Par

Justin Wong

31 oct. 2025

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Justin Wong

31 oct. 2025

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Justin Wong

31 oct. 2025

Collecte de données pour la thèse : les meilleures méthodes pratiques expliquées

Justin Wong

Responsable du développement

Diplômé d'un baccalauréat en affaires mondiales et arts numériques, avec une mineure en entrepreneuriat

Justin Wong

Responsable du développement

Diplômé d'un baccalauréat en affaires mondiales et arts numériques, avec une mineure en entrepreneuriat

Justin Wong

Responsable du développement

Diplômé d'un baccalauréat en affaires mondiales et arts numériques, avec une mineure en entrepreneuriat

Obtenir de bonnes données de thèse ressemble à un puzzle - tout le monde regarde les pièces en se demandant par où commencer. La plupart des étudiants en master se précipitent dans la rédaction en croisant les doigts, priant pour que leur recherche fonctionne. Grosse erreur.

Rien ne brise l'esprit autant que découvrir que vos données ne soutiennent pas votre argument après des mois de travail. Ce guide vous montre ce qui a fonctionné pour les étudiants ayant survécu au processus, sans détails superflus. 

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Pourquoi la Collecte de Données est Cruciale dans une Thèse

Chaque thèse a besoin de preuves solides pour étayer ses revendications. C'est là qu'interviennent les données - elles transforment les approximations en recherches solides. La véritable substance d'une thèse provient de deux sources : la recherche pratique (comme les enquêtes et interviews) et la recherche de fond (la lecture des découvertes d'autrui).

  • Données empiriques fournissent des preuves directes, que ce soit par des enquêtes en ligne, des interviews ou des expériences.

  • Données théoriques offrent le contexte et le soutien par le biais de revues de littérature, d'études existantes et de sources secondaires.

Pensez-y comme à la construction d'une maison. Votre lecture de fond pose les fondations, tandis que vos propres recherches ajoutent les murs et le toit. Vous avez besoin des deux pour créer quelque chose qui tiendra la route face à la critique.

<ProTip title="💡 Rappel :" description="Vos données de thèse doivent se connecter directement à vos objectifs de recherche. Ne collectez pas de données simplement parce qu'elles semblent impressionnantes." />

Étape 1 : Clarifiez vos Objectifs

Avant de plonger dans les tableaux et les enquêtes, prenez un moment pour réfléchir : Quelle est réellement la question ici ? Cela permet de gagner du temps et de déterminer si vous avez besoin de chiffres concrets, d'histoires détaillées, ou d'un mélange des deux. 

Demandez-vous :

  • Quel est l'objectif principal que je cherche à comprendre ?

  • Est-ce que je prouve quelque chose de spécifique ou j'explore une idée ?

  • Ai-je besoin de statistiques, d'interviews, ou des deux ?

  • Comment ces données vont-elles réellement aider à prouver mon point de vue ?

Exemple :

Supposons que vous étudiez comment les réseaux sociaux affectent les notes. Vous voudriez :

  • Des chiffres : journaux de temps d'écran, GPA des étudiants

  • Des histoires : interviews d'étudiants sur les habitudes d'étude, gestion des distractions

Attention toutefois - certains étudiants collectent toutes les données qu'ils peuvent trouver, se retrouvant avec des pages de graphiques qui n'aident pas vraiment leur argumentation.

<ProTip title="✅ Conseil :" description="Transformez vos objectifs de recherche en liste de contrôle. Chaque donnée collectée devrait cocher au moins un élément." />

Étape 2 : Choisissez vos Sources de Données

La plupart des travaux de thèse nécessitent un bon mélange d'apprentissage théorique et de données du monde réel. Il ne s'agit pas seulement de cocher des cases - il s'agit de construire une base solide. Voici ce que vous devez rechercher :

Données Théoriques (Ce que les Autres ont Trouvé)

  • Revues académiques (avec des recherches à jour)

  • Livres (incluant à la fois les classiques et les publications récentes)

  • Bases de données en ligne (JSTOR, PubMed, Google Scholar sont vos meilleurs amis)

  • Rapports officiels des gouvernements et organisations (ils frappent fort avec des données rigoureuses)

Cela importe parce que :

  • Cela montre ce qui est déjà connu dans votre domaine

  • Cela vous évite de reproduire un travail déjà réalisé (et bien réalisé)

  • Cela place votre recherche dans les débats actuels (en la rendant pertinente)

  • Cela aide à repérer les lacunes dans les connaissances existantes

Données de Terrain (Ce que Vous Trouvez)

  • Enquêtes en ligne avec des questions spécifiques (idéal pour les données à grande échelle)

  • Travail en laboratoire ou modèles informatiques (lorsque vous avez besoin de conditions contrôlées)

  • Interviews en face à face (pour des informations profondes et nuancées)

  • Observations du monde réel (voir les choses telles qu'elles se produisent réellement)

Cela importe parce que :

  • Votre thèse est unique (personne d'autre n'a exactement ces données)

  • Vos arguments sont soutenus par des preuves récentes

  • Les anciennes théories sont testées dans le monde actuel

  • Votre crédibilité est renforcée par vos conclusions

Étape 3 : Choisissez Comment Obtenir vos Données

Cette étape peut faire ou défaire tout votre projet - pas de pression. Choisissez des méthodes qui s'alignent parfaitement avec vos questions.

