Pourquoi utiliser la triangulation dans la recherche qualitative ?

La triangulation tire son nom de l'arpentage, où l'on détermine une position inconnue en prenant des mesures à partir de deux points connus. La métaphore fait une grande partie du travail, et tout n'est pas tout à fait rigoureux. En arpentage, il existe une seule position réelle qui n'attend qu'à être découverte. En recherche qualitative, la question de savoir s'il existe une vérité unique à découvrir est précisément le sujet sur lequel les avis divergent.

Cette tension est l'aspect le plus fascinant de la triangulation, et c'est pourtant celui que la quasi-totalité des guides passe sous silence. Ci-dessous : découvrez en quoi consistent réellement les quatre types de triangulation, ce qu'elle peut vous apporter (et ce qu'elle ne peut pas), la marche à suivre lorsque vos sources se contredisent, et comment rédiger cela dans votre section méthodologique sans surévaluer vos conclusions.

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Qu'est-ce que la triangulation ?

La triangulation est la pratique consistant à examiner un phénomène sous plusieurs angles, afin que votre conclusion ne repose pas sur une source unique, une méthode unique, un analyste unique ou une théorie unique. Le terme a été introduit dans la recherche sociale par Norman Denzin, dont l'ouvrage The Research Act a établi la typologie que tout le monde utilise encore aujourd'hui.

L'idée de base est simple : chaque méthode de collecte de données présente des zones d'ombre spécifiques, et ces angles morts ne sont pas le fruit du hasard. Les entretiens révèlent ce que les gens acceptent de dire. L'observation montre ce qu'ils font lorsqu'ils se savent observés. Les documents officiels reflètent ce qu'une organisation a choisi de consigner par écrit. Chacune de ces distorsions est systématique. Ainsi, l'ajout d'un second angle de vue ne fait pas que cumuler des données, il apporte un ensemble différent de distorsions qui ne se superposent pas forcément aux premières.

Les quatre types de triangulation de Denzin

Denzin en distingue quatre, et la différence entre eux réside dans la variable unique que vous choisissez de modifier.

La triangulation des données

Faites varier la source. Denzin lui attribue trois sous-types : le temps, l'espace et les personnes. Vous pouvez par exemple interviewer le même groupe en mars puis en septembre, appliquer le même protocole sur deux sites différents, ou interroger des infirmiers, des médecins et des patients sur un même événement. La méthode reste constante ; c'est le moment, le lieu ou les participants qui changent.

La triangulation des chercheurs

Faites varier l'analyste. Deux chercheurs ou plus collectent ou codent les données de manière indépendante, puis comparent leurs résultats. C'est le type de triangulation le plus souvent confondu avec un simple contrôle de fiabilité. Pourtant, le traiter uniquement comme un exercice d'accord inter-juges passe à côté de l'essentiel : les résultats les plus riches apparaissent souvent là où deux lecteurs expérimentés ont perçu des éléments différents dans un même verbatim, et non là où ils sont tombés d'accord.

La triangulation théorique

Faites varier le prisme d'analyse. Interprétez le même ensemble de données à travers plusieurs cadres théoriques et observez ce que chacun met en lumière. C'est la moins utilisée des quatre approches, mais souvent la plus productive, car elle révèle quelle part de vos conclusions provient réellement des données et quelle part découle de la théorie que vous y avez projetée.

La triangulation méthodologique

Faites varier la méthode. Denzin la divise en variantes intra-méthode et inter-méthode, une distinction détaillée plus en profondeur dans notre article complémentaire sur la triangulation des données versus méthodologique.

Un cinquième type, la triangulation environnementale, est mentionné dans une publication de l'Université de Floride, définie comme l'utilisation de différents lieux, contextes et autres facteurs clés liés à l'environnement dans lequel l'étude s'est déroulée. Considérez-la comme une extension utile plutôt que comme l'un des quatre types originaux de Denzin.

