Notre glossaire, méticuleusement élaboré, est votre boussole dans l’univers complexe et dynamique du marketing, de la communication et du digital. Ici, chaque terme est une clé que nous vous aidons à décrypter pour vous ouvrir a des concepts innovants et des stratégies éprouvées. Plongez dans nos thématiques pour éclairer votre chemin vers l’excellence et la créativité.
En études de marché, le codage des données est l’opération qui convertit les réponses brutes d’une enquête, en particulier les réponses ouvertes, en codes numériques ou en catégories, afin de permettre leur traitement statistique et leur analyse.
Plus largement, il désigne la conversion de données brutes ou d’informations textuelles en un format structuré ou numérique, afin de faciliter leur stockage, leur traitement et leur analyse. Il repose sur l’attribution de codes ou d’étiquettes à différentes catégories ou variables. Pour une question fermée, les codes sont fixés à l’avance dans le questionnaire : on parle de précodage. Pour une question ouverte, ils sont le plus souvent construits après le terrain, à partir de la lecture d’un échantillon de réponses, puis appliqués à l’ensemble. Lorsqu’une nomenclature standard existe, par exemple pour la profession ou la zone géographique, elle est appliquée de préférence.
Le dispositif comprend un plan de codage, qui liste les codes, leurs libellés et leurs règles d’attribution, et un dictionnaire des variables, qui documente le fichier final. Il prévoit des codes distincts pour les non-réponses, par exemple « ne sait pas », refus et sans objet. Une même réponse peut recevoir plusieurs codes lorsqu’elle exprime plusieurs idées.
Le codage se distingue de l’encodage informatique des caractères, qui représente du texte sous forme binaire et ne crée aucune catégorie d’analyse. Il diffère aussi de la saisie, qui transcrit les réponses, et de l’analyse des données, qu’il prépare. En étude qualitative, le codage thématique des entretiens obéit à la même logique de catégorisation. Il intervient dans les enquêtes de satisfaction, les baromètres, les études d’image et l’analyse des avis clients.
Le codage paraît technique. Il est en réalité analytique : la liste des codes décide de ce qui sera compté, et donc de ce que le rapport montrera. Deux plans de codage différents appliqués aux mêmes réponses peuvent faire ressortir des priorités différentes. Nous recommandons que le responsable de l’étude côté annonceur valide le plan de codage avant son application, au même titre que le questionnaire.
Trois indicateurs suffisent dans la plupart des études. Le taux d’accord entre deux codeurs sur un même lot de réponses, complété si besoin par le kappa de Cohen, qui corrige l’accord dû au hasard. La part de réponses classées en « autres » : à titre indicatif, au-delà d’une réponse sur dix, le plan mérite d’être enrichi. La part de réponses non codables. Un codage peu reproductible fragilise la fiabilité de toute l’étude.
Les outils de traitement automatique du langage naturel et d’IA générative proposent aujourd’hui des catégories et les appliquent à de gros volumes de verbatims. Ils accélèrent le travail, mais créent parfois des catégories floues ou redondantes et peuvent dériver d’une vague à l’autre. Nous recommandons de traiter la machine comme un codeur parmi d’autres : contrôle humain d’un échantillon, mêmes indicateurs d’accord, plan de codage validé et figé. Les verbatims peuvent contenir des données personnelles : leur transmission à un outil externe doit être vérifiée au préalable.
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Le codage des données attribue à chaque réponse une catégorie d’analyse : « prix trop élevé » reçoit par exemple le code 3. L’encodage informatique des caractères représente un texte sous forme binaire pour qu’un ordinateur le stocke et l’affiche, sans en interpréter le sens.
Les deux termes se croisent dans les cahiers des charges d’études. Précisez donc ce que vous attendez. Le codage des réponses ouvertes relève de l’institut ou du chargé d’études. Le format d’encodage des fichiers, souvent l’UTF-8, est une contrainte technique de livraison, à indiquer à part.
Lisez d’abord un échantillon de réponses, à titre indicatif une centaine ou toutes si elles sont moins nombreuses. Regroupez-les en catégories mutuellement exclusives et formulées dans les mots des répondants.
Rédigez pour chaque code une règle d’attribution et quelques exemples. Prévoyez des codes de non-réponse distincts et une rubrique « autres ». Testez le plan sur un second lot de réponses, ajustez-le, puis figez-le avant de coder l’ensemble. Faites valider la version finale par le responsable de l’étude, car elle détermine ce que montrera le rapport.
Faites coder un même lot de réponses par deux personnes, indépendamment, puis calculez le taux d’accord. Le kappa de Cohen complète ce taux en tenant compte de l’accord dû au hasard.
Surveillez aussi la part de réponses classées en « autres » et celle des réponses non codables : si elles sont élevées, le plan est incomplet. Enfin, relisez quelques réponses par code pour vérifier que chaque catégorie est homogène. Consignez ces contrôles dans le rapport méthodologique, car ils conditionnent la validité des pourcentages publiés.
Les trois principaux risques sont des catégories floues ou redondantes, une application incohérente entre deux vagues et la transmission de données personnelles à un outil externe. L’outil peut aussi produire des libellés séduisants qui ne correspondent pas exactement aux réponses.
Gardez la main sur le plan de codage : validez-le, figez-le et contrôlez un échantillon codé par la machine avec les mêmes indicateurs d’accord qu’entre deux codeurs humains. Vérifiez avant tout envoi que les verbatims ne contiennent pas de données identifiantes, ou anonymisez-les.
Pas toujours. Codez-les lorsque vous devez quantifier : comparer des segments, suivre une évolution d’une vague à l’autre, hiérarchiser des motifs d’insatisfaction. Le codage rend alors les réponses comptables.
Renoncez-y lorsque les réponses sont peu nombreuses ou que vous cherchez des idées plutôt que des proportions. Une lecture attentive et une sélection de verbatims suffisent alors. Avant le terrain, demandez-vous quelle décision dépendra de la question ouverte. Si aucune, supprimez-la : elle allonge le questionnaire et le coût de traitement.
Par Thomas Bizot – Président du cabinet Advalians
