L'analyse thématique à partir de transcriptions : les six phases

L'analyse thématique produit des thèmes structurés et défendables à partir de transcriptions d'entretiens lorsque vous suivez une procédure claire. Le cadre réflexif en six phases de Braun et Clarke, publié pour la première fois dans Qualitative Research in Psychology en 2006 puis formalisé dans leur livre de 2022 Thematic Analysis: A Practical Guide, vous fournit cette procédure. Les six phases ne sont pas une liste à cocher dans l'ordre ; elles sont itératives, et vous irez et viendrez entre elles. Mais elles donnent à votre analyse une forme que vous pouvez décrire à un directeur de recherche ou à un évaluateur par les pairs.

Les six phases en un coup d'œil

Le cadre se décompose ainsi :

1. Familiarisation avec les données
2. Génération des premiers codes
3. Génération des premiers thèmes
4. Relecture et développement des thèmes
5. Affinage, définition et dénomination des thèmes
6. Production du rapport

Le piège dans lequel tombent la plupart des étudiants en master et en doctorat consiste à considérer les phases un à cinq comme une préparation rapide et à concentrer tous leurs efforts sur la phase six. La rédaction avance lentement quand l'analyse est mince. Quand l'analyse est approfondie, la rédaction s'écrit presque toute seule.

Phase 1 : la familiarisation (elle commence pendant la transcription)

La familiarisation commence dès que vous vous plongez dans l'audio, pas quand vous ouvrez le fichier de transcription. Braun et Clarke soulignent que la transcription manuelle, lorsqu'elle est réalisable, crée une immersion profonde dans les données. Écouter activement un enregistrement avant ou pendant la transcription vous donne des indices tonals, des hésitations et des emphases que le texte nettoyé fait disparaître.

Une fois vos transcriptions en main, le minimum pour une véritable familiarisation est de lire chacune d'elles intégralement deux fois, en prenant des notes au fil de la lecture. Pas un survol. Une lecture.

Un entretien de 60 minutes produit généralement 9 000 à 12 000 mots de transcription. Pour un projet de 20 entretiens, vous lisez environ 200 000 mots deux fois. Prévoyez 25 à 40 heures rien que pour cette phase.

La justesse à la source compte ici. Si votre transcription contient des erreurs fréquentes, vous construisez votre modèle mental des données sur une base fautive. Relisez chaque transcription par rapport à l'audio avant que la familiarisation ne commence. Le guide de la transcription pour la recherche qualitative détaille ce processus de relecture.

Si vous devez obtenir rapidement vos transcriptions avant de commencer la familiarisation, ConvertAudioToText génère une transcription complète accompagnée d'un résumé généré par IA (audio en anglais) qui vous donne une première impression structurée de chaque entretien en cinq minutes, avant la lecture approfondie. Le résumé ne remplace pas la familiarisation. C'est une couche d'orientation utile.

Phase 2 : la génération des premiers codes

Le codage est l'étape où la plupart des chercheurs passent l'essentiel de leur temps analytique. Un code est un court libellé attaché à un extrait de données pour saisir ce dont il traite.

L'analyse thématique réflexive (AT réflexive) est principalement inductive : les codes émergent des données plutôt que d'un cadre préexistant. Braun et Clarke décrivent les codes comme des « interprétations provisoires », non comme des extractions figées d'un sens objectif. Votre perspective de chercheur façonne activement ce que vous remarquez. Ce n'est pas un défaut de la méthode ; c'est une caractéristique de l'AT réflexive, qui traite la subjectivité du chercheur comme une ressource analytique plutôt que comme une source de biais à éliminer.

Des éléments déductifs sont possibles lorsque votre question de recherche l'exige, mais pour une étude fortement déductive, l'analyse par cadre (framework analysis) ou l'analyse par gabarit (template analysis) peuvent mieux convenir que l'AT réflexive.

