Transcription pour la recherche qualitative : conventions, éthique et outils

L’essentiel

Décidez du niveau de détail avant de transcrire quoi que ce soit : verbatim si votre analyse porte sur la façon dont les gens ont parlé, verbatim intelligent ou propre si elle porte sur ce qu’ils ont dit. Écrivez la convention avant le deuxième entretien. Vérifiez ce que disent votre formulaire de consentement et votre approbation éthique sur la destination possible des enregistrements, et demandez à tout service de transcription qui reçoit exactement l’audio. La transcription automatique donne un premier jet en quelques minutes, pour une fraction du coût d’un service humain ; la passe de correction avec l’audio, c’est toujours vous. Pour NVivo, ATLAS.ti et MAXQDA, prévoyez le chemin d’import avant de choisir l’outil.

Personne ne vous donne la norme de la transcription en recherche qualitative, parce qu’il n’y a pas une norme. Il y en a plusieurs, et celle qui vous concerne dépend de ce que vous comptez faire des transcriptions une fois que vous les aurez. Cette décision est méthodologique, et elle précède le choix de l’outil, elle ne le suit pas.

Si vous faites l’inverse, le coût est réel. Vous transcrivez six entretiens au propre, vous entrez dans l’analyse, vous découvrez que vous avez besoin de savoir où le participant a hésité, et il faut repasser sur six enregistrements avec d’autres oreilles. Consacrez donc d’abord une heure à la question.

Décidez à quoi sert la transcription avant d’en transcrire un mot

Le niveau de détail d’une transcription est une décision méthodologique, pas une affaire de soin ou de rigueur. Il découle de votre approche analytique.

Si votre analyse porte sur ce qui a été dit, une transcription propre suffit. Vous voulez les mots, exacts, attribués au bon locuteur. Les mots de remplissage, les faux départs et les courtes pauses peuvent être retirés sans dégât, puisqu’aucun d’eux n’apparaîtra jamais dans votre codage. La plupart des travaux thématiques et centrés sur le contenu sont dans ce cas, et une transcription propre est plus rapide à produire, à lire et à coder.

Si votre analyse porte sur la façon dont quelque chose a été dit, la situation s’inverse. Les pauses, les chevauchements, les hésitations, le moment où deux personnes se coupent la parole, les trois secondes avant qu’une réponse n’arrive, la reprise en milieu de phrase : voilà les données. Une transcription qui les supprime a supprimé ce que vous étudiez. Cela compte tout particulièrement pour la transcription automatique, car lisser exactement ces traits est ce qu’elle fait bien. Elle vous donne une prose fluide et lisible, et une prose fluide et lisible est un rendu avec perte d’une conversation hésitante et pleine de chevauchements.

On est tenté de se couvrir en transcrivant tout au niveau de détail le plus fin, au motif qu’on peut toujours ignorer ce dont on n’a pas besoin. En général, c’est une erreur. La transcription détaillée est lente, et un travail lent sur vingt entretiens avale des mois que vous n’avez pas. Elle rend aussi les transcriptions plus difficiles à lire, ce qui ralentit le codage. Si vous ne savez vraiment pas encore si l’interaction compte pour votre analyse, c’est une discussion à avoir dès maintenant avec votre directeur ou directrice, pas un problème à résoudre par la force brute. Quelle que soit votre décision, les enregistrements restent, et c’est l’enregistrement qui constitue les données. La transcription n’en est qu’une représentation.

Verbatim, verbatim intelligent et propre, côte à côte

Ces trois étiquettes sont employées de façon floue ; voici donc un court échange inventé, écrit des trois façons. C’est une illustration, pas une donnée d’étude.

Le verbatim garde tout ce que l’enregistreur a entendu, marqué selon votre convention :

I:  Alors comment, euh, comment vous l’avez su ?
P3: Ben (.) je- je l’ai pas su, vraiment. Ma sœur [me l’a dit]
I:                                                [d’accord]
P3: dit après la- après la réunion. (2.0) Voilà.

Le verbatim intelligent garde tous les mots qui ont un sens et les tours de parole, retire les mots de remplissage et les bégaiements, et ne garde une pause que lorsqu’elle porte du sens :

I:  Comment l’avez-vous su ?
P3: Je ne l’ai pas su, vraiment. Ma sœur me l’a dit après la réunion. [pause] Voilà.

