




En 2003, LEGO perdait un million de dollars (USD) par jour. Fondé en 1932 dans l’atelier d’un menuisier à Billund, le fabricant danois était en chute libre : 30 % de chiffre d’affaires évaporé en un an, puis encore 10 % l’année suivante. La dette atteignait 800 millions de dollars. À 35 ans, tout juste nommé PDG, Jørgen Vig Knudstorp a résumé la situation avec une franchise brutale : « Nous sommes sur une plateforme en feu. Nous perdons de l’argent, notre flux de trésorerie est négatif, et nous risquons un défaut de paiement qui pourrait entraîner le démantèlement de l’entreprise. »
Comment le roi de la brique en était-il arrivé là? En écoutant les chiffres... plutôt que les enfants.
Depuis le milieu des années 1990, LEGO avait multiplié les diversifications hasardeuses. Parcs à thème, lignes de vêtements, jeux vidéo, émissions télé, magazines, robotique — l’entreprise voulait devenir le Disney du jouet. Le nombre de composants avait explosé, passant de quelques centaines à près de 7 000 pièces différentes, chacune nécessitant un moule coûtant entre 50 000 et 300 000 euros. Les brevets sur la brique d’origine ayant expiré en 1988, la concurrence s’engouffrait dans la brèche pendant que LEGO regardait ailleurs.
Pire encore : toutes les études de marché commandées par l'entreprise convergeaient vers le même diagnostic accablant. Les enfants de la génération numérique n'avaient plus la patience de construire quoi que ce soit. Leur capacité d'attention rétrécissait. Ils voulaient de la gratification instantanée, des écrans, du mouvement. La brique, concluaient les analystes, appartenait au passé.
LEGO a donc fait ce que les données lui dictaient : fabriquer des briques plus grosses, simplifier les modèles, réduire les défis de construction. Rendre le tout plus facile, plus rapide, plus « adapté » aux enfants d'aujourd'hui.
Les ventes ont continué de plonger.
C'est dans ce contexte de panique que Vig Knudstorp prend une décision contre-intuitive. Plutôt que de commander une énième étude quantitative, il fait appel à ReD Associates, un cabinet de conseil danois fondé par Christian Madsbjerg et Mikkel Rasmussen, qui pratique quelque chose de radicalement différent : l'ethnographie appliquée aux affaires.
Là où les firmes de recherche traditionnelles distribuent des questionnaires et organisent des groupes de discussion, ReD envoie des anthropologues observer les gens dans leur habitat naturel. Comme le formulait Vig Knudstorp lui-même : « Il y a cette citation célèbre qui dit que si vous voulez comprendre comment vivent les animaux, vous n'allez pas au zoo — vous allez dans la jungle. »
ReD Associates a donc déployé ses chercheurs dans les chambres d'enfants, les sous-sols et les cours d'école de plusieurs pays. Pas pour poser des questions sur les préférences de produit. Pour observer. Pour comprendre le contexte, les rituels, les dynamiques sociales, les aspirations non formulées — tout ce que les sondages ne capturent jamais.
Le moment de bascule — ce que Madsbjerg et Rasmussen appellent le moment of clarity — s'est produit au début de 2004, dans la chambre d'un garçon de 11 ans, dans une ville allemande de taille moyenne.
Le garçon était un passionné de LEGO, mais aussi un skateur acharné. Quand l'équipe de recherche lui a demandé quel objet le rendait le plus fier, il n'a pas montré une console de jeu, un téléphone ou même une construction LEGO. Il a pointé du doigt une vieille paire d'Adidas, usée, abîmée, méconnaissable.
Il l'a soulevée comme un trophée. Un côté de la semelle était usé selon un angle très précis. Les talons étaient éraflés d'une manière bien particulière. Chaque marque d'usure racontait une histoire — celle des heures et des heures passées à perfectionner un trick de planche à roulettes. L'état de ces chaussures prouvait, à ses yeux comme à ceux de ses amis, qu'il était l'un des meilleurs skateurs de sa ville. C'était sa preuve tangible de maîtrise.