Pour un projet type de 20 entretiens, attendez-vous à 80 à 200 codes initiaux sur l'ensemble du corpus. La fourchette est large parce qu'elle dépend de l'étendue du sujet et de la finesse de votre codage.

Outils de codage

Vous pouvez coder dans n'importe quel outil permettant d'attacher des libellés à du texte :

Choisissez un seul outil et utilisez-le pour tout le projet. Changer en cours d'analyse coûte des semaines de réimportation et de réorganisation.

Pour une comparaison détaillée des logiciels QDA dédiés face aux approches assistées par IA, la comparaison NVivo vs transcription IA passe en revue les compromis.

Phase 3 : la génération des premiers thèmes

Une fois vos codes initiaux établis, vous les regroupez en thèmes candidats. C'est là le gros du travail conceptuel.

Un thème n'est pas un sujet. C'est un pattern transversal aux données qui capture quelque chose d'analytiquement significatif par rapport à votre question de recherche. Un code nomme une chose précise dans un passage ; un thème nomme ce que cette chose et les choses apparentées nous apprennent à travers plusieurs participants et plusieurs entretiens.

La discipline à ce stade consiste à consigner vos thèmes candidats par écrit, puis à examiner les codes rattachés à chaque thème et à vous demander s'ils vont vraiment ensemble. Si plusieurs codes d'un regroupement portent en réalité sur autre chose, le thème doit être scindé.

La plupart des études d'AT réflexive à l'échelle d'une thèse produisent trois à six thèmes initiaux à ce stade, conformément aux tendances vérifiées dans la recherche publiée. Moins de trois signifie généralement que les thèmes sont trop abstraits. Plus de six signifie généralement qu'ils sont encore au niveau des codes plutôt que des thèmes.

Phase 4 : la relecture et le développement des thèmes

C'est le premier contrôle de cohérence. Vous prenez vos thèmes candidats et les confrontez à deux niveaux de preuves.

Niveau un : la cohérence interne. Lisez tous les extraits de données codés sous un même thème. Racontent-ils une histoire cohérente ? S'ils semblent lâches, le thème est peut-être deux thèmes, ou un thème et un sous-thème.

Niveau deux : l'adéquation avec l'ensemble du corpus. Retournez aux transcriptions originales, pas seulement aux extraits codés. Y a-t-il des parties importantes des données que vos thèmes actuels n'expliquent pas ? Cet écart est un signal.

Au cours de cette phase, les thèmes se scindent, fusionnent, sont renommés ou abandonnés. Prévoyez une à deux semaines pleines ici, pas deux jours.

Phase 5 : l'affinage, la définition et la dénomination des thèmes

À la phase cinq, vos thèmes devraient être stables. Vous rédigez maintenant une définition resserrée pour chacun. Une définition de thème comprend :

• Un nom clair, de quatre à huit mots
• Une description en deux à trois phrases de ce que le thème capture
• Trois à cinq citations représentatives
• Des notes sur la façon dont le thème se relie aux autres thèmes

Ce document devient l'épine dorsale analytique de votre rédaction. Dans les articles qualitatifs publiés, vous verrez souvent ces éléments résumés dans la section méthodes ou dans les premiers résultats.

Les noms de thèmes doivent accomplir un travail analytique, pas simplement étiqueter un sujet. « Les participants ont évoqué des difficultés de financement » est une description de code, pas un nom de thème. Un nom de thème cadrerait le type de difficultés, pourquoi elles comptent et ce qu'elles nous apprennent.

Phase 6 : la production du rapport

Si vous avez mené les phases un à cinq avec rigueur, la rédaction prend deux à quatre semaines pour un chapitre de thèse ou un article de revue typique. La section des résultats suit généralement vos thèmes, chaque thème étant ancré par vos deux à trois citations les plus fortes issues de l'ensemble de vos données.

Deux choses distinguent les rédactions qualitatives solides des médiocres.

La première est la sélection des citations. Choisissez des citations vives et précises. Une citation générique qui pourrait venir de n'importe quel projet en dit moins qu'une citation spécifique clairement liée à l'expérience de vos participants.