Le propre (parfois dit « édité ») lisse aussi la grammaire pour obtenir des phrases lisibles :

I:  Comment l’avez-vous su ?
P3: Je ne l’ai pas su. Ma sœur me l’a dit après la réunion.

Regardez ce que la version propre a perdu. La pause de deux secondes avant « Voilà » et l’autocorrection « je- je l’ai pas su » sont peut-être ce qu’il y a de plus intéressant dans l’extrait si vous étudiez la façon dont les gens parlent d’une mauvaise nouvelle. Pour une étude thématique sur la manière dont une nouvelle s’est répandue dans une famille, la version propre ne perd rien de ce que vous coderez.

La transcription automatique se situe quelque part entre le verbatim intelligent et le propre. Elle supprime en général le « euh » et le « je » répété, n’écrit aucune marque de pause, et montre un chevauchement comme un tour de parole suivant l’autre. Si vous avez besoin du verbatim, prévoyez d’ajouter ces éléments à la main pendant la passe de correction.

Écrivez votre convention avant le deuxième entretien

Une fois le niveau de détail décidé, fixez les conventions et consignez-les dans un court document que vous gardez à côté de vous pendant le travail. Les modifier plus tard oblige à repasser sur tous les enregistrements déjà faits, le genre de tâche qui avale discrètement une quinzaine de jours.

Voici ce qu’il vaut la peine de trancher à l’avance :

• Si les mots de remplissage et les faux départs sont gardés, retirés, ou gardés seulement quand ils semblent avoir un sens, l’option la plus susceptible de produire des incohérences d’un entretien à l’autre.
• Comment les pauses sont marquées, et si l’on distingue les pauses courtes des longues.
• Comment la parole qui se chevauche est montrée, et que faire quand on ne sait pas qui a parlé le premier.
• Comment vous marquez les passages inintelligibles, et si vous en notez la raison.
• Comment les locuteurs sont étiquetés, et comment cet étiquetage s’articule avec votre schéma d’anonymisation.
• Où vont les horodatages : à intervalle régulier, à chaque changement de locuteur, ou seulement sur les passages que vous pensez citer.

Les horodatages méritent un instant à part. Ils permettent de remonter d’une citation de votre thèse à sa position dans l’enregistrement, ce qui rend l’affirmation vérifiable par quiconque a accès à vos données, y compris un examinateur. Les ajouter au fur et à mesure ne coûte presque rien. Les ajouter après coup à une transcription terminée oblige à réécouter tout l’enregistrement, chronomètre en main. Quel que soit l’outil, mettez-les dès la première passe.

Un modèle de convention à copier

Remplissez la colonne de droite, gardez-la dans l’annexe méthodologique de votre travail, et donnez-la à toute personne qui transcrit ou corrige pour vous. Les marques indiquées sont des choix courants, pas des règles ; vous pouvez en changer, mais notez le changement.

Le même modèle en texte brut, pour vos notes :

CONVENTION DE TRANSCRIPTION : [projet]          version : [date]
Niveau de détail :   verbatim | verbatim intelligent | propre
Locuteurs :          I = intervieweur ; P1, P2 ... = participants
Remplissage :        gardé | retiré | gardé quand il a un sens
Faux départs :       gardés, marqués d’un trait d’union (je- je ne)
Pauses :             (.) moins de 2 s ; (3.0) = durée en secondes
Chevauchement :      [ au début et ] à la fin de la parole qui se chevauche
Inaudible :          [inaudible hh:mm:ss]
Incertain :          [mot ?]
Non verbal :         [rit] [soupire] [la porte se ferme]
Emphase :            non marquée | MAJUSCULES
Horodatages :        chaque changement de locuteur | toutes les 2 min | citations seulement
Anonymisation :      à la transcription ; table de correspondance conservée séparément à [lieu]
Autres langues :     original, puis {traduction}
Vérifié avec l’audio par : [nom], le [date]

Le consentement et l’approbation éthique décident où l’audio peut aller

Votre formulaire de consentement n’est pas de la paperasse qui précédait le début de la recherche. C’est un ensemble de conditions sur ce que vous pouvez désormais faire des enregistrements, et il couvre en général trois choses : comment l’enregistrement est stocké, qui a le droit de l’entendre, et quand il est détruit.

