Comment utiliser l'analyse thématique sur des transcriptions d'entretiens qualitatifs

Ce cadre, exposé à l'origine par Braun et Clarke en 2006, est depuis devenu l'un des articles méthodologiques les plus cités des sciences sociales, avec plus de 300 000 citations sur Google Scholar.

Mais ce cadre ne fonctionne que si les transcriptions qui le sous-tendent sont bien codées. Chaque phase dépend de la cohérence avec laquelle vous avez tagué vos données, de cette première lecture jusqu'à la rédaction finale.

Dans ce guide, je vous accompagne à travers chaque phase en y associant des décisions de codage concrètes, en abordant les outils et les flux de travail qui soutiennent le processus, et en signalant les erreurs qui coûtent le plus de temps aux chercheurs pendant l'analyse.

Pourquoi vos transcriptions ont besoin d'un flux de travail de codage systématique

Imaginez la situation : vous venez de boucler 12 entretiens. Plus de 200 pages de transcriptions s'affichent à l'écran, et votre esprit dérive vers les citations qui vous ont marqué. Cet instinct n'est pas toujours fiable.

Sans flux de travail de codage structuré, l'analyse se rabat sur ce dont vous vous souvenez le mieux, ce qui signifie généralement les entretiens les plus récents et les réponses qui confirment ce que vous vous attendiez à trouver.

Et ce n'est pas non plus un risque marginal. McMullin (2021) souligne que 40 à 80 % des études en sciences sociales et dans le secteur associatif reposent sur des méthodes qualitatives comme les entretiens, les groupes de discussion et l'observation ethnographique.

C'est un volume de données considérable qui dépend de la rigueur de codage du chercheur pour produire des conclusions crédibles.

Et si vous ne faites pas attention aux biais, vous finissez par construire des thèmes sur des preuves incomplètes.

Cela dit, une approche systématique du codage des données d'entretiens qualitatifs n'élimine pas l'interprétation.

Ce qu'elle fait, c'est vous obliger à tenir compte de l'ensemble du jeu de données plutôt que des parties qui semblent les plus pertinentes sur le moment.

Si vous hésitez encore à transcrire des entretiens de recherche qualitative en premier lieu, c'est une décision à part. Ce guide part du principe que vous disposez déjà de transcriptions et que vous avez besoin d'une méthode fiable pour passer du texte brut à des thèmes défendables.

Codes, catégories et thèmes : ce que signifie chaque terme dans l'analyse qualitative

Avant de commencer à coder des thèmes dans vos données qualitatives, il est utile de bien comprendre à quoi renvoie réellement chaque terme. Ces trois concepts servent des objectifs distincts, et les confondre est l'une des erreurs les plus courantes dans l'analyse thématique de transcriptions d'entretiens.

• Un code est une étiquette descriptive que vous appliquez à un petit segment de données. Il capture le sujet de ce segment en un mot ou une courte expression
• Une catégorie regroupe des codes apparentés, ce qui vous donne un moyen d'organiser vos codes sans passer directement à l'interprétation
• Un thème est plus large. Les thèmes sont des motifs de sens qui traversent les catégories et renvoient à votre question de recherche. Vous ne vous contentez pas de trouver des thèmes dans les données. Vous les construisez par le processus de lecture, de codage et de relecture

Une chose à garder en tête : si vous avez utilisé un logiciel de transcription ou d'analyse de données qualitatives, vous avez probablement vu les termes « tags », « codes » et « étiquettes » employés de façon interchangeable. Ils renvoient à la même action. Les tags dans un outil de transcription comme HappyScribe sont fonctionnellement équivalents aux codes de la méthodologie qualitative.

Je le précise parce que la distinction est ténue, mais elle pourrait dérouter les chercheurs qui passent d'un outil à l'autre. Un tag que vous appliquez dans votre logiciel de transcription pour la recherche a le même poids qu'un code que vous attribueriez dans NVivo ou ATLAS.ti, alors traitez-le avec la même rigueur dès le départ.

Les six phases de l'analyse thématique pour les transcriptions d'entretiens

Braun et Clarke (2006) ont élaboré un cadre en six phases qui est l'approche la plus répandue de l'analyse thématique, et ce pour de bonnes raisons.

