Vitesse de retranscription, êtes-vous sûr(e) de vouloir savoir?

Depuis les versions 1.8.9, et plus encore dans la 1.8.14 dorénavant en ligne, j’ai travaillé à l’élaboration d’un système de mesure de la vitesse de retranscription.

Cela prend la forme de graphiques – volontairement discrets – qui apparaissent sur le côté de la page de lecture lorsque l’on clique sur la petite horloge tout à droite de la zone de dictée (voir ci-dessous). Ils vous permettent de suivre, à chaque portion de dictée validée, la progression de votre travail.

VitesseDictée

Les informations sont les suivantes:

  • En haut, votre vitesse de frappe en mots/minute, avec la moyenne à gauche et le résultat de la dernière portion à droite (rouge si elle est inférieure à la moyenne, verte si elle est supérieure ou égale). Dans l’exemple ci-dessus, la dernière portion a été retranscrite à une vitesse de 45 mots/minute, ce qui est supérieur à la moyenne (42,9).
  • En bas, suivant la même charte graphique: le temps de travail nécessaire à la retranscription d’une unité de temps de bande. Ci-dessus, la dernière portion a demandé un temps de temps de travail correspondant à 5,8 fois le temps de bande qu’elle contenait (en gros, il aura fallu un peu plus de 17 secondes pour retranscrire une portion de dictée de 3 secondes). Ce ratio est variable en fonction de la vitesse d’élocution moyenne des locuteurs, de la fréquence des interjections de l’interrogateur, de la fidélité de la transcription. Il sert donc surtout à toucher du doigt le temps de travail nécessaire pour finir la transcription intégrale (voir plus bas).

La dissociation de la vitesse de frappe et du ratio temps de travail / temps de bande s’impose dans la mesure où ni la vitesse de frappe, ni le ratio ne se suffisent à eux seuls. On peut taper très vite tout en prenant un temps important pour retranscrire des passages complexes, enchevêtrés, ou dans lesquels il y a des hésitations nombreuses. Dans l’exemple ci-dessus, qui n’a pas été choisi au hasard, la vitesse de frappe est légèrement supérieure à la moyenne et pourtant le ratio est plus élevé. C’était donc une partie complexe qui a pris du temps, sans que le transcripteur ne ralentisse pour autant.

Est-ce que ça sert à quelque chose?

A l’expérience oui, a minima, cela peut au moins avoir un caractère assez motivant; pas tant sous la forme d’un suivi anxieux de la vitesse instantanée que du fait des multiples points d’étapes qui sont offerts par le système de suivi. En effet, tout en bas de la fenêtre, apparaissent :

  • le nombre de portions de dictées retranscrites;
  • le nombre de mots ajoutés;
  • le temps de bande traité;
  • le pourcentage global de l’entretien déjà retranscrit.

DetailsvitesseTout cela permet par exemple de structurer le travail en fixant des objectifs à court ou moyen terme. Concrètement, le transcripteur peut se dire « allez, je vais jusqu’à 10, 20 ou 30 portions et je fais une petite pause », « je transcris encore 5%, 5 minutes, 500 mots etc. avant d’arrêter ». Et puis, forcément, quand on y est, on est souvent tenté de se fixer un objectif un petit peu plus élevé, et ainsi de suite.

Mais la fonction la plus utile, et de loin, n’est pas immédiatement accessible au transcripteur, car elle peut être assez démoralisante (vous êtes prévenus). C’est l’estimation du temps de travail restant pour finir la retranscription intégrale. Pour obtenir cette information, il faut cliquer sur le petit plus en bas à droite de la zone de mesure de la vitesse. Apparaissent alors les informations sur le temps de travail restant.

projection

Faut-il vraiment mesurer sa « productivité »?

À chaque fois que naît un indicateur chiffré, il faut inévitablement se pencher sur son berceau avec la plus grande curiosité, ne serait-ce que pour se demander quels usages – plus ou moins tordus – pourraient en être fait.

Du point de vue des quantifications du travail sociologique, je suis toujours partagé entre le possible et le souhaitable. En effet, Sonal formalise un grand nombre d’opérations d’encodage des données et permet dès lors toutes sortes de dénombrements (temps de travail, d’écoute, part des entretiens encodés etc.), qui débouchent logiquement sur tout un arsenal potentiel de surveillance.

J’estime généralement que pour peu que les chiffres restent parfaitement sous le contrôle de ceux qu’ils concernent au premier chef et qu’ils n’interviennent pas dans un processus de contrôle externe, il peut toujours être amusant de les avoir, de savoir où l’on en est, en l’occurrence à quelle vitesse on va et si, par exemple, on commence à ralentir, à se déconcentrer, et qu’il est préférable de faire tout autre chose. Je crois donc aux chiffres lorsqu’ils sont réflexifs et surtout lorsque l’on sait bien comment ils sont construits, et comment les neutraliser.

Comment ça marche?

Le système de calcul de la version 1.8.9 se contentait de faire la différence entre l’heure d’ouverture de la fenêtre de lecture, la quantité de bande transcrite à ce moment, et l’heure et le niveau atteint à un instant t, à partir de quoi le logiciel estimait le temps restant. Compte tenu du fait que, dans Sonal, on ne fait pas strictement que retranscrire, cela avait tendance à accroitre exagérément le temps de travail restant estimé. J’ai donc cherché à faire en sorte que l’on ait le temps de retranscription « brut » afin que l’indicateur de temps restant soit plus réaliste.Ce temps « brut » implique que l’on peut être dans l’interface de retranscription depuis 1h mais que Sonal estime que l’on n’a passé que 40 ou 45 minutes à retranscrire effectivement.