Envoyer de l’audio à un service de transcription tiers est une divulgation. Quelqu’un ou quelque chose d’extérieur à votre projet détient désormais une copie de la voix d’un participant. Cela doit être compatible avec ce que le participant a accepté. Parfois, c’est clairement le cas, parce que le formulaire l’avait prévu. Parfois, clairement pas, parce qu’on avait dit au participant que seule l’équipe de recherche entendrait l’enregistrement. Souvent, le formulaire est ambigu, et mieux vaut lever cette ambiguïté avec votre directeur ou votre comité d’éthique avant l’envoi plutôt qu’après.

L’approbation éthique va fréquemment plus loin et précise où les enregistrements peuvent être stockés, sur quel type d’appareil ou de système institutionnel, et pour combien de temps. La transcription hérite de ces conditions. Tout ce qui en dérive aussi : vos fichiers codés, vos extraits de citations, le document de travail où vous collez des passages en rédigeant. Tout cela compte comme des données, et tout cela doit rester dans le cadre de stockage pour lequel vous avez été approuvé. On perd facilement le fil quand on est plongé dans l’analyse et que les copies se multiplient entre un ordinateur portable, un disque dans le cloud et un e-mail envoyé à soi-même.

Concrètement, cela réduit vos options d’outils avant même de les avoir comparés sur la qualité ou le prix. Un outil qui traite les fichiers sur votre propre appareil n’est pas la même proposition qu’un outil qui les envoie. Si un fournisseur ne peut pas vous dire clairement quelles entreprises reçoivent l’audio, considérez que c’est une réponse.

Ce qu’un comité d’éthique demande sur un service de transcription

Les comités diffèrent, mais les questions reviennent. Mettez les réponses dans votre dossier, avec la date de vérification, car les fournisseurs changent de partenaires.

1. Où l’audio est-il stocké, et dans quel pays ?
2. Quelles autres entreprises le reçoivent, et que reçoivent-elles ? Un outil de transcription est souvent une façade pour la reconnaissance vocale de quelqu’un d’autre. Demandez la liste des sous-traitants.
3. Les données servent-elles à entraîner des modèles ? Posez la question pour le fournisseur et pour chaque partenaire séparément ; une seule réponse couvre rarement les deux.
4. Que supprime la suppression d’un fichier, et des sauvegardes le conservent-elles plus longtemps ?
5. Qui peut se connecter, et existe-t-il un rapport d’audit, un accord de traitement des données ou une connexion institutionnelle ?

Voici les réponses de SozAI, au 25 octobre 2026, pour que vous voyiez à quoi ressemble un jeu complet :

• Les enregistrements et les transcriptions sont stockés sur nos serveurs. Tout transite en HTTPS.
• La reconnaissance vocale est assurée par AssemblyAI, aux États-Unis, qui reçoit l’audio. Si vous utilisez les résumés, les notes, les quiz ou les questions sur un enregistrement, le texte de la transcription passe par OpenRouter vers des fournisseurs de modèles (Anthropic, Google et xAI, avec DeepSeek en secours). Les liens YouTube vont à l’API Google Gemini ; votre propre audio, non. Cloudflare achemine le trafic et conserve nos sauvegardes chiffrées de la base de données. La liste complète est sur notre page des sous-traitants.
• Nous ne vendons pas les enregistrements, et notre propre code ne s’en sert jamais pour entraîner des modèles. Nous ne pouvons pas faire cette promesse au nom des partenaires ci-dessus ; leurs propres conditions s’appliquent.
• Vous pouvez supprimer vous-même un enregistrement ou tout votre compte, dans l’application ou sur le web. Cela retire de nos serveurs l’audio, la transcription, les notes, les cartes mémoire et les quiz. Les sauvegardes chiffrées de la base de données sont conservées jusqu’à 12 mois. Supprimer dans SozAI ne supprime pas la copie détenue par le partenaire de reconnaissance vocale.
• La connexion se fait avec Google, Apple ou un code à usage unique envoyé par e-mail. Nous n’avons ni rapport SOC 2, ni authentification unique (SSO), ni rôles d’administrateur d’équipe, et SozAI n’est pas conforme à HIPAA. Plus de détails sur la sécurité chez SozAI.

Si votre approbation exige que les enregistrements ne quittent pas les systèmes de l’institution, aucun des outils cloud cités sur cette page n’est admissible, le nôtre compris. Utilisez le service sous licence de votre université ou transcrivez hors ligne.

L’anonymisation se fait dans la transcription

L’enregistrement reste tel quel. On n’anonymise pas une voix en modifiant du texte, et vous ne devriez de toute façon pas chercher à altérer vos données primaires. L’anonymisation est une opération que vous faites sur la transcription.