Les phases sont séquentielles, mais pas strictement linéaires. Vous ferez des allers-retours entre elles à mesure que votre compréhension des données s'approfondit, ce qui est attendu et fait partie du processus.

Ce qui suit est un parcours adapté pour les chercheurs qui travaillent spécifiquement avec des transcriptions d'entretiens.

Phase 1 : Familiarisation

Lisez vos transcriptions du début à la fin. Puis relisez-les. Si vous avez encore accès à l'audio original, réécoutez-le en suivant le texte, car le ton, les pauses et les accentuations portent souvent un sens qui ne transparaît pas sur le papier. Une plateforme de transcription qui propose des transcriptions précises et une lecture multimédia synchronisée accélérera votre travail.

L'objectif, à ce stade, n'est pas de commencer à coder. Il s'agit de se faire une idée générale de ce que contiennent les données avant de prendre la moindre décision analytique.

Là où cette phase échoue, c'est lorsque vous la précipitez. 12 entretiens peuvent sembler familiers après une seule lecture, mais la familiarité n'est pas la compréhension. Les motifs que vous remarquez lors d'une deuxième ou d'une troisième lecture pourraient bien être ceux qui finiront par façonner vos thèmes.

Pour un examen plus approfondi de la place de la familiarisation dans une recherche plus large, consultez notre guide sur la méthodologie de la recherche qualitative.

Phase 2 : Génération des codes initiaux

C'est ici que vous passez de la lecture à l'étiquetage. Parcourez chaque transcription ligne par ligne ou segment par segment, et attribuez un code à chaque unité de données significative.

• Le codage inductif (ou ouvert) laisse les codes émerger des données elles-mêmes, sans cadre prédéfini
• Le codage déductif fonctionne dans l'autre sens : vous dérivez les codes de vos questions de recherche, de votre cadre théorique ou de la littérature existante
• Le codage in vivo utilise les propres mots du participant comme étiquette de code, ce qui peut être utile lorsque la formulation exacte revêt une importance particulière

La plupart des chercheurs combinent les approches. Vous pouvez commencer par un ensemble déductif de codes tirés de vos questions de recherche, puis laisser des codes inductifs apparaître au fil de transcriptions qui prennent des tournures inattendues.

Voici à quoi cela ressemble en pratique, à partir d'un court passage d'un entretien fictif sur le travail à distance :

Deux de ces codes, « contact limité avec le manager » et « perte de communication informelle », pourraient ensuite être regroupés sous une catégorie comme expériences de soutien au travail, qui se rattache au thème de l'isolement structurel dans les équipes hybrides du tableau précédent. C'est la trajectoire : du code à la catégorie, puis au thème.

L'erreur courante à ce stade consiste à coder de manière trop large ou trop étroite. J'y reviendrai plus en détail plus loin.

Phase 3 : Recherche des thèmes

Une fois vos transcriptions codées, prenez du recul et examinez les codes comme un ensemble. Regroupez les codes apparentés en thèmes candidats, et utilisez des outils visuels comme des cartes thématiques ou des arbres de codes pour voir comment les groupes se relient les uns aux autres.

Il s'agit d'une phase exploratoire. Vous testez des regroupements, en repérant les codes qui fonctionnent naturellement ensemble et ceux qui n'appartiennent à aucune catégorie. Ne vous engagez pas encore sur des thèmes définitifs.

Phase 4 : Révision des thèmes

À ce stade, vous ramenez vos thèmes candidats vers les données. Les segments codés soutiennent-ils réellement le thème que vous avez construit autour d'eux ? Le thème tient-il encore lorsque vous relisez l'intégralité des transcriptions ?

À mesure que vous observez la cohérence, les thèmes commencent à être scindés, fusionnés ou abandonnés. Le résultat final est un ensemble affiné de thèmes aux frontières plus nettes et au meilleur ancrage dans les données.

Phase 5 : Définition et dénomination des thèmes

Chaque thème qui subsiste reçoit désormais une description écrite qui explique ce que le thème englobe, ce qu'il n'englobe pas et comment il se rattache aux thèmes voisins. Donnez-lui un nom concis et descriptif pour le retrouver facilement.

