# De la Grounded Theory aux outils numériques : fidélité, transformations et tensions méthodologiques

Margaux Coeuret, Aurélien Bénel, Joris Falip

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Margaux Coeuret, Aurélien Bénel, Joris Falip. De la Grounded Theory aux outils numériques : fidélité, transformations et tensions méthodologiques. Humanités numériques, 2025, 12, 10.4000/15ich.hal-05462779

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Submitted on 16 Jan 2026

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# De la *Grounded Theory* aux outils numériques : fidélité, transformations et tensions méthodologiques

*From Grounded Theory to Digital Technologies: Fidelity, Transformations and Methodological Tensions*

Margaux Coeuret, Aurélien Bénel et Joris Falip

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OpenEdition
Journals

## Édition électronique

URL : https://journals.openedition.org/revuehn/5284

DOI : 10.4000/15ich

ISSN : 2736-2337

## Éditeur

Humanistica

## Référence électronique

Margaux Coeuret, Aurélien Bénel et Joris Falip, « De la *Grounded Theory* aux outils numériques : fidélité, transformations et tensions méthodologiques », *Humanités numériques* [En ligne], 12 | 2025, mis en ligne le 01 décembre 2025, consulté le 16 janvier 2026. URL : http://journals.openedition.org/revuehn/5284 ; DOI : https://doi.org/10.4000/15ich

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# De la *Grounded Theory* aux outils numériques : fidélité, transformations et tensions méthodologiques

*From Grounded Theory to Digital Technologies: Fidelity, Transformations and Methodological Tensions*

Margaux Coeuret, Aurélien Bénel et Joris Falip

## Résumés

Cet article, conçu comme une revue de littérature, examine la manière dont la *Grounded Theory Method* (GTM) a été « traduite » en outils numériques. En retraçant l'histoire de la GTM et en exposant ses principes fondamentaux – ancrage, théorisation et itération –, il explore comment ces dimensions sont intégrées dans les outils numériques d'analyse qualitative (en anglais, *Computer-Assisted Qualitative Data Analysis Software* [CAQDAS]). Ces outils, qui visent à structurer et coder les données de terrain, redéfinissent les pratiques ethnographiques tout en soulevant des questions sur la capacité de ces outils à préserver la profondeur interprétative de la méthode ethnographique. L'article s'interroge également sur les apports et les limites des évolutions technologiques, notamment l'intégration de l'intelligence artificielle dans les logiciels, et sur leur adéquation avec les méthodes qualitatives. Il ouvre enfin des perspectives pour le développement d'outils centrés sur les besoins des utilisateurs.

This article, conceived as a literature review, examines how the *Grounded Theory Method* (GTM) has been « translated » into digital tools. Tracing the history of GTM and outlining its fundamental principles – grounding, theorising, and iteration –, it explores how these dimensions are integrated into digital qualitative analysis tools (CAQDAS). These tools, designed to structure and code field data, redefine ethnographic practices while raising questions about the ability to preserve the interpretative depth of the method. The article also examines the contributions and limits of technological developments, notably the integration of artificial intelligence into software, and their suitability for qualitative methods. It then opens up prospects for developing tools focused on user needs.
# Entrées d'index

MOTS-CLÉS : sociologie, informatique, logiciel, méthodes qualitatives, annotation

KEYWORDS: sociology, computer science, software, qualitative methods, annotation

## Introduction

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Les approches ethnographiques, issues de l'ethnologie, visent à étudier les cultures humaines de l'intérieur, en s'immergeant dans les communautés pour observer et participer à leur quotidien. Ces approches reposent sur l'observation participante et l'interaction directe avec les membres de la communauté, nécessitant un travail rigoureux pour comprendre en profondeur leurs pratiques culturelles, leurs valeurs et leurs interactions sociales. Traditionnellement, les ethnographes utilisent des carnets de terrain, des enregistrements et des notes pour recueillir et organiser les témoignages. Grâce à cette approche, à la fois immersive et documentée, les chercheurs peuvent saisir les pratiques sociales et la complexité des réalités vécues par les individus (Denzin et Lincoln 2017).

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Dans les années 1960, suite aux avancées du traitement automatique des textes¹, des techniques informatiques d'« investigation générale » semblent désormais disponibles pour « la psychologie, la sociologie, l'anthropologie et les sciences politiques » (Stone et al. 1966). Les programmes qui constituent *The General Inquirer* « (a) cherchent les mots ou les phrases désirés par l'investigateur², (b) comptent ces mots ou leurs combinaisons, (c) impriment des tables, (d) font des analyses statistiques et (e) séparent et groupent des phrases selon qu'elles renferment ou non certains mots » (Stone et al. 1966, 68). Les ethnographes, plus généralement tous ceux qui pratiquent des « recherches de terrain qualitatives » (*qualitative field research*), se tiennent alors à distance de ces techniques d'analyse de contenu qu'ils considèrent comme contraires à leur méthodologie (Drass 1980 ; Seidel et Clark 1984). Il faut attendre Lispqual (Drass 1980) et The Ethnograph (Seidel et Clark 1984) pour que soient conçus pour ces pratiques de recherche des outils qui automatisent la part de l'analyse qualifiée de « mécanique » (copier, découper, trier et coller des extraits d'entretien approfondi ou de comptes rendus d'observation participante) sans empiéter sur la part interprétative, à savoir le repérage des extraits signifiants et leur codification. Cette répartition des tâches entre l'humain et la machine dans l'analyse de données qualitatives – inaugurée par Lispqual et plus encore par The Ethnograph – pose les bases de ce qui deviendra une famille de logiciels spécialisés : les CAQDAS (*Computer-Assisted Qualitative Data Analysis Software*). Aujourd'hui, les CAQDAS comprennent une large gamme de logiciels parmi lesquels les plus populaires sont ATLAS.ti, NVivo et MAXQDA. Le logiciel NVivo rassemble à lui seul 400 000 utilisateurs dans le monde (Ollivier 2023). Ils sont désormais employés dans des disciplines variées, allant de la sociologie à l'anthropologie, en passant par la psychologie et les études culturelles. Bien que faisant partie peut-être des logiciels les plus utilisés parmi les héritiers des précurseurs des humanities computing, les CAQDAS sont relativement absents du champ des humanités numériques³.
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Les CAQDAS se revendiquent tous plus ou moins de la même méthode : la *Grounded Theory Method* (GTM), ou méthode par théorisation ancrée (Glaser et Strauss 1967). L'élaboration de cette méthode trouve ses racines dans la rencontre de deux sociologues, Barney G. Glaser et Anselm L. Strauss, à l'université de Chicago, où Glaser est recruté en tant que post-doctorant sous la direction de Strauss. Cette collaboration réunit deux approches sociologiques opposées. D'un côté, la sociologie quantitative de Glaser, fondée sur une structuration rigoureuse en étapes claires de l'analyse de données issues essentiellement de sondages, vise à dégager des modèles réplicables et cohérents (Kelle 1997). De l'autre, la sociologie interactionniste symbolique de Strauss privilégie l'interprétation des interactions humaines et des significations sociales issues des observations et entretiens de terrain. Par cette collaboration, Glaser découvre une nouvelle approche de la sociologie mais qui résonne avec ses propres réflexions remontant à son doctorat (Glaser 1961) sur le lien entre données et théories. Il constate en effet des similarités entre la sociologie quantitative et l'approche ethnographique, notamment dans leur souci de structurer et de rendre cohérentes les données. Ensemble, Glaser et Strauss formalisent la GTM en apportant à l'approche ethnographique une rigueur formelle dans la succession des étapes et un vocabulaire inspiré des statistiques (« codage », « échantillonnage théorique »...). Glaser et Strauss cherchent ainsi à renforcer la légitimité de la démarche ethnographique vis-à-vis des autres champs des sciences sociales sans rien sacrifier de la spécificité de la démarche (Bryant et Charmaz 2007). Comme son nom l'indique, la GTM vise le développement des théories directement « enracinées » dans les données empiriques. Cette approche repose sur un processus itératif où les données sont constamment comparées et affinées, permettant ainsi à la théorie de se construire au fur et à mesure. Ce va-t-venir entre collecte, codage et interprétation lie directement le travail du sociologue aux réalités du terrain. Par cette méthodologie, Glaser et Strauss ont contribué à l'évolution des méthodes qualitatives, en affirmant leur spécificité et leur autonomie vis-à-vis des méthodes quantitatives.