À cet instant, tout s'est éclairé pour l'équipe LEGO. Comme l'écrit le consultant Martin Lindstrom, qui participait au virage stratégique de l'entreprise : « Ce que des montagnes de recherche consommateur n'avaient pas révélé, un enfant et ses espadrilles venaient de le démontrer. Ère numérique ou pas, les enfants se souciaient profondément de maîtriser une compétence et de pouvoir exhiber la preuve de leur travail. »
La découverte ethnographique renversait totalement le paradigme du big data. Les enfants ne voulaient pas de la gratification instantanée — ils voulaient le défi, l'effort, la fierté de l'accomplissement. Jouer avec des LEGO, ce n'était pas « s'amuser » au sens superficiel du terme. C'était un acte de création, une quête de maîtrise. Ou comme LEGO allait le distiller dans sa nouvelle devise : the joy of building, and the pride of creation.
Les conséquences stratégiques ont été immédiates et radicales. LEGO a ramené ses briques à leur taille normale, puis les a rendues encore plus petites et plus détaillées. Les manuels d'instructions sont devenus plus exigeants. Les défis de construction, plus complexes. Le kit du Death Star, avec ses 3 800 pièces, incarnait parfaitement cette philosophie : un défi ardu qui procurait, une fois terminé, un sentiment d'accomplissement comparable à celui d'un trick de skateboard enfin maîtrisé.
En 2014, portée par le succès planétaire de The Lego Movie et par une décennie de décisions éclairées par la compréhension profonde de ses utilisateurs, LEGO a dépassé Mattel pour devenir le plus grand fabricant de jouets au monde. Son chiffre d'affaires dépassait les 2 milliards de dollars pour le premier semestre seulement.
L'histoire de LEGO n'est pas simplement un cas d'école en redressement d'entreprise. C'est la démonstration éclatante que les données quantitatives, aussi massives soient-elles, ne peuvent pas remplacer la compréhension humaine. Que les algorithmes mesurent les comportements, mais que seule l'ethnographie saisit les motivations. Que la réponse à une question stratégique existentielle se trouvait, ce jour-là, non pas dans un tableau croisé dynamique, mais dans une paire d'espadrilles usées, tenues à bout de bras par un gamin allemand de 11 ans, fier comme un roi.
En 2004, LEGO frôlait la faillite parce que ses études quantitatives lui dictaient de simplifier ses produits pour des enfants supposément impatients. Les anthropologues de ReD Associates ont découvert l'inverse en observant les enfants chez eux : jouer, c'est une quête de maîtrise, pas de facilité. Une paire d'espadrilles usées par le skateboard a révélé ce que des montagnes de données n'avaient jamais capté. LEGO a complexifié ses modèles et est devenu, dix ans plus tard, le plus grand fabricant de jouets au monde.
Avec l’omniprésence d’Internet dans nos vies, les communautés en ligne façonnent les comportements, les décisions et les identités culturelles. Dans ce contexte, la netnographie, terme introduit par Robert Kozinets dans les années 1990, se positionne comme une méthode essentielle pour comprendre ces dynamiques numériques. Inspirée de l’ethnographie traditionnelle, elle adapte ses outils à un terrain virtuel, où les interactions, bien que dématérialisées, n’en sont pas moins significatives.
Alors que les marques investissent des milliards dans leur présence numérique, il est urgent de saisir comment les communautés en ligne influencent les perceptions et les comportements. Contrairement aux études classiques quantitatives, la netnographie permet d’accéder à la dimension qualitative de ces interactions. Mais comment fonctionne cette méthode, et quelles opportunités ouvre-t-elle pour les organisations modernes ?
La netnographie est une méthode de recherche qualitative, centrée sur l’étude des communautés et cultures en ligne. Elle analyse les interactions numériques, comme les discussions sur des forums, les partages sur les réseaux sociaux ou encore les dynamiques des plateformes collaboratives. Contrairement à l’ethnographie traditionnelle, elle repose sur l’observation des comportements numériques, permettant ainsi de capter des données invisibles dans un contexte physique.