<ProTip title="🔺 Multipliez les angles :" description="Avant d'ajouter une seconde source, notez par écrit ce que votre première source est systématiquement incapable de voir. Si la seconde source partage le même angle mort, vous n'avez fait qu'augmenter le volume de données sans réaliser de triangulation" />

Confirmation ou complémentarité ?

Voici l'argument que les guides populaires omettent systématiquement. La triangulation est généralement présentée comme un gage de validité : vérifiez la même chose de deux manières différentes, et si les réponses concordent, vous pouvez avoir plus confiance dans vos résultats. Cette vision est contestée, et ce depuis des décennies. L'explication classique de cette tension se trouve dans l'article de 1993 de Breitmayer, Ayres et Knafl publié dans Image: Journal of Nursing Scholarship, intitulé Triangulation in Qualitative Research: Evaluation of Completeness and Confirmation Purposes, qui expose ces deux visions dès son titre.

L'approche par confirmation soutient que la convergence entre les sources renforce la certitude qu'un résultat est réel. Elle suppose qu'il existe une réalité unique vers laquelle converger.

L'approche par complémentarité affirme que différentes méthodes révèlent différents aspects d'un phénomène. Le but est alors d'obtenir une vision plus complète et nuancée, plutôt qu'une simple validation. Denzin lui-même est cité à ce sujet : différentes méthodes révèlent des aspects d'un phénomène qu'une autre méthode seule ne permettrait pas de découvrir.

La position que vous adoptez a des conséquences directes. Si vous écrivez que la triangulation a validé vos résultats, vous vous engagez dans l'approche par confirmation, et un évaluateur constructiviste pourrait bien vous demander de justifier l'hypothèse selon laquelle il existe une réalité unique et figée à valider. Si vous écrivez qu'elle a permis d'obtenir un portrait plus complet, votre affirmation est plus mesurée et beaucoup plus facile à soutenir.

<ProTip title="🤔 Ce n'est pas une preuve :" description="La concordance de deux sources peut signifier que votre résultat est solide, ou simplement que les deux sources partagent le même biais. La convergence est un indice, pas une confirmation absolue. Le préciser dans votre section méthodologique montre que vous maîtrisez cette nuance" />

Que faire lorsque vos sources ne sont pas d'accord ?

La plupart des étudiants considèrent une divergence comme un échec. Ce n'est pas le cas, et il existe un vocabulaire académique précis pour traiter cette situation avec rigueur.

O'Cathain, Murphy et Nicholl ont présenté trois techniques pour intégrer les données dans le BMJ, dont un protocole de triangulation basé sur une matrice de codage de convergence. Il classe les résultats en quatre catégories, et leur conclusion clé mérite d'être partagée avec votre directeur de recherche : une divergence n'est pas le signe d'une erreur.

Le silence est la catégorie que l'on enseigne rarement, et pourtant c'est elle qui génère les analyses les plus percutantes. Si une préoccupation est soulevée de manière répétée lors des entretiens mais n'apparaît nulle part dans les documents officiels de l'organisation, cette absence constitue en soi un résultat majeur sur le fonctionnement de l'organisation, et non une lacune dans vos données.

Un protocole plus ancien et détaillé est présenté par Farmer et ses collègues dans leur protocole de triangulation pour la recherche qualitative en santé. Ils y soutiennent que la convergence, la complémentarité et la dissonance doivent toutes être traitées, tout en notant qu'il existait à l'époque peu de guides pour opérationnaliser ce processus.

<ProTip title="🗣️ Gérer les divergences :" description="Lorsque deux sources se contredisent, résistez à l'envie de décider laquelle a raison. Demandez-vous plutôt ce que chaque méthode était en mesure de percevoir. L'explication de ce conflit est souvent bien plus instructive que chacun des résultats pris isolément" />

La critique essentielle à connaître

Si vos travaux s'inscrivent dans une approche constructiviste ou interprétative, on finira inévitablement par vous demander si la triangulation est compatible avec votre posture épistémologique. Soyez prêt à répondre.

