Catégorie : Forum online

https://www.quali-quanti.com/wp-content/uploads/2026/03/approche-bigquali.pdf

Comment tirer le meilleur du qualitatif sans renoncer à la puissance d’un terrain élargi ? Comment recueillir des expériences incarnées, dans la durée, tout en bénéficiant d’un traitement structuré des données ? C’est tout l’enjeu de l’approche Big Quali, développée par QualiQuanti : un dispositif hybride qui combine enquête quali-quanti, forum online, visio-réunions et analyse assistée par l’IA générative.

Cette méthodologie répond à un besoin croissant des marques, médias, institutions et acteurs de l’innovation : comprendre finement les usages, les perceptions, les motivations et les leviers d’adhésion, tout en s’appuyant sur une masse critique de contributions.

Une exploration consommateur en trois temps

L’approche Big Quali repose sur un dispositif en trois phases : une enquête de recrutement quali-quanti, un forum online longitudinal, puis une ou plusieurs visio-réunions de bilan et d’approfondissement.

La première phase consiste en une enquête en ligne semi-ouverte, menée auprès de 100 à 350 personnes correspondant à la cible. Elle permet de qualifier les profils, de recueillir de premiers résultats chiffrés et de collecter des verbatims à grande échelle. Cette étape sert aussi à constituer un vivier de participants volontaires pour la suite qualitative. L’enquête peut être menée sur fichier client ou via le panel propriétaire TestConso, qui rassemble 350 000 individus : https://www.testconso.com. Un exemple de questionnaire de recrutement est disponible ici : https://asptest.sphinxonline.net/surveyserver/s/test7/travailpost55/questionnaire.htm.

La deuxième phase est le cœur du dispositif : un forum qualitatif online, sur WhatsApp ou Krealinks, réunissant généralement 12 à 20 participants pendant quelques jours à trois semaines. Chaque jour, les participants répondent à des questions ouvertes, réalisent des missions, partagent des photos, des vidéos, des impressions, et réagissent aux contributions des autres. Le forum permet ainsi de combiner expression individuelle et dynamique collective.

La troisième phase prend la forme d’une à trois visio-réunions finales, avec des participants issus du forum. Ces réunions synchrones permettent de mettre en commun les perceptions, d’approfondir les hypothèses, de faire réagir à des stimuli et de construire des pistes d’amélioration ou d’innovation.

Le forum online : un terrain qualitatif dans la durée

Le principal apport du Big Quali est de sortir le qualitatif de l’instantané. Là où un focus group concentre les échanges sur deux ou trois heures, le forum online installe la réflexion dans le temps. Les participants s’imprègnent progressivement du sujet, répondent depuis leur environnement naturel et peuvent documenter leurs pratiques au fil de l’eau.

Cette temporalité change la qualité du matériau recueilli. Elle favorise la spontanéité, la réactivité et l’ancrage dans l’expérience réelle. Les participants peuvent photographier leurs produits, visiter un magasin, tester un service, commenter une communication, comparer des offres ou partager des moments de consommation.

Un forum de 15 participants pendant 12 jours, à raison de 30 minutes par jour, représente environ 90 heures de contributions. C’est beaucoup plus qu’un focus group classique, tout en offrant une diversité d’expressions : écrits, photos, vidéos, messages vocaux, réactions collectives.

Une méthode à géométrie variable

Le Big Quali n’est pas un format figé. Le nombre de participants, la durée, le nombre de vagues et la nature des missions peuvent être adaptés selon les objectifs de l’étude.

La méthode convient particulièrement aux problématiques d’usages et attitudes, aux tests de communication, aux explorations 360° d’une marque ou d’un produit, aux études de publics rares ou dispersés, aux terrains BtoB, aux démarches de recherche-développement, aux tests à domicile, ou encore aux études internationales et multi-pays.

Elle est aussi pertinente pour analyser de vastes corpus : plusieurs dizaines de vidéos, de créations publicitaires, de supports de communication, de parcours clients ou de points de contact peuvent être soumis progressivement aux participants.

L’IA générative comme accélérateur d’analyse

L’approche Big Quali prend une nouvelle dimension avec l’IA générative. Celle-ci ne remplace pas l’analyse humaine, mais elle permet d’exploiter plus efficacement la masse de données produite par l’enquête et le forum.

Les questions ouvertes de l’enquête de recrutement et les contributions du forum constituent des données propres, structurées et suffisamment abondantes pour être analysées avec rigueur. L’IA peut aider à classer les réponses, identifier des thèmes récurrents, extraire les meilleurs verbatims, produire des tableaux d’analyse, effectuer certains comptages et préparer des documents de travail rapidement partageables.

