




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.
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 a ses racines dans la discipline anthropologique, où elle a longtemps été utilisée pour comprendre les cultures humaines. Son utilisation dans le marketing du 21e siècle est moins marquée, les marques étant parfois désireuses d'obtenir des résultats rapides et ne voyant pas le retour sur l’investissement (ROI). L’ethnographie implique beaucoup de détails et certains spécialistes du marketing pourraient être découragés.
Mais, nous sommes là pour vous guider !
Dans cette série, nous vous proposons des méthodes d’ethnographie simples et puissantes qui produisent un retour sur l’investissement important dans les organisations.
Les professionnels tels que les avocats, les journalistes et les médecins apprennent à poser des questions dans le cadre de leur formation. Le Harvard Business Review nous apprend que peu d’acteurs en marketing considèrent le questionnement comme une compétence qui peut être perfectionnée. C’est une occasion manquée…
Pourquoi ne pas poser plus de questions ?
Pensez plus loin !
Comme votre client fait partie d’un contexte beaucoup plus grand que lui, la première étape est de poser des questions, pas juste au client lui-même, mais à vos concurrents et à vos collègues.
Méthodes pour être un expert dans le questionnement :
Au départ, soyez conscient de 2 choses :
Où faire l’entrevue : allez à un endroit où votre interlocuteur est à l’aise et où il vous sera possible d’observer des éléments externes à l’entrevue.
Vous vous dites que vous déplacer est coûteux en temps et en argent ? Bonne nouvelle, les outils de vidéoconférence sont nombreux et simples d’utilisation, et des études démontrent que des entrevues en ligne sont positives, car elles diminueraient le stress de l’interlocuteur (Eg. Kumar 2020; Fine & Abramson 2020; Rahm-Skâgeby 2011).
Mon conseil : ayez constamment un visuel sur votre interlocuteur, vous pourrez lire son langage corporel et vous observerez des choses au-delà des propos de celui-ci.
Un guide d’entrevues, oui ! mais...
En acceptant une entrevue, une personne a des choses à vous dire alors, laissez-la vous guider par ses propos ; vous serez surpris des choses dites que vous n’auriez jamais pensé à discuter avec elle. Bref, ne tombez pas dans le piège de trop suivre votre guide comme un enquêteur.
Vous ne parlez pas à la même personne au début et à la fin de l’entrevue. Vous devez donc rendre votre interlocuteur à l’aise. Pour créer une évolution « naturelle » de la confiance mutuelle entre vous et l’interlocuteur, suivez une logique de questions.
Débutez en posant des questions larges et simples - comme des questions d’expérience, d’opinion, de sentiment. Et finissez par des questions plus précises et qui requièrent de la réflexion - comme des questions de connaissance.
Posez des questions ouvertes et non fermées : personne n'aime se sentir mis sur la sellette- et certains types de questions peuvent forcer les répondants à répondre par oui ou par non, sans espace pour la nuance. Les questions ouvertes peuvent contrecarrer cet effet et peuvent donc être particulièrement utiles pour découvrir des informations ou apprendre quelque chose de nouveau.
Posez des questions naïves.
Remettez tout en question.
C’est ce qu’Albert Einstein a déclaré. Posez des questions que vous pensez déjà connaître. En fait, testez vos connaissances !
Les silences sont importants et soyez un bon auditeur. Déjà, en 1936, Dale Carnegie dans son classique How to Win Friends and Influence People, argumentait que les silences seraient bien vus, car ils démontreraient une bonne qualité d'écoute.
Avez-vous déjà entendu le mot « objectivité » ? Le fait de ne jamais juger et de rester 100% indépendant de vos pensées ?
Et bien, laissez-moi vous confier un secret d’ethnographe : cela n’existe pas. Nous pouvons avoir des degrés d’objectivité différents, mais l’objectivité complète n’est pas possible. Alors, soyez conscient de vos propres jugements avant, durant et après l’entrevue.
La quête de la productivité ne date pas d’hier. Au tournant du 20e siècle, des monuments de la recherche en management tels que Fred Taylor et Henri Fayol se penchaient déjà sur la question. Henri Ford a lui-même inventé la recette de la productivité manufacturière, qui a profondément marqué le monde industriel du 20e siècle. Mais une série d’études en particulier, menées par l’équipe d’Elton Mayo, révèle que l’écoute est l’élément clé de la productivité.
