POSAC · Documentation

Le workflow en 6 étapes

Comprendre le cycle d'analyse de POSAC — de la préparation du corpus aux rapports finaux.

POSAC organise l'analyse de corpus en 6 étapes séquentielles, conçues pour guider le chercheur du corpus brut à l'interprétation fondée. Chaque étape correspond à un espace de travail dédié dans l'interface.

Vue d'ensemble

① Préparer  →  ② Explorer  →  ③ Coder  →  ④ Analyser  →  ⑤ IA scientifique  →  ⑥ Rapports

Un processus itératif, pas linéaire

Ces étapes ne s'enchaînent pas mécaniquement. En pratique, vous allez souvent revenir en arrière : retoucher les stop-words après avoir vu les fréquences, affiner le codebook après la CHD, relancer une AFC avec de nouvelles variables.


① Préparer

Objectif : constituer un corpus propre, annoté et prêt à l'analyse.

OutilRôle
ImportImporter des fichiers (.txt, .docx, .pdf, .csv, .xlsx)
TranscriptionTranscrire des fichiers audio/vidéo avec Whisper
NettoyageSupprimer caractères parasites, normaliser casse et accents
AnonymisationMasquer automatiquement les données personnelles (NER)
VersionsGérer l'historique des modifications du corpus
VariablesDéfinir les variables de contexte (âge, groupe, date…) et les affecter à chaque document
Stop-wordsExclure les mots vides de l'analyse

Pourquoi les variables de contexte sont cruciales

Les variables permettent de comparer des sous-groupes dans les analyses multidimensionnelles (CHD, AFC, Spécificités). Investir du temps ici vous donnera beaucoup plus de profondeur analytique ensuite.


② Explorer

Objectif : avoir une première lecture quantitative du corpus avant d'aller plus loin.

OutilRôle
PanoramaTableau de bord multi-vues (nuage, tendances, entités, résumé…)
FréquencesStatistiques lexicales globales (TTR, hapax, richesse, courbe Zipf)
ConcordancierRecherche KWIC — voir un mot dans ses contextes
N-grammesExpressions récurrentes de 2, 3 ou 4 mots
SpécificitésMots caractéristiques par groupe (test hypergéométrique)
CollocationsMots qui apparaissent fréquemment ensemble

③ Coder

Objectif : annoter qualitativement le corpus en appliquant des codes thématiques.

OutilRôle
LecteurLire les documents, surligner et coder des extraits
ExtraitsGérer tous les extraits codés (filtre, export)
CodebookCréer et organiser les codes de recherche
MatricesCroiser codes × documents pour voir la distribution du codage

L'articulation quali/quanti

Le codage qualitatif (étape 3) et les analyses statistiques (étape 4) s'enrichissent mutuellement. La CHD peut suggérer des thèmes à coder ; les codes permettent de vérifier les classes de la CHD.


④ Analyser

Objectif : appliquer les méthodes statistiques pour structurer et visualiser le corpus.

MéthodeQuestion
CHDQuels mondes lexicaux structurent le corpus ?
AFCComment ces mondes se positionnent-ils dans l'espace factoriel ?
SimilitudeQuels mots forment des réseaux de cooccurrence ?
LDAQuels topics émergent statistiquement du corpus ?
NERQuelles entités nommées (personnes, lieux, org.) sont mentionnées ?
WordTreeComment un mot est-il contextualisé en arbre de phrases ?
StreamGraphComment les thèmes évoluent-ils dans le temps ?
BubblelinesOù apparaissent les mots dans la structure des documents ?

⑤ IA scientifique

Objectif : utiliser un LLM pour enrichir, nommer et interpréter les résultats d'analyse.

FonctionRôle
NommageL'IA propose des labels pour les classes CHD
InterprétationL'IA produit une synthèse analytique des résultats
VariablesL'IA extrait automatiquement les valeurs des variables de contexte
RésumésVue synthétique des statistiques du corpus

L'IA suggère, le chercheur valide

Les nommages et interprétations produits par l'IA sont des propositions à évaluer, non des vérités. Toujours confronter à la lecture des segments réels.


⑥ Rapports

Objectif : exporter et archiver les résultats.

OutilRôle
ExportGénérer un rapport (.pdf, .docx) avec les analyses sélectionnées
MémosJournal analytique : notes libres sur les décisions d'analyse

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