L’intérêt est double : gagner en systématicité dans le traitement des verbatims et libérer du temps pour l’interprétation humaine, la créativité méthodologique et les échanges en visio. QualiQuanti insiste ainsi sur la complémentarité entre IA générative et auto-ethnologie : l’IA structure, l’humain interprète.

Des livrables riches, illustrés et traçables

L’un des atouts du dispositif est la transparence tout au long de l’étude. Le commanditaire peut suivre l’avancement du terrain, accéder aux données brutes, consulter les documents de travail et bénéficier de résultats intermédiaires.

Les livrables peuvent inclure le profil détaillé des participants, le guide d’animation évolutif, le corpus des stimuli injectés, le script brut des contributions, une mise à plat systématique des réponses, une analyse de l’enquête de recrutement, un rapport synthétique illustré de verbatims et d’exemples, ainsi qu’une présentation orale des résultats.

Cette logique permet de passer d’une étude perçue comme une « boîte noire » à un processus ouvert, progressif et documenté.

Deux options pour renforcer le dispositif

Le Big Quali peut être enrichi par deux étapes complémentaires.

En amont, une veille documentaire préparatoire permet de nourrir le guide d’animation, de recueillir des données de cadrage et de sélectionner des stimuli pertinents pour le forum et les visio-réunions.

En aval, un bilan quantitatif grand nombre peut être mis en place pour valider les principaux résultats qualitatifs, hiérarchiser les enseignements et mesurer leur poids selon les profils.

Une réponse aux limites du quali classique

Le Big Quali ne vise pas à remplacer les méthodes qualitatives classiques, mais à en prolonger la portée. Par rapport au groupe en salle, il permet une immersion dans le quotidien, une injection progressive des sujets, des relances individuelles et collectives, et surtout beaucoup plus de temps de parole pour les participants.

Il conserve la richesse du qualitatif — les récits, les nuances, les émotions, les images, les contradictions — tout en ajoutant une profondeur longitudinale et une puissance d’exploitation renforcée par l’IA.

Conclusion : du quali augmenté, mais toujours humain

Le Big Quali est une méthode d’étude conçue pour explorer les sujets complexes avec finesse, ampleur et efficacité. Elle combine la richesse de l’expérience vécue, la diversité des contributions, l’intelligence collective du forum, l’approfondissement en visio et la puissance de traitement de l’IA générative.

Dans un contexte où les marques ont besoin de comprendre non seulement ce que les publics déclarent, mais aussi ce qu’ils vivent, ressentent, comparent, photographient, racontent et projettent, cette approche offre un cadre particulièrement fécond.

Le Big Quali, c’est une manière d’hybrider le meilleur du quali et du quanti : plus de données, plus de profondeur, plus d’illustrations, plus de transparence — au service d’insights réellement actionnables.

MRNews : Quelles évolutions vous semblent les plus notables du côté de la demande des entreprises pour des études exploratoires ? Et d’abord, ce terme est-il utilisé à bon escient ?

Daniel Bô (QualiQuanti) : Le terme « étude exploratoire » désigne une démarche ouverte, inductive, tournée vers la compréhension et l’émergence d’insights. Ce n’est pas une étude « confirmatoire » ; on ne cherche pas à valider une hypothèse, mais à mieux comprendre un sujet, une cible, des comportements. L’approche est généralement itérative, hybride. Elle sert à défricher un terrain et à alimenter une réflexion stratégique.

La demande est souvent implicite, les entreprises utilisant peu le mot « exploratoire ». Pourtant, elles attendent bien une forme d’immersion, d’inspiration, pour ouvrir le champ des possibles. Ce qui évolue, ce sont les approches. Celles-ci sont plus agiles, plus visuelles, hybrides et numériques. L’enjeu, côté institut, est d’assumer cette ouverture, tout en structurant la démarche pour qu’elle produise une matière dense et actionnable. Et beaucoup d’études, comme les bilans d’offre sont des opportunités pour mener des exploratoires. J’ai rassemblé dans l’image ci-dessous quelques titres d’études exploratoires réalisées ces 20 dernières années. La dernière étude porte sur « la valorisation du travail après 55 ans ». 

La demande est souvent implicite, les entreprises utilisant peu le mot « exploratoire ». Pourtant, elles attendent bien une forme d’immersion, d’inspiration, pour ouvrir le champ des possibles. Ce qui évolue, ce sont les approches. Celles-ci sont plus agiles, plus visuelles, hybrides et numériques.

Quels sont vos partis-pris pour que ces approches exploratoires génèrent la plus grande Valeur Ajoutée possible ?

