Recherche quali :
coupler AC, ADT et IA

En résumé

Le couplage raisonné des trois approches – analyse de contenu, analyse de données textuelles et IA générative – ouvre la voie à des méthodologies mixtes pour la recherche qualitative. Il conjugue la lucidité interprétative du chercheur, la rigueur statistique du lexique et la vitesse exploratoire de l’intelligence artificielle.

L’avenir des démarches qualitatives se situe dans cette hybridation vigilante, où la machine soutient la pensée humaine sans jamais la remplacer et ou l’objectivité statistique équilibre la subjectivité de la lecture interprétative. l’IA peut lire, résumer, coder, interpréter, l’ADT dénombre, mais seule la pensée humaine peut comprendre.

I – Tableau comparatif des trois approches

Comment analyser vos données qualitatives ? Analyse de contenu (AC), Analyse de données textuelles (ADT) ou Intelligence artificielle générative (IA) ?

Voici le comparatif de ces trois méthodes :

II – Complémentarité et couplages méthodologiques

L’intérêt des recherches qualitatives contemporaines réside moins dans le choix exclusif d’une méthode que dans la combinaison raisonnée des trois approches. Chacune éclaire le corpus sous un angle différent – interprétatif, structurel ou génératif -et leur articulation permet d’allier profondeur du sens, objectivation des régularités et productivité cognitive.

a) Couplage AC – ADT : de l’interprétation au repérage des structures

Ce premier couplage associe la lecture compréhensive de l’analyse de contenu à la rigueur lexicométrique de l’ADT. L’AC fait émerger le sens, l’ADT met en évidence structures et régularités. Ce couplage fonde une analyse à double ancrage : la profondeur du sens et la rigueur statistique.

Exemple : Dans une étude sur la transformation numérique, l’AC dégage les thèmes appropriation, résistance et vision managériale. L’ADT montre que le vocabulaire de la résistance est spécifique aux techniciens, tandis que celui de la vision se concentre chez les cadres dirigeants.

b) Couplage AC – IA : de l’interprétation humaine à l’assistance générative

L’IA devient ici un assistant herméneutique, facilitant la synthèse, la reformulation et la mise en perspective des analyses tout en laissant au chercheur la maîtrise interprétative. Ce couplage installe une conversation analytique homme–machine, où l’IA amplifie la réflexion sans se substituer au jugement du chercheur.

Exemple : Après codage d’entretiens sur la cybersécurité, l’IA peut être sollicitée : « Compare les thèmes de vigilance et de confiance : quelles tensions observes-tu ? » L’IA propose des hypothèses d’interprétation que le chercheur peut confirmer ou nuancer.

c) Couplage ADT – IA : vers une exploration intelligente des structures lexicales

Ce tandem associe la robustesse empirique de l’ADT à la puissance interprétative des IA génératives : les résultats lexicométriques (nuages de mots, classes CHD spécificités…) sont soumis à l’IA pour qu’elle propose des interprétations ou des intitulés. Ce couplage transforme la statistique lexicale en analyse sémantique augmentée, tout en exigeant une vigilance critique pour éviter les sur-interprétations.

Exemple : À partir d’une CHD sur l’innovation collaborative, l’IA peut nommer les classes (innovation ouverte, partage de leadership, apprentissage collectif) et proposer une description de chaque classe. Le chercheur vérifie la pertinence en revenant au texte.

d) Triangulation AC – ADT – IA : vers une triangulation méthodologique

Le triptyque complet permet de coupler profondeur, objectivité et efficience au sein d’un même dispositif d’analyse :

• AC : exploration thématique inductive du corpus.
• ADT : vérification lexicométrique et cartographie des univers discursifs.
• IA : interprétation comparative, génération de résumés et mise en relation théorique.

Exemple : Dans une recherche sur la gouvernance de l’IA, le chercheur :

• identifie manuellement les thèmes de responsabilité et de transparence (AC) ;
• en vérifie la distribution lexicale et la segmentation des classes (ADT) ;
• demande à l’IA d’interpréter les variations discursives entre dirigeants, experts et prestataires.

Ce couplage instaure une écologie cognitive complète, où l’humain interprète, la statistique objectivise et l’IA catalyse la réflexivité.

Rédigé par :

Jean MOSCAROLA Fondateur de Sphinx Développement Domaines d’expertise : IA dans les études, méthodes quali/quanti Fondateur de l’entreprise Sphinx développement, Jean est à la fois enseignant-chercheur et consultant dans le monde universitaire et dans celui de l’entreprise. Passionné par les méthodes quantitatives et l’IA dans les études, il est aujourd’hui professeur émérite à l’Université Savoie Mont Blanc.