Collecte et codage des données [Approche qualitative]

Le codage en recherche qualitative est une phase importante du processus d’analyse. Il permet de prendre du recul par rapport aux données, de les structurer de manière cohérente et de les classifier de manière systématique. Il constitue souvent la première étape structurée de l’analyse des données qualitatives, car il permet de passer des données brutes (entretiens, observations, documents) à une organisation analytique qui facilitera l’interprétation des résultats.

Coder, c’est organiser des données pour leur donner un sens et établir des comparaisons. Cette phase doit se faire de manière rigoureuse. Il s’agit de lire et de relire les entretiens (ou, selon le type de données récoltées, réécouter un fichier audio, revisionner un film, etc.) puis de labéliser des extraits en sous-partie (codes et catégories) et finalement de dégager des thématiques qui seront vos « résultats ».

Voici les définitions des termes principaux utilisés pour le codage :

  • Code : une étiquette (un mot, une phrase courte) qui associe un attribut à un passage spécifique et observable dans les données ;
  • Catégorie : un mot ou une expression pour décrire un groupe de codes ;
  • Thème : le résultat du codage et de la réflexion analytique, les thèmes « n’émergent » pas, vous les créez sur la base de votre interprétation des données.

Qu’est-ce qui peut être codé ?  

De nombreux types d’éléments peuvent être codés dans des données qualitatives, en fonction de la question de recherche et du cadre analytique :

  • Comportements, processus, événements, conflits ;
  • Idées, normes, valeurs, opinions, motivations, explications, perceptions, significations ;
  • Émotions ;
  • Caractéristiques du contexte (qui, quoi, quand) ;
  • Langage (mot, dialogue, métaphore, etc.) ;
  • Tout autre élément en lien avec vos objectifs et/ou questions de recherche.

Il existe différentes manières de structurer les données en fonction des données récoltées, des thématiques privilégiées, de vos intérêts et de la connaissance que vous souhaitez faire émerger.

Le codage n’est pas une fin en soi, mais une structure qui facilite la réflexion ! L’objectif du codage est de mettre les données sous une forme qui aide à générer des idées et à identifier des tendances en lien avec vos questions de recherche.

D’où viennent les codes ?

Dans l’approche inductive, les codes ne sont pas prédéfinis ; on les crée à partir d’extraits de texte qui se rapportent au sujet de l’étude.

L’approche déductive mobilise des codes prédéfinis. Il s’agit de créer un codebook (une liste de code ou un livre de code) basé sur le guide d’entretien, la théorie ou les connaissances préexistantes et ensuite d’étiqueter les données à partir de cette liste prédéfinie.

Comment coder ?

Le processus de codage s’effectue du particulier au général. Il commence par le codage (labélisation/étiquetage de petites parties de données par des codes), puis la catégorisation (description des groupes de codes) puis la thématisation (interprétation des données et des catégories).

Vous pouvez suivre l’évolution de vos données grâce à des mémos, des notes de réflexion tout au long du processus. Elles vous aideront à établir les thématiques.

Qu’est-ce qui fait un bon code ?

  • Le nom du code évoque quelque chose de concret et d’univoque ;
  • Il est en accord avec les objectifs de la recherche et le matériel analysé ;
  • Il couvre une seule idée ou dimension ;
  • Il est clairement défini : pas d’ambiguïté dans l’attribution d’un code à un extrait.

Combien de codes ?

Il n’existe pas de nombre magique ! Le nombre « idéal » de codes dépend de vos données et du niveau de détail dont vous avez besoin pour répondre à vos questions de recherche.

  • Moins de codes, plus de texte par code : permet d’aller à l’essentiel dans la catégorisation d’un phénomène ; prend moins de temps, mais peut omettre des données ; peut être utile aux premières étapes du codage ; des verbatims trop longs ne pourront pas être exploités tels quels dans des publications.
  • Plus de codes, moins de texte par code : axé sur les détails et parfois chronophage ; pas toujours utile ou approprié pour répondre à vos questions de recherche ; des verbatims trop courts démultiplient le nombre de codes.

Un juste-milieu peut être trouvé en fonction de la recherche.

Qu’est-ce qu’un « codebook » ?

Un « codebook » facilite un codage systématique et cohérent. Il se structure généralement en trois parties : noms des codes, définitions, règles d’usage avec des exemples

Qu’est-ce qui fait un bon « codebook » ?

  • Il est comme un dictionnaire : il contient des définitions claires et des exemples pour guider le codage ;
  • Il est cohérent, c’està-dire qu’il assure une forme de standardisation ;
  • Selon un processus itératif, il est révisable et peut être amélioré au fur et à mesure que l’analyse progresse.

Comment marche la création d’un codebook ?