Ce qui distingue la netnographie des autres approches qualitatives, c’est sa capacité à capturer des échanges authentiques non biaisés par la présence d’un enquêteur. En ligne, les individus se sentent souvent plus libres de s’exprimer, dévoilant des opinions et comportements parfois inaccessibles dans les entretiens en face-à-face.
La netnographie est largement utilisée dans divers domaines, que ce soit dans le cadre commercial, académique, ou même institutionnel. En tant que méthode d'analyse qualitative, elle permet de mieux comprendre la richesse et la complexité des interactions humaines en ligne, là où les méthodologies classiques peuvent manquer de profondeur. Dans un monde où les espaces numériques deviennent des lieux incontournables pour se socialiser, échanger des idées, consommer, et même militer, la netnographie offre un aperçu direct des dynamiques culturelles, sociales et économiques qui façonnent notre quotidien. Voici quelques applications concrètes :
Les logiciels comme NetBase, Brandwatch ou encore Talkwalker sont souvent utilisés pour analyser les vastes volumes de données issues des réseaux sociaux et des forums. Ils permettent d’automatiser une partie de la collecte et du tri des données, facilitant ainsi l’extraction des tendances émergentes.
Cependant, la netnographie comporte aussi des limites :
Bref, la netnographie se distingue par sa capacité à offrir un accès direct à des données riches et authentiques, captées en temps réel, permettant une compréhension fine des dynamiques sociales et culturelles en ligne. Elle s’avère particulièrement précieuse dans des domaines comme le marketing, la sociologie, la santé publique ou l’innovation, grâce à des outils performants qui facilitent l’analyse. Toutefois, elle n’est pas sans défis : les données collectées peuvent manquer de représentativité et soulèvent parfois des enjeux éthiques liés à l’observation des communautés numériques. En dépit de ces limites, la netnographie reste un levier stratégique incontournable pour anticiper les tendances et mieux comprendre les comportements dans un monde connecté.
Nous sommes au début des années 1990. Le Japon domine le monde industriel. Toyota, Honda, Sony — les entreprises nippones enchaînent les succès et les Américains cherchent à comprendre pourquoi. L'une des réponses se trouve dans un processus que les Japonais utilisent depuis 1972, le Quality Function Deployment (QFD) — un système qui consiste, en gros, à intégrer la voix du client dans chaque étape du développement d'un produit. De la conception à la fabrication.
Le problème, c'est que personne ne s'est jamais vraiment demandé comment capter cette fameuse voix. Combien de gens faut-il écouter? Comment structurer ce qu'ils nous disent? Et surtout : à quel moment peut-on considérer qu'on en sait assez pour agir?
C'est exactement la question qu'Abbie Griffin et John R. Hauser se sont posée. Griffin est alors à l'Université de Chicago. Hauser est au MIT, au Sloan School of Management. Ensemble, ils vont produire un article de 27 pages qui va devenir la référence absolue en recherche sur les besoins des clients : The Voice of the Customer.
Leur terrain d'étude? Un objet d'une banalité désarmante : les glacières. Plus précisément, les dispositifs portables pour transporter et conserver de la nourriture — glacières, paniers à pique-nique, sacs isothermes, sacs à dos. Un objet que tout le monde connaît, que tout le monde utilise, et dont personne ne pense avoir grand-chose à dire. C'est justement ce qui rend l'expérience fascinante.
Griffin et Hauser ont interviewé 30 clients potentiels. Chaque entrevue a été retranscrite et analysée par sept analystes indépendants. Au total, les chercheurs ont identifié 220 besoins distincts. Deux cent vingt. Pour traîner sa nourriture.
Et c'est là que ça devient intéressant. En une seule entrevue, un interviewer captait environ 20 % de tous les besoins. Après quatre entrevues : plus ou moins 50 %. La courbe montait rapidement, puis commençait à s'aplatir. Après 20 entrevues, les chercheurs avaient identifié ~90 % de l'ensemble des besoins du segment de 30 personnes étudié.
Autrement dit : quelques dizaines de conversations bien menées suffisent pour comprendre la quasi-totalité de ce qu'un public attend. Pas mille. Pas cinq cents. Vingt.
