Outil

Concevoir un pilote

Notre pilote IA est-il assez grand et assez long pour prouver un gain — ou seulement pour produire des impressions ?

Le nombre de participants nécessaire pour démontrer le gain attendu, le plus petit gain que votre pilote peut détecter, et un protocole semaine par semaine avec ses critères de décision.

  • ≈ 3 min
  • 100 % gratuit · aucune IA · rien n'est envoyé
  • Vous repartez avec : Un protocole de pilote dimensionné, avec critères de décision

Le pilote que vous prévoyez

Un pilote qui ne peut pas détecter le gain attendu coûte autant qu'un vrai pilote et ne décide rien. Vérifiez-le avant de recruter les participants.

Conception

Plus économe : chacun se compare à lui-même.

min
20 %

La réduction du temps par tâche que vous espérez démontrer.

2
4
Réglages avancés : la dispersion des mesures

Valeurs par défaut prudentes. Remplacez-les par celles observées pendant la semaine de référence : c'est ce qui rend le dimensionnement exact.

30 %
50 %
50 %
Votre pilote peut démontrer un gain de 18,8 % ou plus
Vous en attendez 20 % : si le gain est réel, les mesures le montreront.

Le dimensionnement

Participants nécessaires
14
Les mêmes personnes, mesurées avant puis avec l'IA.
Participants prévus
15
Plus petit gain démontrable
18.8 %
Vous en attendez 20 %.
Durée totale
8 sem.
Référence, prise en main, pilote, décision.

Ce que chaque taille permet de démontrer

La ligne marque le gain que vous attendez (20 %). Une barre qui la dépasse : cette taille ne suffit pas.

  1. 5 pers.59.3 %
  2. 8 pers.30.9 %
  3. 10 pers.25.4 %
  4. 12 pers.22 %
  5. 15 pers.18.8 %
  6. 20 pers.15.7 %
  7. 30 pers.12.3 %
  8. 40 pers.10.5 %
  9. 60 pers.8.4 %
  10. 80 pers.7.2 %
  11. 120 pers.5.9 %

À surveiller

  • Un avant / après sur les mêmes personnes est économique, mais tout ce qui change pendant la période (charge, saisonnalité, réorganisation) se lit comme un effet de l'IA. Notez ces événements.

Les hypothèses

Chaque chiffre ci-dessus repose sur ces hypothèses. Celles marquées « hypothèse » n'ont pas de source externe : ce sont des choix de modélisation, signalés pour pouvoir être discutés plutôt que pris pour des mesures.

Seuil et puissance
5 % bilatéral · 80 %Publié
Les conventions usuelles : une chance sur vingt de conclure à tort à un gain, quatre chances sur cinq de le voir s'il existe.
Approximation
Normale + correction de GuentherPublié
L'approximation normale sous-estime légèrement les petits échantillons ; la correction de Guenther (1981) ajoute l'écart, d'où les 64 par groupe classiques pour un effet standardisé de 0,5.
Dispersion entre personnes
30 %Hypothèse
Écart-type du temps moyen par personne, rapporté à la moyenne. À mesurer pendant la semaine de référence et à ressaisir ici.
Dispersion d'une tâche à l'autre
50 %Hypothèse
Une même personne met plus ou moins de temps selon la tâche. Cette part se réduit quand on mesure plus de tâches.
Dispersion du gain
50 %Hypothèse
Tout le monde ne gagne pas autant : certains gagnent le double de la moyenne, d'autres rien. Cette part ne se réduit pas en mesurant plus de tâches.
Livrable

Le protocole à faire valider

Protocole de pilote

Un pilote conçu pour trancher, pas pour rassurer.

Conception
Avant / après, mêmes personnes
Participants
15
Durée
8 semaines
Votre pilote peut démontrer un gain de 18,8 % ou plus

Vous en attendez 20 % : si le gain est réel, les mesures le montreront.

1. Objectif et hypothèse

Le pilote doit établir si l'IA réduit le temps nécessaire à le cas d'usage d'au moins 20 % — soit de 45 min à environ 36 min par tâche — sans dégrader la qualité.

2. Conception et taille

Les mêmes 15 personnes sont mesurées sans IA, puis avec. Chacun sert de point de comparaison à lui-même, ce qui élimine les écarts entre personnes. Pour démontrer un gain de 20 %, il faut 14 personnes ; avec 15, le plus petit gain démontrable est de 18,8 %.

Ce que chaque taille permet de démontrer
ParticipantsPlus petit gain démontrable
559,3 %
830,9 %
1025,4 %
1222 %
1518,8 %
2015,7 %
3012,3 %
4010,5 %
608,4 %
807,2 %
1205,9 %

3. Calendrier

SemainePhaseCe qui se passe
S1Mesure de référenceChronométrer 10 tâches par participant, sans IA.
S2Mesure de référenceChronométrer 10 tâches par participant, sans IA.
S3Prise en mainFormation, accès, consignes de mesure. Pas de mesure cette semaine.
S4PiloteMesurer les tâches avec l'IA.
S5PiloteMesurer les tâches avec l'IA.
S6Pilote — point d'étapeVérifier que la mesure est faite par tous ; recueillir les premiers retours ; ne rien changer au protocole.
S7PiloteMesurer les tâches avec l'IA.
S8Analyse et décisionComparer, appliquer les critères de décision fixés à l'avance, décider.

4. Ce que l'on mesure

IndicateurComment le mesurer
Temps par tâcheChronométrage de 10 tâches par personne et par période, consigné dans un tableau partagé.
QualitéRelecture à l'aveugle d'un échantillon de livrables (avec et sans IA mélangés) par une personne qui ignore lesquels sont lesquels, notée de 1 à 5.
AdoptionPart des participants qui utilisent l'outil au moins trois jours par semaine.
Utilité perçueQuestion unique en fin de semaine : « L'outil m'a fait gagner du temps cette semaine » (1 à 5).
Erreurs et reprisesNombre de livrables renvoyés ou corrigés après coup.

5. Critères de décision, fixés avant de commencer

6. Biais à surveiller

  • Volontariat — les volontaires sont les plus à l'aise avec l'outil ; leurs gains surestiment ceux du reste de l'équipe.
  • Effet de nouveauté — l'enthousiasme des premières semaines retombe ; d'où au moins trois semaines de pilote.
  • Effet d'observation — se savoir mesuré fait travailler plus vite, avec ou sans IA ; d'où la mesure aussi pendant la référence.
  • Tâches faciles — ne mesurer que les tâches où l'IA brille surestime le gain ; tirer les tâches au hasard dans le flux réel.
  • Un avant / après sur les mêmes personnes est économique, mais tout ce qui change pendant la période (charge, saisonnalité, réorganisation) se lit comme un effet de l'IA. Notez ces événements.

7. Validation

Responsable du pilote
Sponsor et date de décision

Protocole généré par l'outil « Concevoir un pilote » d'i-avantage, dans votre navigateur. Les dispersions par défaut sont des ordres de grandeur : remplacez-les par celles mesurées pendant la semaine de référence.

Ce que fait le calcul, ce que fait l'IA

Tous les chiffres de cette page sortent d'un algorithme déterministe qui s'exécute dans votre navigateur : la même saisie donne toujours le même résultat, et rien n'est envoyé pour les obtenir. Cet outil n'utilise aucun modèle de langage : chaque phrase affichée est écrite dans la règle qui l'a déclenchée.

Pour aller plus loin

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