Planifiez, concevez et déployez une application web qui stocke les interviews, étiquette les insights et partage des rapports avec votre équipe — étape par étape.
Vous construisez une application web qui transforme du matériel d’entretien client désordonné en une source de vérité partagée et consultable.
La plupart des équipes font déjà des interviews clients — mais les résultats sont dispersés entre docs, tableurs, présentations, enregistrements Zoom et carnets personnels. Quelques semaines plus tard, la citation exacte dont vous avez besoin est difficile à retrouver, le contexte manque, et chaque nouveau projet « redécouvre » les mêmes insights.
Cet outil corrige trois échecs courants :
Un référentiel de recherche n’est pas réservé aux seuls chercheurs. Les meilleures versions soutiennent :
L’objectif n’est pas « stocker des interviews ». C’est de convertir les conversations brutes en insights réutilisables — chacun avec des citations sources, des tags et suffisamment de contexte pour que n’importe qui puisse s’y fier et les appliquer plus tard.
Fixez l’attente dès le départ : lancez un MVP que les gens utiliseront vraiment, puis développez-le selon le comportement réel. Un outil plus petit qui s’intègre au travail quotidien vaut mieux qu’une plateforme riche en fonctionnalités que personne ne met à jour.
Définissez le succès en termes pratiques :
Avant de choisir des fonctionnalités, clarifiez les jobs que les gens essaient d’accomplir. Une appli d’insights d’interviews réussit quand elle réduit la friction sur tout le cycle de recherche — pas seulement quand elle stocke des notes.
La plupart des équipes répètent les mêmes tâches de base :
Ces tâches devraient devenir votre vocabulaire produit (et votre navigation).
Écrivez le workflow comme une simple séquence de « entretien planifié » à « décision prise ». Un flux typique :
Scheduling → prep (guide, contexte participant) → appel/enregistrement → transcription → surlignage des citations → tagging → synthèse (insights) → reporting → décision/étapes suivantes.
Marquez maintenant où les gens perdent du temps ou du contexte. Points de douleur courants :
Soyez explicite sur les limites. Pour un MVP, votre appli devrait généralement posséder le référentiel de recherche (interviews, citations, tags, insights, partage) et s’intégrer avec :
Ainsi vous évitez de recréer des produits matures tout en offrant un workflow unifié.
Servez-vous de celles-ci pour guider votre première version :
Si une fonctionnalité ne supporte pas l’une de ces stories, elle n’est probablement pas dans le périmètre du premier jour.
La façon la plus rapide de bloquer ce produit est d’essayer de résoudre tous les problèmes de recherche d’un coup. Votre MVP doit permettre à une équipe de capturer de manière fiable des interviews, de retrouver ce dont elle a besoin plus tard, et de partager des insights sans créer un fardeau processuel.
Commencez par l’ensemble le plus petit qui couvre le workflow de bout en bout :
Soyez strict sur ce qui part maintenant :
Si vous voulez de l’IA plus tard, concevez pour elle (stocker texte propre et métadonnées), mais ne faites pas dépendre le MVP de l’IA.
Choisissez des contraintes qui vous aident à livrer :
Décidez pour qui vous construisez en priorité : par exemple, une équipe recherche/produit de 5–15 personnes avec 50–200 interviews dans les premiers mois. Cela informe les besoins de performance, de stockage et les valeurs par défaut des permissions.
Un bon produit de recherche réussit ou échoue selon son modèle de données. Si vous modélisez les “insights” comme un simple champ texte, vous vous retrouverez avec un tas de notes peu réutilisables. Si vous sur-modélisez tout, votre équipe n’entrera pas les données de manière cohérente. L’objectif est une structure qui supporte le travail réel : capture, traçabilité et réutilisation.
Commencez par un petit ensemble d’objets de première classe :
Modelez de sorte qu’on puisse toujours répondre « D’où vient ceci ? »
Cette traçabilité permet de réutiliser un insight tout en conservant les preuves.
Incluez des champs comme date, chercheur, source (canal de recrutement, segment client), langue, et statut de consentement. Ils activent des filtres et un partage plus sûr plus tard.
Considérez les médias comme partie intégrante de l’enregistrement : stockez liens audio/vidéo, fichiers uploadés, captures d’écran, et docs liés comme pièces jointes sur l’Interview (et parfois sur les Insights). Gardez le stockage flexible pour pouvoir vous intégrer aux outils plus tard.