Bâtie en 1905, Hawthorne Works, une immense usine située en Illinois, a souvent servi de laboratoire aux scientifiques voulant étudier les comportements des travailleurs. Et avec raison : à son apogée, près de 45 000 employés y travaillaient, ce qui représentait un échantillon très intéressant pour les chercheurs.
Au cours de trois études conduites entre 1924 et 1927, l’équipe de Mayo a tenté d’observer les facteurs qui influençaient la productivité, de la disposition des espaces de travail aux incitatifs monétaires. Mais l’exemple qui a marqué l’imaginaire est celui de l’éclairage. Les chercheurs ont voulu évaluer l’impact de l’augmentation de l’éclairage sur la productivité, et ont constaté que plus ils augmentaient l’éclairage, plus la productivité augmentait! La satisfaction d’avoir découvert un filon intéressant fut cependant de courte durée : lorsqu’ils ont réduit l’éclairage à un niveau normal, ils ont observé la même augmentation de productivité.
Plusieurs études ont depuis révélé que l’effet du changement des conditions de travail, et plus spécifiquement de l’éclairage, ne peut être démontré scientifiquement en raison du trop grand nombre de variables à contrôler. Toutefois, un facteur précis semble avoir eu un effet réel sur la productivité des employés.
Plusieurs chercheurs ayant revisité les études de l’équipe de Mayo ont noté un fait intéressant. Alors que les équipes étudiées travaillaient auparavant sous le contrôle serré de leurs gestionnaires, les chercheurs ont pris le relais pour la durée du projet de recherche. Ces derniers avaient donc comme mandat de dialoguer et d’écouter les besoins des employés. Selon Mayo, « le plus grand changement s’est produit lorsque les responsables de l’étude ont cherché à obtenir la coopération des travailleurs en comprenant leurs besoins humains ».
L’un des plus grands défis que traversent les entreprises est de parvenir à maintenir un haut niveau de productivité avec une demande plus qu’incertaine, des effectifs réduits et les difficultés liées au télétravail. Il n’existe pas de solution miracle, et nous devrons tous développer la capacité de s’adapter à cette nouvelle réalité.
Cependant, une chose est certaine. Les entreprises ne doivent pas tomber dans la « trappe de la disponibilité infinie » : puisque les employés sont théoriquement toujours disponibles, leur agenda se remplit à une vitesse vertigineuse. Impossible de dire que l’on doit être ailleurs, ou que l’on a un autre rendez-vous, simplement parce que nous sommes tous confinés. Il n’y a pas d’échappatoires. Si on laisse cette pression s’accumuler, nous fonçons tous vers le surmenage.
Un employé productif n’est pas un employé qui a un agenda rempli. Un employé productif est un employé qui produit. Point. Et comme le démontrent les expériences réalisées à Hawthorne il y a près de 100 ans, la productivité survient généralement lorsqu’on écoute plus et que l’on demande moins.
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 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.
Chez nous, c’est un combat quotidien. Quand on crée des profils (ce qu’on appelle profils, pas personas, voir l’article « Le piège des personas »), on est constamment exposés à la tentation de la corrélation. On le sait, c’est sournois. Et dangereux.
On pourrait croire que les jeunes sont désintéressés par un sujet. Ou que les retraités ont forcément plus de temps pour s’impliquer. Ou encore que les femmes sont plus empathiques et donc plus proches des enjeux RH. Ces idées-là sont confortables. Elles permettent de faire des jolis tableaux. Mais elles sont FAUSSES.
La réalité du terrain nous a appris que les comportements ne suivent pas les lignes des tableurs Excel. Des retraités déconnectés du monde municipal, on en a vu. Des jeunes passionnés par leur ville, aussi. L'âge, le genre, le niveau d'études, les revenus… tout ça peut influencer, mais ne détermine pas.
Et c’est là que notre méthode prends tout sont sens:
Parce que les données, seules, mentent souvent par omission. Elles ont besoin de contexte. D'interprétation. D’intelligence humaine.
Et parfois, il n’y a pas de cause. Juste une coïncidence. Et c’est très bien ainsi.