L'objection principale est que concevoir la triangulation comme une validation présuppose l'existence d'une réalité objective unique vers laquelle convergent plusieurs méthodes. Braun et Clarke, cités dans une revue de 2024 du Qualitative Report, l'expriment clairement : les stratégies de triangulation ne peuvent pas rapprocher les chercheurs d'une vérité unique et figée car, selon leur perspective, ce genre de concept n'existe pas. Une autre préoccupation est que l'utilisation de la triangulation pour éliminer les biais met de côté la subjectivité et la réflexivité du chercheur, que de nombreuses traditions qualitatives considèrent comme des richesses plutôt que comme des éléments perturbateurs. La critique formelle de référence reste l'article de Blaikie de 1991 dans Quality and Quantity, A critique of the use of triangulation in social research.

L'élément le plus marquant est que Denzin lui-même a fait évoluer sa pensée. Une revue de 2018 dans le Journal of Social Change souligne qu'il a plus tard proposé de reformuler la triangulation sous l'image de la réfraction cristalline, reflétant de multiples points de lumière, devenant ainsi critique vis-à-vis des interprétations postpositivistes naïves des méthodes mixtes.

Cela ouvre la voie à la cristallisation, l'alternative proposée par Laurel Richardson. Sa formulation : dans les textes postmodernes, nous ne triangulons pas, nous cristallisons. L'image centrale n'est pas le triangle rigide à deux dimensions, mais le cristal, qui associe symétrie et substance avec une variété infinie de formes, de transmutations, de multidimensionnalités et d'angles d'approche. Là où la triangulation converge vers un récit unique, la cristallisation multiplie les perspectives partielles et situées.

Comment présenter la triangulation dans votre section méthodologique

Voici deux conseils pratiques, dont l'un est facilement vérifiable et pourtant presque jamais mentionné.

La norme de rédaction SRQR pour la recherche qualitative mentionne la triangulation à deux reprises : une fois dans les méthodes de collecte de données, et une fois comme technique pour renforcer la crédibilité de l'étude. En revanche, le COREQ, l'autre grille d'évaluation qualitative très utilisée, ne mentionne la triangulation nulle part dans ses 32 critères ; ses équivalents les plus proches sont le nombre de codeurs de données, la validation par les participants et la saturation des données. Si la revue que vous visez exige la grille COREQ, la triangulation n'est pas une simple case à cocher : vous devez la justifier par sa valeur intrinsèque plutôt qu'en vous appuyant sur une liste de contrôle.

Ce que doit contenir un bon paragraphe de méthodologie : le type de triangulation choisi et pourquoi, ce que vous avez concrètement fait varier, à quelle étape de l'analyse vous avez comparé les sources, comment vous avez traité les divergences, et ce que vous en concluez. Ce dernier point est crucial, car c'est là que se dessine discrètement la frontière entre confirmation et complémentarité.

<ProTip title="📄 Rédigez avec précision :" description="Nommez explicitement le type de triangulation. Écrire que vous avez utilisé une triangulation des données sur trois groupes de participants est vérifiable. Écrire simplement que vous avez triangulé vos résultats ne l'est pas, et les évaluateurs perçoivent souvent cette formulation vague comme un simple habillage théorique" />

Utilisez-la, puis restez mesuré dans vos conclusions

La triangulation prend tout son sens lorsqu'elle est planifiée dès le départ plutôt qu'ajoutée après coup, lorsque le second angle de vue présente des zones d'ombre réellement différentes du premier, et lorsque les divergences sont analysées plutôt que discrètement gommées. Elle ne transforme pas une étude qualitative en une vérité absolue, et les chercheurs qui en tirent le meilleur parti sont généralement ceux qui l'utilisent avec le plus de nuance.

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Si vous hésitez entre plusieurs approches, notre article complémentaire sur la triangulation des données versus méthodologique vous guidera pour savoir quel axe faire varier et à quel moment. Quelle que soit votre décision, la rigueur requise reste la même pour toute section méthodologique : décrivez précisément vos actions afin qu'un lecteur puisse reproduire votre démarche, et assurez-vous que chaque source sur laquelle vous vous appuyez est pleinement solide pour soutenir vos conclusions.