Les tags, templates d’insight et workflows évolueront. Utilisez des templates versionnables (ex. Insight a un « type » et champs JSON optionnels), et n’effacez jamais les taxonomies partagées — déprécez-les. Ainsi, les anciens projets restent lisibles pendant que les nouveaux gagnent en structure.
Un référentiel de recherche échoue s’il est plus lent qu’un carnet. Votre UX doit rendre le « bon » flux le plus rapide — surtout pendant les entretiens en direct, quand les gens multitâchent.
Gardez la hiérarchie prévisible et visible :
Workspaces → Projects → Interviews → Insights
Les Workspaces reflètent des organisations ou départements. Les Projects correspondent à une initiative produit ou étude. Les Interviews sont la source brute. Les Insights sont ce que l’équipe réutilise réellement. Cette structure évite que citations, notes et conclusions flottent sans contexte.
Pendant les appels, les chercheurs ont besoin de rapidité et d’un faible coût cognitif. Priorisez :
Tout ce qui interrompt la prise de notes doit être optionnel ou suggéré automatiquement.
Quand la synthèse est libre, le reporting devient inconsistent. Un modèle de carte d’insight aide les équipes à comparer les findings entre projects :
La plupart des utilisateurs ne veulent pas « chercher » — ils veulent une shortlist. Proposez des vues sauvegardées telles que par tag, segment, zone produit, et plage temporelle. Traitez les vues sauvegardées comme des dashboards consultés hebdomadairement.
Facilitez la distribution des insights sans exporter le chaos. Selon l’environnement, supportez liens en lecture seule, PDFs, ou rapports internes légers. Les artefacts partagés doivent toujours renvoyer aux preuves sous-jacentes — pas seulement à un résumé.
Les permissions peuvent sembler être du « travail admin », mais elles impactent directement si votre référentiel devient une source de vérité ou un dossier chaotique évité par tous. L’objectif : laisser les gens contribuer en sécurité et permettre aux stakeholders de consommer les insights sans risque.
Commencez avec quatre rôles et résistez à en ajouter tant que vous n’avez pas de cas limites réels :
Rendez les permissions explicites dans l’UI (ex. dans la modal d’invitation) pour éviter les ambiguïtés.
Modélisez l’accès sur deux couches :
Par défaut pratique : les admins peuvent accéder à tous les projects ; editors/viewers doivent être ajoutés par projet (ou via des groupes comme « Product », « Research », « Sales »). Cela évite le partage involontaire lors de la création de nouveaux projects.
Si nécessaire, ajoutez les Guests comme cas spécial : invités sur des projects spécifiques uniquement et ne doivent jamais voir l’annuaire complet de l’espace de travail. Envisagez un accès limité dans le temps (ex. expire après 30 jours) et restreignez les exports pour les invités par défaut.
Tracez :
Cela crée de la confiance lors des revues et facilite le nettoyage des erreurs.
Prévoyez des données restreintes dès le départ :
La recherche détermine si votre référentiel devient un outil quotidien — ou un cimetière de notes. Concevez-la autour des vrais jobs de récupération, pas d’une « barre de recherche pour tout ».
Les équipes cherchent souvent les mêmes choses :
Rendez ces chemins évidents dans l’UI : une simple barre de recherche plus des filtres visibles qui reflètent le langage courant de la recherche.
Incluez un ensemble compact de filtres à forte valeur : tag/thème, zone produit, persona/segment, chercheur, interview/project, plage de dates et statut (draft, reviewed, published). Ajoutez un tri par récence, date d’entretien, et « tags les plus utilisés ».
Bonne règle : chaque filtre doit réduire l’ambiguïté (ex. « Montrer insights sur l’onboarding pour admins SMB, T3, revu »).
Supportez la recherche full-text dans notes et transcriptions, pas seulement dans les titres. Affichez les matchs en surbrillance et proposez un aperçu rapide avant d’ouvrir l’enregistrement complet.
Pour les tags, la consistance prime sur la créativité :
La recherche doit rester rapide à mesure que les transcriptions s’accumulent. Utilisez la pagination par défaut, indexez les champs recherchables (y compris le texte de transcription), et mettez en cache les requêtes courantes comme « interviews récentes » ou « top tags ». Une recherche lente tue l’adoption silencieusement.
Vous ne construisez pas un « générateur de rapports ». Vous construisez un système qui transforme les preuves d’entretien en outputs partageables — et garde ces outputs utiles des mois plus tard, quand quelqu’un demande : « Pourquoi avons-nous pris cette décision ? »
Choisissez un petit ensemble de formats de reporting et rendez-les cohérents :
Chaque format doit être généré à partir des mêmes objets sous-jacents (interviews → citations → insights), pas copié dans des documents séparés.