Il faut mesurer ce que cette découverte implique. En 1993 — et encore aujourd'hui —, la plupart des organisations pensent qu'il faut des centaines, voire des milliers de répondants pour « valider » quoi que ce soit. C'est la tyrannie du quantitatif. On envoie des sondages à 10 000 personnes, on compile les résultats dans des tableaux croisés dynamiques, et on appelle ça de la rigueur.
Griffin et Hauser ont démontré l'inverse. Pour identifier les besoins — c'est-à-dire comprendre ce que les gens veulent vraiment —, le qualitatif est redoutablement plus efficace que le quantitatif. L'entrevue individuelle, menée en profondeur par un interviewer attentif, fait émerger des besoins que les sondages ne captent tout simplement pas.
Griffin et Hauser poussent l’analyse plus loin en comparant deux approches classiques de recherche qualitative : les entrevues individuelles et les focus groups. Cette fois-ci, ils décident de mesurer, concrètement, quelle méthode permet d’identifier le plus de besoins uniques par moment investi. Leur terrain d’étude : des utilisateurs d’équipements informatiques. Leur équipe a recueilli les besoins des clients à partir de huit focus groups de deux heures et de neuf entrevues individuelles d’une heure. Cela a permis de créer une liste combinée de 230 besoins clients.
Le constat est clair. À temps équivalent, les entrevues individuelles sont plus performantes. Deux entrevues d’une heure permettent déjà d’identifier autant de besoins qu’un focus group (51 % vs 50 %). Mais c’est à partir de quatre entrevues que l’écart devient significatif : quatre heures d’entrevues révèlent plus de besoins qu’un volume équivalent de focus groups (72 % vs 67 %). Et au-delà de la performance, la logistique est aussi plus efficace: il est beaucoup plus simple et moins coûteux de mener quelques entrevues en vision conférence que de mobiliser des groupes de sept ou huit personnes pendant plusieurs heures.
Bref, Griffin et Hauser démontrent qu’à effort égal, chaque heure investie en entrevue génère davantage de valeur — et le graphique suivant en apporte une preuve claire.

Revenons maintenant à nos glacières. En étudiant les 220 besoins en lien avec cet objet du quotidien, l'étude introduit une distinction fondamentale entre trois types de besoins — et c'est ici que l'exemple des glacières devient rafraichissant.
Les besoins de base. Ce que le client tient pour acquis, ce qu'il ne mentionne même pas parce que c'est évident pour lui. Par exemple : que la glacière garde le froid. Personne ne vous le dira en entrevue, parce que personne ne pense qu'il faut le préciser. Mais si votre glacière ne garde pas le froid, c'est terminé. Ces besoins-là, on les rate quand on ne fait pas assez d'entrevues — il faut du temps et de la confiance pour que les gens vous disent ce qui va tellement de soi qu'ils ne le formulent pas.
Les besoins articulés. Ce que le client va vous dire spontanément quand vous lui posez la question. « J'aimerais qu'elle soit facile à transporter. » « J'aimerais qu'elle ne coule pas dans le coffre de la voiture. » « J'aimerais pouvoir la nettoyer facilement. » C'est le territoire le plus accessible — et c'est aussi celui que le sondage capte le mieux, à condition qu'on ait déjà pensé à poser la bonne question.
Les besoins excitants. Ceux qui, s'ils sont satisfaits, créent de la surprise et du plaisir — mais que le client n'aurait jamais formulés de lui-même. C'est la glacière qui sert aussi de siège au bord du lac. C'est le compartiment sec intégré pour les clés et le téléphone. C'est le système d'ouverture à une main quand on a l'autre prise par les sacs d'épicerie. Ce sont ces besoins-là qui créent la préférence, la loyauté, le bouche-à-oreille. Et ils n'apparaissent jamais dans un sondage, parce que personne ne peut cocher une case pour un besoin qu'il n'a pas encore imaginé.
Les besoins de base, on les rate quand on ne fait pas assez d'entrevues. Les besoins excitants, on les rate quand on ne fait que des sondages. Dans les deux cas, c'est l'entrevue qualitative qui fait la différence.
