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 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, ses sous-traitants, ses TOM et son AIPD. 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 ?

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 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 ainsi que la validation appliquée de Minds.

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 ; 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. 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, au recherche Minds, au comparatif libre-service vs géré et au hub comparatif des répondants synthétiques.