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Cet article, conçu comme une revue de littérature ⁴, s'intéresse à définir les caractéristiques de la GTM, en explorant la manière dont cette méthode a été traduite en outils numériques. Il retrace les débats existants sur la structuration des logiciels actuels et leur contribution à la mise en œuvre de la GTM, en soulignant les tensions méthodologiques et les enjeux critiques déjà formulés dans la littérature, tout en esquissant des pistes pour prolonger ces réflexions. L'article se structure autour de l'exploration de chaque partie de l'acronyme GTM, chaque lettre représentant une caractéristique-clé de la méthode. Chaque section abordera ces caractéristiques en s'appuyant à la fois sur la littérature existante sur la méthode et sur l'évolution en parallèle des outils CAQDAS. La première partie traitera de l'ancrage de la méthode et de la transformation des données de terrain en concepts théoriques. La deuxième partie se concentrera sur l'affinement des concepts vers la théorisation en montrant comment les données collectées sont transformées en théories. Enfin, la dernière partie explorera le processus itératif propre à la GTM, en analysant comment ce cycle de collecte, d'analyse et de théorisation est documenté et appliqué dans les pratiques de recherche.
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## G comme « grounded » : « s'ancrer » dans le terrain

Dans le cadre de la GTM, le terme « ancré » (grounded) signifie que les concepts et théories doivent émerger des données recueillies sur le terrain, comme les entretiens et observations. Contrairement à d'autres approches qui reposent sur des cadres théoriques préétablis, la GTM n'impose pas de cadre d'analyse défini dès le départ. Au contraire, ce cadre se construit de manière progressive au fur et à mesure de l'analyse des données, ce qui permet aux théories de se développer en réponse directe aux informations recueillies. Cet ancrage garantit que l'analyse reste fidèle à la réalité étudiée (Glaser et Strauss 1967). Ce processus d'ancrage continu dans les données se manifeste par le codage, qui consiste à attribuer des significations spécifiques aux différents segments des données collectées (lors des entretiens ou des observations), afin de mieux comprendre et organiser l'information. L'objectif du codage est de construire une structure émergente provisoire, ancrée dans les données de terrain, qui évolue et se précise au fur et à mesure de l'analyse, permettant ainsi une compréhension progressive et dynamique du phénomène étudié. Concrètement, cela nécessite d'annoter manuellement (figure 1) les transcriptions ou les notes d'observation à l'aide de mots-clés. Ces codes enrichissent l'analyse en facilitant l'interprétation des expériences vécues et amorcent la conceptualisation des attitudes et postures observées (Laperrière 1997).

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>**Figure 1.** Codage ouvert d'un extrait d'entretien : annotations manuelles, réflexions et questionnements sur cahier et notes autocollantes</figcaption></figure>

Ce codage a été réalisé dans le cadre d'une formation à la GTM à l'université de Liège, à partir d'un entretien publié (entretien mené par Jean-Pierre Pourtois et Nicole Mosconi (2002), extrait de l'ouvrage *Plaisir, souffrance et indifférence en éducation*).

Image produite par les auteurs

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Comme nous l'avons vu précédemment, le logiciel The Ethnograph (Seidel et Clark 1984) est celui qui pose les bases de l'instrumentation numérique de la GTM. Il introduit les fonctionnalités dites de « code and retrieve », respectivement le codage (figure 2) et la recherche des passages codés (que nous verrons dans la figure 4 dans la section suivante). Ces codes apparaissent dans la marge, associés à une barre verticale matérialisant l'empan du fragment, plusieurs fragments codés pouvant être super-
posés. Si cette fonctionnalité demeure dans les CAQDAS actuels, on peut
noter quelques évolutions : la sélection possible de fragments au mot près
(rendue possible par la souris) plutôt que ligne par ligne, le surlignement
des fragments, ainsi que la possibilité d'attribuer une couleur distincte à
chaque code.

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>**Figure 2.** Exemple d'interface de codage de données textuelles inspiré d'un entretien présenté dans l'article « The Ethnograph : a Computer Program for the Analysis of Qualitative Data » (Seidel et Clark 1984)</figcaption></figure>

Cette maquette reprend la structure de codage du logiciel The Ethnograph tout en y intégrant des fonctionnalités modernes, telles que le surlignement et la sélection possible mot-à-mot (maquette).

Image produite par les auteurs

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L'utilisation de codes couleurs dans les logiciels d'analyse qualitative modernes, tels que NVivo, ATLAS.ti et MAXQDA, aide le chercheur à repérer rapidement les liens et les chevauchements entre différents codes, ce qui est particulièrement utile lorsque le volume de données devient important (Lejeune 2019). Notons cependant que cette fonctionnalité, tout comme la recherche de tours de parole ou de passages associés à des codes (figure 4), n'est pas neutre en ce qui concerne la méthode : en encourageant le chercheur à réutiliser les mêmes codes au cours de l'analyse, elle peut le conduire à privilégier les phénomènes récurrents, au détriment de ceux qui sont plus rares, voire singuliers.

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Au-delà de la simple facilitation du travail, chaque fonctionnalité des logiciels pose la question de son adéquation à la méthode : disposer d'un logiciel conforme à une méthode est à la fois une manière de la légitimer (en la rendant plus opérationnelle) mais aussi de cadrer les pratiques autrement que par le simple discours méthodologique. Par exemple, le design d'ATLAS.ti a initialement été influencé par les travaux de Juliet Corbin et Anselm Strauss, les concepteurs souhaitaient créer un outil numérique fidèle aux principes de la GTM (Friese 2012). Les logiciels CAQDAS sont ainsi étroitement associés à cette méthodologie et ont évolué avec elle. Un autre exemple est celui de Christophe Lejeune, qui écrit en 2012 le *Manuel d'analyse qualitative. Analyser sans compter ni classer*, tout en développant un logiciel, Cassandre, basé sur les principes méthodologiques présentés dans ce manuel.
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Dans la méthode par théorisation ancrée, le choix des codes ne se fait pas simplement en attribuant des mots dans les marges, mais repose sur plusieurs étapes de codage amenant à l'articulation des codes. Selon Glaser et Strauss (1967), ce processus inclut d'abord le codage initial (ou codage ouvert), où les données sont divisées en segments et associées à des codes descriptifs. Cela nécessite une analyse minutieuse, souvent réalisée mot à mot ou ligne par ligne. Par exemple, dans leur étude *Awareness of Dying*, Glaser et Strauss (1965) analysent les interactions entre patients et soignants en soins intensifs. Lorsqu'un patient exprime sa peur face à sa maladie, ils attribuent des codes tels que « peur » (un étiquetage *in vivo*, c'est-à-dire reprenant les mots des acteurs) ou « angoisse » (reformulation par le chercheur). Ce premier codage des données permet de repérer le phénomène observé et ses dynamiques, tout en élaborant des catégories préliminaires qui seront ensuite affinées. La deuxième étape, appelée « codage sélectif », vise à rassembler les catégories centrales qui constitueront la théorie. À ce stade, le chercheur identifie une catégorie principale et établit des liens avec d'autres catégories afin de développer une théorie cohérente.

