L’intelligence artificielle occupe une place croissante dans le quotidien des organisations. Au Québec, 52 % de la population utilisait des outils d’IA en 2025, contre 33 % l’année précédente, un tournant qui fait de la technologie une norme plutôt qu’une curiosité (JBImpact, 2026). À l’échelle nord-américaine, la tendance est encore plus marquée : 88 % des organisations utilisent désormais l’IA dans au moins une fonction opérationnelle, et 79 % déploient régulièrement l’IA générative, notamment en marketing (McKinsey, The State of AI, 2025).
Les bénéfices sont réels : rapidité de traitement, accélération de la rédaction, synthèse de grands volumes de données, génération d’hypothèses… Chez Fino, nous voyons l’IA comme un levier puissant qui renforce notre expertise.
Toutefois, un levier mal utilisé peut produire l’effet inverse. La même étude de McKinsey révèle d’ailleurs que 51% des organisations ont déjà subi au moins une conséquence négative liée à l’IA, découlant notamment de l’inexactitude des informations générées. En recherche marketing, ce risque se traduit par des pièges identifiables, dont trois particulièrement fréquents :
1. Croire que l’IA peut remplacer les vrais répondants
Interroger une IA pour orienter une décision d’affaires, ou s’appuyer sur des répondants synthétiques qui ne reposent pas sur les données internes réelles du client, peut sembler séduisant. Et ces approches ont leur valeur : elles permettent de tester des hypothèses ou d’accélérer certaines étapes.
Le problème survient lorsqu’on les substitue à la réalité du terrain. En effet, l’IA ne remplace pas :
- Les réactions humaines authentiques, surtout pour mesurer des émotions;
- Les comportements émergents, ceux qu’aucun modèle n’a encore appris à anticiper;
- Les perceptions complexes, nuancées, parfois contradictoires.
Le risque : générer des résultats « plausibles » mais déconnectés du marché réel. Une réponse qui sonne juste n’est pas nécessairement vraie.
Nous abordions justement le potentiel et les limites de cette approche dans notre précédent article : Les répondants synthétiques : l’avenir de la recherche marketing?
2. Penser qu’un mauvais questionnaire devient bon grâce à l’IA
L’IA est excellente pour reformuler, raccourcir ou optimiser toutes sortes de contenus, et les questionnaires n’y échappent pas. Elle fait gagner un temps précieux à l’étape de rédaction, mais elle ne corrige pas ce qui relève de la méthodologie. Concrètement, l’IA ne réglera pas automatiquement :
- des objectifs mal définis : si l’on ne sait pas ce que l’on cherche, aucun outil ne le trouvera;
- des biais méthodologiques intégrés dès la conception, dont l’effet sur les résultats passera souvent inaperçu;
- une structure analytique fragile, qui rendra les données inexploitables;
- des échelles de réponse inadéquates : trop diversifiées ou non uniformes d’une question à l’autre, elles compromettent la comparabilité des résultats.
Autrement dit, l’IA accélère la rédaction, mais elle ne remplace pas l’expertise méthodologique. Un questionnaire fondé sur de mauvaises bases reste un mauvais questionnaire, simplement mieux écrit.
3. Accepter les analyses générées par l’IA sans validation humaine
C’est sans doute le piège le plus coûteux. L’IA produit des analyses et des résumés convaincants, fluides, bien structurés. Le danger est précisément là : la forme inspire confiance, même quand le fond est fragile.
Laissée sans supervision ni validation, l’IA peut :
- Surinterpréter des résultats statistiquement faibles;
- Manquer des nuances importantes et introduire des biais;
- Inventer des relations causales ou produire des hallucinations (des réponses fausses, mais formulées de façon crédible : fausses citations, sources fictives, données chiffrées inventées);
- Négliger le contexte d’affaires propre à l’organisation;
- Chercher à plaire plutôt qu’à challenger : les modèles ont tendance à valoriser les idées de l’utilisateur au lieu de les remettre en question.
L’exemple le plus parlant (et le plus coûteux) vient d’une grande firme comptable internationale. En 2025, elle a dû rembourser une partie d’un mandat de 440 000 $ AU confié par le gouvernement australien, après qu’un chercheur eut découvert que son rapport de 237 pages contenait des références à des travaux universitaires inexistants et une citation fabriquée tirée d’un jugement de cour fédérale. La version corrigée a confirmé l’usage d’un système d’IA générative dans la rédaction (The Guardian, Associated Press, Financial Times, octobre 2025).
Rapidité analytique n’égale pas rigueur analytique
Il faut distinguer rapidité et rigueur : :
| Rapidité analytique | Rigueur analytique |
|---|---|
| Produire vite un résultat lisible | Produire un résultat juste, validé et contextualisé |
| Confiance dans la fluidité du texte | Confiance dans la solidité de la démarche |
| Risque de surconfiance envers l’IA | Esprit critique humain au centre |
L’IA n’est jamais neutre. L’humain doit valider, corriger et contextualiser. La surconfiance envers la machine est précisément ce qui transforme un gain de temps en risque stratégique.
L’humain, un garde-fou indispensable
Une utilisation de l’IA sans supervision humaine crée un faux sentiment d’efficacité et un risque stratégique à long terme. En entreprise, une donnée mal validée peut se traduire par des décisions stratégiques ou financières coûteuses.
Il y a aussi un enjeu plus subtil : l’IA accélère la génération d’idées, mais son usage exclusif, finit par appauvrir la créativité et la pensée critique des équipes. Déléguer la réflexion, ce n’est pas la même chose que l’accélérer.
Chez Fino, notre équipe de recherche accompagne les entreprises en prenant en charge l’ensemble du processus de recherche, de la conception méthodologique à l’analyse stratégique des résultats. À certaines étapes clés, nous agissons également comme expert-conseil afin d’apporter un regard critique et de guider les meilleures décisions.
Notre objectif : optimiser l’utilisation de l’IA pour accélérer les opérations, tout en maintenant la rigueur, la créativité et la qualité des insights.
Guidés par les données. Centrés sur l’humain.
À propos de ce contenu Pour certains articles, nous utilisons des outils d’intelligence artificielle afin de soutenir la recherche, la structuration ou la rédaction. Peu importe le niveau d’assistance technologique utilisé, chaque contenu est soigneusement vérifié et approuvé par l’équipe de Fino avant sa publication.
Sources : Institut de la statistique du Québec / JBImpact (2026); McKinsey & Company, The State of AI (2025); The Guardian, Associated Press, Financial Times (octobre 2025).