---
title: "Checklist achats pour la recherche synthétique"
description: "Une checklist prête à l'emploi pour les acheteurs couvrant la sécurité, la confidentialité, les droits sur les données, les sous-traitants ultérieurs, les modèles, la validation, l'auditabilité, le déploiement, les tarifs et les contrats de recherche synthétique."
canonical_url: "https://getminds.ai/guide/fr/synthetic-research-procurement-checklist"
last_updated: "2026-08-26T19:32:43.820Z"
---

# Checklist achats pour la recherche synthétique

L'évaluation achats en recherche synthétique combine la due diligence SaaS classique avec une question plus exigeante : quelles preuves justifient de prendre des décisions sur la base d'une réponse simulée ? Cette checklist regroupe la sécurité, les droits sur les données, la validité scientifique et les conditions commerciales dans une seule grille d'évaluation, sans les amalgamer.

Envoyez la même demande à tous les fournisseurs présélectionnés. Indiquez « public », « fourni sous NDA », « contractuel », « roadmap » ou « non disponible publiquement » pour chaque élément. Une assurance verbale n'équivaut ni à une fonctionnalité produit ni à un engagement signé.

## 1. Définir le déploiement

- Nommez les utilisateurs, les équipes, les pays et les décisions visées.
- Listez les fichiers clients, les données de répondants, les données personnelles, les plans confidentiels et les sources publiques susceptibles d'entrer dans le système.
- Séparez l'usage en libre-service des travaux d'échantillonnage géré, d'intégration, de calibration ou de validation.
- Identifiez les sujets à haut risque nécessitant une revue juridique, éthique, experte ou humaine en direct.
- Enregistrez les forfaits requis, les sièges, les volumes d'utilisation, le support et la date de lancement.

## 2. Sources de données et droits

- Quelles interviews humaines, données de panels, données comportementales, transactions, localisations, recherches, médias, études clients et sources publiques constituent l'audience ?
- Chaque source est-elle collectée, sous licence, fournie par le client, publique ou inférée ?
- Quels consentements et droits d'entraînement de modèles s'appliquent aux contenus des participants ?
- Les personnes peuvent-elles révoquer ou supprimer les données soumises et les artefacts dérivés ?
- Quelles catégories de sources couvrent précisément le marché, la langue et la population cibles ?
- Les distributions observées, les quotas cibles et les hypothèses sont-ils identifiés séparément ?

Utilisez la [comparaison des sources de données d'audiences synthétiques](/comparison/synthetic-audience-data-sources-compared) pour structurer cette partie de l'évaluation.

## 3. Utilisation des données clients et entraînement des modèles

- Le fournisseur entraîne-t-il ses propres modèles sur les contenus clients ?
- Les fournisseurs de modèles tiers s'entraînent-ils sur les prompts, fichiers, réponses ou feedbacks ?
- Quel est le paramétrage par défaut, et qu'est-ce qui nécessite un opt-in explicite ?
- Quels paramètres de rétention et d'absence de rétention des données (zero-data retention) s'appliquent selon le fournisseur ?
- Les embeddings, logs, caches et jeux de données d'évaluation sont-ils couverts par la même politique ?
- Le contenu client peut-il servir à améliorer une population générale ou le modèle d'un autre client ?

Exigez l'acteur, la finalité, la catégorie de données, la base légale et l'état de l'opt-in. La mention « aucun entraînement » sans ces précisions reste incomplète.

## 4. Confidentialité, sécurité et sous-traitants ultérieurs

Collectez et examinez :

- le DPA ;
- la liste des sous-traitants ultérieurs avec finalité et région ;
- les mesures techniques et organisationnelles ;
- la politique de confidentialité ;
- l'AIPD (DPIA) ou l'analyse des risques le cas échéant ;
- les garanties de transfert ;
- les conditions de réponse aux incidents et de notification de violation ;
- le calendrier de rétention, de sauvegarde et de suppression ;
- les preuves d'audit ou de conformité.

Minds publie son [DPA](/legal/dataprivacy), ses [sous-traitants](/legal/subprocessors), ses [TOM](/legal/tom) et son [AIPD](/legal/dsfa). Comparez les documents applicables, pas le nombre de badges.

## 5. Contrôles d'identité, de cloisonnement et d'accès

- Comment les environnements (tenants) et les objets d'étude appartenant aux clients sont-ils isolés ?
- Quels rôles peuvent créer, modifier, partager, exporter, supprimer et gérer les accès ?
- Le SSO est-il disponible par défaut, en option payante, sur mesure ou indisponible ?
- Comment les identifiants API et MCP sont-ils créés, restreints, renouvelés et révoqués ?
- Les liens de partage publics font-ils l'objet d'un contrôle d'accès et d'une traçabilité ?
- Les anciens collaborateurs et partenaires externes peuvent-ils être révoqués rapidement ?
- Quelles actions nécessitent une confirmation explicite ou des autorisations élevées ?

Testez le forfait et le flux de travail exacts. N'acceptez pas une promesse de roadmap enterprise comme un contrôle de sécurité opérationnel.