Griffin et Hauser ne se sont pas arrêtés là. Ils ont aussi montré comment organiser ces 230 besoins dans une hiérarchie qui permet à tout le monde dans l'organisation de parler le même langage — celui du client.
Au sommet : cinq à dix besoins stratégiques. Pour la glacière, ça pourrait être « garder mes aliments en sécurité » ou « être facile à utiliser en déplacement ». Ce sont ceux qu'un comité de direction utilise pour prendre les grandes décisions.
Au milieu : une vingtaine de besoins tactiques qui précisent comment le client évalue chaque besoin stratégique. « Facile à utiliser en déplacement », ça veut dire quoi exactement? Ça veut dire légère, transportable d'une main, et qui tient dans un coffre de voiture.
Au niveau le plus fin : des centaines de besoins opérationnels — ceux qui permettent aux ingénieurs et aux designers de faire des choix concrets. La poignée doit supporter 15 kg. Le couvercle doit s'ouvrir à 90 degrés. Le drain doit être accessible sans retourner la glacière.
Cette structure fait en sorte que le VP marketing et l'ingénieur de production lisent les mêmes données, juste à des niveaux de détail différents. C'est un traducteur universel entre la stratégie et l'exécution.
Quand on accompagne des organisations — chez Perrier Jablonski, c'est notre quotidien —, on se heurte constamment à deux objections. La première : « On n'a pas le budget pour une grosse étude. » La deuxième : « Trente entrevues, ce n'est pas représentatif. »
Griffin et Hauser répondent aux deux. Non, vous n'avez pas besoin d'une grosse étude. Oui, une vingtaine d’entrevues suffit, et dans bien des cas, cinq entrevues valent mieux qu’un seul focus group — à condition qu’elles soient bien menées et rigoureusement analysées. Et non, on ne parle pas de représentativité statistique. On parle de couverture des besoins. Ce n'est pas la même chose.
La représentativité, c'est le problème du sondage : s'assurer que l'échantillon reflète la population. La couverture des besoins, c'est le problème de l'entrevue : s'assurer qu'on a entendu tout ce que les gens avaient à dire. Et sur ce terrain, quelques dizaines de conversations bien conduites battent des milliers de questionnaires.
The Voice of the Customer a été cité des milliers de fois depuis 1993. La méthode a été appliquée dans des centaines d'entreprises, de General Motors à Procter & Gamble, de Xerox à Hewlett-Packard. Elle est devenue un standard en développement de produits.
Mais son enseignement le plus durable, c'est peut-être le plus simple : pour comprendre les gens, il faut aller leur parler. Pas leur envoyer un formulaire. Pas leur demander de cocher des cases. Leur parler. Les écouter. Les laisser raconter leur histoire dans leurs propres mots.
Trente ans plus tard, cette leçon reste étonnamment difficile à faire passer. Comme si, au fond, on préférait la fausse certitude des grands chiffres à la vraie compréhension des petits nombres.
C’est l’un des plus célèbres contes de la psychologie organisationnelle.
Dans les années 1920, des chercheurs observent les comportements de milliers d’ouvrières à l’usine Hawthorne Works, en banlieue de Chicago. En changeant la lumière, les pauses, ou l’encadrement, ils constatent : à chaque fois, la productivité grimpe. Et ce, peu importe si les conditions s’améliorent… ou se détériorent.
On en déduit une théorie séduisante : ce n’est pas le changement qui compte, mais l’attention portée. Le simple fait d’être observé suffirait à améliorer les performances. C’est le début de ce que l’on appellera, des années plus tard, « l’effet Hawthorne ». Ce qui le rend célèbre : sa capacité à réconcilier management et humanité, à transformer la psychologie en outil de performance, à prouver (enfin) que l’humain compte.
Mais il y a un problème. Plusieurs, même…
Dès les années 1930, un homme s’empare des résultats d’Hawthorne : Elton Mayo, professeur à Harvard, pionnier des sciences du travail. Il réinterprète les données, oriente les conclusions, et met en scène un récit puissant : les relations humaines sont plus déterminantes que les conditions matérielles. Son ouvrage de 1945, Social Problems of an Industrial Civilization, pose les bases de ce qu’on appellera la psychologie industrielle. Il écrit notamment :
L’effet Hawthorne devient une vérité institutionnelle.
