Analyse des verbatims de satisfaction (e-Satis, questionnaires, CDU/CVS)
Synthétiser et thématiser les commentaires libres (verbatims) issus des questionnaires de satisfaction patients/résidents/familles, dégager tendances et signaux faibles, préparer les restitutions en CDU (sanitaire) ou CVS (médico-social).
Responsable Qualité & GDR (sanitaire) · Responsable / Référent Qualité ESSMS · Direction générale / d’établissement — Outils : Claude Chat, Claude for Excel
🩺 Données de santé — anonymisation requise. Ce cas manipule des données
de santé ou des données sensibles (art. 9 RGPD ; secret, art. L.1110-4 CSP). Règle d'or :
jamais de données identifiantes dans un outil IA non certifié —
anonymiser/pseudonymiser systématiquement avant tout traitement. Voir Gouvernance et garde-fous.
Données requises
Verbatims anonymisés — fictif pour l'atelier
Grille thématique de l'établissement
Trame de restitution CDU/CVS
Résultat attendu
Thématisation des verbatims, tonalité par thème, matrice points forts / axes prioritaires / signaux faibles, trame de restitution.
Garde-fous
Anonymisation stricte : les verbatims peuvent contenir des données sensibles.
Aucun outil non certifié HDS sur des données identifiantes.
L'IA synthétise, l'équipe interprète.
Prompt prêt à l'emploi
Tu assistes une direction qualité pour exploiter des verbatims de satisfaction (100 % fictifs, anonymisés). Produis : 1) une thématisation des commentaires (accueil, information, prise en charge, hôtellerie, sortie, relationnel) ; 2) la tonalité (positive/négative/mixte) par thème ; 3) une matrice points forts / axes prioritaires / signaux faibles ; 4) une trame de restitution pour la CDU ou le CVS. N'invente aucun verbatim ; distingue ce qui est fréquent de ce qui est isolé.
Jeu de données fictif
60 verbatims synthétiques d'un établissement fictif.
Tous les jeux de données du site sont 100 % fictifs/synthétiques — aucune donnée réelle,
aucune donnée de santé.
HAS — dispositif e-Satis et nouvel outil de restitution intégrant « un algorithme d'intelligence artificielle [qui] classe automatiquement les commentaires libres des patients (verbatims) pour faciliter leur analyse », mis gratuitement à disposition des établissements — primaire.
Travaux des Hospices Civils de Lyon sur l'analyse des verbatims e-Satis (Annales, ScienceDirect) — primaire à comité de lecture.
Statut de fiabilité : C Corroboré — sources secondaires.
Pourquoi ce cas
La HAS a elle-même intégré un algorithme d’IA pour classer les verbatims e-Satis — signe de la
maturité et de la valeur du cas. Temps gagné : le dépouillement des commentaires libres, au
profit de l’interprétation et des actions.
Points de vigilance
Les verbatims peuvent contenir des données de santé et des éléments identifiants (situations
reconnaissables) : anonymisation stricte avant tout traitement — badge 🩺, voir
Gouvernance et garde-fous.
Comment le jouer
Anonymisez, y compris les situations reconnaissables — pas seulement les noms.
L’IA thématise ; l’équipe interprète et décide des actions.
Distinguez le fréquent de l’isolé : un signal faible mérite une vérification, pas une
généralisation.