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Glaser et Strauss se basent sur les codes issus du codage initial pour dégager des thèmes centraux et explorer leurs corrélations. Par exemple, à partir des codes « peur » et « angoisse », ils peuvent faire émerger des concepts plus précis, tels que « inquiétude pour la famille » en constatant que la peur de la maladie peut susciter des préoccupations quant à son impact sur les proches du patient. Corbin et Strauss (1990) vont enrichir les étapes de codage en ajoutant un troisième niveau, le codage axial, s'intégrant au codage sélectif. Le codage axial a pour rôle de se concentrer sur la liaison des catégories identifiées. Cette phase vise à structurer la théorie émergente en identifiant les causes, conditions, interactions et conséquences des phénomènes observés.

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L'intégration récente aux CAQDAS de techniques d'intelligence artificielle (IA), en particulier d'apprentissage automatique supervisé et non supervisé (*machine learning*), ravive d'anciens débats sur l'utilisation d'algorithmes tels que le *topic modelling*⁵ dans la démarche ethnographique, notamment par l'automatisation des étapes de codage. Ce processus d'automatisation peut influencer l'élaboration des codes en suggérant directement des catégories, ce qui risque d'éloigner le chercheur du matériel empirique et de diminuer sa proximité avec les données brutes. Bryant (2017) et Paillé (1994) soulignent également le risque que ces logiciels intégrant l'IA apportent une rigidité dans l'analyse et la construction théorique. La structuration des données imposée par des fonctionnalités automatisées risque de limiter la flexibilité requise pour adapter les codes au fur et à mesure que de nouvelles découvertes émergent.

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De plus, le regroupement de segments de données dans des catégories prédéfinies risque de décontextualiser les informations et de les appauvir, limitant ainsi la capacité des chercheurs à saisir des nuances subtiles de signification (Tesch 1990). Par exemple, dans ATLAS.ti, des algorithmes basés sur GPT⁶ peuvent coder automatiquement des données textuelles complexes, en identifiant des thèmes récurrents, ce qui simplifie considérablement le codage initial. L'approche actuelle du codage dans ATLAS.ti semble s'éloigner de la conception initiale proposée dans la première version du logiciel, développée sous les conseils d'Anselm Strauss et de Juliet Corbin, et fondée sur l'approche du codage propre à la GTM. Cet éloignement du codage réflexif et ancré dans les données se manifeste également dans le logiciel NVivo, qui intègre des techniques d'apprentissage supervisé pour faciliter l'extension de codes existants à de nouvelles données
(Paulus et al. 2017). Cette approche du codage privilégie la réutilisation de codes existants. Pourtant, chaque expérience vécue par l'acteur est unique et nécessite un codage qui en capture pleinement la singularité. Ce type de logique se retrouve également dans le logiciel d'analyse MAXQDA, qui propose à travers son module AI Assist des fonctionnalités de résumé automatique de documents, de suggestions de sous-codes et de préanalyse sur la base des segments déjà codés. Ces fonctionnalités illustrent une approche dans laquelle les catégories analytiques peuvent être suggérées automatiquement par l'outil, sans être issues d'une confrontation directe aux matériaux. Par ailleurs, les concepteurs de l'outil mettent en avant des formulations comme « transformer vos données en résultats exploitables en un rien de temps », montrant que la communication autour de ces outils promeut une efficacité d'analyse qui tend à reléguer la réflexivité au second plan.

Pour préserver la richesse analytique du vécu des acteurs, les codes ne devraient pas être simplement réutilisés sans tenir compte des spécificités de chaque situation. Cette automatisation du codage par l'IA dans les logiciels actuels semble problématique, car elle réduit la réflexion et la créativité du chercheur dans l'élaboration des codes et s'éloigne des approches ethnographiques qui visent à contextualiser les données. Ces aspects sont frappants lorsqu'on consulte la page du logiciel ATLAS.ti, où l'on peut lire : « Avec ATLAS.ti Web pour navigateurs, vous pouvez transformer vos données en résultats exploitables en un rien de temps grâce au modèle GPT d'OpenAI ». Plutôt qu'une automatisation du codage, une forme d'assistance algorithmique est envisageable, notamment en mettant en évidence les propriétés statistiques du texte (ou du corpus de textes), par ce que l'on appelle la « lexicométrie » (ou parfois même la « textométrie »). Ces techniques produisent traditionnellement des tableaux de mots et de chiffres, parfois présentés sous forme de graphes ou de nuages de mots. Pour que les tableaux et les visualisations ne fassent pas « écran » aux textes, les résultats de la lexicométrie peuvent également être intégrés directement dans le texte, par exemple sous forme de niveaux de gris (Lejeune et Bénel 2012) (figure 3). Ce genre d'expressions graphiques, en créant un modèle d'activité interprétative, où la relation entre données et affichage n'a plus un lien unidirectionnel (Drucker 2020), peut aider le chercheur à identifier des pistes d'analyse ou des raisonnements inexplorents. Cependant, chaque vécu des acteurs est unique et nécessite une interprétation spécifique et un étiquetage adapté. En effet, les résultats produits par ces approches, bien qu'informatifs, peuvent parfois négliger la pertinence contextuelle ou théorique des données. Cela rend indispensable une interprétation critique, afin d'assurer une analyse qui reflète fidèlement la complexité et la singularité des expériences étudiées.
<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>**Figure 3.** Affichage d'un entretien faisant ressortir les segments répétés en nuances de gris</figcaption></figure>

Cette copie d'écran issue du logiciel Cassandre (Lejeune et Bénel 2012) illustre l'affichage
de segments répétés en nuances de gris dans le texte.

Image reproduite avec l'accord des auteurs

Au-delà des enjeux liés à l'automatisation du codage, la question se pose de ce que seraient un bon code et la manière de le déterminer. En ce qui concerne la simple attribution d'étiquettes aux extraits de données (Glaser et Strauss 1967), il est apparu avec le développement de la méthode que se limiter à un mot unique ou à un nom commun pouvait appauvrir l'analyse et restreindre la profondeur de l'interprétation. Le codage devrait, à l'inverse, favoriser une réflexion plus approfondie sur les termes employés par les acteurs, permettant une analyse systématique des similitudes et différences dans les données. Une approche efficace pour cela est, par exemple, la microanalyse qui consiste à examiner en détail quelques extraits de données. Cette méthode permet de décomposer les éléments textuels en mots, segments ou phrases, à la recherche de significations implicites et faisant émerger des catégories potentielles ainsi que des pistes de réflexion (Corbin et Strauss 1990 ; Goulding 2001).