Le problème, c’est que les données ne montrent pas ça. Elles sont désorganisées, les protocoles changent en cours d’étude, les biais sont omniprésents et l’analyse statistique est bancale.
Mais personne ne s’en soucie. Parce que Mayo, lui, a compris l’essentiel : ce que ces expériences révèlent, ce n’est pas un effet mesurable. C’est une transformation invisible.
En 2022, l’épidémiologiste Hilda Bastian publie un article corrosif dans Scientific American, intitulé The Hawthorne Effect: An Old Scientist's Tale. Elle démonte l’édifice point par point. Son constat est clair : L’effet Hawthorne n’est pas une preuve, c’est un mythe. Elle le qualifie de « conte de scientifiques », transmis d’université en université, rarement sourcé, souvent erroné. Elle explique que l’idée d’un « effet de l’attention » a été recyclée dans des dizaines d’études sans jamais être démontrée de manière rigoureuse.
Et pourtant, on continue à y croire. Pourquoi ?
Parce que l’intuition de Mayo reste juste. Parce qu’au-delà des chiffres mal rangés, il y a une vérité humaine que la science a du mal à capturer :
Quand on écoute les gens, ils changent. Et nous aussi.
Ce que les recherches à Hawthorne ont déclenché, c’est une révolution silencieuse. Pour la première fois, des ouvrières se voyaient accorder du temps, de l’attention, de la parole. Elles n’étaient plus des opératrices, mais des interlocutrices.
C’est là que réside l’effet Hawthorne réel : dans la transformation des rapports sociaux, plus que dans l’évolution de la productivité. Les chercheuses et chercheurs modernes, dont la psychologue sociale Barbara M. Means ou encore l’économiste Stephen G. Jones, insistent : ce qui importe n’est pas l’observation, mais la relation. Et dans le contexte d’Hawthorne, cette relation était asymétrique, mais nouvelle. Les travailleuses étaient écoutées et, parfois, entendues.
Capsule métho-anthropo : de « oui/non » à « raconte-moi »
À l’origine, les entrevues menées à l’usine Hawthorne (1928–1930) par Elton Mayo et Fritz Roethlisberger étaient simples. Trop simples. Une batterie de questions fermées, réponses brèves, souvent un « oui », parfois un « non ». Rapide, efficace, stérile. Très vite, les chercheurs réalisent que cette mécanique ne révèle rien. Les travailleurs ne parlent pas, ils répondent. Et quand on répond, on se protège. Alors, ils changent de posture. Abandonnent les scripts. Ouvrent les questions. Et ferment leur bouche. Résultat : les réponses deviennent des récits. Les récits deviennent des révélations. Le protocole d'entrevue se transforme en une méthode fondée sur l’écoute libre, sans direction ni interruption:
— The Interview Process – The Human Relations Movement, Harvard Business School, Baker Library, Historical Collections
Nous vivons dans un monde saturé d’outils de mesure, de KPIs, de dashboards. Le moindre comportement peut être tracé, stocké, analysé. On parle de performance, de QVT, d’expérience employé. Mais on écoute encore très mal.
Écouter n’est pas entendre. Ce n’est pas sonder. Ce n’est pas cocher une case. C’est créer une situation de réciprocité émotionnelle. Et dans un contexte où tout s’automatise, l’écoute devient subversive. Elle suppose du temps, de l’attention, du doute. Elle rend visible ce que les outils quantitatifs invisibilisent : les résistances, les ambiguïtés, les aspirations non formulées.
On croyait que l’effet Hawthorne démontrait l’importance de l’observation. En réalité, il démontre l’irréductibilité du lien humain.
Essayons autre chose.
Et si l’effet Hawthorne ne révélait pas la psychologie des ouvriers… mais celle des observateurs ?