La seconde est le geste analytique. La description dit au lecteur ce que les participants ont dit. L'analyse dit au lecteur ce que cela signifie au regard de votre question de recherche et de la littérature existante. Passez chaque thème au crible de la question : qu'est-ce que cela nous apprend que nous ne savions pas déjà ?

Où l'IA a sa place et où elle n'en a pas

Les outils d'IA peuvent accélérer certaines parties de l'analyse thématique. Ils ne peuvent pas remplacer le jugement analytique.

Là où l'IA aide : la transcription, la génération d'un résumé d'orientation de premier passage pour chaque entretien, la mise en évidence de libellés de codes candidats que vous pourrez ensuite évaluer et réviser, l'identification de passages similaires d'un entretien à l'autre.

Là où l'IA n'aide pas : le jugement de ce que les codes signifient ensemble, de ce que les thèmes capturent dans les données et de la façon dont les résultats se rapportent à la littérature. Le livre de Braun et Clarke de 2022 est explicite : l'AT réflexive requiert la subjectivité engagée du chercheur de bout en bout. Ce n'est pas une limite de l'IA actuelle ; c'est une caractéristique de la méthode.

La comparaison transcription IA vs humaine couvre les compromis de précision. Le guide du codage des entretiens qualitatifs approfondit le codage assisté par IA.

Mon avis : la transcription par IA fait vraiment gagner du temps en amont du processus, et les résumés IA constituent une couche d'orientation utile. Mais dès que vous tentez d'utiliser l'IA pour générer vos thèmes ou rédiger votre analyse, vous avez abandonné l'AT réflexive pour autre chose. Nommez-le clairement dans votre section méthodes si vous empruntez cette voie, car les évaluateurs poseront la question.

Budget temps pour un projet de 20 entretiens

Un budget temps défendable pour l'analyse thématique de 20 entretiens :

• Relecture des transcriptions (après génération IA) : 15 à 30 heures
• Familiarisation (deux lectures complètes) : 25 à 40 heures
• Codage initial : 60 à 100 heures
• Génération et relecture des thèmes : 30 à 50 heures
• Définition des thèmes : 10 à 20 heures
• Rédaction : 60 à 100 heures

Total : 200 à 340 heures. À raison de 20 heures par semaine, cela représente 10 à 17 semaines de travail concentré. C'est réaliste pour un chapitre de thèse ou un article de revue consistant. Faire bien en quatre semaines ne l'est pas.

Trois schémas qui apparaissent dans les rejets en évaluation par les pairs

Des thèmes qui sont en réalité des codes. « Les participants ont évoqué des difficultés de financement » est une description au niveau du code. Un thème nommerait le pattern sous-jacent : quel type de difficultés, dans quel contexte, avec quelle signification.

Des citations triées sur le volet. Les thèmes solides sont illustrés par plusieurs participants issus de l'ensemble du corpus. Si un thème repose sur des citations de deux participants sur vingt, c'est une observation marginale, pas un thème.

De la description sans analyse. La section des résultats se lit comme un résumé de ce que les participants ont dit, laissant le lecteur se demander « et alors ? ». Passez chaque thème au crible de la question de ce qu'il nous apprend au-delà de la simple restitution des données. Ce geste-là, c'est l'analyse.

Pour en savoir plus sur la construction d'une base de transcriptions qualitatives rigoureuse, le guide de la précision de transcription et le guide de la diarisation des locuteurs couvrent l'aspect technique de l'obtention de transcriptions propres et attribuées avant le début de l'analyse.

Questions fréquentes

Quelle est la différence entre l'analyse thématique originale de Braun et Clarke (2006) et leur approche AT réflexive ?