Une autre approche consiste à utiliser pour le codage des verbes actifs (en anglais, des gérondifs) plutôt que des substantifs ou des formes passives. Par exemple, l'étiquette « malade » pourrait être reformulée en « se sentir malade ». Cette approche rend compte de l'expérience à la fois subjective et évolutif de la personne interviewée (Lejeune 2016). La conception du codage, qu'elle soit numérique ou non, doit permettre au chercheur d'explorer et d'analyser librement des données ancrées dans les matériaux empiriques, sans lui imposer une structure préétablie. Les outils actuels d'intelligence artificielle n'ont pas une approche ascendante (cercle herméneutique) du codage, dans laquelle le chercheur conserve une posture centrale dans l'analyse et la compréhension fine de chaque étape. Il serait nécessaire de développer des outils capables de soutenir cette approche, afin de s'assurer que le chercheur reste au cœur du processus décisionnel.

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T comme « théoriser »

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Dans le cadre de la GTM, théoriser ne consiste pas à élaborer un modèle explicatif définitif, mais à s'engager dans un processus itératif et progres- sif de construction théorique visant à enrichir et approfondir la compré- hension des phénomènes étudiés (Glaser et Strauss 1967). Ce processus, qualifié de théorisation 7, intègre à la fois le raisonnement intellectuel du chercheur et les résultats provisoires obtenus (Paillé 1994). Ces résultats ne représentent pas une finalité, mais une étape dans l'élaboration d'une théorie en constante évolution.

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Ce processus de théorisation repose sur un ajustement constant entre les premières hypothèses théoriques, issues des concepts émergents, et les nouvelles données recueillies sur le terrain. Cette dynamique est illus- trée par le concept d'emergent fit, qui souligne l'importance d'une adapta- tion progressive pour maintenir la cohérence entre théorie et données empiriques (Glaser 2001 ; Laperrière 1997). Par exemple, dans leur étude sur la conscience de la mort, Glaser et Strauss (1965) alternent constam- ment entre une analyse minutieuse des données issues de leurs observa- tions de terrain en milieu hospitalier – où ils examinent les interactions entre soignants, patients et familles – et les phases de codage, au cours desquelles ils identifient, comparent et approfondissent les catégories émergentes. Ce va-et-vient permet d'enrichir leur compréhension des données, de dégager les significations sous-jacentes et de relier ces caté- gories aux différents aspects du phénomène étudié. De plus, Glaser et Strauss utilisent la méthode de la comparaison constante pour affiner les catégories, en identifiant les similitudes et les différences entre les don- nées, ce qui permet de faire émerger de nouveaux éléments analytiques. Dans le cadre de leur étude, Glaser et Strauss ont dégagé deux catégories : « conscience ouverte » et « conscience fermée ». En comparant les données relatives à ces deux catégories, ils constatent que les patients en « conscience ouverte », c'est-à-dire informés de la gravité de leur état, adoptent des comportements spécifiques, tels que la gestion active de leur fin de vie (discussion sur la maladie, préparation des proches). En revanche, les patients en « conscience fermée », qui ignorent leur état, manifestent des réactions, comme le déni ou l'évitement de la réalité, souvent influencées par les soignants ou la famille qui choisissent de les protéger de cette information. Cet exemple illustre que la théorie se déve- loppe progressivement à partir des observations et entretiens faits sur le terrain, grâce à une analyse comparative des données qui élève les concepts à différents niveaux d'abstraction. Pour affiner ces concepts, les chercheurs vont rester attentifs aux données et mobiliser leur sensibilité théorique, c'est-à-dire leur capacité à reconnaître et interpréter les infor- mations tout en les intégrant dans une théorie en cours d'élaboration. Cette démarche permet de créer progressivement des catégories générales (comme « conscience fermée » et « conscience ouverte ») qui vont être enrichies avec des propriétés comme le degré de communication et l'im- pact de la transparence des informations sur le vécu des patients. Cette mise en relation et l'émergence de catégories font apparaître de nouvelles prédictions ou des liens inattendus. Toujours dans leur étude sur la conscience de la mort, Glaser et Strauss (1965) identifient la catégorie de « perte sociale » dans le contexte de la prise en charge des patients mou- rants, reflétant à la fois la perte ressentie par les familles et celle de l'occu- pation professionnelle du patient. Cette analyse conduit les chercheurs à
émettre l'hypothèse que la « perte sociale » est une catégorie-clé dans la qualité des soins infirmiers et que son importance varie selon l'intensité avec laquelle cette perte est perçue. Ces observations ouvrent la voie à de nouvelles hypothèses sur ce lien, encourageant ainsi une nouvelle phase d'analyse et de collecte de données. Ainsi, les catégories continuent d'être affinées à travers des comparaisons continues entre les données empiriques et les premières pistes théoriques, un processus qui permet de per-fectionner et valider les théories émergentes (Guillemette 2006).

Les logiciels CAQDAS, pour soutenir l'affinement des concepts et le développement théorique, combinent outils algorithmiques et techniques de visualisation de données. Comme nous l'avons mentionné précédem-ment, ils permettent, dans The Ethnograph, de retrouver les passages associés à un ou plusieurs codes (figure 4). Mais plus encore, ils peuvent synthétiser ces cooccurrences de codes sous la forme d'une matrice (fi-gure 5) ou d'un graphe, facilitant ainsi la structuration des relations entre concepts et l'identification des données pertinentes pour l'élaboration théorique (Kuckartz 2014).

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>**Figure 4.** Filtre du code « douleur » dans les extraits textuels et affichage des extraits et des codes associés à l'extrait de texte (maquette reproduisant l'interface du logiciel The Ethnograph [Seidel et Clark 1984])</figcaption></figure>

Image produite par les auteurs
<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>**Figure 5.** Outil de cooccurrence dans ATLAS.ti présentant une matrice des fréquences de cooccurrence entre codes appliqués à des citations identiques ou chevauchantes</figcaption></figure>

Image produite par les auteurs

Si nous reprenons l'étude sur la conscience de la mort (Glaser et Strauss 1965), on pourrait observer dans les entretiens que les codes « soutien émotionnel » et « acceptation de la maladie » apparaissent ensemble dans les réponses des participants. Même si leurs fréquences en tant que telles ne sont pas pertinentes en analyse qualitative, chacune de ces cooccurrences peut mettre en évidence des relations signifiantes entre les deux catégories.

En fin de recherche, une fois que le chercheur a formulé l'ensemble de ses codes, il peut s'appuyer sur des outils graphiques pour identifier et établir une catégorie centrale, facilitant ainsi la structuration de l'analyse (Corbin et Strauss 1990). Ce processus, qui implique une schématisation globale des relations entre la catégorie centrale, ses propriétés et ses connexions, constitue une approche complémentaire (Lejeune 2023a). Elle permet d'organiser les données de manière flexible et créative, tout en aidant le chercheur à mieux saisir les liens et les dynamiques qui se dégagent de l'ensemble des données (Charmaz 2006 ; Clarke 2005). Ces visualisations peuvent se présenter sous forme de diagrammes hiérarchiques ou de cartes conceptuelles qui structurent les concepts dans un réseau interconnecté, mettant en lumière les multiples relations entre les catégories. Dans les logiciels CAQDAS, comme NVivo, cette schématisation est formalisée par la création de « nœuds » qui regroupent des segments de données associés à des thèmes ou concepts spécifiques (figure 6). Ces nœuds peuvent ensuite être organisés en hiérarchies ou en réseaux, facilitant l'exploration des relations complexes entre les concepts émergents.

