Laurent Veillard UMR ICAR (CNRS, Université Lyon 2, ENS de lyon )

1. Laurent Veillard UMR ICAR (CNRS, Université Lyon 2, ENS de lyon) Instrumentation de la recherche en Education : analyse épistémologique de quelques logiciels d’aide à l’analyse qualitative

2. Quelques clarifications théoriques préalables (Habert, 2005) • Distinction entre : • Instrument (spécialisé) : quelque chose qui prend une donnée langagière et/ou filmique et qui permet d’obtenir une représentation transformée, soit automatiquement, soit semi-automatiquement • Outil (polyvalent) : logiciels multi-usages, polyvalents, non spéfiquement orientés vers des données langagières ou filmiques (ex : access, excel, etc.) (Simondon, 1989) • Ressources : • Données (bases de données textuelles, audiovisuelles) • Nécessitent de plus en plus des instruments spécifiques de gestion, classification, exploration, filtrage car non (ou trop lourdement) manipulables telles quelles • Dispositif expérimental (Foucault, Latour): • Montage de techniques manuelles, d’instruments, (parfois) d’outils, et de ressources servant à produire des faits dont la reproductibilité et le statut font l’objet de controverses

3. Du prototype à l’instrument • Processus d’évolution : Dispositif Expérimental Prototype  Instrument ou lignée d’instruments  diffusion hors des labos de conception dans d’autres dispositifs expérimentaux  inscription dans d’autres dispositifs  adaptation de l’instrument (feed-back aux concepteurs) • Rôle du milieu associé • Définition: ensemble des caractéristiques socio-techniques assurant le bon fonctionnement/usage d’un objet technique (Simondon, Stiegler) • La diffusion/mobilisation d’un instrument dans d’autres dispositifs expérimentaux dépend de sa capacité à vivre (avec ou sans modifications) dans des milieux associés différents du dispositif initial (Simondon) • Ex : Moteurs de recherche actuels issus de dispositifs expérimentaux des années 50

4. Freins, difficultés • L’instrument peut devenir potentiellement une boîte noire pour les utilisateurs dans un nouveau milieu associé, cad que les opérations cristallisées dans l’instrument, leur inscription dans le dispositif originel et les choix épistémologiques initiaux deviennent pour une part non transparents. • Epistémologies contradictoires de l’instrument et du chercheur, sans que ce dernier en ait toujours conscience • Manques ou incompatibilités de certains éléments techniques du dispositif (ex : formats incompatibles de fichiers) • Recherches vaines des fonctionnalités qui n’existent pas

5. Différents types d’instruments et outils mobilisés dans les dispositifs en SHS • Enregistrement : • Statiques : appareil photo – scanner • Dynamiques : caméra – enregistreurs audio – enregistreurs de paramètres physiologiques (ex : fréquence cardiaque, etc.) • Traitement des signaux (analogiques/numériques) : logiciels de numérisation, compression, machines de stockage • Classement / Annotation: Base de données (ex : ViSA, CLAPI, TalkBank, etc.), logiciels (Ex : Advene, etc.) • Aide à l’analyse : • Logiciels d’analyse quantitative : lexicométrie, sphinx, spss • Logiciels d’aide à l’analyse qualitative (CAQDAS): CLAN, ELAN Atlas.ti, Transana, Kronos actogram, The Observer, Videograph, etc. • Diffusion des analyses et Formation : logiciels de montage (ex : Avid, Vegas, etc.) ; lecteurs multimédia ; plateforme de formation (ex : Neopass ; Pegase ; etc.)

6. Caractéristiques des instruments logiciels d’aide à l’analyse en SHS • Cristallisation d’opérations symboliques humaines d’analyse dans des systèmes de type computationnel (opérations logiques) • « Ce qui réside dans les machines, c’est de la réalité humaine, du geste humain fixé et cristallisé en structures qui fonctionnent » (Simondon, 1989) • Données  opérations informatisées  Représentations transformées • Automatisation des opérations réalisées plus ou moins importante • Quelle valeur ajoutée ? • Facilitation de l’exploration des données (navigation) • Découpage en segments et déplacement de ces segments : • Délinéarisation des enregistrements temporels • Opérations possibles de rapprochement pour comparaison d’évènements, d’états, de phénomènes, etc. (similarités, différences, écarts, etc.) • Calculs d’occurrence, de co-occurrence (automatiques, semi-automatiques) • Alignement / mise en relation de données de nature différentes • Ex : transcription alignée sur un fichier son ou vidéo (Transana, Videograph, etc.) ; copie d’une cahier d’élèves liée à un fichier son ou vidéo (ViSA) • Explicitation des procédures analytiques (contrainte imposée par le logiciel)  archivage de ces procédures et circulation entre chercheurs