Les templates évitent les rapports « vides » et rendent les études comparables. Gardez-les courts :
L’objectif : qu’un chercheur puisse publier un résumé clair en quelques minutes, pas en heures.
Chaque insight devrait renvoyer à des preuves :
Dans l’UI, laissez les lecteurs cliquer sur un insight pour ouvrir ses citations de support et sauter au moment précis dans la transcription. C’est ce qui crée la confiance — et empêche les « insights » de devenir des opinions.
Les stakeholders demanderont des PDF/CSV. Supportez les exports, mais incluez des identifiants et des liens :
/projects/123/insights/456)Décidez comment les insights deviennent des actions. Un workflow simple suffit :
Cela boucle la boucle : les insights ne sont pas juste stockés — ils mènent à des résultats traçables et réutilisables entre projets.
Un référentiel de recherche n’est utile que s’il s’intègre aux outils de l’équipe. L’objectif n’est pas « tout intégrer » — c’est supprimer les quelques frictions majeures : entrer les sessions, importer les transcriptions et exporter les insights.
Commencez avec des connexions légères qui préservent le contexte plutôt que d’essayer de tout synchroniser :
Proposez un « happy path » clair et un backup :
Conservez les matériaux bruts accessibles : gardez les liens source et permettez le téléchargement des fichiers uploadés. Cela facilite le changement d’outil plus tard et réduit le vendor lock-in.
Supportez quelques événements à haute pertinence : nouvel insight créé, @mention, commentaire ajouté, rapport publié. Laissez les utilisateurs contrôler la fréquence (instant vs digest quotidien) et le canal (email vs Slack/Teams).
Créez une simple page /help/integrations qui liste les formats supportés (ex. .csv, .docx, .txt), les hypothèses de transcription (labels de locuteurs, timestamps) et les contraintes d’intégration comme rate limits, taille max de fichier, et les champs qui ne s’importeront pas proprement.
Si vous stockez des notes d’entretien, des enregistrements et des citations, vous manipulez des données sensibles — même quand il s’agit de « simples retours clients ». Traitez la confidentialité et la sécurité comme des fonctionnalités produit, pas comme une réflexion d’après-coup.
Ne cachez pas le consentement dans une note. Ajoutez des champs explicites comme statut du consentement (pending/confirmed/withdrawn), méthode de capture (formulaire signé/verbal), date, et restrictions d’usage (ex. « pas de citations directes », « usage interne uniquement », « OK marketing après anonymisation »).
Affichez ces restrictions partout où les citations sont réutilisées — surtout dans les exports et rapports — pour éviter toute erreur de publication.
Par défaut, collectez seulement ce qui est nécessaire pour la recherche. Souvent, vous n’avez pas besoin des noms complets, des emails perso ou des intitulés exacts de poste. Envisagez :
Couvrez les bases :
Appliquez aussi des permissions par défaut au moindre privilège : seuls les rôles appropriés voient les enregistrements bruts ou les coordonnées des participants.
La rétention est une décision produit. Ajoutez des contrôles simples comme « archiver un projet », « supprimer un participant » et « suppression à la demande », plus une politique pour les projets obsolètes (ex. archiver après 12 mois). Si vous permettez des exports, loggez-les et envisagez d’expirer les liens de téléchargement.
Même un MVP a besoin d’un filet de sécurité : sauvegardes automatiques, moyen de restauration, contrôles admin pour désactiver des comptes, et une checklist basique d’incident response (qui notifier, quoi faire, quoi auditer). Cela évite que de petites erreurs deviennent des gros problèmes.
La meilleure architecture est celle que votre équipe peut livrer, exploiter et changer sans peur. Visez une base ennuyeuse et compréhensible : une appli web, une base de données, et quelques services managés.
Choisissez la tech que vous maîtrisez. Une option courante et peu friction :
Cela garde le déploiement et le debug simples tout en laissant la marge de manœuvre.
Limitez la surface « jour un » :
REST suffit généralement. Si vous optez pour GraphQL, faites-le parce que votre équipe le maîtrise et en a besoin.
/api/v1 quand vous avez des clients externes.Si vous voulez valider des workflows avant d’investir, une plateforme de prototypage peut aider à itérer vite sur le MVP — surtout les surfaces CRUD core (projects, interviews, citations, tags), accès par rôle, et une UI de recherche basique. Les équipes utilisent souvent cette approche pour obtenir un pilote cliquable interne, puis exportent le code pour le durcir en production.
