Écrit par
On n’aime pas toujours l’admettre, mais faire des erreurs fait partie intégrante du processus scientifique. En tant que chercheurs en études de marché et sociales, nous sommes amenés à constater des erreurs, à en tirer des leçons et à améliorer nos processus grâce à elles. On pourrait même dire qu’elles sont essentielles à l’innovation et à l’obtention de meilleurs résultats. De la collecte de données à la présentation des résultats, accepter les erreurs, c’est ouvrir la voie à une recherche de meilleure qualité.
Valoriser les erreurs méthodologiques
Beaucoup d’erreurs surviennent dès la conception du projet et lors de la collecte de données. Elles révèlent des lacunes inattendues qu’on peut anticiper et corriger à l’avenir grâce à une meilleure formation, à de meilleurs outils et à des processus adaptés. Comment les accueillir de façon constructive?
- Anticiper les outils imparfaits : guides d’entrevue, questionnaires, journaux ou canevas de forum... les questions biaisées, les échelles peu claires et les options de réponse manquantes sont inévitables. Intégrez du temps de relecture entre collègues et testez l’outil final auprès de quelques répondants avant le lancement.
- Former à la neutralité : malgré les bonnes intentions, les biais personnels se reflètent parfois dans les formulations, le langage non verbal ou le ton employé. Pour éviter cela, offrez des formations régulières à vos équipes—et mettez l’accent sur des techniques de communication neutres et efficaces.
- Prévoir les lacunes d’échantillonnage : il est facile de recruter un grand nombre de répondants… mais difficile de recruter un échantillon représentatif. Pour éviter les biais, allouez plus de temps dès le départ à la recherche de profils plus difficiles à atteindre.
Intégrer les erreurs analytiques
Les erreurs ne s’arrêtent pas une fois les données collectées. En les abordant comme des occasions d’apprentissage, on peut améliorer la rigueur de nos analyses.
- S’attarder aux valeurs aberrantes : certaines sont de simples erreurs de saisie. D’autres cachent des insights inattendus. Au lieu de les écarter, identifiez-les pour y revenir une fois le contexte global mieux compris.
- Se contredire soi-même : en interprétant les résultats, essayez de prouver l’hypothèse inverse. Demandez-vous ce qui pourrait manquer ou être biaisé. Cela vous évitera de valider hâtivement une conclusion.
- Encourager la dissension : invitez d’autres membres de l’équipe à analyser les données de façon indépendante. Favorisez un environnement où les interprétations alternatives sont bienvenues—et soyez prêt·e à revoir les vôtres.
- Miser sur la technologie : des outils comme l’IA peuvent vous aider à améliorer la précision de vos analyses tout en gagnant du temps. Découvrez comment C+R Research et Frost & Sullivan utilisent Ascribe et Voxco Online pour concevoir des questionnaires complexes et coder des réponses ouvertes plus rapidement et avec moins d’erreurs.
Capitaliser sur les erreurs de communication
Souvent, les parties prenantes consultent les rapports sans accompagnement du chercheur. Il est donc crucial de rédiger des rapports clairs, engageants et percutants.
- Faire valider les rapports : faites-les relire par des non-chercheurs pour tester leur clarté. Invitez-les à poser des questions ou relever les parties floues. Un retour critique vaut de l’or.
- Utiliser un langage clair : évitez le jargon inutile. Présentez les termes spécialisés comme des occasions d’apprentissage, mais assurez-vous que le sens reste compréhensible pour tout le monde.
- Mettre en avant les limites : une limite n’est pas une erreur, c’est une reconnaissance de la portée réelle d’une étude. Partagez-les dans vos rapports et présentations pour éviter les mauvaises interprétations.
Transformer les erreurs en leviers d’amélioration
Même les meilleur·es chercheur·ses font des erreurs. Ce qui fait la différence, c’est la façon dont elles sont repérées, comprises et utilisées pour s’améliorer. Automatisez les tâches répétitives, invitez les points de vue divergents, organisez des debriefs systématiques après chaque projet.
Les erreurs ne sont pas des échecs—elles sont du feedback. En normalisant leur présence et en favorisant une culture d’apprentissage continu, vous renforcez la validité de vos résultats, la confiance de vos parties prenantes, et la valeur de vos recherches.
Prêt·e à collaborer avec une équipe qui valorise l’amélioration continue? Contactez nos experts en recherche pour en discuter.