Comment analyser des transcriptions d'entretiens en recherche qualitative ? [Guide 2026]

Pour analyser des transcriptions d'entretiens en recherche qualitative, suivez un processus en six étapes : familiarisez-vous avec les données, générez des codes initiaux en étiquetant les segments significatifs, regroupez les codes en thèmes candidats, vérifiez les thèmes au regard des données, définissez et nommez chaque thème, puis rédigez vos résultats avec des citations à l'appui.

La méthode d'analyse précise que vous choisissez (analyse thématique, théorie ancrée ou une autre approche) déterminera la façon dont vous exécutez chaque étape.

Avant de commencer : rendez vos transcriptions prêtes pour l'analyse

Vous avez vos transcriptions. Avant d'ouvrir votre logiciel de codage ou de saisir un surligneur, vérifiez que les transcriptions elles-mêmes sont formatées pour une analyse efficace.

Vérifiez ces quatre éléments :

Identification des intervenants

Chaque prise de parole devrait être attribuée à un intervenant identifié (Enquêteur, P1, P2, et ainsi de suite). Sans une identification des intervenants claire, suivre qui a dit quoi sur 15 ou 20 transcriptions devient fastidieux et source d'erreurs.

Horodatages

Placés à intervalles réguliers ou aux moments clés, les horodatages vous permettent de revenir à l'audio source lorsqu'un passage codé est ambigu. Le ton, l'accentuation et les pauses peuvent changer la façon dont un segment doit être interprété, et les horodatages facilitent le repérage du bon moment dans l'enregistrement.

Un texte propre et consultable

Vous avez besoin d'un texte numérique que vous pouvez rechercher avec Ctrl+F, surligner et importer dans un logiciel d'analyse de données qualitatives. Les images numérisées de notes manuscrites vous ralentiront considérablement.

Des sauts de paragraphe cohérents

Les paragraphes devraient être coupés aux changements naturels d'intervenant ou aux changements de sujet, et non se présenter sous forme de transcriptions en bloc de texte qui s'étirent sur des pages sans la moindre pause.

Obtenir des transcriptions prêtes pour l'analyse ne doit pas forcément signifier des heures de mise en forme manuelle. HappyScribe génère automatiquement des transcriptions avec identification des intervenants, horodatages et sauts de paragraphe propres, que vous utilisiez la voie de la transcription par IA (livrée en quelques minutes) ou que vous envoyiez vos enregistrements à des relecteurs professionnels pour une précision de 99 % (livrée sous 24 heures).

L'éditeur intégré de HappyScribe synchronise la lecture audio avec la transcription, de sorte que vous pouvez vérifier n'importe quel passage au regard de l'enregistrement original sans passer d'une application à l'autre. C'est utile pour l'analyse, car vérifier le ton et l'accentuation pendant la familiarisation est bien plus facile lorsque vous pouvez cliquer sur une phrase et entendre instantanément l'audio correspondant.

Avec la prise en charge de plus de 150 langues, HappyScribe est particulièrement utile pour la recherche multilingue ou interculturelle, où les entretiens peuvent être menés dans une langue et analysés dans une autre.

De plus, l'AI Chat de HappyScribe vous aide à faire ressortir les thèmes récurrents, à extraire des citations exactes, à comparer la façon dont différents participants ont répondu au même sujet et à repérer des tendances sur des dizaines d'entretiens sans fouiller manuellement dans les transcriptions.

Une fois vos transcriptions finalisées, exportez-les aux formats TXT, DOCX ou SRT, prêtes à être importées dans NVivo, ATLAS.ti, MAXQDA ou tout autre outil QDA.

Étapes pour analyser des transcriptions d'entretiens en recherche qualitative

Étape 1 : familiarisez-vous avec les données

Lisez chaque transcription au moins deux fois avant de commencer à coder. Lors de la première lecture, contentez-vous de lire. Ne surlignez pas, n'étiquetez pas, ne codez pas. Laissez les données vous imprégner. Tenez un carnet ou un fichier de mémos à part où vous notez vos premières impressions : ce qui vous a surpris, ce qui est revenu de façon répétée, ce qui vous a semblé significatif au regard de vos questions de recherche.

Lors de la deuxième lecture, commencez à signaler les passages qui semblent significatifs. Soulignez, mettez en gras ou utilisez la fonction d'annotation de votre logiciel, mais résistez à l'envie d'attribuer déjà des codes. Vous êtes encore en train de vous faire une idée de la forme d'ensemble du jeu de données.

Si vous n'avez pas transcrit les entretiens vous-même, écoutez des passages de l'audio en parallèle de la transcription. Le texte écrit gomme le ton, les hésitations et l'accentuation, ce qui peut changer la façon dont un passage est lu. C'est particulièrement important pour les entretiens qui abordent des sujets sensibles ou à forte charge émotionnelle.