Notre première conviction est l’importance clé de la masse critique des données, qu’elles soient observées, collectées ou provoquées. Dans l’ouvrage Big Quali paru en 2022, nous partageons une réflexion en vidéo sur les données qualitatives à grande échelle. Le digital et le recueil massif des données non structurées — photos, vidéos — ont enrichi notre manière de faire. On travaille dans la durée sur des corpus plus vastes et variés, avec des formats plus visuels et participatifs. 

Notre seconde conviction est l’intérêt de la diversité des données. La multiplicité des échelles d’observation recommandée par le sociologue Dominique Desjeux est essentielle. Pour une étude sur le vrac, nous avons utilisé plus d’une vingtaine de focales. Nous sommes des adeptes de l’approche macroscopique, une démarche systémique popularisée par le prospectiviste Joël de Rosnay. Pour décrypter la complexité, il faut à la fois un télescope et un microscope.

Notre première conviction est l’importance clé de la masse critique des données, qu’elles soient observées, collectées ou provoquées (…). La seconde est l’intérêt de la diversité des données. La multiplicité des échelles d’observation recommandée par le sociologue Dominique Desjeux est essentielle.

Avez-vous sensiblement fait évoluer votre pratique des études exploratoires ces dernières années ? En quoi ? 

Nous avons mis en place un mix méthodologique qui répond à beaucoup de besoins exploratoires. Le dispositif que nous avons utilisé pour comprendre le potentiel des substituts végétaux de la viande me semble emblématique de cette démarche. Nous avons combiné une veille documentaire avec analyse culturelle, une enquête de recrutement quali-quanti, un forum pendant 10 jours avec 15 participants incluant de l’auto-ethnologie (visite de magasins, tests de produits) — et une web-discussion finale en visio. Ce mix méthodologique donne ainsi la possibilité de faire le tour du sujet en associant observations et retour d’expériences, individuel et collectif, longitudinal et synchrone, verbatims, photos et vidéos.

En savoir plus > Accéder aux sujets de recherche et publications de QualiQuanti

Pour un budget autour de 20K€, ce dispositif a permis de capter les perceptions actuelles de la viande et de ses alternatives, d’identifier les leviers et freins à la consommation, les attentes produits, les arguments de communication… et aussi de tester des exemples comme le Beyond Burger. Nous avons ainsi pu cartographier les rapports à la viande et détecter les conditions pour que les substituts végétaux s’imposent.

Voici une sélection de 20 slides parmi les 140 de l’étude sur les substituts végétaux avec une attention forte aux visuels issus de la veille et des 170 photos transmises par les consommateurs.

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Avez-vous apporté d’autres évolutions importantes ? 

Depuis 2018, nous avons beaucoup travaillé sur les modes de restitution de ces études. Notamment avec des livrables hyper illustrés, qui reprennent des principes journalistiques et de reportages visuels, en insérant des enregistrements de la vision des experts via des slidecasts, et en proposant des présentations d’étude en vidéo archivables. Les approches exploratoires produisent une expertise riche, qui peut donner lieu à des études en souscription, publications, livres blancs ou conférences. Dans cette page du futur site de QualiQuanti, nous partageons quelques exemples.

Depuis 2022, dans les rapports d’étude, nous prévoyons systématiquement un accès à l’ensemble des données recueillies et analysées : la veille documentaire décryptée, l’enquête de recrutement, les transcriptions et analyses des réunions et des forums…. 

Le dernier changement c’est l’Intelligence Artificielle… L’IA donne littéralement des ailes aux études quali exploratoires et aux approches qualitatives à grande échelle. C’est le sujet du livre blanc que nous actualisons régulièrement.

Le dernier changement c’est l’Intelligence Artificielle… L’IA donne littéralement des ailes aux études quali exploratoires et aux approches qualitatives à grande échelle. C’est le sujet du livre blanc que nous actualisons régulièrement.

L’intégration de l’IA dans votre « boite à outils » change-t-elle la relation avec vos interlocuteurs ? Ou même plus largement votre métier ? 

L’analyse en continu des retours consommateurs grâce à l’IA favorise un échange régulier avec le commanditaire. Pour les forums ou communautés, nous pouvons livrer des résultats analysés avec seulement deux jours de décalage par rapport au terrain tout au long de l’étude. Lors d’une exploration de la marque employeur composée de 20 entretiens, nous avons fourni une analyse intermédiaire très détaillée sur la base des dix premiers interviews. 

L’IA invite à faire des livrables avec deux niveaux de lecture. D’une part des documents de travail exhaustifs, objectifs et systématiques avec la totalité du terrain classé et analysé avec l’aide de l’IA. D’autre part, des synthèses à haute valeur ajoutée créative, culturelle et humaine. 