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<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>**Figure 6.** Représentation de la schématisation globale des nœuds dans le logiciel CAQDAS ATLAS.ti intégrant des éléments tels que des citations, des codes, des groupes de codes, des mémos, des groupes de mémos, des documents et des groupes de documents ainsi que des relations « sémantiques »</figcaption></figure>

Image produite par les auteurs

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En outre, les logiciels CAQDAS, tels que NVivo ou ATLAS.ti, proposent des outils de visualisation sophistiqués, comme les cartes de cooccurrence ou les réseaux de codes, qui permettent de représenter visuellement les liens entre segments de données, codes ou catégories. Ces outils offrent l'avantage de présenter les données sous des formes visuelles novatrices, aidant le chercheur à identifier des pistes d'analyse ou des raisonnements inédits. Toutefois, l'intégration de la visualisation des relations entre les données, basée sur le comptage des fréquences dans des approches induc- tives soulève des questions méthodologiques quant à l'articulation entre exploration quantitative et analyse qualitative. Il est essentiel, en effet, de ne pas se limiter aux liens suggérés par les outils, mais de conserver une approche analytique ouverte (Charmaz 2006). Ces résultats, bien que riches en informations, peuvent négliger la pertinence contextuelle ou théorique des données, rendant indispensable une interprétation critique pour en tirer des conclusions significatives. De même, l'utilisation de l'IA dans l'affinement progressif de la théorie ne doit pas remplacer l'implica- tion active du chercheur, mais doit lui permettre d'ajuster et affiner les résultats en fonction de ses objectifs de recherche et de l'évolution de ses hypothèses.

## M comme « mener »

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Dans les méthodes classiques d'analyse qualitative, les chercheurs suivent un chemin bien défini, avec des étapes clairement établies dès le début. En revanche, dans le cadre de la théorie ancrée (Grounded Theory Method ou GTM), l'approche est itérative : le chemin de la recherche se construit progressivement. Les chercheurs doivent non seulement tracer ce chemin au fur et à mesure de leur réflexion, mais aussi représenter les liens entre les différentes données recueillies. Pour cela, ils s'appuient sur des comptes rendus (memos en anglais) qui jouent un rôle central dans la documentation du processus de recherche. Ces comptes rendus per- mettent aux chercheurs de consigner leurs réflexions, découvertes etprises de conscience tout au long de l'analyse. Le compte rendu représenté dans la figure 7 a été écrit par Glaser et Strauss lors de leur étude sur la conscience de la mort chez des patients en soins intensifs. Il relate leur
première prise de contact avec le terrain ainsi que leur méthode d'enquête. Dans leur ouvrage de 1967, Glaser et Strauss ne font pas de distinction précise entre les différents types de notes, les qualifiant simplement de notes descriptives (appelées aussi « notes de terrain »). Par ailleurs, le concept de « clôture du système » (system closure) invite le chercheur à assimiler à des comptes rendus ses propres réflexions et prises de conscience sur les données (ou à archiver les rapports générés) (Richards et Richards 1991).

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>**Figure 7.** Traduction d'un extrait d'un compte rendu de terrain de Glaser et Strauss (1965) illustrant comment la recherche de données est impulsée lorsque le chercheur formule de nouvelles hypothèses théoriques</figcaption></figure>

Image produite par les auteurs

23

L'évolution des logiciels d'analyse qualitative assistée par ordinateur (CAQDAS), comme NVivo, ATLAS.ti ou MAXQDA, a profondément transformé la pratique des comptes rendus. Les comptes rendus sont devenus de véritables documents avec notamment des titres, des dates et parfois des lieux afin de les situer dans le processus analytique. Ces outils permettent désormais une liaison directe entre les mémos et les extraits de texte codés, assurant une traçabilité fine des réflexions, des décisions analytiques et des déplacements théoriques.

24

Cependant, cette évolution fonctionnelle des logiciels a également des effets structurels sur la manière d'effectuer la recherche qualitative. Dans la pratique, en particulier dans la formation des étudiants ou de jeunes chercheurs, l'usage des logiciels CAQDAS précède parfois l'apprentissage des cadres méthodologiques. Cette inversion de la hiérarchie entre méthode et outil oriente ainsi la posture de l'apprenant (Lejeune 2019). Les fonctionnalités proposées par l'outil, ainsi que leur ordre d'apparition (transcription, comptes rendus, codage, visualisation), structurent implicitement le travail de l'analyste. L'impact des logiciels sur la recherche dépasse la simple assistance technique : ces outils participent à la structuration des étapes analytiques, influençant la manière dont les données sont segmentées, codées ou théorisées.

25

Cette perspective rejoint l'approche critique portée par les chercheurs des humanités numériques qui considèrent les interfaces non comme de simples supports neutres, mais comme des dispositifs construits, porteurs de théories et de visions épistémologiques. Il est important de
reconnaître que les logiciels ne sont pas de simples supports passifs et
neutres, mais des construits théoriques qui façonnent les pratiques de
recherche et les formes de pensée qu'ils rendent possibles (Drucker 2020).
Cette approche critique des technologies rejoint plus largement le champ
disciplinaire des *software studies*, en examinant les effets performatifs des
logiciels et des interfaces dans la production de connaissances. Les tra-
vaux dans ce domaine révèlent notamment comment des outils largement
utilisés, comme les traitements de texte (Microsoft Word), participent à la
standardisation de certaines opérations et modèlent les formes d'expres-
sion et de réflexion des chercheurs (Fuller 2003). De même, les approches
féministes de la critique des technologies soulignent l'importance de
considérer les logiciels comme des objets culturels et politiques, porteurs
de rapports de pouvoir et d'inégalités qui peuvent se reproduire ou se
contester à travers leur conception et leur usage (McPherson 2018). Les
logiciels CAQDAS ne se contentent pas de traduire des méthodes exis-
tantes, ils participent à la redéfinition même des gestes de recherche en
instaurant des cadres cognitifs et structurels.

Dans cette logique de redéfinition des gestes par les logiciels, on peut
mentionner par exemple la question des types de comptes rendus. Leur
différenciation, restée assez peu traitée dans les manuels méthodolo-
giques préexistants, est apparue dans Cassandre (Lejeune 2016), deux ans
seulement après la première édition de son manuel : comptes rendus de
terrain, de codage, théoriques, opérationnels, de scénarios descriptifs et
comptes rendus analytiques. Les comptes rendus de terrain regroupent
les données empiriques (notes d'observations, enregistrements, etc.). Lors
du codage de ces matériaux, l'analyste rédige un compte rendu de codage
pour interpréter les données, suivi d'un compte rendu théorique qui relie
ces interprétations à des questions ou références externes (issues de la
littérature). Les comptes rendus opérationnels servent de rappels pour les
actions futures. En fin d'analyse, les comptes rendus descriptifs et analy-
tiques résument et intègrent toutes les idées développées en un véritable
journal de bord. Chaque type de compte rendu s'appuie sur un ou plu-
sieurs documents précédents (figure 8).
<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>**Figure 8.** Exemple d'ancrage de compte rendu dans un logiciel</figcaption></figure>

L'interface est divisée en plusieurs panneaux : le panneau de gauche affiche l'ancrage précédent du document consulté, le panneau central présente le document en cours de consultation et le panneau de droite permet de créer un nouveau document lié au document consulté (référence : logiciel Cassandre 3).

