En bref : Le codage in vivo est une méthode de codage qualitatif de premier cycle dans laquelle chaque code est une courte expression copiée mot pour mot depuis le participant, placée entre guillemets. Il préserve le langage des participants avant toute abstraction. Utilisez-le pour les études exploratoires, la théorie ancrée ou les recherches sensibles au langage ; privilégiez le codage descriptif ou le codage de processus lorsque vous avez besoin d'étiquettes thématiques ou d'actions comparables.
Le codage in vivo est généralement la première méthode de codage que rencontrent les étudiants en méthodes qualitatives, dans le Coding Manual de Johnny Saldaña, et l'une des plus faciles à appliquer de travers. La règle semble triviale (utiliser les mots du participant), mais en pratique les analystes paraphrasent, corrigent la grammaire, prélèvent des expressions dans le tour de parole de l'intervieweur ou habillent leurs propres concepts de guillemets. Ce guide propose une définition précise, deux exemples commentés, une comparaison côte à côte du codage in vivo, descriptif et de processus, et une checklist permettant de démontrer, dans un chapitre méthodologique, que votre passe in vivo est bien verbatim.
\n\nIl aborde aussi la question que posent désormais les directeurs de thèse en 2026 : un outil d'IA peut-il faire du codage in vivo ? En bref, les modèles de langage excellent à repérer des segments exacts mais peinent à résister à la tentation de les paraphraser. La méthode exige donc davantage de contraintes que la plupart des autres codages dès qu'un logiciel intervient.
\n\nDernière mise à jour : 7 octobre 2026
\n\n\"it just fights me\", et non Frustration liée à l'utilisabilité.Le codage in vivo est une méthode d'analyse de données qualitatives dans laquelle chaque code est un mot ou une courte expression prélevé mot pour mot dans la parole ou l'écrit du participant. Le latin in vivo, « dans ce qui est vivant », est tout le propos : le code reste dans la langue vivante des données au lieu d'être traduit dans un vocabulaire académique ou produit.
\nLe terme vient de la théorie ancrée, où Anselm Strauss distinguait les codes in vivo (les termes qu'utilisent réellement les personnes étudiées) des codes construits par le sociologue. Le Coding Manual for Qualitative Researchers de Johnny Saldaña en a fait l'une des méthodes de codage de premier cycle de référence ; la 5e édition (SAGE, 2025) présente plus de 35 méthodes de codage et intègre une discussion sur l'IA générative. Une recension du 27 juin 2026 dans The Qualitative Report résume la position de cette édition : les outils computationnels sont une aide, tandis que l'interprétation, le jugement contextuel et la responsabilité éthique restent le devoir du chercheur.
\nLa méthode apparaît aussi sous les noms de codage verbatim, codage littéral ou codage par termes indigènes (voir l'entrée In Vivo Coding de l'International Encyclopedia of Communication Research Methods (Wiley)). L'usage veut que les codes in vivo soient placés entre guillemets, afin que quiconque lit le codebook voie quels libellés viennent des participants et lesquels viennent de l'analyste.
\n\nPrenons une réplique tirée d'un entretien d'onboarding hypothétique :
\n\n« Je n'ai pas fini la configuration. J'attendais qu'il me dise ce qu'il voulait, et il ne l'a jamais fait, alors j'ai juste fermé l'onglet et je suis retourné au tableur. »
| Méthode de codage | Code appliqué | Ce qu'elle préserve | Ce qu'elle perd |
|---|---|---|---|
| In vivo | \"waiting for it to tell me what it wanted\" | Le modèle mental du participant : il s'attendait à être guidé | La comparabilité avec les participants qui l'ont dit autrement |
| Descriptif | Abandon de la configuration | Où l'événement se situe dans le parcours | Pourquoi cela s'est produit, dans leurs termes |
| Processus | Retour à l'outil précédent | L'action et sa direction | La texture affective de l'abandon |
| Concept / analytique | Violation de l'attente d'accompagnement | Un construit sur lequel théoriser | Toute la formulation d'origine ; l'abstraction vous appartient désormais |
Le code conceptuel n'est pas faux. C'est simplement une affirmation, et la discipline du codage in vivo consiste à formuler cette affirmation au second cycle, de manière explicite, plutôt qu'au premier cycle par accident.
