




Encore aujourd’hui, les focus groups sont une des méthodes les plus utilisées en recherche marketing. En 2012, on estimait que les dépenses globales en focus groups s’élevaient à 4,6 milliards de dollars américains annuellement.
Bien qu’ils aient fait leur apparition durant la Deuxième Guerre mondiale, les focus groups ont marqué l’imaginaire collectif suite au cas Betty Crocker. L’entreprise américaine venait de lancer les gâteaux « prêt-à-manger », on n’avait qu’à mettre le mélange au four, sans avoir à cuisiner. Cependant, suite au lancement, le produit n’a pas connu les résultats espérés. L’entreprise s’est donc tourné vers Ernest Dichter, un psychologue viennois, un des pionniers des focus groups. Lors de ces focus groups, les participantes (qui étaient toutes femmes au foyer) se sont confiées sur le fait que les plats préparés créaient chez elles un sentiment de culpabilité, puisqu’elles ne pouvaient plus préparer la nourriture pour leurs familles. La solution que Betty Crocker a mise en place ? Séparer l’œuf et le lait du mix ! De cette façon, ils modifiaient peu leur produit existant tout en donnant l’impression aux consommateurs de réellement cuisiner.
Des scientifiques ont toutefois tenté de comparer l'efficacité des focus face à d’autres méthodes de recherche qualitative, notamment les entrevues individuelles. Dans une recherche célèbre du MIT, « The Voice of the Consumer », datant de 1993, les chercheurs ont déterminé qu’après deux heures de focus groups (6 personnes), on obtenait la même quantité d’insights que deux heures d’entrevues individuelles (2 personnes, 1 heure par entrevue). Donc, en mobilisant le tiers des participants, on obtient des résultats équivalents grâce aux entrevues individuelles.
Toutes les méthodes de recherche comportent leur lot de biais (voir article sur les biais cognitifs pour une liste exhaustive). Premièrement, le chercheur lui-même a un grand impact sur les résultats, surtout dans le cadre de la recherche qualitative. De plus, la recherche qualitative n’est pas statistiquement représentative. Elle sert à explorer et à comprendre des phénomènes précis pour en dégager des insights, non pas à confirmer des intuitions qui s’appliquent à l’ensemble de la population.
Les focus groups ne sont pas exempts de biais, et sont même la cible de plusieurs critiques sévères. En plus des biais cités plus haut, les études sur les focus groups démontrent un fort effet de la pensée de groupe. Ainsi, face au consensus, plusieurs participants auront tendance à s’autocensurer. À l’autre bout du spectre, certains participants voudront bien paraître devant les autres membres du groupe. Ce biais de la désirabilité sociale pousse même des gens à mentir pour paraître intéressants.
Les méthodes de recherche ne sont pas en compétition les unes avec les autres : elles sont complémentaires, puisqu’elles pallient les biais des autres. Par exemple, pour la pensée de groupe et le biais de désirabilité sociale, nous recommandons les entrevues individuelles. Pour la représentativité des données, il est important d’inclure une portion de recherche quantitative pour valider les insights découverts dans la phase qualitative du projet.
En ce qui concerne les biais du chercheur lui-même, il est préférable d’utiliser des méthodes qui laissent toute la place aux participants. Chez Perrier Jablonski, nous utilisons des méthodes comme les focus groups inductifs, fortement inspirés de la méthode du Photovoice, ou le ZMET. Ces méthodes permettent aux participants de dégager eux-mêmes les thématiques et les insights en limitant l’intervention du chercheur.
Il est donc important de rappeler qu’il n’existe pas UNE bonne méthodologie de recherche. Notre travail en tant que chercheur est de bâtir des projets qui dégageront le plus d’insights tout en réduisant au maximum les biais liés à la recherche.
Plusieurs méthodes de recherche marketing existent. En recherche qualitative, la méthode des focus groups est la plus répandue. Cependant, la recherche démontre qu’ils sont moins efficaces et qu’ils comportent leur lot de biais. Cependant, toutes les méthodes de recherche présentent des biais. Alors, que faire ? Chaque projet de recherche doit être bâti à partir de méthodes complémentaires, qui permettent de pallier les biais liés à chacune des méthodologies.
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.
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.
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.
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.
On le sait : l’ethnographie intrigue, parfois intimide. Pour beaucoup, c’est un mot flou — ethno… quoi ? — qui sent la thèse poussiéreuse ou la lubie de chercheurs barbus. Et pourtant, c’est l’une des méthodes les plus puissantes pour comprendre les organisations, les clients ou les citoyens… et pour produire des insights vraiment actionnables.
Alors, plutôt que d’essayer de vous convaincre avec les plus grands noms du milieu académique, on a préféré vous offrir une conversation honnête avec Alex, notre ethnographe. Après cinq ans chez Perrier Jablonski et près d’un millier d’entrevues, il a vu passer des clients de tout horizon — avec tout autant de questions sur l’ethnographie. Il en connaît la valeur, il en connaît les limites. Et il n’a aucun problème à dire les vraies choses. C’est pour ça qu’on lui a tout demandé.
On commence toujours par décortiquer le mot : Ethno = peuple, gens. Graphie = écrire.
Donc ma job, littéralement, c’est d’écrire sur les gens. Écrire ce qu’ils vivent, comment ils le vivent, et pourquoi ils le vivent comme ça.