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Grâce à ces liens bidirectionnels entre comptes rendus, le logiciel Cassandre (Lejeune 2023b) facilite le suivi de leur analyse et permet de vérifier l'ancrage des théories dans le terrain. Différentes versions de la visualisation sous forme de graphe de ces liens entre comptes rendus ont été proposées afin d'offrir à l'analyste une vue d'ensemble de l'ancrage de ses travaux pour plus de réflexivité (figures 9a et 9b).

<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>**Figure 9a.** Relations d'ancrage entre les comptes rendus d'un journal de bord (copie d'écran de Cassandre 3 dans sa version de 2018)</figcaption></figure>

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<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>**Figure 9b.** Relations d'ancrage entre les comptes rendus d'un journal de bord (copie d'écran de Cassandre 3 dans sa version actuelle)</figcaption></figure>

Image produite par les auteurs

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Malgré les nombreux développements intéressants qu'ouvre la numéri-
sation de l'écriture des comptes rendus, l'abandon de la prise de notes
manuelle n'est pas consensuel. Paulus, Lester et Dempster (2014), par
exemple, expriment des inquiétudes, soulignant que cette numérisation
peut entraver la fluidité de l'écriture spontanée et la créativité. Dans une
démarche ethnographique, où l'observation et la réflexion doivent s'adap-
ter au rythme des données, l'écriture numérique peut sembler plus rigide
et moins favorable à l'émergence d'idées nouvelles. Cette structuration
numérique des outils soulève une question importante : comment s'arti-
culent les environnements logiciels avec les pratiques dites « hors ligne »,
c'est-à-dire l'ensemble des gestes d'analyse réalisés en dehors des inter-
faces numériques ? Il s'agit des prises de notes manuscrites, des schémas
tracés sur papier, des annotations en marge de documents imprimés ou
encore des élaborations conceptuelles réalisées sur tableau blanc. Souvent
associées à une phase informelle du travail, ces pratiques constituent en
réalité un moment central dans l'élaboration de la pensée analytique
(Schmidt et Simone 1996). Elles offrent une manipulation souple et créa-
tive des idées, favorisant l'émergence de connexions, de déplacements
interprétatifs et de prises de recul face aux découpages imposés par les
logiciels. Le support papier, en permettant une prise de notes plus flexible
et l'alternance entre écriture et schématisation, favorise une réflexion
continue et personnelle (Paulus, Lester et Dempster 2014). Ce sont
souvent dans ces espaces analogiques que prennent forme les premières
hypothèses, les essais de catégorisation ou encore les tensions interpréta-
tives.

29

Les travaux en ergonomie cognitive, portant sur les instruments (Ra-
bardel 1995), permettent de comprendre ces dynamiques comme des pro-
cessus de genèse instrumentale, où l'outil n'est pas utilisé tel quel, mais
transformé par l'usage. Transposé aux logiciels d'analyse qualitative, cela
pourrait signifier que l'usage d'un outil comme NVivo ou MAXQDA est
sans cesse revisité, souvent en lien avec d'autres supports, pour répondre
aux exigences du travail d'analyse. Cette idée rejoint les apports de la théo-
rie de l'activité (Engeström 2014 [1987]), qui met en lumière la manière
dont les outils participent à la structuration des activités collectives et aux
tensions qui en émergent. L'analyse qualitative, dans ce cadre, ne se réduit
pas à un acte individuel mais s'inscrit dans un système élargi d'activités, impliquant des protocoles, des rôles, des buts et des artéfacts multiples (Schmidt et Simone 1996). Ces approches permettent d'identifier les limites des environnements logiciels conçus de manière isolée, sans prise en compte des pratiques coopératives et hybrides des chercheurs. Cette réflexion sur un environnement collectif nous amène à nous intéresser au domaine du CSCW (Computer Supported Cooperative Work) pour comprendre les formes d'ajustement que les utilisateurs mettent en place pour former une écologie d'artéfacts dans un même processus de travail (Dounish et Bellotti 1992). Ce nécessaire travail d'articulation (Strauss 1988) comprend les efforts permettant de relier différentes opérations, différentes temporalités et différents acteurs dans une activité collective. Ce travail est perçu non comme une activité périphérique, mais comme un élément central du processus de recherche. Dans le cadre de l'analyse quantitative, s'intéresser aux pratiques coopératives permettrait de comprendre comment les chercheurs organisent leurs démarches analytiques entre plusieurs supports, logiciels, carnets, documents collaboratifs, en négociant en permanence les contraintes de chacun.

Ces pratiques d'articulation sont aussi intéressantes pour comprendre les dynamiques de travail en jeu lors de la construction théorique. Si une visualisation claire des connexions entre documents et catégories favorise la réflexivité, elle ne suffit pas à déterminer à quel moment le processus théorique peut être considéré comme abouti. Cette identification est nommée « saturation théorique » par Glaser et Strauss (1967). Il s'agit pour le chercheur de déterminer si des données supplémentaires sont nécessaires pour avoir une vue complète du phénomène étudié, ainsi que d'éviter de collecter des informations similaires à celles déjà recueillies. Pour atteindre la saturation des catégories centrales qui se dégagent progressivement au fil de l'affinement théorique, le chercheur doit examiner en détail le fonctionnement de chaque propriété associée à ces catégories. Cette étape lui permet de s'assurer que toutes les dimensions des concepts sont développées et ne nécessitent plus de nouveaux éclaircissements.

Dans le cas où des concepts nécessitent un approfondissement, le chercheur a recours à l'échantillonnage théorique (theoretical sampling), qui vise à sélectionner des cas permettant d'enrichir la théorie émergente, plutôt que de se concentrer sur la représentativité des individus. Autrement dit, cette méthode cherche à faire émerger de nouveaux concepts, favorisant ainsi la compréhension des variations d'un même phénomène. Par exemple, dans leur étude sur la conscience de la mort, Glaser et Strauss (1965) ont affiné les concepts de « conscience ouverte » et « conscience fermée » en réorientant leur approche et en affinant leur analyse des processus interactionnels entre patients et entourage. Ils ont ainsi montré que certains patients restaient dans une « conscience fermée » en raison du silence de l'entourage, tandis que d'autres atteignaient une « conscience ouverte » grâce à des échanges honnêtes, influençant leurs décisions de fin de vie.
Ce type d'échantillonnage, qui oriente la collecte des données vers le phénomène étudié, s'inscrit dans une démarche visant à enrichir la conceptualisation théorique, notamment par l'exploration de cas rares, dits « cas négatifs » (Lejeune 2019). L'approche des cas négatifs (figure 10), caractéristique de la recherche qualitative, permet d'examiner des trajets alternatifs ou de nouveaux cas inattendus. En revenant aux données ou au terrain pour intégrer ces cas, le chercheur renforce la richesse explicative de la théorie émergente. Ainsi, il retourne plusieurs fois sur le terrain pour ajuster et affiner sa théorie (Glaser et Strauss 1967). Cette dynamique d'allers-retours entre la collecte des données et l'affinement des concepts transparaît dans le mémo de terrain de Glaser et Strauss (figure 7). Ce document illustre leur réflexion sur la recherche de nouveaux cas, ainsi que sur les ajustements et les réorientations de leur modèle dès leur retour du terrain. Bien que ce mémo ait été rédigé avant la formalisation de la méthode d'échantillonnage théorique, il met déjà en évidence l'importance accordée à l'exploration de nouveaux cas et à l'approche itérative de la méthode. Ainsi, chaque retour sur le terrain est une opportunité d'interroger les cadres théoriques et de considérer de nouvelles dimensions du phénomène étudié.