De bons noms de thèmes portent un poids analytique considérable. « Isolement structurel dans les équipes hybrides » dit quelque chose de précis au lecteur, alors que « Problèmes du travail à distance » ne dit rien. Une fois que vous aurez bien choisi les étiquettes, votre jeu de données ressemblera à un cadre thématique : des thèmes nommés, avec des définitions écrites et des limites de portée.

Phase 6 : Rédaction

La phase finale transforme votre cadre thématique en un récit qui répond à la question de recherche. Chaque thème devient une section ou un argument, étayé par des citations représentatives tirées des transcriptions.

Sélectionnez vos citations avec soin. Les passages les plus forts sont ceux où les mots du participant illustrent directement le thème et peuvent tenir avec un minimum d'explication contextuelle.

Pour un parcours plus détaillé du passage des transcriptions codées à une analyse rédigée, ce guide sur l'analyse des transcriptions d'entretiens de recherche qualitative couvre le processus en profondeur.

Comment coder des transcriptions d'entretiens en pratique

Les six phases vous fournissent le cadre conceptuel. Mais il est maintenant temps d'aborder les décisions que vous prendrez lorsque vous vous installerez pour coder concrètement.

Codage manuel ou codage assisté par logiciel

Le codage manuel a résisté à l'épreuve du temps et de nombreux chercheurs utilisent encore Word ou Google Docs avec des fils de commentaires et un surlignage en couleur.

Cela fonctionne pour les projets plus modestes comptant moins de transcriptions, mais les limites apparaissent dès que vous essayez de passer à l'échelle.

Dès que vous commencez à travailler sur 15 ou 20 entretiens, suivre les codes de façon cohérente à travers les commentaires et les surlignages devient difficile à gérer.

Les outils CAQDAS comme NVivo, ATLAS.ti et MAXQDA sont conçus pour cela. Ils offrent des hiérarchies de codes, des requêtes transversales aux transcriptions et une cartographie visuelle. À noter que NVivo et ATLAS.ti appartiennent désormais tous deux à Lumivero, tandis que MAXQDA reste indépendant et est souvent jugé plus accessible pour le travail en méthodes mixtes.

En dehors des CAQDAS traditionnels, Dovetail s'adresse aux équipes UX et produit, Delve est apprécié des doctorants, et Taguette est une option gratuite et open source pour les projets sans financement.

Quel que soit l'outil, la logique de codage reste la même.

Construire votre livre de codes

Un livre de codes est le document de référence qui maintient la cohérence de votre codage à travers plusieurs relectures ou entre les membres d'une équipe.

Si vous travaillez seul sur une petite étude, vous pouvez vous contenter d'une version moins formelle, mais cette discipline reste payante sur le long terme.

• Commencez par un petit ensemble de codes tirés de vos premières transcriptions ou de vos questions de recherche
• Rédigez une courte définition pour chaque code, avec un passage d'exemple qui montre quand il s'applique
• Notez des règles de frontière indiquant quand un code ne s'applique pas, en particulier pour les codes qui se chevauchent
• Affinez-les de manière itérative au fil des transcriptions, en scindant, fusionnant ou abandonnant les codes qui ne fonctionnent pas
• Consignez chaque modification et le raisonnement qui la sous-tend, car ce journal devient votre piste d'audit. J'y reviendrai plus tard

Coder en équipe

Lorsque plusieurs chercheurs codent les mêmes données, la fiabilité intercodeurs (ICR) entre en jeu. La pratique standard consiste à faire coder un sous-ensemble de transcriptions de façon indépendante par au moins deux codeurs, puis à comparer le degré d'accord à l'aide d'une mesure comme le kappa de Cohen.

Un faible accord ne signifie pas nécessairement que quelqu'un a mal codé ; cela peut indiquer que les codes ont besoin de définitions plus claires dans le livre de codes. Considérez les désaccords comme un signal pour réviser plutôt que pour trancher.

Codage assisté par l'IA

Les outils d'IA peuvent désormais suggérer automatiquement des codes, faire ressortir des motifs sur de vastes ensembles de transcriptions et appliquer un livre de codes plus vite que le codage manuel. Pour les chercheurs qui travaillent avec plus de 20 heures d'audio d'entretiens, c'est autant d'heures gagnées sur le travail répétitif.

