Pour les professionnels des études ayant des années, voire des décennies d’expérience en analyse de données quantitatives, l’analyse qualitative assistée par l’IA peut sembler intimidante.

Souvent, les experts se spécialisent dans l’un ou l’autre domaine — quantitatif ou qualitatif — car les compétences requises sont assez différentes. Pourtant, vous verrez vite que l’analyse qualitative a bien plus en commun avec l’analyse quantitative qu’on pourrait le croire, surtout si vous avez déjà utilisé des statistiques avancées comme l’analyse factorielle ou l’analyse en grappes.

Voyons pourquoi.

Le versant qualitatif de l’analyse factorielle et de l’analyse en grappes

Lors d’une analyse factorielle, un logiciel statistique repère les réponses qui apparaissent fréquemment ensemble. Par exemple, il établira une corrélation entre une personne qui indique être PDG et celle qui déclare avoir un revenu élevé. De même, une personne qui aime faire des économies aura probablement aussi coché des réponses liées aux coupons ou aux offres du type « un acheté = un offert ».

Quand on travaille sur une centaine de questions, il est tout simplement impossible pour un professionnel des études d’identifier manuellement toutes les corrélations significatives entre deux, trois, voire dix variables.

C’est pour cela que nous apprécions tant l’analyse factorielle ou l’analyse en grappes : le logiciel permet d’identifier rapidement des corrélations pertinentes et de regrouper 100 variables et 500 réponses possibles en différentes solutions — chacune avec 4, 5, 6, 7, 8 ou même 15 catégories.

Aucune de ces solutions n’est la vérité, mais à mesure que vous les analysez, vous développez un avis subjectif : une solution vous semblera plus logique et plus fiable que les autres.

Cette solution aura souvent :

• Moins de variables ou de réponses qui semblent mal classées,

• Moins de groupes de réponses incohérentes ou aléatoires,

• Plus de catégories cohérentes, significatives et faciles à nommer.

Après cette évaluation, vous choisirez une solution à adopter, à interpréter, et à présenter. Et même si tout ce processus repose sur des analyses statistiques avancées, vous constaterez qu’il s’agit en fait... d’un raisonnement très qualitatif.

Le versant quantitatif de la codification qualitative par IA

Il y a trente ans, bien avant l’arrivée des outils d’IA générative et automatisée, ce travail se faisait entièrement à la main. Pendant des jours, voire des semaines, les professionnels des études lisaient les réponses papier ou les transcriptions pour identifier les tendances, les idées récurrentes, et les regrouper en catégories pertinentes.

Avec l’évolution technologique, il est devenu plus facile et rapide de rechercher des concepts et d’attribuer des codes qualitatifs (ex. : genre, colère, prix) et des codes quantitatifs (ex. : 1 = Femme, 7.2 = Colère.Élevée, 32 = Prix).

Aujourd’hui, grâce à la codification des réponses ouvertes assistée par IA, il est possible de créer une structure de codification à plusieurs niveaux, d’extraire des thèmes descriptifs à partir de commentaires ouverts — en quelques minutes seulement, là où cela prenait autrefois des semaines.

Un professionnel habitué à l’analyse qualitative préférera peut-être revoir manuellement les codes pour dégager des pistes et choisir la théorie la plus convaincante.
De son côté, un expert en quantitatif pourrait voir dans les codes générés un jeu de données prêt à être analysé avec une analyse factorielle.

Que vous abordiez la démarche sous un angle quantitatif ou qualitatif, la meilleure méthode reste celle qui vous semble juste — et qui donne des résultats exploitables et fiables.

Remettre l’humain au cœur de la codification

Que les codes aient été générés par l’IA ou rédigés manuellement, cela ne signifie pas que l’analyse qualitative est terminée.

L’étape suivante consiste à analyser, interpréter et affiner ces codes pour en tirer un résultat ou une hypothèse stratégique, pertinente et exploitable :

• Quelle solution s’aligne logiquement avec une théorie existante (comportementale, sociale, économique, psychologique) ?

• Quels aspects de cette théorie sont absents dans les données ?

• Ces éléments manquent-ils parce qu’ils ne faisaient pas partie des réponses ou parce qu’ils sont passés inaperçus ?

• La solution remet-elle en question la théorie ? Ou est-ce la théorie qui semble obsolète ?

• Les résultats justifient-ils le développement d’une nouvelle hypothèse ou d’une nouvelle théorie ?

L’IA et les logiciels statistiques ne possèdent pas (encore) la compréhension émotionnelle, sociale, culturelle ou humaine de l’expérience vécue. Ce qui est statistiquement cohérent doit encore être validé, ajusté et interprété pour refléter toute la richesse du réel. C’est là que les professionnels des études apportent une valeur irremplaçable.

En résumé

L’IA n’est plus un concept futuriste. Elle est déjà bien ancrée dans notre quotidien. De l’analyse de comportements à l’élaboration d’hypothèses, vos compétences en quantitatif peuvent tout à fait s’appliquer à l’univers qualitatif. La codification assistée par IA, ce n’est qu’une nouvelle façon d’aborder une analyse factorielle ou en grappes — une approche que vous maîtrisez déjà !

Envie d’en savoir plus sur nos outils IA ? Découvrez notre solution de codification des réponses ouvertes, Ascribe, et lisez nos réponses aux 20 questions ESOMAR pour les acheteurs de services IA (EN). Et quand vous serez prêt·e à accélérer votre analyse qualitative avec une solution tout-en-un, n’hésitez pas à contacter l’un de nos experts en sondage.

‍

‍