Braun and Clarke (2006), dont le cadre en six phases pour l'analyse thématique demeure l'approche la plus citée en recherche qualitative, décrivent cela comme la phase de familiarisation. L'étude souligne qu'il doit s'agir d'une lecture « active », au cours de laquelle vous recherchez des significations et des tendances plutôt que d'absorber passivement le contenu.

Étape 2 : générez les codes initiaux

Le codage est le moment où commence le travail analytique. Un code est une courte étiquette (un mot ou une brève expression) appliquée à un segment du texte de la transcription et qui en saisit le propos. Les codes sont les briques de base de l'analyse qualitative. Tout ce qui suit (thèmes, résultats et interprétation) repose sur la qualité de vos codes.

Deux approches du codage :

a. Inductive (guidée par les données) : Les codes émergent des données elles-mêmes. Vous lisez la transcription et étiquetez ce que vous voyez, sans liste prédéfinie. C'est l'approche standard pour les études exploratoires, l'analyse thématique et la théorie ancrée.

b. Déductive (guidée par la théorie) : Vous partez d'un ensemble prédéfini de codes fondé sur vos questions de recherche, votre cadre théorique ou la littérature existante. Vous recherchez ensuite des preuves de ces codes dans les données. C'est fréquent dans les études qui testent ou prolongent des théories établies. De nombreuses études utilisent une approche hybride : elles partent d'un cadre déductif, puis ajoutent des codes inductifs pour tout ce que le cadre ne saisit pas.

Types de codage courants :

• Les codes descriptifs étiquettent le sujet d'un passage : « charge de travail », « dynamique d'équipe », « processus d'intégration »
• Les codes in vivo reprennent les propres mots du participant. Un participant dit « Je me sentais invisible lors de ces réunions », et « invisible » devient un code
• Les codes de processus saisissent les actions ou les changements décrits par les participants : « escalade des réclamations », « adaptation au travail à distance »

À quoi ressemble le codage en pratique :

Codez généreusement lors de la première lecture. Il est plus facile de fusionner ou d'écarter des codes par la suite que de relire 20 transcriptions pour retrouver des éléments que vous avez manqués la première fois. Utilisez un livre de codes (une liste évolutive de vos codes assortis de définitions courtes) pour garder un codage cohérent d'une transcription à l'autre et d'un chercheur à l'autre.

Pour en savoir plus sur l'élaboration de votre système de balisage dès la transcription elle-même, consultez notre guide sur l'utilisation des thèmes et des balises lors de la transcription d'entretiens de recherche qualitative.

Étape 3 : recherchez des thèmes

Un thème est une tendance de signification qui saisit quelque chose de significatif à propos des données au regard de votre question de recherche. Les thèmes se construisent à partir des codes, mais ils opèrent à un niveau d'abstraction plus élevé.

Étalez tous vos codes (dans un tableur ou dans le gestionnaire de codes de votre logiciel QDA) et recherchez des regroupements. Quels codes semblent aller ensemble ? Quels codes apparaissent chez plusieurs participants ?

Regroupez les codes apparentés sous des étiquettes de thèmes candidats. Par exemple, des codes comme « retour non résolu », « échéances mouvantes » et « absence d'attentes claires » pourraient se regrouper sous un thème candidat d'« ambiguïté dans la définition du rôle ».

Tous les codes ne s'intégreront pas à un thème. Certains codes peuvent rester isolés, certains peuvent être trop peu fréquents pour soutenir un thème, et certains peuvent finir par être écartés. C'est normal et attendu. À ce stade, les thèmes sont provisoires. Ils seront testés et affinés à l'étape suivante.

Étape 4 : examinez et affinez les thèmes

Cette étape comporte deux niveaux.

a. Vérifiez les thèmes au regard des extraits codés : Lisez tous les segments que vous avez regroupés sous chaque thème candidat. Sont-ils cohérents entre eux ? L'étiquette du thème les décrit-elle avec précision ?

Si un thème paraît trop large, il faudra peut-être le scinder en deux. Si deux thèmes se recoupent fortement, il faudra peut-être les fusionner. Si un thème contient des segments qui, en réalité, ne vont pas ensemble, réaffectez ces segments ailleurs.

b. Vérifiez les thèmes au regard de l'ensemble du jeu de données : Retournez à vos transcriptions, ou du moins aux sections clés, et relisez-les en gardant à l'esprit votre structure de thèmes. Confirmez que les thèmes reflètent les données dans leur ensemble, et pas seulement les passages que vous avez codés par hasard.

Recherchez précisément les données qui contredisent vos thèmes. Vous confronter aux cas négatifs ou déviants renforce votre analyse.

Si les thèmes s'effondrent ou se multiplient nettement à ce stade, c'est le signe que l'analyse fonctionne, et non que quelque chose a mal tourné. L'analyse qualitative est itérative. Attendez-vous à parcourir cette étape plus d'une fois.

