Efficacité : Les recherches montrent que l’analyse basée sur l’IA est nettement plus fiable avec de grands ensembles de données. Par exemple, des études publiées dans IEEE Transactions on Affective Computing soulignent que les modèles d’IA gagnent en précision et en fiabilité lorsqu’ils sont appliqués à des ensembles de données plus volumineux, notamment pour les tâches de catégorisation de texte et d’analyse de sentiment, car ces ensembles offrent des données plus variées et représentatives pour entraîner les modèles.

Rentabilité : Nous avons fixé le seuil à 150 employés ou plus afin d’optimiser le rapport coût-bénéfice. L’analyse par IA devient nettement plus efficace et rentable lorsqu’elle est appliquée à de grands ensembles de données, en automatisant les tâches répétitives et en réduisant le besoin d’interventions manuelles. Pour des ensembles plus petits, le coût opérationnel de l’analyse par IA peut dépasser les bénéfices, rendant l’analyse humaine plus pertinente et plus riche. Ainsi, le seuil de 150 employés nous permet de trouver le bon équilibre entre l’efficacité de l’IA et la maîtrise des coûts, en évitant des dépenses inutiles pour de petits volumes de données.

Expertise humaine : Pour les ensembles de données plus restreints, l’analyse humaine apporte souvent des résultats plus pertinents et plus efficaces. Cette approche s’inscrit dans notre volonté de combiner l’innovation technologique à la richesse de l’expertise humaine, afin d’offrir à nos clients le meilleur des deux mondes.