Cela veut dire remplacer les noms, les noms de lieux, les noms d’employeurs, les intitulés de poste qui n’identifient qu’une personne, et les petits détails circonstanciels qui rendent quelqu’un reconnaissable pour qui connaît le contexte. Faites-le de façon cohérente. Si une collègue est [Collègue A] dans un entretien, elle est [Collègue A] partout où elle apparaît, et la même convention vaut pour tout votre corpus. Une pseudonymisation incohérente est pire que rien, car elle a l’air anonymisée tout en restant traçable par quelqu’un qui lit attentivement.

Si vous gardez une table de correspondance entre les identités réelles et les remplacements, conservez-la séparément des transcriptions, dans les conditions de stockage que fixe votre approbation, et soyez clair avec vous-même sur la raison de la garder et sur la date de sa destruction. Dans certains projets, il y a une bonne raison de la détenir : vous pourriez avoir besoin de recontacter des participants ou de relier des entretiens entre plusieurs vagues. Dans d’autres, non, et la table la plus sûre est celle qui n’existe pas. Décider délibérément, voilà l’essentiel.

Une mise en garde si vous faites cela vite. La recherche-remplacement attrape les noms évidents et rate le reste : le surnom employé deux fois, la faute d’orthographe, la description d’un bâtiment qui ne correspond qu’à un seul endroit de la ville. La passe d’anonymisation demande des yeux humains sur tout le document.

Un point pratique pour les outils automatiques : les noms de locuteurs que vous saisissez dans un outil sont stockés avec la transcription. Étiquetez les locuteurs P1 et P2 dès le départ plutôt que de les renommer plus tard.

Groupes de discussion : de six à dix locuteurs

Un groupe de discussion est l’enregistrement le plus difficile que vous aurez à transcrire. La séparation automatique des locuteurs fonctionne en regroupant les voix qui se ressemblent, et avec huit personnes autour d’une table, elle se dérègle à des endroits prévisibles : deux participants aux voix proches deviennent un seul locuteur, quelqu’un qui ne dit que « mm » ou « oui » n’a jamais d’étiquette propre, et un éclat de voix croisées est attribué à celui qui parlait le plus fort.

Dans SozAI, vous ne pouvez pas indiquer au système combien de personnes étaient dans la pièce ; il le décide à partir de l’audio. Attendez-vous à corriger les étiquettes à la main sur chaque groupe de discussion, et prévoyez-le dans votre temps. Pour un groupe d’une heure avec huit personnes, c’est un vrai après-midi de travail, passé surtout sur les tours de parole courts.

Ce qui aide, par ordre d’effet :

• Ouvrez par un tour de table où chacun dit son numéro de participant et une phrase. Vous avez alors un échantillon de chaque voix à un moment connu, ce qui permet de faire correspondre étiquettes et personnes.
• Faites nommer le locuteur par le modérateur quand c’est flou (« merci, P4 ») et gardez un plan de table avec l’ordre des premières prises de parole.
• Posez un bon micro au milieu de la table plutôt qu’un téléphone du côté du modérateur. La distance est la première source d’erreurs.
• Faites tourner un second enregistreur à l’autre bout de la table. Quand un fichier est confus, l’autre ne l’est souvent pas.

Si votre analyse dépend de qui a dit quoi dans des échanges rapides (analyse conversationnelle de la dynamique de groupe, par exemple), un premier jet automatique vous fera gagner moins de temps que pour des entretiens individuels. Un service humain spécialisé dans les groupes de discussion peut valoir son prix dans ce cas.

Là où la transcription automatique aide vraiment

La transcription automatique produit un premier jet. C’est un vrai gain, et le refuser par principe revient surtout à taper à la main plusieurs heures de parole sans aucun bénéfice méthodologique. Ce qu’elle ne produit pas, c’est une transcription terminée.

Pour des données d’entretien, la passe de correction avec l’audio fait partie de la méthode, ce n’est pas un nettoyage facultatif à la fin. Vous écoutez avec le brouillon sous les yeux, vous corrigez ce qui est faux, vous rétablissez ce que votre convention exige et que la machine a supprimé, vous insérez ou vérifiez les horodatages, et vous appliquez votre anonymisation. C’est plus lent que lire et plus rapide que taper. C’est aussi là que vous vous familiarisez avec le matériau, ce qui n’est pas un bénéfice annexe. Les chercheurs qui transcrivent eux-mêmes leurs entretiens arrivent à l’analyse en sachant déjà ce qu’ils contiennent, et la passe de correction rachète une bonne part de cette familiarité.

