Entretiens vocaux en recherche qualitative : comment fonctionnent les entretiens vocaux par IA (2026)
Rédigé par Fengming Liu (UCL) · Relu par Prof. Shubin Yu (HEC Paris) · October 2026 · Mis à jour: 2026-10-12 · 8 min read
Réponse courte : un entretien vocal par IA permet aux participants de répondre à l’oral plutôt qu’en tapant, dans le navigateur, sans application. QualiTaTi transcrit chaque réponse et pose des questions de relance à partir de votre guide d’entretien. Vous pouvez aussi laisser l’IA lire ses questions à voix haute, ou mener une conversation orale en temps réel.
Quatre façons de mener un entretien vocal
| Mode | Participant | Intervieweur IA | Crédits par minute |
|---|
| Voix à texte | Parle | Écrit | 1 |
| Texte à voix + texte | Tape | Parle et écrit | 1 |
| Voix à voix + texte | Parle | Parle et écrit | 1 |
| Mode vocal en temps réel (Expérimental) | Parle librement | Répond oralement en temps réel | 5 |
Un entretien uniquement écrit coûte aussi 1 crédit par minute. Les trois premiers modes fonctionnent à tour de rôle, comme une discussion écrite avec du son. Le mode en temps réel est une conversation orale continue que le participant peut interrompre. Il est plus récent et dispose de son propre lien et de ses propres paramètres.
Quand la voix est le meilleur choix
- Les participants pour qui taper est lent : personnes âgées, personnes qui répondent sur téléphone, et personnes plus à l’aise à l’oral qu’à l’écrit.
- Les sujets où les récits comptent davantage que les faits précis.
- Les études qui ont besoin d’entendre comment une chose est dite, et pas seulement ce qui est dit.
Quand l’écrit est le meilleur choix
- Les questions sensibles. Schober et al. (2015) ont constaté que les entretiens écrits sur smartphone suscitaient davantage de divulgation d’informations sensibles et des réponses plus précises que les entretiens vocaux, avec des intervieweurs humains comme automatisés.
- Les participants qui préfèrent écrire. Dans l’étude de Lenzner et Höhne (2022), les personnes réticentes à répondre à l’oral invoquaient le plus souvent une préférence pour la communication écrite. La disposition à utiliser la voix était la plus élevée chez les utilisateurs jeunes et fréquents de smartphones.
- Les environnements bruyants ou les pièces partagées, où les participants ne peuvent pas parler librement.
En cas de doute, testez les deux modes avec quelques participants de votre population. Notre propre comparaison des entretiens IA vocaux et écrits détaille ces compromis.
Configurer un entretien vocal
- Créez un projet AI Interviewer et rédigez ou générez votre guide.
- Dans les paramètres du projet, choisissez le mode d’interaction. Pour la voix en temps réel, ouvrez le panneau Mode vocal en temps réel et utilisez son propre lien.
- Choisissez une voix et écoutez l’aperçu dans la langue de votre entretien.
- Activez Enregistrer l'audio si vous souhaitez obtenir les enregistrements en plus des transcriptions. Les participants voient alors que l’entretien est enregistré.
- Faites vous-même un entretien test sur un téléphone et sur un ordinateur portable avant de partager le lien.
Ce que vivent les participants
- Ni application ni compte. L’entretien s’ouvre dans le navigateur, sur téléphone ou sur ordinateur.
- Une vérification du microphone avant la première question, et une étape de consentement sur l’écran d’accueil.
- Sur iPhone, l’audio démarre une fois que le participant a appuyé sur le bouton de démarrage, ce que l’écran d’accueil lui demande de faire.
La transcription et ses limites
Chaque réponse orale est transcrite automatiquement, et c’est la transcription que vous codez. La transcription automatique fait des erreurs, en particulier avec les noms propres, les accents, les termes techniques et le bruit de fond. Les erreurs de transcription et la qualité inégale des relances sont des limites connues des intervieweurs vocaux IA (Tirumala et al., 2025). Relisez chaque transcription et corrigez les passages clés avant de les citer.
Consentement, enregistrement et données
Indiquez aux participants dans votre notice d’information que l’entretien est mené par une IA, que leur voix est transcrite et si l’audio est conservé. Le kit d’approbation éthique propose un texte pour chacun de ces points. Les données sont stockées dans l’Union européenne. La page de confiance explique où l’audio et les transcriptions sont traités et liste les prestataires concernés.
Analyser les entretiens vocaux
Les transcriptions vocales rejoignent le même espace de travail QDA que les entretiens écrits. Codez-les à la main ou avec des suggestions de l’IA que vous vérifiez, invitez un second codeur, et exportez vers NVivo, ATLAS.ti ou MAXQDA avec un fichier .qdpx si vous préférez terminer dans l’un de ces logiciels. Consultez le guide de transfert vers NVivo.
Questions fréquentes
Les participants doivent-ils installer quelque chose ?
Non. Un navigateur avec accès au microphone suffit.
Quelles langues fonctionnent à l’oral ?
Les entretiens vocaux se déroulent dans la langue d’entretien définie pour le projet. Écoutez l’aperçu de la voix dans cette langue avant le lancement, car la qualité de la voix varie selon les langues.
Un entretien vocal coûte-t-il plus cher ?
Pas dans les trois modes standard, qui coûtent 1 crédit par minute, comme l’écrit. La voix en temps réel coûte 5 crédits par minute : un entretien en temps réel de 30 minutes consomme donc 150 crédits. Consultez la page des tarifs.
Les entretiens vocaux par IA valent-ils les entretiens menés par des humains ?
Les premières études sont encourageantes mais portent sur de petits échantillons. Wuttke et al. (2024) ont constaté que les entretiens menés par l’IA étaient comparables, en qualité des données, à ceux menés par des humains dans un échantillon d’étudiants. Tirumala et al. (2025) concluent que la pertinence dépend du contexte. Faites un test pilote auprès de votre propre population.
Sources, vérifiées le 12 octobre 2026 : Schober et al. (2015), Precision and Disclosure in Text and Voice Interviews on Smartphones, PLOS ONE 10(6) ; Lenzner et Höhne (2022), Who Is Willing to Use Audio and Voice Inputs in Smartphone Surveys, and Why?, International Journal of Market Research 64(5) ; Tirumala, Jain, Leybzon et Buskirk (2025), Mic Drop or Data Flop? Evaluating the Fitness for Purpose of AI Voice Interviewers, arXiv:2509.01814 ; Wuttke et al. (2024), AI Conversational Interviewing: Transforming Surveys with LLMs as Adaptive Interviewers, arXiv:2410.01824.