7. Différents types de logiciels d’analyse • Exemple des logiciels d’analyse textuelle en linguistique (Lejeune, 2010) Explorer Concordanciers Lexicométrie Calculer Montrer Dictionnaires Registres Réflexifs Automates Analyser

8. L’automatisation : jusqu’où ? • Une différence entre enregistrements texte et vidéo liée à la nature des données : analogique ou digitale • Données textuelles : • Digitales • Opérations automatiques possibles (mais avec des limites) sur ces éléments symboliques discrets • Enregistrements filmiques : • Analogiques • Certaines opérations automatiques de reconnaissance de formes, de mouvements, de configurations (relations entre éléments) possibles mais beaucoup complexes • Conséquence : selon la catégorisation de Lejeune, les logiciels d’analyse vidéo sont principalement de type réflexif (aide à l’analyse) avec des possibilités limitées de calcul et des formes de représentation plus ou moins variées

9. Ex1 : Actogram Kronos - dispositifs expérimentaux initiaux • « Actogram est un logiciel initialement conçu pour répondre aux besoins des ergonomes et des psychologues du travail  » (Kerguelen, 2008) • « La principale caractéristique de l’outil était d’inciter fortement à une planification des observations en imposant la réalisation préalable d’un protocole de description » • Utilisation : • En observation directe sur le terrain (palm) • Pour analyser des enregistrements vidéo • Un système d’analyse par codage inspiré des champs de l’éthologie et de l’ergonomie du travail

10. Organisation de l’interface • 3 onglets correspondant à 3 zones de travail séparés visuellement • Définition des protocoles de description (répertoire) • Réalisation des relevés (avec pilotage vidéo) et visualisation des graphes d’activité • Statistiques

11. Structure du système de codage • Protocole de description • Classes d’observable • Evènements exclusifs  changement d’états ( 1 seul état pour une classe donnée)

12. Relevés d’observation 1 • Modes de relevé • Par menu contextuel (1) • Par plan (2) • Par boutons (3) • Possibilités de courts relevés de communications verbales 2 3

13. Représentation des résultats • Graphes d’activité • Statistiques • Exportations possibles (SPSS, Excel, etc.)

14. Limitations • Le découpage en états mutuellement exclusifs opérationnalise le traitement des données d’observation. Mais permet-il de rendre compte de la manière la plus appropriées de certaines situations / comportements ? • Ex : opératrice en charge d’une machine de fabrication de pièces plastiques : • Actions : approvisionner la machine ; trier les pièces produites dans différents bacs ; contrôler la qualité ; etc. • Codes : approvisionnement ; Tri ; Nettoyage ; Contrôle Qualité • Activité de contrôle qualité déborde le moment prescrit et se fait partiellement aussi pendant le tri • Pas de segmentation possible des vidéos (en clips manipulables)  travail d’interprétation uniquement basé sur des représentations symboliques (statistiques, graphs, etc.) • Pas de possibilités de jouer plusieurs enregistrements en même temps • Limitations à des fichiers vidéos

15. Ex 2 : Transana : du prototype à l’instrument • Prototype créé par C. Fassnacht (1995/2000), • Etudiant en master de sociologie (U. Wisconsin) : un mémoire sur une problématique d’analyse conversationnelle chez des ingénieurs travaillant sur des pbs de conception en petits groupes) • Un background dans le domaine informatique • Pas de logiciel existant pour faciliter : • La transcription des enregistrements vidéos et audios • La navigation dans cette transcription sans perdre le lien avec la vidéo • L’analyse de nombreux petits segments de celle-ci : découpage en segments / étiquetage de ces segments / comparaison avec d’autres / inclusion dans des segments plus importants • Un travail qui en reste à un prototype non abouti (mémoire à terminer)

16. du prototype à l’instrument • Reprise du code par D. Woods pour en faire un instrument pour différents chercheurs à partir de 2000 • Pas de modification de la structure de base : • “ Transcripts have a very central role in Transana. 2 reasons for that : one is because Chris Fassnacht was a conversation analyst and conversation analysis is a transcription oriented mode of analysis […] Their way of viewing the world is transcript-centric. That was Chris Fassnachts orientation and that has continued to be a central part of Transana and probably will for a long time. […] I am absolutely convinced that a transcript is essential. One of the functions of the transcript is that it allows you to find what you are looking for much more easily than just looking in the video. […] Another thing that is really central to my undertanding of the role of the transcript is that a transcript isn't just a written representation of the video […] the transcript is a first level abstract representation of the video […] Even if you think you are creating a simple verbatim transcription, that's an analytic decision to create that kind of transcript. Tt's an analytic decision about do you include the ums and the uhs and the like like like ” (D. Woods, entretien 2012)