Avec l’application SozAI pour iPhone, Android et Mac, ou la version web, un entretien enregistré revient avec les intervenants identifiés et un code temporel sur chaque passage ; touchez-en un et l’audio se lit à partir de cette ligne, ce qui couvre l’essentiel des besoins d’une passe de correction. Le texte peut être corrigé dans l’application iPhone et Android ; les versions web et Mac l’affichent mais ne permettent pas encore de le modifier. Plus de détails sur la transcription d’entretiens en général. C’est une option parmi d’autres, et les questions de stockage et de consentement que pose un comité d’éthique doivent filtrer votre liste avant la qualité.

Transcription académique par IA ou par un humain : coût, délai, précision

La plupart des pages bien classées pour « transcription académique » sont des services humains ; voici donc la comparaison qu’elles omettent. Les prix sont ceux que chaque fournisseur publiait le 25 octobre 2026.

Faisons le calcul pour une étude typique : vingt entretiens d’une heure, 1 200 minutes d’audio. Aux prix ci-dessus, cela fait 2 388 $ chez Rev, 2 100 $ chez Ditto et à partir de 948 $ chez TranscribeMe. Avec un abonnement SozAI, l’ensemble tient largement dans les heures incluses, et les brouillons reviennent l’après-midi même.

Les chiffres de précision ne sont pas comparables, et il vaut la peine de savoir pourquoi. Les services humains annoncent une garantie selon leurs propres termes. La nôtre est une mesure dont la méthode est publiée : 200 courtes phrases lues à voix haute dans des pièces calmes, tirées du jeu de données ouvert FLEURS. Les entretiens sont plus difficiles, et certaines langues le sont beaucoup plus (19,6 % pour l’arabe, 50 % pour le kazakh dans le même test). Le vrai compromis est donc celui-ci : la transcription automatique coûte bien moins cher et est quasi instantanée, et en échange vous faites vous-même la passe de correction. Un service humain vous fait payer pour faire l’essentiel de cette passe, et vous vérifiez quand même les citations.

Quand la transcription humaine est le meilleur achat : conventions verbatim avec durée des pauses, mauvais audio, groupes de discussion où l’attribution est l’enjeu, ou financeur qui paiera pendant que votre temps est la ressource rare.

Logiciels de transcription pour la recherche qualitative

Six options réalistes, avec ce que chacune fait de mieux. Détails tels que publiés par chaque fournisseur le 25 octobre 2026.

Notre recommandation, si vous avez le choix. Si vous avez déjà une licence MAXQDA ou NVivo et que vos entretiens sont dans une langue qu’ils couvrent, utilisez la transcription intégrée : la transcription arrive dans le projet déjà liée à l’audio, et vous évitez entièrement l’étape d’import. Si vos entretiens sont dans une langue hors de leurs listes, enregistrés sur un téléphone sur le terrain, ou si vous voulez des résumés et une traduction à côté de la transcription, SozAI est le meilleur outil, avec une étape d’import. Si votre approbation éthique exclut tout traitement par une IA tierce, payez un service humain qui signera vos conditions de confidentialité, ou transcrivez vous-même.

Importer les transcriptions dans NVivo, ATLAS.ti et MAXQDA

SozAI n’exporte pas de fichiers Word (DOCX). Tout ce qui suit fonctionne avec ce qu’il exporte : TXT, SRT, VTT et JSON (PDF aussi, mais aucun logiciel d’analyse ne veut d’une transcription en PDF). Les applications mobile et Mac exportent tous ces formats ; la version web exporte TXT, SRT et VTT. Renommez vos locuteurs en P1, P2, etc. avant d’exporter ; ces noms sont écrits dans le VTT, le JSON et le TXT de l’application. Le SRT ne porte jamais les noms des intervenants : ne l’utilisez pas pour la recherche.

ATLAS.ti

Ajoutez d’abord le fichier audio à votre projet, puis importez-y la transcription. Le manuel d’ATLAS.ti cite VTT, SRT, TXT, DOCX et RTF comme formats de transcription pris en charge, et indique qu’il détecte et code les locuteurs dans les fichiers VTT qui contiennent l’information sur les intervenants. Exportez donc du VTT depuis SozAI : vous obtenez en une étape le texte synchronisé avec l’audio et les codes des locuteurs. (Manuel ATLAS.ti, vérifié le 25 octobre 2026.)