\n\nUne enseignante en début de carrière, interrogée dans une étude sur la charge de travail :
\n\n« Les dimanches, c'est en gros comme des jours d'école maintenant. Je ne corrige pas, à proprement parler, je le porte juste dans la tête tout le temps, et mon compagnon appelle ça l'angoisse du dimanche. »
Codes in vivo défendables : \"Sundays are basically school days\", \"carrying it around in your head\", \"the Sunday dread\". Un code descriptif serait Charge de travail du week-end ; un code de processus serait Ruminer le travail. Notez que \"the Sunday dread\" est l'expression du compagnon, rapportée par la participante. Conservez-la, mais consignez dans un mémo qu'il s'agit d'un discours rapporté : à qui appartient une langue est une partie des données.
Ces trois méthodes de premier cycle sont les plus souvent confondues. La différence tient à la nature du code. Les codes in vivo sont les mots du participant ; les codes descriptifs sont le nom que l'analyste donne au thème ; les codes de processus sont le gérondif que l'analyste donne à une action. Les trois sont légitimes, et de nombreuses études les combinent.
\n| Critère | Codage in vivo | Codage descriptif | Codage de processus |
|---|---|---|---|
| Le code est constitué de | Mots exacts du participant, entre guillemets | Mot ou groupe nominal court de l'analyste | Gérondif de l'analyste (mot en « -ant ») |
| Répond à la question | Comment les participants le formulent-ils ? | De quoi parle ce passage ? | Que font les gens ? |
| Exemple (entretien enseignante) | \"the Sunday dread\" | Charge de travail du week-end | Ruminer le travail |
| Comparabilité entre cas | Faible tant qu'on ne regroupe pas au second cycle | Élevée | Élevée pour les séquences et les routines |
| Idéal pour | Études exploratoires, théorie ancrée, recherches sensibles au langage ou aux voix marginalisées | Inventaires, analyse documentaire, jeux de données volumineux ou mixtes | Routines, évolutions dans le temps, interaction et stratégie |
| Risque principal | Une liste de codes foisonnante ; la paraphrase qui s'infiltre | Aplatir le sens en thèmes | Imposer de l'action là où il n'y en a pas |
| Adéquation à l'assistance IA | Extraction de segments exacts uniquement, avec provenance | Bon pour les premiers jets ; vérifier la couverture | Modérée ; vérifier que l'acteur est le bon |
Une hybridation courante consiste à combiner codage in vivo et codage de processus au premier cycle, puis à passer au codage ciblé ou axial pour regrouper les deux en catégories. Pour la manière dont les codes deviennent catégories puis thèmes, voir codes, catégories et thèmes, et pour l'enchaînement de la théorie ancrée, voir codage ouvert, axial et sélectif.
\n\nLe codage in vivo est plus lent par transcription que le codage descriptif et produit une liste de codes initiale plus volumineuse et plus désordonnée. Ce compromis en vaut la peine dans quatre situations.
\nProcessus informel détruit le signal.Doctorants et chercheurs académiques en méthodes qualitatives qui réalisent un codage de premier cycle pour une thèse ou un article ; laboratoires de recherche qui ont besoin que deux codeurs produisent des codebooks comparables ; cabinets d'études qualitatives et de marché travaillant dans des secteurs au vocabulaire de groupe fort (cliniciens, développeurs, traders, enseignants) ; et équipes UX ou insights menant des entretiens de découverte.
\n\nRenoncez-y, ou réduisez-la à un contrôle ponctuel, lorsque vous codez à grande échelle selon un cadre établi ; lorsque vos transcriptions sont issues de traductions automatiques (le libellé « verbatim » appartient alors au traducteur, voir faut-il traduire les entretiens avant l'analyse IA) ; lorsque la question de recherche porte sur la fréquence plutôt que sur le sens ; ou lorsque la qualité de la transcription est assez médiocre pour que les expressions verbatim soient des artefacts de la reconnaissance vocale plutôt que du locuteur.