<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>**Figure 10.** Assistance à la recherche de la « clôture du système » en interrogeant le chercheur sur de possibles « cas négatifs » et en l'invitant à retourner au matériau ou, à défaut, à une nouvelle hypothèse nécessitant éventuellement un nouvel accès au terrain (copie d'écran de Cassandre 3)</figcaption></figure>

Image produite par les auteurs
Conclusion

33

La méthode ethnographique cherche à saisir les phénomènes sociaux en
plongeant dans le quotidien des participants pour observer leurs expé-
riences à travers leur propre perspective (Cassell et Symon 1994). Lors d'un
séjour prolongé sur le terrain, l'ethnographe recueille et analyse les
paroles des acteurs de terrain, reformulant et traduisant leurs pensées et
ressentis pour en restituer la richesse analytique, sans les enfermer dans
des catégories prédéfinies. Les approches ethnographiques ont évolué
grâce aux efforts méthodologiques des chercheurs pour formaliser les pra-
tiques de terrain. Parmi ces avancées, la *Grounded Theory Method* (GTM),
ou méthode par théorisation ancrée (Glaser et Strauss 1967), utilisée
notamment en sociologie à partir d'entretiens, s'inscrit dans une
démarche ethnographique en se basant sur une analyse approfondie des
données issues du terrain (entretiens, observations participantes...). Enri-
chie par Corbin et Strauss (1990), puis par Charmaz (2006), la GTM pro-
pose d'accompagner les chercheurs dans l'analyse et la théorisation
progressive de leurs données empiriques. Ces auteurs ont conçu leurs
ouvrages méthodologiques comme de véritables guides pratiques pour les
jeunes chercheurs, établissant des étapes claires, telles que le codage, le
retour sur le terrain à travers l'échantillonnage théorique jusqu'à l'étape de
théorisation.

34

L'arrivée des outils numériques a accentué cette transformation en
offrant des cadres de travail qui soutiennent l'approche ethnographique.
Des logiciels, comme The Ethnograph (Seidel et Clark 1984) permettant de
découper, d'organiser et d'analyser les données issues du terrain, ont pro-
posé une informatisation qui respectait les structures méthodologiques
déjà établies. Cette structuration a trouvé un prolongement avec l'appari-
tion des CAQDAS (*Computer-Assisted Qualitative Data Analysis Software*),
spécifiquement conçus pour soutenir l'analyse qualitative par théorisation
ancrée. Ils reprennent et traduisent les étapes méthodologiques définies
dans les guides en des fonctionnalités pratiques, telles que le codage des
données, la gestion des catégories ou la prise de notes réflexive. Au-delà de
cet objectif d'encadrement de la pratique, ils ont également pour objectif
de la faciliter. Or, si l'automatisation présente depuis The Ethnograph est
quasiment indiscutable du point de vue méthodologique (car portant uni-
quement sur la partie « mécanique » du travail ethnographique), il en est
souvent autrement des automatisations inventées depuis (transcription
automatique de l'oral, prétraitement des textes, codage automatique ou
semi-automatique, aide à la théorisation...). ATLAS.ti dans sa dernière
version, par exemple, propose, à grand renfort de modèles de langage,
d'automatiser chaque étape du processus interprétatif. Or l'usage de
chaque traitement algorithmique doit être estimé en fonction de son type
(lexicométrie, calcul de cooccurrences, grands modèles de langage...) mais
aussi du type de visualisation proposée (en boîte noire ou en boîte blanche
vis-à-vis notamment des références au terrain) et enfin de l'articulation
que permettent les interactions avec l'interprétation humaine.

35

Pour élargir la base des utilisateurs, les concepteurs – en particulier
chez les éditeurs commerciaux – sont tentés de multiplier ces nouvelles
fonctionnalités automatiques qui les différencient de la concurrence (Le-
jeune 2023b). Cela rend le discernement méthodologique des fonctionnali-
tés à utiliser ou non d'autant plus difficile pour les usagers que ces fonctionnalités censées faciliter leur travail se retrouvent dans le logiciel qu'ils utilisaient précédemment.

Lorsque l'encadrement méthodologique fait défaut et que la facilitation devient excessive, notamment par le biais d'outils d'automatisation tels que l'étiquetage automatique, semi-automatique ou les résumés automatiques, cela peut entraver la réflexion approfondie et limiter la créativité dans le processus d'élaboration théorique. L'intégration croissante de l'IA dans l'analyse peut réduire la profondeur critique portée aux données et au contexte du terrain. Sans recul critique, ces outils risquent de restreindre l'analyse à des aspects superficiels, en omettant les dimensions complexes et nuancées des catégories analytiques. Si l'IA offre de nouvelles perspectives sur les données textuelles et le terrain, elle peut également limiter la capacité du chercheur à explorer pleinement les données, à contextualiser les résultats et à identifier les relations complexes qui leur donnent du sens. Cette automatisation accrue peut conduire à une standardisation des analyses, où les résultats reflètent davantage les contraintes des algorithmes que la richesse des données ou la réflexion critique des chercheurs. Le danger est de réduire l'analyse à des processus techniques, sacrifiant la profondeur réflexive essentielle pour garantir une compréhension riche et nuancée des phénomènes étudiés.

Ainsi, si l'on souhaite garder la pertinence de l'interprétation humaine, il serait judicieux de repenser la complémentarité entre les pratiques faites sur logiciel (en ligne) et sur format papier (hors ligne). Le support papier, en permettant une prise de notes plus flexible et l'alternance entre écriture et schématisation, favorise une réflexion continue et personnelle (Paulus, Lester et Dempster 2014). Il pourrait être pertinent de proposer une approche hybride, alliant journaux de bord papier et outils numériques, afin de conserver la spontanéité du chercheur tout en bénéficiant des capacités organisationnelles des technologies numériques.

Par ailleurs, dans le cadre du développement marketing des logiciels CAQDAS, les concepteurs privilégient souvent des méthodes de prospection au détriment d'une observation approfondie des usages réels des utilisateurs actuels. Pourtant, il serait pertinent d'étudier les pratiques concrètes des chercheurs afin de mieux comprendre leurs besoins. Une approche de coconception pourrait alors être adoptée, en impliquant directement les praticiens et les méthodologues dans des ateliers collaboratifs. Ce processus participatif garantirait que leurs attentes et méthodes de travail soient pleinement prises en compte dans la conception des outils. Les différences de trajectoires sociotechniques entre logiciels commerciaux et universitaires mériteraient d'ailleurs d'être explorées. Les logiciels commerciaux sont généralement développés dans des contextes soumis à des contraintes de rentabilité, ce qui oriente les choix de conception vers des solutions standardisées, souvent guidées par des méthodes de prospection orientées marché. À l'inverse, les logiciels issus de milieux académiques ou de la recherche publique s'inscrivent souvent dans des environnements plus expérimentaux, avec des logiques de conception ancrées dans les besoins spécifiques des chercheurs et une plus grande tolérance à l'itération. Cette orientation peut répondre à des objectifs utilisateur mais elle peut aussi revêtir une dimension plus militante, visant à promouvoir des usages encore marginaux mais considérés comme des « bonnes pratiques » par certaines communautés.