MAXQDA

MAXQDA importe les transcriptions avec horodatage via Importer, Transcriptions, et cite le VTT parmi les formats qu’il lit, à côté des sous-titres SRT et des fichiers Word ou RTF. Choisissez le VTT et indiquez à MAXQDA le fichier audio correspondant quand il le demande. Le SRT s’importe aussi, mais des utilisateurs de MAXQDA signalent une mise en page fragmentée, une ligne de sous-titre par paragraphe, et vous perdez les locuteurs. (Aide MAXQDA, vérifié le 25 octobre 2026.)

NVivo

NVivo 14 pour Windows importe une transcription liée à l’audio à partir d’un fichier texte brut disposé en tableau séparé par des virgules ou des tabulations, ou à partir de Word ou RTF. (Aide NVivo, vérifié le 25 octobre 2026.) Les fichiers de SozAI n’ont pas cette disposition ; vous avez donc deux voies :

• Rapide : exportez du TXT depuis web.sozai.app avec les codes temporels et les intervenants activés. Chaque paragraphe se lit « [04:12] P3 : texte ». Importez-le dans NVivo comme un document ordinaire. Vous pouvez le coder tout de suite ; il n’est simplement pas synchronisé avec l’audio.
• Synchronisée : exportez du JSON depuis l’application. Chaque segment comporte un début et une fin en secondes, le texte et le nom de l’intervenant. Ouvrez-le dans un tableur (ou demandez à un collègue de l’aider avec quelques lignes de script) pour obtenir trois colonnes : plage de temps, intervenant, texte. Enregistrez en texte séparé par des tabulations et importez-le comme transcription, en associant les colonnes quand NVivo le demande.

Quelle que soit la voie, faites la passe de correction avant l’import si possible. Les corrections faites dans l’application mobile suivent la transcription dans tous les exports suivants, alors que les modifications faites dans votre logiciel d’analyse y restent.

Ce que le premier jet ne fera pas pour vous

Attendez-vous à ce que le brouillon soit le plus faible là où les entretiens sont les plus difficiles. Les voix croisées perturbent la séparation des locuteurs, et deux personnes qui parlent en même temps ressortent plutôt comme une seule personne qui dit quelque chose d’un peu incohérent. Les accents marqués, les participants peu audibles, le bruit de fond d’un café ou d’un couloir et le vocabulaire propre à un domaine réduisent tous la précision. Les étiquettes des locuteurs sont en général proches mais peu fiables aux frontières, surtout autour des brèves interjections.

Et il ne vous donnera pas la prosodie. Aucune transcription automatique ne conserve la durée d’une pause ni ne marque le point où la voix du participant a changé. Si votre analyse en a besoin, le brouillon de la machine n’est qu’un échafaudage pour les mots, rien de plus, et vous devez planifier votre temps en conséquence. Un collègue qui travaille sur le même corpus avec une question centrée sur le contenu finira en une fraction du temps, et pas parce qu’il travaille avec moins de soin. Sa transcription répond à une autre question.

Les entretiens qui changent de langue sont un cas particulier. Les outils automatiques, SozAI compris, détectent en général une seule langue par enregistrement : les passages dans la seconde langue ressortent donc le plus mal. Marquez-les dans votre convention et vérifiez-les en premier.

Prévoyez aussi plus de temps que l’arithmétique ne le suggère. La passe de correction n’est pas une seule écoute à vitesse normale ; c’est s’arrêter, revenir en arrière, réécouter les six secondes qu’on ne comprend pas tout à fait. Faire cela sur un jeu complet d’entretiens représente un travail substantiel, et c’est normal. Pour avoir une idée de la façon dont les pièces s’emboîtent sur tout un projet, il y a un exemple du flux de travail d’un chercheur en thèse qui suit un ensemble d’enregistrements du fichier jusqu’à la transcription citable. Si vous achetez pour un groupe de recherche ou un département, écrivez à [email protected] au sujet des offres Team et Education ; nous facturons.

Gardez en tête, enfin, que la transcription est une représentation, et que chaque convention que vous avez choisie est une décision sur ce qu’on garde et ce qu’on perd. Consignez ces décisions dans votre chapitre de méthode. Un examinateur qui sait pourquoi vos transcriptions ont cette allure les lira comme réfléchies. Un autre se posera des questions.