17. du prototype à l’instrument • Travail de D. Woods dansplusieurs directions : • Ergonomied’utilisation: zones de travail, arborescence, aide et tutoriel • Ouverture : formats de vidéos ; export des bases ; version multiusers ; • Représentation des analyses : graphiques, tableaux synthétiques, etc. • Ajout de fonctionnalitésnouvelles: pilotage de plusieursvidéos, insertion de photos dans la transcription, etc

18. structure de base • 4 zones de travail

19. structure de base • Une structure type base de données

20. Système de représentation des analyses • Rapports synthétiques textuels • Représentations graphiques temporelles : moments d’occurrence ; % de temps ; fréquence d’apparition, etc.

21. Limitations • Pas de possibilité de coder directement la vidéo : le travail d’analyse (segmentation, adjonction de mots-clés, …) se fait sur des transcriptions (noyau épistémologique fondamental) • Un travail fastidieux d’adjonction des marqueurs temporels lorsqu’il y a de multiples codes et de nombreuses heures de vidéo à coder, • Mal adapté si classes de codes hiérarchisés • Limitation à enregistrements audio et vidéo

22. Ex 4 : Atlas.ti.Le prototype • Prototype créé dans le cadre du projet ATLAS (Archive for Technology, the Lifeworld, and EverydayLanguage) entre 1989 et 1991 à l’Université technologique de Berlin • Mené en collaboration entre des informaticiens, des psychologues, des linguistes • Objectif : concevoir un logiciel d’aide à l’interprétation de textes pour des chercheurs en sciences sociales • Inflluence théorique : • GroundedTheory » (Glaser & Strauss, 1987), utilisé par les psychologues du projet ATLAS • Etapes • 1) Codage ouvert : génération de micros-analyses sur des petits segments , conduisant à des catégories préliminaires • 2) Codage axial : essai d’utilisation de ces catégories sur d’autres passages / mise en relation des catégories  fusions / divisions / réorganisations verticales et horizontales • 3) Codage sélectif : généralisation aux données

23. Vers un instrument plus ouvert et plus puissant • Une structure conceptuelle de base inchangée • Développements : • Du travail sur des segments textuels à des segments d’images (aires spatiales), puis des segments temporels audio-visuels (enregistrements audio et filmiques) • Amélioration de l’ergonomie de l’interface d’utilisation (ex : facilité de codage des vidéos) • Travail sur les outils d’alignement des données entre elles (ex : transcription avec vidéo) 1991 (v 1.0) 2012 (V 7.0)

24. structure de base

25. Atlas.ti : processus de travail

26. Codage des données • Codage de Texte • Codage d’image • Codage de vidéos (ou enr. audio)

27. Outils d’analyse • Word Cruncher : occurrence de mots dans des textes • Querytool : recherche de de segments avec opérateurs logiques (ex : toutes les « quotations » où codes A et B présents) • Co-occurrencetool : génération de tableaux croisés dynamiques entre types de codes

28. Outils de représentation en réseaux • Exemple 1 : vue en réseau des liens entre codes et familles de codes • Exemple 2 : types de liens entre différents segments

29. Limitations • Pas de possibilités de représentations graphiques de type temporel • Pilotage d’un seul flux vidéo (par comparaison, Transana peut en piloter jusqu’à 4) • Traitement statistique renvoyé à des logiciels externes (SPSS, …)

30. Diffusion vers des milieux associés divers • Kronos Actogram présuppose la construction préalable d’un système de catégories puis un codage systématique et direct des vidéos • évènements ponctuels / durables • Analyses et représentations statistiques et temporelles • Atlas.ti / Transana : logiciels très ouverts et souples en raison d’une épistémologie située (grande place aux données dans la construction des catégories d’analyse) : • Transana : • Recherches principalement basées sur la vidéo, avec possibilité de multiscope • Analyses micros de segments vidéos par comparaison / rapprochement / généralisation (catégories d’évènements et de comportements) • Représentations graphiques temporelles • Atlas.ti : • Démarches ethnographiques s’appuyant sur des données très différentes • Analyses de segments par une étude des types de relations logiques et/ou sémantiques • Représentations graphiques de type relationnel