Si ce que l’on appelle "effet" n’était qu’un déplacement du regard : en prenant le temps d’observer, on se transforme. On devient plus attentif, plus nuancé, plus ouvert. Et cette transformation nous rend meilleurs gestionnaires, meilleurs collègues, meilleurs humains.
Ce n’est donc pas l’ouvrière observée qui produit plus. C’est l’observateur devenu plus humain qui produit mieux. C’est ça, peut-être, le vrai legs d’Hawthorne.
L'ethnographie est une méthode de recherche qualitative qui vise à explorer et comprendre les comportements humains, les interactions sociales, et les contextes culturels. Ses origines sont enracinées dans l'anthropologie et l'ethnologie, mais elle s'applique aujourd'hui à une variété de domaines, y compris les sciences sociales, le marketing, et la gestion. Chez Perrier Jablonski, l'approche ethnographique prend une dimension spécifique, s'inscrivant dans un cadre qui valorise les interactions humaines et les dynamiques sociales complexes.
Le terme ethnographie provient du grec, signifiant littéralement "écrire sur les gens". En termes simples, il s'agit de décrire et d'analyser les comportements humains et leurs significations dans des contextes spécifiques. Clifford Geertz, une figure majeure de l'anthropologie, résume bien l'ethnographie en affirmant que les découvertes ethnographiques ne sont pas nécessairement exceptionnelles, mais qu'elles sont particulières et ancrées dans des réalités contextuelles.
L'ethnographie est particulièrement utile pour comprendre l'humain derrière les données. Dans un monde où les organisations sont de plus en plus perçues comme des micro-sociétés, elle permet de saisir les dynamiques sociales et culturelles qui échappent souvent aux analyses quantitatives. Son approche centrée sur les individus aide à explorer non seulement ce qui est observable, mais aussi les motivations, valeurs et besoins latents des personnes.
La récolte des données repose sur plusieurs méthodes qualitatives complémentaires :
L'entrevue ethnographique est une interaction "anormale" où l'objectif est de creuser profondément pour comprendre les réalités subjectives des participants. Il peut être structuré, semi-structuré ou non structuré, selon les besoins de l'étude. L'élaboration d'un guide d'entretien clair, comportant des thèmes organisés et des questions ouvertes, est essentielle pour structurer la collecte de données tout en restant flexible.
L'observation peut être directe (non participative) ou participante, où le chercheur s'immerge dans la vie de ses sujets. Le choix du terrain, qu'il soit public ou privé, dépend des objectifs de recherche. Une observation réussie est exhaustive, objective, et mesurable, même si l'objectivité parfaite reste illusoire.
L'analyse ethnographique est un processus subtil qui nécessite une attention particulière aux biais cognitifs :
L'objectif est de chercher la vérité tout en acceptant que l'interprétation sera toujours influencée par la subjectivité du chercheur.
Chez Perrier Jablonski, l'ethnographie occupe une place centrale dans l'exploration des comportements humains et des dynamiques sociales. L'agence adopte une approche ethnographique pour offrir des insights profonds et contextuels à ses clients, en mettant l'accent sur une compréhension fine des micro-sociétés et des individus.
Avec cette approche, nous avons su démontrer au fil des ans que l'ethnographie n'est pas seulement une méthode de recherche universitaire. Elle est un levier stratégique pour innover et transformer les pratiques organisationnelles.
On entend souvent les experts nous parler de "la corrélation entre ceci et cela". Souvent, cette simple phrase me déclenche un sourire. Tyler Vigen un étudiant à la prestigieuse Harvard Law School a une passion plus douteuse encore : collectionner les corrélations foireuses, compilées dans un site web hilarant (mais vrai), Spurious Correlations❶. On y apprend qu'il existe une corrélation quasi parfaite entre les dépenses en science, aérospatiale et technologie aux É-U et... les suicides par pendaison, strangulation ou suffocation. Comme il existe une corrélation entre le nombre de gens noyés en tombant dans leur piscine et... le nombre de films où Nicolas Cage a joué. Aussi, le nombre de personnes décédées en s'étouffant dans leurs draps de lit (600 par année aux États-Unis...) est lié à la consommation de fromage par personne. Comme le taux de divorce dans le Maine est totalement corrélé à la consommation de margarine par personne, et l'âge de Miss America est lié au nombre de meurtres par vapeur ou objets brûlants. C'est mesuré, prouvé, démontré, officiel.