Utilisez local → staging → production dès le départ.
Peuplez staging avec des projets/interviews de démonstration réalistes pour tester rapidement la recherche, les permissions et le reporting.
Ajoutez les bases tôt :
Ils vous feront gagner des heures quand quelque chose casse pendant votre premier sprint réel.
Votre MVP n’est pas « fini » quand les fonctionnalités sont déployées — il l’est quand une vraie équipe peut transformer des interviews en insights et les réutiliser dans ses décisions. Les tests et le lancement doivent se concentrer sur le workflow end-to-end, pas sur chaque cas limite.
Avant de vous soucier de la montée en charge, testez la séquence exacte que les gens répéteront chaque semaine :
Utilisez une checklist légère et exécutez-la à chaque release. Si une étape est confuse ou lente, l’adoption chutera.
Ne testez pas sur des écrans vides. Peuplez l’appli avec des interviews, citations, tags et 2–3 rapports simples. Cela vous aide à valider le modèle de données et l’UX rapidement :
Si la réponse est « non », corrigez cela avant d’ajouter de nouvelles fonctionnalités.
Commencez avec une équipe (ou un seul project) pendant 2–4 semaines. Mettez en place un rituel de feedback hebdomadaire : 20–30 minutes pour revoir les blocages, ce qui aurait été souhaité, et ce qui a été ignoré. Maintenez un backlog simple et livrez de petites améliorations chaque semaine — cela construit la confiance que l’outil s’améliorera continuellement.
Suivez quelques signaux qui indiquent que l’appli entre dans le workflow de recherche :
Ces métriques révèlent où le workflow casse. Par exemple, beaucoup d’interviews mais peu d’insights signifie souvent que la synthèse est trop difficile, pas qu’il manque des données.
La deuxième itération doit renforcer les bases : meilleur tagging, filtres sauvegardés, templates de rapport, et petites automatisations (rappels pour compléter le statut de consentement). N’envisagez des fonctionnalités IA que quand vos données sont propres et que l’équipe s’accorde sur les définitions. Idées utiles « optionnelles » : suggestions de tags, détection d’insights dupliqués, et résumés automatiques — toujours avec une possibilité facile d’éditer et de remplacer.
Commencez par le flux le plus petit qui permet à une équipe d’aller de entretien → citations → tags → insights → partage.
Un ensemble pratique pour le jour 1 :
Modélisez les insights comme des objets de première classe qui doivent être étayés par des éléments de preuve.
Un minimum raisonnable :
Considérez les tags comme un vocabulaire contrôlé, pas du texte libre.
Garde-fous utiles :
Concevez la recherche autour des vrais cas d’usage de récupération, puis n’ajoutez que des filtres qui réduisent l’ambiguïté.
Filtres courants indispensables :
Supportez aussi la recherche en texte intégral sur , avec mises en évidence des correspondances et aperçu rapide.
Par défaut, utilisez des rôles simples et gardez l’accès par projet séparé de l’appartenance à l’espace de travail.
Une configuration pratique :
Utilisez l’accès par projet pour éviter les partages accidentels lors de la création de nouvelles recherches.
Ne laissez pas le consentement dans une note libre — capturez-le comme champs structurés.
Au minimum, suivez :
Affichez ensuite ces restrictions partout où les citations sont réutilisées (rapports/exports), pour éviter toute publication accidentelle.
Votre appli doit « posséder » les objets du référentiel et s’intégrer aux outils matures plutôt que de les recréer.
Bonnes intégrations initiales :
Restez léger : conservez les liens source et identifiants pour préserver le contexte sans synchronisation lourde.
Standardisez la synthèse avec une « carte d’insight » pour rendre les insights comparables et réutilisables.
Un modèle utile :
Cela évite des rapports inconsistants et aide les non-chercheurs à faire confiance aux résultats.
Choisissez un petit nombre de formats cohérents générés à partir des mêmes objets sous-jacents (interviews → citations → insights).
Formats courants :
Si vous autorisez des exports, incluez des identifiants et des liens profonds comme /projects/123/insights/456 afin de conserver le contexte hors de l’application.
Commencez avec une base simple, opérable et n’ajoutez des services spécialisés que si nécessaire.
Approche courante :
Ajoutez l’observabilité tôt (logs structurés, suivi d’erreurs) pour éviter que les pilotes échouent à cause de problèmes de debug.
Cette structure permet de répondre systématiquement : « D’où vient cet insight ? »