Ces écarts de représentation appellent à une lecture critique des instruments numériques, en lien avec les conditions sociales, économiques et symboliques de leur production (Paquienséguy et Pélissier 2021). Ces dif-
férences ne relèvent pas seulement d'un positionnement institutionnel, mais traduisent aussi des écologies techniques distinctes, des temporali- tés de développement divergentes, ainsi que des modes de collaboration contrastés. Une meilleure compréhension de ces contextes et du travail coopératif des chercheurs en GTM permettrait non seulement de situer les outils existants dans leurs logiques de production, mais aussi d'envisager des modalités de coconception plus adaptées aux attentes des praticiens. Cela suppose également de documenter les méthodes de conception employées par les différentes équipes logicielles, telles que le design parti- cipatif, le développement agile et le design centré utilisateur, qui sont encore peu décrites dans la littérature académique sur les CAQDAS. Cette approche appelle à des recherches empiriques sur les usages réels des logi- ciels par les chercheurs. Il s'agit non plus seulement d'évaluer leur efficaci- té, mais de comprendre comment ils façonnent les pratiques et le raisonnement des chercheurs en analyse par théorisation ancrée.

REMERCIEMENTS. Ce travail a bénéficié d'un financement de l'État français, géré par l'Agence nationale de la recherche dans le cadre du programme France 2030 (référence ANR-22-EXEN-0003, PEPR eNSEMBLE/PILOT) ainsi que d'un soutien financier du ministère de la Recherche.
Nous adressons nos remerciements à Christophe Lejeune pour l'accès au terrain liégeois, ainsi qu'à ses étudiants pour les photographies réalisées avec leur accord. Nous remercions également Adrien Fallot pour le par- tage d'une copie d'écran de son journal de bord, ainsi que les relecteurs de l'article pour leurs conseils et suggestions constructives.

CONTRIBUTIONS

* Margaux Coeuret : administration du projet, visualisation, conceptuali-
sation, rédaction (version originelle), méthodologie, recherche, rédaction
– révision et correction

* Aurélien Bénel : conceptualisation, obtention du financement, fourni-
ture de ressources, supervision, rédaction – révision et correction

* Joris Falip : conceptualisation, obtention du financement, administra-
tion, supervision, rédaction – révision et correction
(Contributor Roles Taxonomy, Credit)
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Tasman, William. 1957. « Literary Data Processing ». *IBM Journal of Research and Development* 1 (3) : 249-256. https://doi.org/10.1147/rd.13.0249.

Tesch, Renata. 1990. *Qualitative Research. Analysis Types and Software Tools*. Londres : Routledge. https://doi.org/10.4324/9781315067339.
Notes

1 Notamment avec les concordances (Tasman 1957) et les familles notionnelles (Luhn 1957).

2 À l'aide de « dictionnaires » associant par exemple une douzaine de termes – principalement des pronoms – à la catégorie « référence à soi ». https://inquirer.sites.fas.harvard.edu/3JMoreInfo.html.

3 Cette famille d'outils et ses usages associés sont par exemple absents du manuel dirigé par Susan Schreibman, Ray Siemens et John Unsworth (2004) qui donne pourtant une vision assez exhaustive des applications de l'informatique aux SHS.

4 Cet état de l'art s'inscrit dans le cadre d'un travail de thèse explorant l'assistance logicielle aux enquêtes qualitatives par théorisation ancrée (GTM). Il vise à proposer une relecture des évolutions méthodologiques de la GTM, tout en interrogeant l'évolution de son outillage numérique, à travers les relations parfois fidèles, parfois transformatrices entre l'écriture méthodologique en SHS et sa traduction technique dans les logiciels. Cette réflexion s'inscrit dans le cadre du projet *n-quiry*, mené en collaboration avec la communauté du logiciel Cassandre (université de Liège) et contribuant au développement de la plateforme HyperGlosae (université de technologie de Troyes, notamment). Conçue comme une généralisation de Cassandre et de TraduXio, HyperGlosae vise à soutenir les pratiques de recherche collaborative non seulement en ethnographie mais aussi en traduction, en intégrant des fonctionnalités avancées d'édition, d'annotation, de comparaison, d'exploration et de navigation dans les contenus documentaires.

5 Bien que les techniques de *topic modelling* visent à faire émerger automatiquement des regroupements lexicaux thématiques à partir d'un corpus, elles ne peuvent se substituer aux démarches de codage en théorisation ancrée (GTM). En effet, contrairement à la GTM, qui s'appuie sur un processus itératif, réflexif et en situation de construction de catégories théoriques, le *topic modelling* ne prend pas en compte la signification située des énoncés, ni la posture interprétative du chercheur dans la production de sens.

6 Selon le PDG actuel du logiciel ATLAS.ti : https://atlasti.com/fr/research-hub/liberer-lapuissance-de-l-ia-pour-des-informations-qualitatives-entretien-avec-jorg-hecker-pdg-d-atlas-ti/.

7 Dans le cadre de la méthodologie de la théorisation ancrée (GTM), le terme « théorisation » ne désigne pas la production d'un modèle explicatif universel, mais la construction progressive d'une théorie substantielle, reflétant le vécu des acteurs, ancrée empiriquement et contextualisée. Cette démarche repose sur un processus présenté par les auteurs de la méthode comme inductif et itératif, caractérisé par des niveaux d'abstraction croissants, où les concepts émergent des données grâce à la comparaison constante (Glaser et Strauss 1965). La « théorie » développée reste ouverte, flexible et étroitement liée au terrain. Sur le plan épistémologique, la GTM place le chercheur dans une posture interprétative, où la réflexivité, la sensibilité théorique et la reconnaissance du rôle actif du chercheur dans la production de sens sont essentielles (Charmaz 2006 ; Corbin et Strauss 1990).
# Auteurs

## Margaux Coeuret

Laboratoire « Informatique et société numérique » (LIST3N), axe « Technologies et pratiques », université de technologie de Troyes, Troyes, France

Doctorante en informatique, diplômée en psychologie et ergonomie, Margaux Coeuret concentre ses recherches sur l'assistance logicielle dans le cadre des méthodes d'analyse qualitative, en explorant l'apport des techniques d'intelligence artificielle et de visualisation.

ORCID 0009-0000-7318-526X

margaux.coeuret@utt.fr

## Aurélien Bénel

Laboratoire « Informatique et société numérique » (LIST3N), axe « Technologies et pratiques », université de technologie de Troyes, Troyes, France

Maître de conférences en informatique, Aurélien Bénel s'efforce d'établir et d'expérimenter des principes de conception de logiciels dédiés aux travailleurs de la connaissance visant non à automatiser toujours plus de tâches mais à être des environnements propices à l'interprétation humaine.

ORCID 0000-0002-9380-2779

aurelien.benel@utt.fr

## Joris Falip

Laboratoire « Informatique et société numérique » (LIST3N), axe « Technologies et pratiques », université de technologie de Troyes, Troyes, France

Maître de conférences en informatique, Joris Falip travaille sur des thématiques liées à l'intelligence artificielle et aux sciences humaines, notamment sur les questions des interfaces humain-machine, de visualisation des données et d'explicabilité.

ORCID 0000-0001-5115-3945

joris.falip@utt.fr

# Droits d'auteur

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