## 6. Fournisseurs de modèles et modifications substantielles

- Quels modèles et fournisseurs traitent chaque flux aujourd'hui ?
- Un client peut-il restreindre les fournisseurs, les régions, l'accès au web en direct ou les sources externes ?
- Qu'est-ce qui change lors de la mise à niveau du modèle par défaut ?
- Quelles évolutions de modèle déclenchent des tests de régression ou de benchmark ?
- Comment les modifications de sous-traitants et de flux de données sont-elles notifiées ?
- Les résultats peuvent-ils être rattachés aux versions exactes du modèle, du prompt, de la population et du calculateur utilisés ?

Consultez la [politique de Minds sur l'évolution des modèles et la traçabilité de validation](/research/model-change-validation-provenance) et demandez un niveau d'engagement équivalent à chaque fournisseur.

## 7. Méthode de recherche et preuves

- Le besoin porte-t-il sur de l'exploration qualitative, du questionnaire, de la comparaison de segments, du MaxDiff, du conjoint, du pricing, de la priorisation de fonctionnalités ou de la simulation de réseau ?
- La méthode repose-t-elle sur un pipeline produit versionné ou sur une analyse délivrée en prestation de service ?
- L'acheteur peut-il inspecter les réponses individuelles, les transcriptions, le contexte des sources et les artefacts de calcul ?
- Quels estimateurs, diagnostics et règles d'échec s'appliquent ?
- Les mécanismes de secours (fallbacks) sont-ils visibles et correctement signalés ?
- Les données brutes permettent-elles de reproduire la synthèse ou le score ?

Le [catalogue des pipelines de méthodes de recherche](/research/research-method-pipeline-catalog) de Minds détaille les méthodes et étapes opérationnalisées.

## 8. Validation et précision

- Quels population, tâche, référence, métrique et version du système ont produit chaque résultat mis en avant ?
- Le résultat de référence a-t-il été tenu à l'écart de l'environnement d'exécution (held-out) ?
- Les résultats au niveau des items, des sous-groupes et des cas d'échec sont-ils consultables ?
- La preuve provient-elle du fournisseur, d'un retour client, d'une revue partenaire ou d'une réplication indépendante ?
- Le niveau de confiance permet-il d'anticiper l'erreur observée sur des tâches non vues ?
- Quelle validation humaine ou comportementale en direct est requise avant la prise de décision ?

Ne comparez pas des pourcentages fournisseurs incompatibles entre eux. Utilisez la [comparaison de validation et de précision des audiences synthétiques](/comparison/synthetic-audience-validation-and-accuracy) ainsi que la [validation appliquée de Minds](/research/synthetic-gen-z-food-survey-validation-2026).

## 9. Exports, audit et test de suppression

- Exportez un exemple complet avant la signature.
- Vérifiez que l'export contient l'ensemble des preuves requises pour l'audit et la réversibilité.
- Contrôlez les formats, les mentions de sources, les réserves méthodologiques et les champs de version.
- Supprimez une audience ou une étude de test et documentez le comportement en production, sur les sauvegardes, dans les logs et chez les fournisseurs de modèles.
- Confirmez les délais d'export et de suppression définitive à la fin du contrat.
- Enregistrez qui a l'autorité pour autoriser une suppression ou une restauration.

## 10. Fiabilité et support

- Collectez le SLA applicable et l'historique de statut.
- Vérifiez les définitions de disponibilité, les exclusions, les priorités de réponse, les objectifs de reprise et les pénalités applicables.
- Demandez ce qu'il advient d'une étude en cours lors d'une panne de modèle, de file d'attente ou de fournisseur tiers.
- Distinguez le support logiciel des prestations d'études, de calibration et d'analyse.
- Notez les heures incluses, les objectifs de temps de réponse et les contacts d'escalade.

Minds publie son [SLA](/legal/sla) ; le contrat spécifique au client en régit l'application exacte.

## 11. Tarification et services

- Séparez le coût de la plateforme, l'usage, les sièges, les données, l'implémentation, les heures d'analystes, la validation, les intégrations et le support.
- Comparez le coût d'une étude de routine et celui d'une étude à fort enjeu stratégique.
- Relevez les dépassements, les coûts d'actualisation, les limites d'export/API et les conditions de résiliation.
- Marquez les tarifs concurrents non publiés comme non disponibles publiquement plutôt que de faire des estimations.
- Confirmez quelles fonctionnalités futures ou expérimentales sont exclues du périmètre contractuel signé.

Minds publie une [grille tarifaire de référence](/pricing). Les services sur mesure et les fonctionnalités enterprise restent régis par le bon de commande ou un cahier des charges distinct.

## 12. Fiche de validation finale

Le dossier final doit formaliser :

- les cas d'usage approuvés et les utilisations interdites ;
- le forfait et la configuration technique ;
- les catégories de données et les régions d'hébergement ;
- les documents contractuels et juridiques applicables ;
- les exigences méthodologiques et de preuves scientifiques ;
- les obligations de notification et d'évolution des modèles ;
- la validation humaine requise ;
- les référents sécurité, juridique, recherche et métier ;
- la date de renouvellement et de réévaluation.

Associez cette checklist au [comparatif sécurité et achats](/comparison/synthetic-research-security-and-procurement), au [centre de preuves de recherche](/research/synthetic-research-evidence-center), au [comparatif libre-service vs géré](/comparison/self-serve-vs-managed-synthetic-research) et au [hub comparatif des répondants synthétiques](/blog/synthetic-respondents-comparison-hub).