Préparer une étude de marché avec des sources vérifiables

Un cabinet envisage de proposer une formation d’initiation à l’IA aux petites entreprises. Avant de préparer le programme, il veut comprendre ses futurs clients. Un taux d’adoption lui donne un point de départ ; il ne prouve pas que ces entreprises achèteront une formation.

Pour rédiger un rapport d’étude de marché avec des sources vérifiables, partez d’une décision précise et conservez les éléments qui permettent de contrôler chaque affirmation. Cet exemple repose sur une commande fictive et de vraies statistiques publiques concernant l’Union européenne. Le cabinet et la phrase de départ sont des éléments inventés pour la démonstration, sans client réel ni résultat commercial observé.

1. Définir la question à laquelle le rapport doit répondre

Précisez la décision, le public visé, le territoire et la période étudiée avant de chercher des chiffres. Le rapport doit permettre de distinguer les conclusions étayées des questions qui demandent encore une enquête.

La question retenue est la suivante : que peut-on affirmer, à partir des statistiques officielles de 2025, sur les entreprises de l’UE comptant de 10 à 49 personnes, et que faut-il encore vérifier avant de leur proposer une formation d’initiation à l’IA ? L’effectif de l’enquête comprend les salariés et les indépendants.

La commande porte sur le contexte d’adoption, une hypothèse commerciale clairement signalée et des questions à poser aux acheteurs potentiels. Elle ne demande ni prévision de chiffre d’affaires ni estimation du nombre d’inscriptions. Il faudrait notamment connaître les besoins, les budgets et les solutions de formation déjà envisagées pour avancer sur ces points.

Fixez un critère simple : la personne qui relit doit pouvoir ouvrir chaque source, retrouver le passage pertinent et identifier les entreprises auxquelles le chiffre s’applique.

2. Lire la publication d’origine et son champ

Consultez l’organisme qui produit les données et lisez les notes méthodologiques avec les résultats. Distinguez la date de publication de la période observée.

Nous utilisons la publication d’Eurostat du 11 décembre 2025 et son article explicatif, dont les données ont été extraites en décembre 2025. Le premier présente les chiffres arrondis ; le second détaille les tailles d’entreprise, les obstacles à l’adoption et les définitions. Ces deux pages proviennent du même organisme et ne constituent donc pas deux confirmations indépendantes.

L’enquête couvre certaines activités économiques et commence à dix personnes. Elle porte sur plusieurs technologies d’IA. Conservez ce champ dans le rapport : les résultats ne décrivent pas toutes les entreprises européennes ni uniquement l’IA générative.

Pour une mission centrée sur la France, ajoutez une source nationale avec ses propres précisions. L’Insee mesure ainsi un usage de l’IA dans 18 % des entreprises de dix personnes occupées ou plus au premier trimestre 2025, hors Mayotte et dans les secteurs principalement marchands hors agriculture, finance et assurance. La publication date de juillet 2026 ; cela ne transforme pas l’observation en taux d’adoption pour 2026.

3. Demander un brouillon qui sépare les faits des hypothèses

Fournissez au modèle la question, les liens et les informations à consigner pour chaque affirmation. Demandez-lui de signaler les pages qu’il ne peut pas ouvrir et de laisser les faits correspondants à vérifier.

Ce prompt réutilisable résume la commande. Adaptez le public et les sources à votre étude :

1Rédige une note courte pour un cabinet fictif qui envisage une formation
2d’initiation à l’IA pour les entreprises de l’UE de 10 à 49 personnes.
3Question : que permettent d’affirmer les chiffres officiels de 2025
4et que faut-il encore vérifier avant d’investir dans cette offre ?
5
6Ouvre ces sources d’Eurostat :
7https://ec.europa.eu/eurostat/web/products-eurostat-news/w/ddn-20251211-2
8https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title=Use_of_artificial_intelligence_in_enterprises
9
10Sépare faits vérifiés, déductions et questions sans réponse.
11Pour chaque fait, indique l’organisme, l’URL, la date de publication
12ou d’extraction, la période observée, la population et la rubrique
13qui l’étaye. Résume le passage avec tes propres mots en précisant
14qu’il s’agit d’une paraphrase.
15
16Si une source reste inaccessible, indique que le fait est à vérifier.
17N’invente ni entretiens, ni intention d’achat, ni taille de marché.
18Produis un rapport DOCX, le même rapport en PDF et le registre en CSV.

Le choix des sources initiales fait partie du travail d’analyse. Si elles ne permettent pas de conclure, gardez cette lacune dans le rapport pour que le destinataire sache quelle recherche poursuivre.

4. Contrôler chaque affirmation dans un registre

Relisez les affirmations séparément du récit et notez le passage qui justifie chacune d’elles. Ce registre permet de repérer un chiffre exact attribué à la mauvaise population.

Voici les principales vérifications de l’exemple. Tous les chiffres concernent les secteurs étudiés de l’UE. Les descriptions des passages sont des paraphrases ; les liens renvoient aux publications originales.

Dans le fichier de travail, attribuez un identifiant à chaque ligne pour retrouver la phrase correspondante. Si vous modifiez cette phrase, actualisez le registre afin de livrer la version qui a été contrôlée.

5. Corriger une conclusion qui dépasse les données

Une phrase peut nécessiter deux corrections : préciser la population concernée et retirer une conclusion commerciale non mesurée. Conservez la formulation de départ avec la correction pour rendre la relecture compréhensible.