Étape 5 : définissez et nommez vos thèmes

Pour chaque thème, rédigez une brève définition (de deux à trois phrases) qui saisit le propos du thème, l'aspect des données qu'il représente et la façon dont il se rattache à votre question de recherche.

Donnez ensuite à chaque thème un nom concis et précis. « Communication » est trop vague. « Ruptures dans la communication ascendante lors d'un changement organisationnel » saisit le thème sans explication supplémentaire.

Cette étape est souvent bâclée, mais elle détermine la clarté avec laquelle se lit votre section de résultats. Si vous ne parvenez pas à rédiger une définition nette d'un thème en deux phrases, c'est probablement que le thème n'est pas encore assez bien défini pour être traité.

Étape 6 : rédigez vos résultats

Structurez votre section de résultats autour de vos thèmes, chaque thème constituant un sous-titre ou une section distincte.

Pour chaque thème, présentez l'argument (ce que le thème signifie et pourquoi il importe), étayez-le par des données (citations directes des transcriptions, avec les étiquettes des participants et un contexte suffisant pour que le lecteur comprenne la citation) et reliez-le à vos questions de recherche ou à la littérature plus large.

Utilisez les citations à bon escient. Une citation courte et bien choisie qui illustre un point précis est plus efficace qu'une longue citation en bloc que le lecteur doit interpréter par lui-même. Introduisez chaque citation par un contexte (« Interrogé sur le soutien de l'encadrement, P4 a décrit un schéma de désengagement : ») et faites-la suivre de votre interprétation de ce que la citation démontre.

Distinguez la description (ce que les participants ont dit) de l'interprétation (ce que cela signifie au regard de votre question de recherche). Les deux sont nécessaires. La description sans interprétation est un résumé, pas une analyse.

Comment choisir la bonne méthode d'analyse

Toute analyse qualitative ne suit pas le processus thématique en six étapes décrit ci-dessus. Les étapes sont largement applicables, mais les différentes méthodes les pondèrent différemment et y ajoutent leur propre logique. Voici un bref repère :

Si vous ne savez pas quelle méthode convient à votre étude, partez de votre question de recherche. Les questions portant sur les tendances et les expériences entre participants penchent vers l'analyse thématique, tandis que les questions portant sur la façon dont les individus donnent du sens à une expérience précise penchent vers l'IPA.

Outils pour coder et analyser les transcriptions

• Logiciel d'analyse de données qualitatives (QDA) : NVivo, ATLAS.ti, MAXQDA et Dedoose font partie des options courantes. Ils vous permettent d'importer des transcriptions, d'appliquer des codes, de regrouper les codes en thèmes, d'exécuter des requêtes (fréquence des codes, cooccurrence des codes) et de visualiser les relations
• Alternatives légères : Pour les études plus modestes (moins de 10 transcriptions), coder avec un tableur, un traitement de texte doté de commentaires ou des transcriptions imprimées et des surligneurs de couleur fonctionne très bien. La méthode compte davantage que l'outil. Un logiciel onéreux ne produit pas par défaut une meilleure analyse
• Codage assisté par l'IA : Les outils d'IA peuvent désormais générer des livres de codes initiaux, suggérer des codes pour les segments de transcription et signaler des thèmes potentiels. Une étude PMC de 2025 sur l'IA en recherche qualitative a décrit le rôle grandissant de l'IA dans la génération de livres de codes, le codage automatisé et l'identification des thèmes, tout en soulignant que le chercheur doit examiner, affiner et interpréter l'ensemble du résultat généré par l'IA

Le consensus : l'IA accélère les parties mécaniques du codage, mais ne peut pas remplacer le jugement interprétatif qui donne sa valeur à la recherche qualitative.

Reliez la transcription à l'analyse avec HappyScribe

Quel que soit l'outil que vous utilisez pour le codage, la qualité de vos transcriptions influe directement sur la vitesse à laquelle vous pouvez progresser dans l'analyse.

Par exemple, les transcriptions sans identification des intervenants vous obligent à réécouter l'audio pour déterminer qui a dit quoi. Les transcriptions sans horodatages rendent impossible la vérification ponctuelle d'une citation au regard de l'enregistrement sans parcourir tout le fichier. Une mise en forme en bloc de texte ralentit le balayage visuel et complique l'isolement des segments codables.

C'est là que l'étape de transcription et l'étape d'analyse se rejoignent, et là que HappyScribe apporte le plus de valeur aux flux de travail de recherche. Chaque transcription est livrée avec une identification automatique des intervenants, des paragraphes horodatés et une mise en forme structurée que le logiciel QDA peut interpréter à l'import.

Pour les équipes de recherche qui gèrent des dizaines d'entretiens répartis entre plusieurs codeurs, la cohérence de la mise en forme garantit que tout le monde travaille à partir de transcriptions structurées de façon identique.