Appliquée à une organisation, l’ethnographie consiste à observer des comportements dans leur contexte réel — pas seulement des chiffres. Ça veut dire comprendre ce qui se passe dans vos équipes, vos services, vos silos. Pas ce que les gens disent à leur gestionnaire ou dans un sondage. L'aspect fondamental ici, c’est l’insight usager, qu’il s’agisse de consommateurs, d’employés ou de citoyens.
Pendant que d’autres mesurent, nous, on cherche à comprendre. On ne veut pas à représenter la moyenne. Au contraire ! Ce qui nous intéresse, c’est ce qui est différent, ce qui est caché, ce qui est fait basculer une décision. Un sondage va vous confirmer que 73 % de vos employés sont « globalement satisfaits ». Et ensuite ? Qu’est-ce qu’on fait avec ça ? Pas grand-chose. Nous, on veut comprendre ce qui rend les 27 % restants inconfortables. On veut savoir pourquoi. Et parfois, même les 73 % qui vont bien… cachent des choses qu’ils n’ont jamais osé dire tout haut. J’aime dire que l’ethnographie, c’est l’art de tirer les vers du nez. Pas pour piéger, mais pour révéler là où le bât blesse. Bref, là où ça coince vraiment.
Non. Ce n’est ni une philosophie de salon ni une théorie ésotérique. C’est une méthode éprouvée, enseignée dans les universités. Une boîte à outils rigoureuse, appliquée au réel pour comprendre les dynamiques humaines dans une organisation : tensions, malentendus, contradictions entre le discours et les gestes.
Nos trois outils fondamentaux :
J’ai un guide d’entrevue strict basé sur des questions concernant d’abord le passé, puis le présent et enfin le futur, ça aide à mettre les gens en confiance petit à petit. Mais je ne lis pas une grille de questions comme un sondeur téléphonique pourrait le faire. Je rebondis, je m’adapte. Je vais chercher ce que les gens n’ont jamais dit à personne. Et souvent, ils me le disent à moi, parce que je ne suis ni leur boss ni leur collègue. Grâce à la vidéoconférence, je peux maintenant faire des entrevues avec des gens inaccessibles auparavant. Des gens en région, sur des horaires décalés, dans des rôles invisibles. Et un tête à tête de 45 minutes avec quelqu’un sur un sujet, c’est énorme. Ça révèle des insights puissants, difficile, voire impossible à obtenir autrement.
Les « focus groups », dans 90 % des cas, sont mal conçus. Je m’explique. Ce sont de grosses entrevues de groupe, où l’animateur doit lutter contre :
En comparaison, une entrevue individuelle élimine ces biais en allant droit au but. Et ce n’est pas qu’une intuition. Une étude publiée dans la Harvard Business Review (Hauser & Griffin, 1993) a brisé le mythe le plus tenace du focus group, selon lequel la dynamique de groupe générerait plus d’insight. Si les focus groups produisent effectivement un plus grand nombre d’insight au total, ils en produisent moins par heure analysée. Traduction : deux entrevues bien menées livrent souvent plus de matière qu’un groupe réuni dans une salle… et sans le bruit de fond.
Je ne cherche pas la Vérité, avec un grand V. Je cherche les perceptions, celles qui influencent les comportements. Tout ce que je collecte est anonyme. Je ne suis ni leur gestionnaire ni un acteur de leur écosystème. Et ça change tout. Les gens sentent quand on les écoute vraiment. Quand on ne les juge pas. Et s’ils me mentent ? Très bien. Je croise. Je recoupe. Je creuse. Un mensonge isolé est vite oublié. Un mensonge répété devient une observation. Et une observation bien formulée devient une base pour agir.
En anthropologie organisationnelle, la profondeur de l’analyse ne dépend pas du nombre d’entrevues, mais de la nature des données recueillies. On cherche la saturation des thèmes : le moment où les motifs reviennent, où les explications se stabilisent, où les contradictions s’éclairent. Selon le contexte, ce point peut survenir après 4, 8 ou 12 entrevues par profil de participant. Et surtout, notre analyse ne repose jamais uniquement sur les entrevues. On les combine avec l’observation, l’analyse de documents, le discours interne et la triangulation des perspectives. L’objectif n’est pas la représentativité statistique, mais l’identification des mécanismes qui structurent les comportements.
Bien sûr que oui. Et c’est pour ça que je les documente dès le début. Avant chaque mandat, j’écris mes hypothèses, mes filtres, mes appréhensions. Je les nomme, je les surveille, je m’en méfie. Je ne cherche pas à avoir raison. Je cherche à comprendre, même si ça contredit ce que je pense ou ce qui est important pour moi.
Alors on en parle. Franchement. Avec délicatesse et méthode. On ne cache rien. On dit les choses avec bienveillance, mais on les dit. Et souvent, c’est là que le vrai point de bascule se produit.
Oui. J’ai vu des comités exécutifs pivoter après dix entrevues. Des campagnes entières réécrites à partir de cinq observations clés. Des directions RH revoir leurs outils internes à partir de quelques phrases prononcées en entrevue. Je me souviens d’une société d’État que je vais taire le nom. Son équipe de direction paralysée alors que sur le papier, tout allait bien : des gens compétents, motivés. Mais ça n’avançait pas. Personne ne disait les vraies choses. On a observé ça, puis j’ai nommé ces tensions devant tout le monde. J’ai dit ce que chacun semblait penser sans l’exprimer. Et là, l’énergie est revenue. La stratégie a pu exister. Juste parce qu’on avait osé mettre un mot sur le silence. C’est puissant.