Gallup s'engage à améliorer continuellement Gallup Access avec les dernières technologies, y compris l'intelligence artificielle (IA) et ses disciplines, afin de fournir des outils plus intelligents, des insights plus rapides et une expérience utilisateur améliorée.
L'IA est un domaine vaste englobant des systèmes qui simulent l'intelligence humaine, tels que la compréhension du langage ou la reconnaissance de motifs. L'apprentissage automatique (ML) est un domaine de l'IA qui permet aux systèmes d'apprendre à partir des données et de s'améliorer au fil du temps sans programmation explicite. L'IA générative (Gen AI), un domaine plus récent de l'IA, utilise des modèles avancés pour créer de nouveaux contenus, tels que des textes, des conversations et des résumés, basés sur des motifs appris.
Gallup Access intègre ces technologies de la manière suivante pour créer des outils intelligents, scientifiquement fondés et développés de manière éthique, qui délivrent des résultats significatifs :
Gallup AI (Gen AI)
Gallup AI est un assistant Gen AI qui utilise la génération augmentée par récupération (RAG) pour fournir des réponses et recommandations basées sur la recherche pour améliorer l'engagement des employés et appliquer CliftonStrengths. Il est exclusivement enrichi avec du contenu appartenant à Gallup pour garantir la précision et n'utilise pas les invites, réponses ou autres données clients pour entraîner les modèles d'IA, préservant ainsi la confidentialité.
Insights des rapports d'enquête (IA)
Les rapports sur l'engagement des employés utilisent l'IA pour analyser les données d'équipe et mettre en lumière des insights significatifs issus des résultats collectifs de l'équipe. Bien que l'IA identifie les insights, le contenu est fondé sur les métriques d'engagement validées par Gallup, des décennies de recherche, des tendances observées et des repères comparatifs issus de la vaste base de données de Gallup.
Prochaines étapes des rapports d'enquête (IA)
Les rapports sur l'engagement des employés appliquent également l'IA pour évaluer les résultats de l'équipe et fournir des recommandations pertinentes, basées sur la recherche, adaptées aux métriques d'engagement de l'équipe. Ces recommandations aident les managers à mener des discussions d'équipe significatives, à se concentrer sur les forces et à aborder les opportunités pour délivrer un engagement et une performance supérieurs.
Analyse des commentaires (IA et ML)
L'analyse de texte sur les rapports d'enquête utilise l'IA pour interpréter les commentaires ouverts des enquêtes grâce au traitement du langage naturel (NLP) afin de comprendre la structure et le sens des retours écrits. Elle applique ensuite le ML pour classer le sentiment (positif, négatif, neutre ou mixte) et identifier les thèmes communs et sous-thèmes, aidant ainsi les managers à comprendre rapidement les enjeux clés et les insights issus de grands volumes de données qualitatives.
Résumés des commentaires (Gen AI)
L'analyse de texte sur les rapports d'enquête utilise également l'IA générative pour créer des résumés concis des commentaires ouverts des enquêtes par question et par thème. Ces résumés mettent en avant les points clés issus de grands volumes de retours non structurés, aidant les managers à traiter rapidement les données et à développer des insights clairs et exploitables.
Détection des informations personnelles identifiables (PII) et de la toxicité (ML)
Intégrée dans la fonctionnalité d'analyse de texte des rapports d'enquête, cette fonctionnalité ML signale les informations personnelles identifiables (PII) et le langage toxique dans les commentaires ouverts des enquêtes. Les administrateurs peuvent examiner et expurger les réponses signalées pour maintenir l'intégrité des données et protéger la confidentialité.
Traductions des commentaires (ML)
Cette fonctionnalité basée sur le ML traduit les réponses ouvertes en anglais américain en utilisant les services de traduction AWS. Elle prend en charge plus de 50 langues, permettant aux organisations mondiales de consulter les retours dans un format cohérent.
Insights personnalisés pour les équipes et partenariats (Gen AI)
CliftonStrengths propose des insights générés par IA pour les équipes et partenariats, délivrant des résumés personnalisés des principaux motifs de collaboration, des forces complémentaires et des obstacles potentiels.
Insights basés sur les forces (IA)
Gallup Access utilise l'IA pour analyser les données CliftonStrengths des équipes et fournir des conseils pertinents, fondés sur la recherche, basés sur les forces collectives de l'équipe et les lacunes potentielles. Bien que l'IA aide à déterminer quels insights afficher, les scientifiques et experts en la matière de Gallup rédigent et sélectionnent tous les insights.
Pratiques responsables en matière d'IA
Gallup applique un cadre rigoureux pour créer des systèmes d'IA éthiques, sécurisés, explicables et conformes à la confidentialité. Ces pratiques couvrent toutes les phases de développement et de déploiement de l'IA dans Gallup Access, notamment :
Intégrité scientifique et garde-fous
Gallup fonde ses systèmes d'IA sur des recherches propriétaires et ne forme jamais les modèles sur des données spécifiques aux clients. Des garde-fous tels que les couches de sécurité AWS, des filtres internes basés sur des règles et l'évaluation et la configuration par Gallup des variantes du modèle Anthropic Claude contribuent à réduire les hallucinations, à soutenir une qualité de sortie constante et à atténuer les biais tout en respectant les normes de qualité de Gallup.
Conformité aux normes mondiales
Gallup évalue toutes les implémentations d'IA en utilisant des normes telles que le cadre de gestion des risques IA du NIST et le Top 10 OWASP pour les applications de grands modèles de langage, favorisant le développement d'une IA sûre, sécurisée et digne de confiance.
Transparence et explicabilité
Gallup veille à ce que toutes les sorties de Gen AI soient traçables au contenu appartenant à Gallup (par exemple, articles de recherche, guides), rendant les réponses auditables, interprétables et alignées avec la science publiée par Gallup.
Confidentialité et protection des données
Gallup supprime les PII avant le traitement avec les outils d'IA et héberge toutes les applications d'IA dans un environnement cloud AWS sécurisé. Gallup ne partage jamais les données à l'extérieur ni n'utilise le contenu des clients pour entraîner les modèles d'IA. Bien que Gallup conserve les données d'interaction IA (invites et réponses) pour soutenir la fonctionnalité et la supervision de Gallup Access, il n'utilise jamais ces données pour entraîner les modèles d'IA et peut supprimer les données d'interaction IA d'un individu à sa demande.
Surveillance continue et contrôle qualité
Gallup utilise des tests automatisés et manuels continus pour garantir fiabilité, équité et précision. Les équipes QA évaluent régulièrement les performances, effectuent des vérifications des biais et répondent aux retours des clients et des utilisateurs.
Ces pratiques garantissent que tous les outils, fonctionnalités et capacités d'IA de Gallup sont sûrs, transparents et scientifiquement solides, tout en protégeant la confidentialité des clients et en maintenant la confiance.