Nous avons volontairement fourni une phrase trop générale en espagnol. En voici la traduction française :

« 70,9 % des entreprises européennes manquent de compétences en IA ; il existe donc une demande avérée pour des formations en IA. »

La vérification d’Eurostat fait apparaître deux problèmes. Le pourcentage concerne un groupe particulier de non-utilisateurs, et la question porte sur les obstacles à l’adoption, pas sur l’achat de formations.

À partir du HTML fourni, le test a précisé la population et retiré la conclusion commerciale non démontrée. Voici la traduction de ce passage historique du document original en espagnol :

Parmi les entreprises de l’UE d’au moins dix personnes occupées, dans les secteurs étudiés, qui avaient envisagé l’IA mais ne l’utilisaient pas en 2025, 70,89 % citaient le manque d’expertise comme motif. Ce chiffre porte sur toutes les tailles couvertes ; il n’isole pas les entreprises de 10 à 49 personnes et ne démontre pas leur disposition à payer pour une formation.

Écart entre les sources non résolu : le HTML utilisé pour le test indique 70,89 %, tandis que le tableau 7 du rapport d’Eurostat de 2026 donne 70,3 % pour le même groupe, toutes tailles confondues, en 2025. Nous n’avons pas résolu cet écart. Ne reprenez pas le pourcentage de l’exemple comme une estimation établie tant que cet écart reste inexpliqué.

Hypothèse commerciale à vérifier : certaines entreprises de 10 à 49 personnes accepteraient de payer pour une formation d’initiation à l’IA centrée sur une tâche qu’elles réalisent déjà. Les statistiques citées ne démontrent pas cette demande. Interrogez les acheteurs potentiels sur le travail qu’ils souhaitent améliorer, l’accompagnement nécessaire et leur disposition à payer cette formation.

6. Livrer le rapport avec les questions encore ouvertes

Joignez le registre des affirmations et conservez les questions sans réponse dans le rapport. La personne qui prend la décision doit connaître les vérifications encore nécessaires avant d’engager un budget.

Dans cet exemple, il reste à demander quelles tâches l’entreprise veut améliorer, qui déciderait de l’achat, quel budget serait disponible et ce que l’équipe a déjà essayé. Des entretiens avec des acheteurs potentiels ou d’autres éléments pertinents sont nécessaires. Le taux d’adoption européen ne répond pas à ces questions.

Ouvrez le DOCX et le PDF avant de les transmettre. Vérifiez les chiffres, les liens, la présence des limites à côté des conclusions et la lisibilité des tableaux. Si vous présentez l’exemple pour expliquer la méthode, gardez la mention de la commande fictive.

Nous avons réalisé cet exemple dans l’environnement de test d’Ilisai le 6 septembre 2026, en espagnol avec le sélecteur sur Auto. Les fichiers originaux conservés ci-dessous comprennent le même rapport de 479 mots en DOCX et PDF, avec des liens vers Eurostat, et un CSV de cinq affirmations et onze champs. Les fichiers sont en espagnol dans les trois versions linguistiques de ce guide.

Ces fichiers originaux conservent ce que le test a produit. Leur pourcentage et les statuts du registre reflètent la comparaison avec le HTML fourni ; ils n’ont pas été rapprochés du tableau 7 pour résoudre l’écart. La note sur cet écart figure uniquement dans cet article ; les fichiers restent inchangés. Ne reprenez pas le pourcentage de l’exemple comme une estimation établie tant que cet écart reste inexpliqué.

Téléchargez les fichiers originaux du test :

• Rapport original du test (DOCX, espagnol)
• Rapport original du test (PDF, espagnol)
• Registre original des affirmations et des sources (CSV, espagnol)

Trois corrections ont été nécessaires après la première livraison. Le DOCX initial appliquait au segment de 10 à 49 personnes un obstacle à l’adoption mesuré sur l’ensemble des tailles étudiées ; le PDF et le CSV demandés manquaient. La première révision a amélioré la conclusion, mais livré un PDF abrégé, un registre incomplet et des documents sans hyperliens fonctionnels.

Pour la deuxième correction, nous avons fourni un texte de référence de 479 mots et un registre complet, tous deux comparés aux pages HTML d’Eurostat fournies. Le DOCX et le CSV obtenus correspondaient à ces éléments, avec des liens fonctionnels dans le document et les champs demandés dans le registre ; il manquait encore au PDF le paragraphe sur les dates. Une dernière demande l’a rétabli. Nous avons ensuite comparé le texte des deux documents et contrôlé les liens, la lisibilité des pages et les cinq lignes du CSV. Ces contrôles ont établi la concordance du texte et la conformité des fichiers ; ils n’ont pas résolu l’écart statistique. Les fichiers conservés ont été produits par Ilisai à partir de ces consignes ; nous n’avons pas corrigé leur contenu localement.

Dans la grande entreprise : attribuer la relecture

Désignez la personne qui contrôle les sources et celle qui valide la recommandation lorsque le rapport accompagne une décision importante. Précisez la version soumise à chacune et les modifications qui imposent une nouvelle vérification.

Une équipe de stratégie ou d’achats peut demander des sources complémentaires ou des entretiens avant de retenir une proposition. Inscrivez cette exigence dans la commande et désignez la personne qui jugera si les éléments réunis suffisent pour recommander l’achat.

Préparer un rapport pour une vraie question professionnelle

Dans Ilisai, vous pouvez travailler à partir de sources web et créer un rapport DOCX ou PDF téléchargeable ; vérifiez les affirmations et le fichier avant de le partager. Le générateur de documents présente les formats disponibles, et notre guide de l’IA générative en entreprise replace la recherche parmi d’autres usages concrets ; consultez les tarifs pour les conditions d’utilisation.