Les six phases restent inchangées. Le cadrage philosophique a nettement évolué dans leurs travaux de 2019 et 2022. Dans l'AT réflexive, les thèmes sont des patterns construits par le chercheur plutôt que des entités découvertes dans les données. La subjectivité du chercheur est traitée comme une ressource analytique, non comme une source de biais à mettre entre parenthèses. Le codage fondé sur la fiabilité inter-juges est explicitement incompatible avec l'AT réflexive, car la méthode suppose que deux analystes produiront légitimement des codes différents à partir des mêmes données. Si votre institution ou votre directeur de recherche attend une fiabilité inter-juges, précisez s'il s'agit d'une autre branche de l'AT ou carrément d'une autre méthode.

Combien de thèmes une analyse thématique doit-elle produire ?

La plupart des études d'AT réflexive publiées au niveau doctoral produisent trois à six thèmes principaux, chacun avec deux à quatre sous-thèmes. Moins de trois suggère que les thèmes sont peut-être trop larges pour porter un poids analytique. Plus de six signifie souvent que vous êtes encore au niveau de granularité des codes plutôt que des thèmes. Le bon nombre est celui qui représente fidèlement les patterns présents dans votre jeu de données spécifique.

Peut-on utiliser des outils d'IA pour coder des transcriptions qualitatives ?

Les outils d'IA peuvent générer des libellés de codes candidats et faire ressortir des passages similaires d'une transcription à l'autre. Ces productions constituent des points de départ utiles pour le codage du chercheur lui-même, pas des substituts. L'AT réflexive exige précisément le jugement engagé du chercheur tout au long du processus de codage. Si vous utilisez des codes générés par IA, vous devez évaluer chacun d'eux, les réviser et vous les approprier analytiquement. Documentez votre usage des outils d'IA dans votre section méthodes.

L'analyse thématique nécessite-t-elle un logiciel spécialisé comme NVivo ou ATLAS.ti ?

Non. L'analyse thématique peut se faire dans Word avec suivi des modifications et commentaires, dans un tableur avec une ligne par application de code, ou sur des transcriptions imprimées avec des surligneurs. Les logiciels QDA spécialisés (NVivo, MAXQDA, ATLAS.ti) accélèrent les grands projets et facilitent les hiérarchies de codes et les requêtes, mais le travail analytique reste le vôtre quel que soit l'outil. Pour les projets de moins de cinq entretiens, Word est souvent le choix le plus simple.

Comment gérer les erreurs de transcription avant de commencer l'analyse thématique ?

Relisez chaque transcription par rapport à l'audio original avant de commencer la familiarisation. Portez une attention particulière aux noms propres, aux termes techniques et à tout passage où le locuteur a hésité, chevauché un autre locuteur ou parlé bas. Les erreurs qui subsistent dans vos transcriptions deviennent des erreurs dans vos codes puis finalement dans vos thèmes. La précision de la transcription par IA varie selon la qualité audio et l'accent ; traitez toujours la transcription IA comme un premier jet qui demande relecture, pas comme un document final.

Sources

• Braun, V. and Clarke, V. (2006). Using Thematic Analysis in Psychology. Qualitative Research in Psychology, 3, 77-101. https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1191/1478088706qp063oa
• Braun, V. and Clarke, V. (2022). Thematic Analysis: A Practical Guide. SAGE. https://uk.sagepub.com/en-gb/eur/thematic-analysis/book248481
• Skimle. Reflexive Thematic Analysis: What Changed with Braun and Clarke's Updated Approach. https://skimle.com/blog/reflexive-thematic-analysis-braun-clarke-guide
• Surviving Research. Reflexive Thematic Analysis in NVivo: Step-by-Step Guide. https://survivingresearch.com/step-by-step-example-of-the-braun-and-clarke-reflexive-thematic-analysis-approach-using-nvivo/
• Lumivero. NVivo: AI Qualitative Data Analysis Software. https://lumivero.com/products/nvivo/
• Skimle. MAXQDA vs ATLAS.ti in 2026. https://skimle.com/blog/maxqda-vs-atlas-ti-qualitative-analysis-software-2026