Qualtrics

Les concepteurs de l'entreprise ont peu à peu construit des outils permettant de tenter de prédire ou d'évaluer l'image d'une entité dans le grand public ou pour un public ciblé (ex : enfants, personnes âgées, type psychologique particulier). Ces logiciels peuvent aussi évaluer l'efficacité d'une publicité, également grâce à des pré-test et des post-test. Ils sont présentés comme pouvant aider à optimiser les stratégies de branding, à partir d'enquêtes de notoriété.

Le 11 janvier 2021, les médias spécialisés notent que Brad Anderson (dirigeant de haut niveau de Microsoft, anciens de Legend Corporation) est embauché par Qualtrics[7]

En 2012, la société reçoit un investissement de série A de 70 millions de dollars de Sequoia Capital et d'Accel, généralement considérées comme deux des principales sociétés de capital-risque du pays[8] - [9]. Il s'agissait du plus important investissement conjoint réalisé à ce jour par ces deux entreprises[10]. En 2014 (sept), Sequoia Capital et Accel apportent à nouveau un financement de série B, dirigé par Insight Partners, cette fois d'une valeur de 150 millions de dollars, un record pour une société basée dans l'Utah, et évaluent la société à 1 milliard de dollars[11] ; Qualtrics entre alors dans la Liste de startups licornes (c'est-à-dire des startups dont la valorisation est estimée à au moins 1 milliard de dollars). En 2017 (avril), Qualtrics reçoit un tour d'investissement de série C de 180 millions de dollars de la part d'investisseurs d'Accel, Sequoia Capital et Insight Venture Partners[12]. La série C a été levée à une valeur pré-monétaire de 2,5 milliards de dollars[13].

Début 2021, la Qualtrics « a gagné près de 40% jeudi pour son premier jour à la Bourse de New York, valorisant la société à environ 21 milliards de dollars (17,36 milliards d'euros) »[4], ce qui estimé par Luka Mucic (directeur financier de la SAP) que si le même multiple était appliqué aux revenus générées par les plateformes et les logiciels du groupe SAP (qui inclut maintenant Qualtrics), la capitalisation boursière du groupe serait de 133 milliards de dollars (109,9 milliards d'euros, sans même tenir compte des autres activités de la société allemande[4].

En 2018 (19 octobre), Qualtrics dépose une déclaration d'enregistrement S-1 dans l'intention de collecter un produit brut de 200 millions de dollars via un premier appel public à épargne (PAPE) de ses actions de catégorie B [14]. À l'époque, la société disposaient de 9 000 sociétés clientes dans le monde et était censée être cotée à la bourse NASDAQ sous le symbole « XM » (en référence à son produit phare de gestion de l'expérience, la « plateforme Qualtrics XM »).

En novembre 2018, ces plans d'introduction en bourse sont au moins provisoirement abandonnés car SAP (NYSE: SAP) annonce qu'il va acquérir Qualtrics.

Le 26 juillet 2020, SAP avait annoncé vouloir faire entrer Qualtrics en bourse via une introduction aux États-Unis. La décision de la rendre publique a été prise car les performances de Qualtrics depuis l'acquisition ont surpassé les attentes de SAP (de plus de 40 %). Selon l'annonce de SAP, SAP restera le principal actionnaire[5] - [25]. Le 28 janvier 2021, Qualtrics a commencé à se négocier sur le Nasdaq à 41,85 dollars par action[6].

De manière générale, les avantages et inconvénients de la Recherche en ligne sont discutés depuis son origine, par exemple par Paolacci et al. en 2010)[36] ; par Behrend et al., en 2011[37]; par Buhrmester et al. en 2011[38] ; par Mason & Suri en 2012[39].

Le études basées sur un panel interrogé via Internet semblent plus fiable que quand le panel est interrogé « à froid » par téléphone[40]. On peut supposer que quand des personnes sont payées pour répondre à des questions en ligne, elles ne sont pas aussi honnêtes ou complètes dans leurs réponses que face à un interviewer humain (ou pas aussi bien chronométrées qu'en laboratoire[41]) ou qu'il existe un biais de sélection. Plusieurs études ont conclu que les données issues de plate formes de type AMT ou Qualtrics sont néanmoins comparables à celles obtenues en laboratoire, pour des questionnaires classiques. C'est la conclusion de Behrend, Sharek, Meade, & Wiebe en 2011[37] ; Buhrmester, Kwang et Gosling en 2011[38] ; Paolacci, Chandler et Ipeirotis, en 2010 [36] - [41].

