--- title: "Comment Minds construit des panels de recherche synthetiques" description: "Minds construit des panels de recherche synthetiques a partir de contexte interne, de donnees externes validees et de donnees de partenaires d'etudes de marche, puis compare les resultats a de vraies enquetes." canonical_url: "https://getminds.ai/research/fr/methodology" last_updated: "2026-08-13T13:04:06.341Z" --- # Comment Minds construit des panels de recherche synthetiques Minds est une plateforme de recherche de marche synthetique pour tester concepts, messages, positionnement, prix et reactions d'audience avant de lancer une etude terrain complete. Le produit vient de travaux de recherche lies a HFBK Hamburg et a des contextes de recherche du MIT, puis a ete transforme en plateforme commerciale pour chercheurs, agences, equipes produit et go-to-market. Ce contexte de recherche informe la methode, mais ne constitue pas une certification ou une recommandation externe de ces institutions. ## La methode en bref Minds suit trois etapes visibles : 1. Definir un groupe de recherche a partir d'elements probants. 2. Construire des Minds individuels avec de nombreuses bases de connaissances delimitees. 3. Comparer les sorties synthetiques a de vrais resultats d'enquete lorsque des donnees de reference existent. Le but n'est pas d'inventer un client moyen. Le but est de creer une simulation utile pour la recherche d'un segment d'audience defini. ## 1. La creation de groupe commence par des preuves Minds ne part pas d'un prompt generique du type "agis comme un client". Chaque groupe est construit autour d'une audience, d'un cas d'usage et d'un contexte de decision. Les groupes peuvent etre fondes sur trois types de sources : - **Donnees internes :** contexte first-party approuve, comme notes clients, recherches passees, segments CRM, themes d'entretiens, signaux support, usages, connaissance de marque ou documentation produit. - **Donnees externes validees :** contexte public, sous licence ou autrement valide, comme rapports de categorie, avis, signaux de recherche, donnees demographiques, donnees sectorielles et vocabulaire de categorie. - **Donnees de partenaires d'etudes :** inputs structures issus de partenaires, panels, segmentations, enquetes ou taxonomies de recherche lorsque le client dispose des droits d'utilisation. ## 2. Chaque Mind utilise de nombreuses petites bases de connaissances Les Minds ne sont pas des fiches persona statiques. Chaque Mind individuel est assemble a partir de milliers de petites bases de connaissances delimitees : contexte, contraintes, besoins, vocabulaire, preferences, objections, contexte d'achat, familiarite categorie et criteres de decision. Ces bases sont selectionnees et ponderees selon la question de recherche. Une etude prix, un test de concept et une etude de positionnement peuvent partager le meme libelle d'audience tout en exigeant des contextes differents. ## 3. La recherche prend la forme d'entretiens, d'enquetes et de discussions de groupe Les equipes utilisent Minds pour les tests de concepts, le message testing, la recherche de positionnement, les reactions au pricing, les AI focus groups, l'exploration de segments et la preparation qualitative avant terrain humain. Un Mind peut repondre seul, participer a un panel, comparer sa perspective avec d'autres Minds ou repondre a des relances de moderation. Le systeme vise a faire apparaitre accord, desaccord, incertitude et objections. Pour la base academique, voir notre guide du [silicon sampling](/blog/silicon-sampling). Pour le workflow commercial plus large, voir le guide de la [recherche synthetique](/blog/synthetic-research). ## La precision est benchmarkee, pas supposee La recherche synthetique doit etre evaluee par rapport a de vraies recherches. Dans des cas benchmarkes, Minds a montre 80-100% d'accord directionnel avec de vrais resultats d'enquete. "Accord directionnel" signifie que le panel synthetique identifie le meme concept gagnant, la meme objection principale, la meme direction de preference ou le meme schema de message que l'etude humaine de reference. Minds ne remplace pas universellement la recherche humaine. Le terrain humain reste important pour les decisions a fort enjeu, reglementees, comportementales, sensorielles ou finales. ## Termes cles **Recherche synthetique** : utilisation de repondants ou panels generes par IA pour simuler les reactions d'une audience definie. **Silicon sampling** : methode academique qui conditionne des grands modeles de langage sur des profils de repondants et compare leurs reponses a des enquetes humaines. **Panel synthetique** : groupe structure de repondants IA representant un segment, une audience, un comite d'achat ou une categorie de marche. **AI persona** : profil de repondant simule. Dans Minds, un Mind est plus qu'une persona statique : c'est un repondant interactif fonde sur de nombreuses bases de connaissances delimitees. **AI focus group** : session moderee ou plusieurs repondants synthetiques reagissent au meme prompt, concept ou message. ## Ce que cela rend possible Minds aide les equipes a poser plus de questions plus tot : filtrer les concepts, comparer les messages, trouver les objections, tester le positionnement, preparer les entretiens et transformer les recherches passees en panel reutilisable. Nous decrivons donc Minds comme une couche d'aide a la decision pour les equipes de recherche. La methode est la plus utile lorsqu'elle rend la recherche humaine plus ciblee, pas lorsqu'elle pretend la remplacer. ## Pour aller plus loin - [Silicon Sampling: How LLMs Simulate Survey Responses](/blog/silicon-sampling) - [Synthetic Research: The Complete 2026 Guide](/blog/synthetic-research) - [AI Focus Groups: How They Work](/blog/ai-focus-group) - [The Spark Effect: Creative Diversity in Multi-Agent AI](/research/spark-effect-creative-diversity-multi-agent-ai) ## Minds PRISM : Modélisation des sources pour le raisonnement de recherche Minds PRISM™ est la couche propriétaire de modélisation des sources qui alimente chaque Mind. Elle commence par des signaux provenant de sources publiques ciblées et peut intégrer des données d'intelligence client internes approuvées ainsi que des recherches de tiers ou de partenaires lorsque cela est activé, autorisé et pertinent pour l'étude. PRISM n'ajuste pas un persona pour reproduire le résultat spécifique d'un sondage. Elle développe des modèles de raisonnement réutilisables afin que les chercheurs puissent analyser comment un public défini évalue les motivations, les contraintes, le langage, les objections et les compromis à travers des questions connexes. Pour consulter l'aperçu technique public et les limites, voir [Minds PRISM](/research/minds-prism). Minds ne présente pas PRISM comme une couverture universelle du web ou comme la reconstruction de la vie entière d'une personne. Cette méthode est conçue pour des recherches ciblées et directionnelles, et doit être associée à des preuves humaines lorsqu'une décision nécessite une preuve finale statistique, comportementale, réglementée ou publique. ## Contexte externe et revue continue des preuves Minds a fondé et finance initialement le [Synthetic Research Index](https://syntheticresearchindex.org), un registre public de preuves et une cartographie des catégories pour ce domaine émergent. Cette relation de financement est divulguée par l'Index, Minds se récuse de sa propre évaluation, et l'Index n'est pas présenté comme une récompense ou une certification indépendante de Minds. Pour le [protocole de classification et de preuves](https://syntheticresearchindex.org/methodology) inter-fournisseurs, y compris ses limites sur ce qui peut être comparé, consultez la méthodologie de l'Index. Pour les nouvelles publications et synthèses d'études, distinctes des revendications produit, consultez son [fil de recherche](https://syntheticresearchindex.org/research).