Mais ces outils s'accompagnent de certaines limites. Une étude de 2025 menée par Jowsey et al. a testé Microsoft Copilot sur l'analyse thématique et a constaté un recoupement minime entre les thèmes générés par des humains et ceux générés par l'IA. Les résultats de Copilot comportaient des citations inventées dans 58 % des cas, et l'outil tirait ses thèmes uniquement des premières pages de données plutôt que de l'ensemble du jeu de données. L'étude a mis au jour les limites de l'IA Microsoft Copilot, mais la préoccupation de fond s'applique à d'autres outils.

Ce qu'il faut en retenir, ce n'est pas d'éviter complètement le codage assisté par l'IA. L'IA peut se charger de la première passe et du repérage des motifs, mais interpréter les nuances, lever les ambiguïtés et formuler des affirmations théoriques restent du ressort du chercheur.

Préparer vos transcriptions pour l'analyse thématique

Il existe une étape entre « j'ai une transcription » et « je commence à coder » qui est souvent escamotée, et qui influe directement sur la qualité de tout ce qui suit. Voici comment vous y prendre :

• Choisissez le bon type de transcription. La transcription verbatim capture chaque mot de remplissage et chaque faux départ, ce qui convient à l'analyse du discours. Pour l'analyse thématique, le verbatim intelligent est généralement le mieux adapté, car il préserve le sens sans le bruit
• Identifiez clairement vos intervenants. Si votre transcription d'entretien n'indique pas qui a dit quoi, vous perdez la capacité de suivre la répartition des thèmes entre les participants ou de comparer les expériences entre les groupes
• Alignez vos horodatages. Lorsqu'un segment codé semble ambigu sur le papier, vous avez besoin d'un moyen de revenir à l'audio original. Un alignement cohérent des horodatages le rend possible sans avoir à parcourir des heures d'enregistrement
• Nettoyez avant de coder. Les transcriptions générées par l'IA comporteront des erreurs, en particulier avec le vocabulaire technique et les dialogues qui se chevauchent. Corriger les erreurs et standardiser la mise en forme avant le codage évite que de mauvaises données ne s'incrustent dans votre livre de codes

C'est là que votre choix de plateforme de transcription peut vous faire gagner du temps. HappyScribe prend en charge l'étape de préparation de la transcription afin que les chercheurs passent moins de temps à nettoyer et plus de temps à coder.

Quelques fonctionnalités de HappyScribe qui vous facilitent directement la vie en tant que chercheur :

Transcription par IA et transcription humaine

La transcription automatique de HappyScribe vous fournit un premier brouillon en quelques minutes. Lorsque la précision est le facteur décisif, vous pouvez demander une transcription humaine qui offre une précision de 99 %.

Les linguistes experts méritent d'être envisagés pour les études où la formulation exacte constitue une part importante du processus.

Identification des intervenants

Grâce à l'identification automatique des intervenants, les transcriptions arrivent prêtes pour un codage au niveau du participant.

Cela vous fait non seulement gagner du temps, mais influe aussi directement sur votre analyse. Lorsque les intervenants sont correctement identifiés dès le départ, vous pouvez filtrer les codes par participant et comparer la façon dont un même thème se manifeste différemment d'un entretien à l'autre.

Si vous travaillez avec des groupes de discussion où les intervenants se chevauchent, une identification précise facilite l'attribution.

Éditeur de transcription interactif

Modifier, rechercher et relire des transcriptions devient beaucoup plus simple avec la lecture audio synchronisée.

Pendant l'étape de familiarisation, vous pouvez lire et écouter en même temps, ce qui correspond exactement à ce que recommandent Braun et Clarke dans la Phase 1.

Pendant le codage, vous pouvez cliquer sur n'importe quel segment et entendre comment le participant l'a prononcé, en captant le sarcasme, l'hésitation ou l'accentuation qui se lisent différemment sur le papier.

Prise en charge multilingue

Pour les projets de recherche qui couvrent plusieurs langues, HappyScribe prend en charge plus de 150 langues et dialectes sur une seule plateforme, de sorte que la transcription et la préparation multilingues ne nécessitent pas d'outils distincts.

Que ce soit l'islandais, l'allemand suisse, le swahili ou le coréen, vous pouvez mener des recherches à l'échelle mondiale sans craindre les erreurs d'interprétation.