On peut légitimement penser que les panels en ligne, dans certains cas (quand l'illettrisme et/ou la pauvreté, le grand-âge ou la santé sont des facteurs importants pour l'étude, par exemple), notamment en raison de la fracture numérique, ne répondent pas de la même manière qu'en laboratoire ou par téléphone. Ceci a été confirmé par une étude récente (2018) qui a pris comme cas d'étude la Recherche sur le VIH/sida où pour des raisons de coût, les enquêtes se font de plus en plus en ligne[42].
Les répondants ont été interrogés via 2 plate forme (MTurk et Qualtrics) ou en clinique spécialisée en santé sexuelle, de mars 2015 à avril 2016, et leurs réponses ont été comparées[42]. Le filtre d'attention était élevé en ligne (MTurk = 93%; Qualtrics = 86%) et moindre en clinique (72%), mais les réponses données en cliniques étaient beaucoup plus diversifiés sur le plan démographique et ethnique et démographique, avec une plus grande part de comportements à risque, des revenus inférieurs et plus de chômage que chez les répondants en ligne. Le nombre de partenaires sexuels masculins les mois précédents était également différent (Moyenne en clinique = 6; MTurk = 3,6; Qualtrics = 4,5), de même pour les symptômes déclarés de MST pour la dernière année, ou la consommation de méthamphétamine (21% en clinique congre 5% via MTurk) ou de nitrates inhalés (41% en clinique contre 11% via MTurk)[42]. Les auteurs de cette étude comparative recommandent donc une grande prudence avec les moteurs de sondage en ligne de type Qualtrics, en raison de biais d'échantillonnage sur les aspects démographiques et socio-omportementaux, par rapport aux répondants en clinique[42]. On peut supposer que de tels biais existent aussi dans les sondages électoraux ou d'autres.

Qu'en est-il pour les enquêtes et expériences faites via AMT, et nécessitant une chronométrie précise (mesures des temps de réaction) ? Antérieurement, le HTML, JavaScript et Adobe Flash avait déjà utilisés avec succès pour répliquer quelques tâches de mesures du temps de réaction en ligne, selon Crump, McDonnell et Gureckis en 2013[43]). Puis des outils ont été spécifiquement conçus pour introduire la mesure du temps dans les expériences faites en ligne : Tatool[44] et WebExp[45] (qui tous deux nécessitent que java soit installé dans l'ordinateur de la personne testées) ou encore ScriptingRT (Schubert, Murteira, Collins et Lopes, 2013) (qui lui nécessite Adobe Flash). Ces outils nécessitaient encore une expertise en programmation, et disposer d'un serveur. En outre AMT refusait l'installation de plugins ou logiciels supplémentaires[41].
En 2015, le « moteur de temps de réaction » de Qualtrics (QRTEngine, maintenant intégré par défaut à l'interface conviviale de Qualtrics) est quant à lui hébergé sur le serveur de Qualtrics, il n'implique aucun logiciel spécialisé ni plug-ins de navigateur et est plus précis que les outils antérieurs[41]. La précision chronométrique s'est améliorée, mais sans être parfaite en raison de problèmes liés aux ordinateurs utilisés par les personnes testées (de anomalies temporelles de 6 millisecondes à 10 ms sont à prévoir, par exemple dus à une batterie mal chargée, à un processeur ou une RAM intensément utilisés, etc.)[41].
Un autre problème parfois important (quand l'expérience a besoin d'un « timing » très précis) est induit par le fait que Qualtrics soit dans le Cloud[41]. Le chercheur ne maitrise pas (ni ne connait) les délais de communication entre l'ordinateur et le serveur Qualtrics : la connexion de la personne « testée » peut être mauvaise et/ou le serveur parfois surchargé, ce qui pourrait dans certaines expériences induire des biais[41].

Qualtrics fait ses calculs statistiques dans le Cloud.

Utiliser Qualtrics implique donc que les données et résultats (qui répondent souvent à la définition de « données personnelles ») soient confiées à un serveur 'étranger' au laboratoire qui fait l'expérience).

Un risque d'usages malveillants de ces puissants outils, éventuellement combinés à des logiciels dits d'intelligence artificielle, s'est avéré bien réel.
Il a notamment été démontré par des lanceurs d'alerte et des enquêtes dans deux cas historiques récents (années 2010) au moins :

• le scandale Facebook-Cambridge Analytica / AggregateIQ, notamment mis à jour par le lanceur d'alerte canadien Christopher Wylie.
  Ce dernier a montré que l'association des outils de Qualtrics à l'AMT d'Amazon a servi à produire des bases de dizaines de millions de données personnelles (dont à partir des données volées à 87 millions d'internautes par Cambridge Analytica via leurs comptes Facebook). Ces données ont été utilisées de manière cachée, non éthiques pour fausser les élections en trompant les électeurs, via des opérations de communication financées par de l'argent d'origine obscure, notamment lors de la campagne de l'élection présidentielle américaine de 2016[46] - [47].
• l'usage détourné (voire illégal parfois, comme dans le cas de dépassement de plafonds de budgets autorisés, par Vote Leave au Royaume-Uni) de ces outils qui ont indirectement permis d'acquérir des données réutilisées par Cambridge Analytica puis par son entreprise-sœurs Aggregate IQ afin d'influencer la psyché et les avis de très nombreux électeurs lors de la campagne pour le Référendum sur l'appartenance du Royaume-Uni à l'Union européenne qui a abouti au Brexit)[48].

• Ryan Smith (homme d'affaires américain)
• Cloud computing
• Big data