\n\n| Si votre objectif est… | Utilisez | Pourquoi |
|---|---|---|
| Entendre comment les participants cadrent eux-mêmes le problème | In vivo | Les codes ne peuvent pas dépasser les données |
| Cartographier ce qui s'est passé, dans l'ordre | Codage descriptif / de processus | Comparable d'un cas à l'autre |
| Tester un cadre théorique préexistant | Codage déductif / codebook a priori | Couverture et fiabilité ; voir le modèle de codebook |
| Construire une théorie à partir du terrain | In vivo, puis codage ciblé / axial | Enchaînement de la théorie ancrée ; voir analyse thématique et théorie ancrée |
| Compter les thèmes sur des centaines de réponses | Analyse de contenu ou codage assisté par LLM | Le codage in vivo ne s'agrège pas ; voir LLM et apprentissage automatique pour le codage de questions ouvertes |
Les grands modèles de langage sont entraînés à produire un langage fluide, normalisé et abstrait. Le codage in vivo exige l'inverse : un langage brut, appartenant au participant. Demandez à un modèle généraliste de « coder cette transcription » et il renverra surtout des codes conceptuels formulés dans la voix de l'analyste, tels que Obstacle d'accompagnement ou Barrière de confiance, parce que c'est à cela que ressemble un codage dans ses données d'entraînement. Le modèle ne dysfonctionne pas ; il répond à une autre question que celle que pose une passe in vivo.
Les données empiriques invitent à être précis sur ce que l'on délègue. Dans une étude CHI 2026 sur ChatQDA, un outil de codage open source fonctionnant en local avec un LLM, les chercheurs ont rapporté une confiance conditionnelle : ils appréciaient le système pour l'extraction explicite de contenu, mais en doutaient pour l'interprétation plus profonde, car les modèles open source tendaient à repérer des énoncés de surface proches les uns des autres dans la conversation. Il s'agit d'une petite étude (quatre participants, un entretien de 5 pages chacun), à considérer comme un signal sur les modes de défaillance plutôt que comme une taille d'effet.
\nLue à travers le codage in vivo, cette limite est plutôt commode. Retrouver l'expression exacte utilisée par un participant, ancrée à sa ligne, relève d'une tâche de type recherche. Décider que trois expressions différentes renvoient au même construit relève d'une tâche interprétative, et c'est celle que l'humain doit garder. Une étude de 2025 parue dans Sociological Methods & Research sur le codage qualitatif avec des LLM génératifs constate que les modèles peuvent approcher les performances de l'apprentissage automatique supervisé pour reproduire un codage manuel, tandis que les travaux sur QualAnalyzer soutiennent que l'exigence pratique est l'auditabilité du processus : chaque code doit être traçable jusqu'au segment qui l'a produit. Pour le codage in vivo, la traçabilité au niveau du segment fait partie de la définition même de la justesse.
\n\nSi vous utilisez un modèle pour une première passe in vivo, contraignez-le face à ses comportements par défaut :
\n\n\nPour chaque segment pertinent, renvoyez : (1) le code sous forme de segment verbatim exact copié depuis la transcription, de 2 à 8 mots, sans paraphrase, sans synonyme, sans réordonnancement ; (2) la ligne ou l'horodatage d'origine ; (3) le locuteur. Ne créez aucune catégorie, aucun thème, aucun libellé analytique. Si aucun segment du passage ne porte seul le sens, renvoyez
\nNO_VERBATIM_SPANplutôt que d'inventer un libellé. Conservez à l'identique la grammaire, l'argot, les hésitations et les jurons du participant tels qu'ils ont été prononcés.
La porte de sortie NO_VERBATIM_SPAN est essentielle. Sans elle, un modèle à qui l'on demande des codes verbatim produira des codes quasi verbatim : une chaîne qui a la forme d'une citation sans en être une. C'est la classe de défaillance traitée dans notre article sur les citations inventées dans l'analyse qualitative.
Un outil original de Qualitati. Appliquez-la à toute passe in vivo, humaine ou assistée par IA, avant que le codebook n'entre dans un second cycle. Attribuez un point par critère ; 8 points ou plus est défendable, 5 à 7 nécessite une passe de correction, moins de 5 signifie un codage à voix d'analyste déguisé en guillemets.