Quels sont les principaux pièges à éviter dans l’usage de l’IA pour ce type d’études ?

J’en vois quatre. Le premier piège avec l’IA est le fameux « garbage in, garbage out ». Si l’on nourrit l’IA avec des données pauvres, mal structurées ou trop homogènes, elle produira des résultats tout aussi limités. Pour espérer un « good out », il faut un véritable travail de « good in ». Et donc sélectionner, nettoyer et structurer les données à analyser. D’où l’importance du terrain, en veillant à une sélection pointue des participants, à la qualité des questions et des stimuli injectés. L’auto-administré est formidablement classé par l’IA, mais à condition de lui soumettre une masse critique de réponses et qu’il y ait une vraie richesse d’expression. 

Si l’on nourrit l’IA avec des données pauvres, mal structurées ou trop homogènes, elle produira des résultats tout aussi limités. Pour espérer un « good out », il faut un véritable travail de « good in ».

Le second piège à éviter est le manque de transparence. Les clients doivent savoir précisément pour quels livrables et pour quelles tâches l’IA est utilisée. Nous proposons des documents de travail, constitués du terrain consommateur et de synthèses IA, distincts de la synthèse détaillée produite avec des moyens humains. Il faut donc du travail humain de haute qualité en amont et en aval de l’IA.

L’’IA boîte noire et les solutions IA fournissant des rapports automatiques me semble être un troisième piège à prendre en compte. Il est plus pertinent de construire une série d’agents et de protocoles, que l’on élabore et améliore en interne. L’humain, qui dialogue avec l’IA, doit être conscient des différents traitements qu’il génère, et pouvoir contrôler le rendu à chaque étape. Avec l’IA, on est dans l’expérimentation permanente, il importe donc de toujours être à la fois vigilant et curieux. 

L’’IA boîte noire et les solutions IA fournissant des rapports automatiques me semble être un troisième piège à prendre en compte. Il est plus pertinent de construire une série d’agents et de protocoles, que l’on élabore et améliore en interne.

Et le quatrième ?

La sous-utilisation de l’IA est un vrai piège à éviter. J’encourage vos lecteurs à se former et à pratiquer très régulièrement, de préférence avec les versions payantes. Parmi la cinquantaine de conférences et de formations que j’ai suivies sur l’IA, je recommande l’événement organisé par We Are sur « l’IA dans la création » et la série de conférences élaborée par HEC alumni sur « l’IA et l’avenir du conseil ». Je rêve qu’on puisse transposer cet événement au secteur des études.

Voyez-vous enfin des derniers conseils à apporter aux équipes des annonceurs pour « réussir » leurs études exploratoires ?

Il faut choisir des instituts qui ont le goût pour les explorations en profondeur. Et être prêt à collecter une grande diversité et quantité de données, en privilégiant des méthodologies mixant une multitude d’approches. Il importe également de laisser des marges de manœuvre à l’institut. Les démarches exploratoires ont une durée de vie bien supérieure à celle des tests opérationnels, et permettent de mieux capitaliser sur les connaissances acquises. Il faut certes mettre un peu plus de budget, mais il est possible de mener des exploratoires avec des moyens frugaux. 

Il faut choisir des instituts qui ont le goût pour les explorations en profondeur. Et être prêt à collecter une grande diversité et quantité de données, en privilégiant des méthodologies mixant une multitude d’approches. Il importe également de laisser des marges de manœuvre à l’institut

Le dernier conseil que j’ajouterai est de ne pas se contenter des rapports de synthèse. À l’heure où l’IA synthétise des documents complexes, les entreprises ont intérêt à récupérer toutes les données qualitatives issues du terrain de l’étude. Ces données pourront être remobilisées pour générer de nouveaux résultats.

Auriez-vous une image pour résumer la promesse des études exploratoires ?

Je dirai l’archéologie sociale augmentée en écho à l’ouvrage Big Qual, publié en 2023 par des universitaires britanniques, dont voici une présentation. Ce livre, à partir de la métaphore archéologique (relevé aérien, géophysique, sondage exploratoire, fouilles profondes), explicite l’intérêt d’une analyse en largeur et en profondeur des données qualitatives.

Il faut pouvoir passer des études qualitatives artisanales aux études à grande échelle (Big Qual ou Big Quali) sans tomber dans les études qualitatives industrielles, que génèrent certains outils IA.

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 POUR ACTION 

• Echanger avec l’interviewé(e) : @ Daniel Bô

• Retrouver les points de vue des autres intervenants du dossier