelles alternatives sont déjà utilisées et comment la décision est prise. Évite « achèterais-tu mon produit ? » en introduction : la réponse peut être polie sans correspondre à un comportement réel.

Un assistant peut proposer une trame de questions et repérer des formulations orientées. C’est à toi de recruter les participants selon une méthode adaptée, de conduire les échanges et de documenter les limites de l’échantillon. Ne généralise pas quelques entretiens à toute une population et ne présente pas une intention déclarée comme une vente.

Protéger les informations collectées

Avant d’enregistrer ou de transmettre des notes contenant des données personnelles, vérifie la finalité, l’information des personnes, les accès et les règles de conservation. La CNIL fournit des repères pour l’usage de l’IA générative en entreprise. Pour tester un prompt, utilise des notes fictives ; ne colle pas automatiquement des entretiens identifiants dans un service non autorisé.

Exemple illustratif : explorer une offre de formation

Imaginons une équipe fictive qui envisage une formation courte pour de petites entreprises. Sa question n’est pas « combien vaut le marché ? » mais « quels problèmes les responsables souhaitent-ils résoudre et quelles alternatives utilisent-ils déjà ? ». Elle définit une zone et un public, puis dresse une liste de sources publiques à consulter.

L’équipe demande à l’IA de préparer une grille d’entretien. Elle retire une question qui suppose que toutes les entreprises manquent de compétences. Elle vérifie ensuite les offres concurrentes sur leurs pages officielles et consigne ce qui n’est pas indiqué. Après quelques entretiens exploratoires, elle classe les besoins exprimés sans affirmer qu’ils représentent l’ensemble du marché.

Le résultat est une liste d’hypothèses à approfondir, avec des sources et des limites. Cet exemple est fictif ; aucun test, volume de marché ou résultat commercial n’est revendiqué.

Passer de la synthèse à une décision

Présente séparément les faits sourcés, les observations terrain et les hypothèses. Pour chaque élément important, précise ce qu’il permet — et ne permet pas — de conclure. Termine par des options : poursuivre une recherche, tester une proposition auprès d’un public ou abandonner une hypothèse insuffisamment étayée.

Évite de demander un chiffre unique de taille de marché si tu ne disposes pas de données adaptées. Si tu construis une estimation, documente les sources, les calculs et les hypothèses, puis teste leur sensibilité. Une précision décimale ne compense pas une entrée incertaine.

Les erreurs fréquentes à éviter

Accepter une source que l’on n’a pas ouverte

Une URL, un titre ou une citation fournis par un modèle peuvent être inexacts. Ouvre le document et vérifie que le passage soutient réellement l’affirmation. Si tu n’y accèdes pas, traite la référence comme non vérifiée.

Confondre corrélation et cause

Deux évolutions observées au même moment ne démontrent pas que l’une provoque l’autre. Formule une hypothèse et indique quelles données ou observations permettraient de la tester.

Oublier le coût de vérification

L’IA peut accélérer la mise en forme, mais le temps consacré à vérifier les données et les conditions d’accès fait partie du projet. Compare le processus complet à une méthode sans assistant et conserve les corrections utiles pour améliorer ton prochain brief.

Checklist avant de partager l’étude

• La décision et le périmètre sont écrits.
• Chaque fait important possède une source et une date.
• Les hypothèses sont séparées des observations.
• Les comparaisons utilisent des critères cohérents.
• Les données personnelles ont un cadre de traitement adapté.
• Les limites et prochaines vérifications sont visibles.

Questions fréquentes

ChatGPT peut-il calculer seul la taille d’un marché ?

Il peut aider à organiser un calcul, mais les données d’entrée, leur périmètre et les hypothèses doivent être vérifiés. Sans sources adaptées, le résultat ne doit pas être présenté comme une mesure fiable.

Faut-il rencontrer des clients potentiels ?

La recherche documentaire ne répond pas à toutes les questions de comportement. Des entretiens ou observations adaptés peuvent compléter l’étude, avec une méthode et des limites clairement indiquées.

Comment comparer les concurrents ?

Définis des critères communs, vérifie les informations sur les sources officielles et date les consultations. Note les informations non disponibles au lieu de les inventer.

Conclusion

ChatGPT aide à cadrer et organiser une étude de marché lorsque ses sorties restent vérifiables. Pars d’une décision, conserve la provenance des faits et teste les hypothèses sur le terrain. Pour approfondir ces usages, découvre la formation IA Marketing & Communication d’Unexia.