  • Définir les codes initiaux : les chercheur·euses établissent un ensemble de codes initiaux, souvent basé sur les questions de recherche ou sur une approche inductive, puis les définissent clairement ;
  • Coder les données : plusieurs chercheur·euses codent indépendamment le même ensemble de données qualitatives (par ex : des transcriptions d’entretien) ;
  • Comparer et discuter : les chercheur·euses comparent leur application des codes, il/elle discutent des divergences et des cas où le codage n’est pas clair pour arriver à une application et à un usage uniforme ;
  • Réviser le codebook : à l’issue des discussions, ils/elles modifient et affinent le codebook pour parvenir à un consensus ;
  • Appliquer le codebook validé : il est utilisé sur l’ensemble des données afin de garantir la cohérence et la fiabilité des résultats ;
  • Si vous êtes plusieurs (crosscheck), mettez-vous des limites de temps dans la discussion des codes.

Qu’est-ce que le crosscheck ?

Le crosscheck (recoupement) en méthode qualitative fait référence à la validation des codes en faisant coder les données par plusieurs chercheur·euses pour garantir la fiabilité et la cohérence du processus. Il est important pour la crédibilité de l’analyse, car il permet de minimiser les biais et d’établir un codebook basé sur un accord inter-codeur.

Objectifs du crosscheck :

  • Assurer la validité : s’assurer que les codes reflètent fidèlement le sens des données ;
  • Garantir la fiabilité : vérifier que les codes peuvent être appliqués de manière constante, même par différentes personnes ;
  • Maintenir la rigueur : garantir que l’interprétation des données est solide et reproductible ;
  • Établir un consensus : créer un accord sur la signification des codes, en développant un codebook commun et validé.

Quelques tuyaux :

Il est important de comprendre que le codage n’est pas une science exacte. C’est un outil d’aide à la réflexion et à l’interprétation des données. Il s’agit de toujours évaluer le temps et les moyens à disposition, ainsi que la finalité de votre recherche. Visez une certaine « efficacité » ! Mieux vaut atteindre la qualité que la quantité, ne vous perdez donc pas dans cette étape. Le processus de codage pourra vous paraître variable selon votre humeur, votre journée, votre état d’esprit, vos émotions du moment. Cela fait partie du processus, il faut en être conscient·es. Pensez à faire des pauses quand vous codez pour prendre du recul.

Pour toute demande d’expertise méthodologique qualitative, vous pouvez prendre contact avec la Plateforme de Recherche Qualitative – Secteur sciences sociales.

Références pour le codage :

  • Boyatzis R. Transforming qualitative information: Thematic analysis and code development. In: Thousand Oaks C, US: Sage Publications, Inc, ed. 1998.
  • Fereday J, Muir-Cochrane E. Demonstrating rigor using thematic analysis: A hybrid approach of inductive and deductive coding and theme development. Journal of Qualitative Methods 2006;5:1–11.
  • MacQueen K, McLellan-Lemal E, Bartholow K, Milstein B. Team-based codebook development: Structure, process, and agreement. In: Guest G, MacQueen KM, eds. Handbook for team-based qualitative research. AltaMira Press; 2008:119–135.
  • Ryan GW, Bernard HR. Techniques to identify themes. Field Methods 2003;15:85–109.
  • Saldana J. The coding manual for qualitative researchers. 3th edition ed. SAGE; 2015.

Transcription automatique :

Dans les recherches qualitatives basées sur des entretiens, il est généralement recommandé de réaliser une transcription verbatim, c’est-à-dire une retranscription aussi fidèle que possible des propos des participant·es. Cette transcription peut être effectuée manuellement par le/la chercheur·euse, ce qui permet également de se familiariser avec les données.

Des outils de transcription automatique peuvent aussi être utilisés pour faciliter ce travail. À l’UNIL, le service CORV permet par exemple de générer des transcriptions dans un environnement sécurisé.

Dans tous les cas, la transcription générée doit être relue et vérifiée en réécoutant l’enregistrement, afin de corriger les éventuelles erreurs.

Logiciels pour l’analyse qualitative en recherche :

NB : Le logiciel MAXQDA est celui conseillé par Unisanté pour sa facilité d’utilisation et pour favoriser l’échange entre les chercheurs et chercheuses de l’institution. De nombreux tutoriels gratuits sont en outre disponibles.

Référence pour l’utilisation des logiciels :  

  • Fielding N, Lee R. Computer Analysis and Qualitative Research. Sage; 1998.
  • Gibbs G. Qualitative Data Analysis: Explorations with NVivo. Open University Press; 2002.
  • Lewins AF. Computer Assisted Qualitative Data AnalysiS’. 2nd ed. Researching Social Life. Sage; 2001.
  • Lewins A, Silver C. Using Software in Qualitative Research. Sage; 2007.

 

Dernière révision le 21.05.2026