Tout cela serait hilarant si on n'entendait pas aussi souvent d'autres corrélations aussi fallacieuses à longueur de journée, à longueur de déclaration politique, à longueur de nouvelles. C'est simplement que la corrélation N'EST PAS la causalité. Deux phénomènes peuvent être corrélés sans qu'il n'y ait de rapport entre les deux. Profitons-en pour éclairer le vocabulaire des liens entre les événements. Après la corrélation et la causalité, nous explorerons le vocabulaire du hasard, ou coïncidences, coups du sort et sérendipité. Tout ce vocabulaire peuple les déclarations, mais aussi les recommandations stratégiques ou les plans d'action, et il méritait un peu de ménage... Voyons, voir!
La corrélation est une mesure statistique qui détermine la relation entre deux variables (ou plus). Elle indique comment ces variables évoluent ensemble. Une corrélation positive signifie que les variables augmentent ou diminuent simultanément. Et c'est tout. On ne fait qu'observer que les deux variables se suivent... ou pas.
La corrélation est donc une mesure statistique qui détermine la relation entre deux variables, tandis que la causalité est un lien qui affirme qu'une variable agit sur une autre — et il est fréquent qu'on observe une confusion entre ces termes. Par exemple, l'effet cigogne illustre bien le problème : il existe une corrélation entre le volume de nids de cigogne et le volume de naissances humaines, mais cela ne signifie pas que les cigognes apportent les bébés. En réalité, les deux phénomènes partagent une cause commune : les cigognes nichent en milieu rural, où les naissances sont plus importantes.
La causalité est la relation qui s'établit entre une cause et son effet, le lien qui les unit. En science, en philosophie et dans le langage courant, la causalité désigne la relation de cause à effet. La cause est ce qui produit quelque chose, ce qui en est à l'origine, tandis que l'effet est ce qui en est la conséquence. Si on compare le nombre d'armes à feu aux É-U et le nombre de victimes de meurtre par arme à feu... il y a une corrélation ET une causalité. Mais ce n'est pas toujours le cas, comme nous l'avons vu plus haut.
Techniquement, la coïncidence est une rencontre fortuite de circonstances ou d'événements qui se produisent en même temps sans lien de causalité apparent. Il existe plusieurs exemples de coïncidences célèbres❷.
Parfois, ces coïncidences nous paraîssent surprenantes, intrigantes. Tellement qu'on y voit l'oeuvre d'un esprit supérieur, d'une main mystérieuse qui serait "aux commandes". C'est ce que j'appelle les coups du sort.
Le coup du sort est un hasard "louche", plus fort que le hasard normal — comme si c'était possible. C'est le clin d'œil du destin poussé à son paroxysme. Par exemple :
Les exemples sont nombreux et toujours très impressionnants. Mais parfois, le sort peut vous jouer un tour... pour le mieux.
C'est le nom que notre époque a donné au hasard quand il fait bien les choses... alors que vous étiez en train de faire autre chose. Encore une fois, les exemples sont nombreux. La sérendipité est définie comme la capacité de faire une découverte inattendue, souvent scientifique, par hasard et par sagacité, alors que l'on cherchait autre chose. C'est aussi le nom que l'on donne à l'état d'esprit du chercheur capable de se rendre compte qu'il fait une découverte dans des circonstances inattendues. Il existe des centaines de cas connus. La pénicilline, le four à micro-ondes, le velcro, l'insuline, le teflon, le post-it, le Viagra, l'aspartame, la radiographie, le GPS, la radioactivité, le LSD... toutes ces découvertes et inventions n'ont été que des accidents, alors que leurs inventeurs cherchaient autre chose... on pourrait dire "par hasard alors qu'ils cherchaient autre chose". On est loin de l'accident, car ces découvertes et inventions nécessitent également une observation attentive et une pensée critique pour comprendre leur importance.