Si vous vous demandez si la transcription automatique est une bonne pratique pour la recherche qualitative, cette décision dépend de la précision qu'exige votre méthodologie. Pour la plupart des projets d'analyse thématique, commencer par la transcription par IA et la vérifier par rapport à l'audio constitue un compromis pratique.

Erreurs courantes dans le codage qualitatif et comment les éviter

1. Utiliser les questions de l'entretien comme thèmes

Si vos thèmes se calquent directement sur votre guide d'entretien, il y a de fortes chances que vous ayez organisé les données plutôt que de les avoir analysées.

Les thèmes devraient émerger de motifs qui traversent les réponses, et non refléter les questions que vous avez posées.

Lorsque vous remarquez que cela se produit, revenez à vos codes et cherchez des liens qui traversent plusieurs questions.

2. Coder de manière trop large ou trop étroite

Un code comme « difficultés au travail » englobe tout et ne distingue rien. Un code comme « s'est senti frustré à 14 h un mardi » n'apparaît qu'une fois et ne peut être comparé à rien.

Testez vos codes en vous demandant si chacun apparaît assez souvent pour révéler un motif tout en restant assez précis pour vous apprendre quelque chose d'utile sur les données.

3. Sauter la phase de révision

Les thèmes issus de la première passe sont des brouillons, pas des conclusions. Les rapporter sans les confronter à l'ensemble du jeu de données, c'est laisser passer des contradictions et survivre des thèmes fragiles.

Prévoyez au moins une passe de révision complète au cours de laquelle vous relisez les transcriptions originales avec vos thèmes candidats sous les yeux.

4. Ignorer les données contradictoires

Les cas qui infirment vos hypothèses sont inconfortables, mais ils renforcent votre analyse lorsque vous les abordez directement.

Un thème qui ne tient qu'en contournant les données contradictoires ne résistera pas à l'examen.

Signalez les contradictions pendant le codage, puis décidez si elles affinent le thème ou si elles pointent vers quelque chose que vous avez manqué.

5. Ne pas documenter vos décisions de codage

Si vous ne pouvez pas expliquer pourquoi un code existe, pourquoi il a changé ou pourquoi un thème a été abandonné, votre analyse perd en crédibilité.

Comme je l'ai mentionné dans la section sur le livre de codes, tenir un journal continu de ce qui a changé et pourquoi suffit. Les évaluateurs et les examinateurs le chercheront.

Rendre compte de l'analyse thématique dans votre section méthodologie

Les évaluateurs et les directeurs de recherche attendent un compte rendu clair de la façon dont vous êtes passé des transcriptions brutes aux thèmes finaux. Cette liste de contrôle récapitule ce qu'il faut inclure lors de la rédaction de votre méthodologie :

• La méthode de transcription que vous avez utilisée (IA, humaine ou hybride) et pourquoi vous l'avez choisie
• Le logiciel ou les outils utilisés pour le codage
• Si votre approche de codage était inductive, déductive ou une combinaison des deux
• Le nombre de passes de codage que vous avez réalisées
• Comment les thèmes ont été révisés et affinés, y compris les thèmes qui ont été scindés, fusionnés ou abandonnés
• Comment la fiabilité intercodeurs a été évaluée et si plusieurs chercheurs ont codé les données
• Si la vérification par les membres ou la validation par les répondants a fait partie de votre processus

Documenter votre méthode de transcription est aussi de plus en plus attendu dans la recherche publiée.

Si vous avez utilisé la transcription par IA, les évaluateurs voudront savoir comment vous en avez vérifié la précision. Vous devriez inclure une brève section sur votre processus de contrôle qualité pour couvrir tous les aspects.

Commencez avec des transcriptions auxquelles vous pouvez vous fier

L'analyse thématique ne vaut que ce que valent les transcriptions qui la sous-tendent. Si le texte est inexact, si les étiquettes des intervenants sont erronées ou si la mise en forme est incohérente, chaque décision de codage qui suit hérite de ces problèmes.

HappyScribe vous fournit des transcriptions prêtes pour la recherche avec une identification précise des intervenants, une lecture audio synchronisée et la prise en charge de plus de 150 langues, pour que vous puissiez passer directement au codage en toute confiance.