\n\"it just fights me\" passe ; \"usability friction\" ne passe pas, même entre guillemets.Qualitati est une plateforme européenne de recherche qualitative abordable, destinée aux universités et aux entreprises de recherche, dont les priorités centrales sont la protection des données et le RGPD. Deux composantes touchent directement le codage in vivo.
\nLa collecte des données compte également. Le codage in vivo ne vaut que par la langue sur laquelle il porte : des entretiens modérés par IA qui relancent au lieu d'accepter la première réponse produisent davantage de matériau verbatim codable, et le mode Active Listener garde un intervieweur humain aux commandes, avec des relances en temps réel lorsque la formulation est précisément l'objet de l'étude. La recherche dans 10 langues rend le point 9 de la checklist concret plutôt qu'aspirationnel.
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\n\nLe codage in vivo ne passe pas à l'échelle, et c'est en partie voulu. Cent transcriptions de codes verbatim ne constituent pas une analyse ; c'est une concordance. Le résultat doit être réduit par un humain prêt à assumer l'abstraction. Les équipes qui adoptent le codage in vivo et sautent le second cycle se retrouvent avec des données riches mais inexploitables.
\nVerbatim ne signifie pas authentique. Une expression n'appartient au participant que si la transcription est fidèle, si le modérateur ne l'a pas suggérée en premier et si une traduction ne l'a pas créée. Les taux d'erreur de reconnaissance vocale ne sont pas uniformes selon les accents (voir le biais d'accent dans les transcriptions) : la fidélité verbatim peut donc être inégalement répartie au sein de votre échantillon.
\nLa base de preuves sur l'IA est mince et récente. Les études citées ici sont de petites études d'utilisateurs et des comparaisons exploratoires, et non des benchmarks dotés d'une validité de construit établie. Note de relecture humaine : si votre section méthodologique affirme qu'une passe assistée par IA a préservé la voix des participants, cette affirmation doit reposer sur votre propre vérification documentée, sur vos propres données.
\n\nLes codes in vivo utilisent les mots exacts du participant, entre guillemets ; les codes descriptifs utilisent le mot ou le groupe nominal de l'analyste pour résumer le sujet d'un passage. Le codage in vivo préserve la voix et le cadrage ; le codage descriptif fournit des étiquettes thématiques comparables d'un cas à l'autre. De nombreuses études utilisent les deux au premier cycle.
\nOui. Comme les codes proviennent des données plutôt que d'un cadre préexistant, le codage in vivo est une méthode inductive, pilotée par les données. Il peut fonctionner en parallèle d'un codebook déductif, comme contrôle de ce que le cadre ne prévoit pas.
\nNon. Une citation est une preuve que vous présentez ; un code in vivo est un libellé que vous analysez. Le code est assez court pour réapparaître dans l'ensemble du jeu de données et il est rattaché à un segment, et non à un paragraphe d'illustration.
\nAssez court pour être un libellé, assez long pour porter seul du sens. De deux à huit mots est la plage de travail. Une phrase complète est généralement une citation qui n'a pas encore été codée.
\nIl peut utilement assurer l'étape d'extraction, à condition de contraintes strictes (segments exacts, références de ligne, option de refus explicite), mais il ne devrait pas décider quelles expressions distinctes ont le même sens. L'étude ChatQDA (CHI 2026) illustre cette répartition : acceptable pour l'extraction de surface, plus faible pour le sens réparti sur l'ensemble d'une transcription.
\nUn second cycle : codage par motifs, ciblé ou axial, qui regroupe les codes in vivo en catégories, puis développement des thèmes. Dans la perspective de Saldaña, le premier cycle est volontairement provisoire ; le traiter comme définitif est l'usage abusif le plus fréquent de la méthode.
\n\nLe codage in vivo est une discipline restreinte et stricte, dont l'effet est disproportionné : il oblige la première passe sur vos données à rester dans la langue du participant, si bien que chaque abstraction ultérieure devient une décision visible plutôt qu'invisible. Cette discipline compte davantage à mesure que l'IA entre dans le flux de codage, car le réflexe d'un modèle fluide est d'abstraire immédiatement. Utilisez l'IA pour l'extraction de segments exacts avec provenance, et gardez le jugement sur ce que ces segments signifient.
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