Pour les Chiffres et Statistiques (Quantitatif) :

  • Enquêtes en ligne (peu coûteuses et atteignent beaucoup de gens rapidement)

  • Expériences (bonnes pour tester des idées spécifiques dans des conditions contrôlées)

  • Échantillonnage aléatoire (aide à prouver que vos résultats sont généralisables)

  • Jeux de données existants (comme les informations de recensement, statistiques gouvernementales)

Pour Comprendre Pourquoi et Comment (Qualitatif) :

  • Interviews individuelles (pour obtenir des aperçus personnels)

  • Discussions de groupe (pour voir comment les idées se développent en temps réel)

  • Observation de personnes dans leur environnement naturel (pour voir ce qui se passe vraiment)

Exemple Réel : Un étudiant en commerce a fait remplir à 500 personnes une enquête sur les préférences de marque, puis a suivi avec 20 interviews détaillées pour comprendre le "pourquoi" de leurs choix.

Assurez-vous de vous aligner sur les principes de collecte de données éthique, en garantissant que la confidentialité et le consentement des participants sont respectés tout au long du processus de recherche.

<ProTip title="📝 Note :" description="Choisissez votre méthode en fonction de votre question de recherche, non par commodité. La mauvaise méthode = résultats peu fiables." />

Étape 4 : Créez vos Outils de Recherche

Conseils pour les Enquêtes :

  • Gardez-la courte (15 minutes max, les gens s'impatientent)

  • Mélangez questions oui/non avec questions ouvertes (mais pas trop de questions de type dissertation)

  • Testez-la sur quelques amis d'abord (ils repéreront ce que vous avez manqué)

  • N'interrogez pas deux choses à la fois (comme "Aimez-vous et comprenez-vous ce cours ?")

  • Incluez une barre de progression (empêche les gens d'abandonner à mi-chemin)

  • Laissez de la place pour les commentaires (trésors d'informations inattendues)

Conseils pour les Interviews :

  • Ayez un plan mais restez flexible (certaines des meilleures infos viennent des tangentes)

  • Posez des questions ouvertes ne pouvant être répondues par un simple "oui" ou "non"

  • Discutez un peu d'abord pour briser la glace (personne ne s'ouvre à un robot)

  • Obtenez la permission d'enregistrer (et ayez un enregistreur de secours)

  • Prenez des notes même avec un enregistrement (la technologie aime échouer)

  • Prévoyez que chaque interview dure plus que prévu

Étape 5 : Échantillonnage, Qui Sera votre Échantillon ?

Tout le monde ne correspond pas à votre étude. Déterminez qui est important et choisissez soigneusement - il ne s'agit pas de faire participer n'importe qui. 

Deux principales méthodes de sélection :

Sélection aléatoire (bonne pour les analyses statistiques et conclusions générales)

  • Échantillonnage aléatoire simple (comme tirer des noms dans un chapeau)

  • Échantillonnage stratifié (divisage en groupes d'abord)

  • Échantillonnage en grappes (sélection de groupes entiers en même temps)

Sélection ciblée (meilleure pour les récits détaillés)

  • Échantillonnage en boule de neige (une personne mène à d'autres)

  • Échantillonnage raisonné (sélection de types spécifiques de personnes)

  • Échantillonnage de convenance (quiconque est disponible - à utiliser avec prudence)

Exemple : Étudier le stress des examens ? Parlez aux étudiants en dernière année, pas aux premières années. Vous voulez en savoir plus sur la culture d'entreprise ? Ne vous contentez pas d'interviewer les patrons.

Étape 6 : Restez Éthique

Cela ne concerne pas seulement la bureaucratie - il s'agit de protéger les gens et votre recherche :

  • Obtenez des autorisations écrites (et assurez-vous qu'ils peuvent se retirer à tout moment)

  • Gardez les secrets secrets (verrouillez ces fichiers, cryptez ces disques)

  • Soyez particulièrement prudent avec les groupes vulnérables (étudiants, patients, minorités)

  • Faites attention aux différences culturelles (ce qui est acceptable quelque part peut ne pas l'être ailleurs)

  • Documentez tout (votre

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