Voici donc comment est calculé ce temps de travail « brut »: lorsque vous transcrivez en mode dictée dans la fenêtre de retranscription – et que vous laissez cochée la case de sauvegarde automatique, i.e. la petite disquette – Sonal va enregistrer différentes informations, à la fois lorsque vous commencez un portion de dictée, et quand vous la terminez (validation par la touche entrée). Les informations collectées sont :

  • l’heure d’ouverture de la portion de dictée (moment où le rectangle blanc est affiché) et l’heure de validation;
  • la position dans la bande au début et à la fin de la portion,
  • le nombre de mots ajoutés (un mot étant ce qu’il y a entre deux espaces).

À partir de là, Sonal fait ses calculs en excluant le temps que vous ne passez pas à retranscrire et en n’intégrant pas dans la moyenne les portions non finies (pas d’heure de fin) ou qui ne contiennent aucun mot ajouté.

Important: les informations sont stockées dans des fichiers qui portent le nom de l’entretien suivi de l’extension « .Trv » (oui, comme « travail »). Cela permet à Sonal de récupérer l’historique de votre travail à chaque réouverture de l’entretien. Si vous voulez vider cet historique, vous pouvez directement supprimer ce fichier trv. Vous pouvez également  cliquer sur le bouton « réinitialiser » en bas à gauche de la zone qui donne le temps de travail restant. Cela revient au même.

Réinitialiser l’historique peut vous permettre de garder pour vous les détails de votre organisation de travail, mais cela vous permettra aussi et surtout de rafraîchir votre vitesse moyenne qui, les portions aidant, finit par acquérir une grande fixité. Si vous voulez connaître votre vitesse de travail du jour et non de la dernière semaine, réinitialisez au moment de vous mettre au travail.

Voilà, avec tous ces éléments, vous devriez pouvoir faire un bon usage de cet outil!

Excellente année à tous et bon courage dans vos retranscriptions.

 

 

Alex Alber

Sociologue. Maître de Conférences à l'Université F. Rabelais de Tours/ Laboratoire CITERES (UMR CNRS) Chercheur associé du Centre d'Etudes de l'Emploi.

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Convertir « automatiquement » du son en texte : pour quoi faire?

Beaucoup de gens découvrent Sonal sur ce qu’il faut bien appeler un malentendu. Parmi les requêtes qui amènent les internautes sur le site du logiciel, une nombre très important renvoie au souhait de pouvoir convertir plus ou moins automatiquement du son en texte.

Voici par exemple une série de recherches dans Google qui ont amené des internautes sur le site durant la dernière semaine…

  • logiciel de transcription audio en texte
  • programme transcription oral
  • logiciel de transcription vocale
  • logiciel qui écrit ce qui est un dit dans un enregistrement
  • logiciel retranscription audio en texte
  • logiciel retranscription ecrite des memo vocaux mac
  • analyse de la voix pour reconnaissance vocale
  • application qui retranscrit
  • conversion automatique de la voix en texte
  • logiciel conversion oral écrit
  • logiciel de conversion de l’oral a l’ecrit
  • logiciel de retranscription audio en texte
  • logiciel de transcription audio
  • logiciel gratuit pour retranscrire sa voix sur word
  • logiciel gratuit pour retranscrire sa voix sur word pour mac
  • logiciel pour enregistrer sa voix et export vers word
  • logiciel qui écrit ce qui est dit
  • logiciel traduction automatique voix texte écrit »

Je suis toujours un peu désolé de voir le nombre d’internautes qui espèrent trouver en Sonal un outil aussi gratuit que miraculeux qui fera ce travail fastidieux à leur place. Or, si vous avez déjà essayé Sonal, vous savez qu’il vous facilite beaucoup les choses, en vous « dictant » la retranscription, ce qui vous décharge presque complètement du contrôle de la bande (plus besoin de pédalier, ni même de raccourci clavier), mais qu’il ne convertit pas automatiquement le son en texte, comme peuvent le faire – plus ou moins bien – les logiciels de reconnaissance vocale.

Donc, c’est dit – et corrigé en page d’accueil – Sonal est un outil d’aide à la retranscription et, à ma connaissance, la solution à la fois miraculeuse et gratuite qui permettrait de retranscrire « automatiquement » n’existe pas encore. J’ai déjà abordé ce point ailleurs, aussi je serai bref sur ce point.

Les limites de la reconnaissance vocale

La reconnaissance vocale est pour l’instant réduite à une alternative encore problématique : soit elle parvient à reconnaître un lexique réduit chez une grande variété de locuteurs, soit elle parvient à identifier un lexique étendu, mais chez un seul locuteur. Les standards téléphoniques automatisés et tous les outils de pilotage à la voix fonctionnent assez bien s’ils savent à quoi s’attendre. Votre accent marseillais ou franc-comtois ne perturbera pas forcément l’algorithme de reconnaissance vocale s’il sait que vous allez dire soit « billet », soit « horaires ». En revanche, si le logiciel ne sait pas à quels mots s’attendre, il a intérêt à pouvoir décomposer syllabe par syllabe ce que vous venez de dire pour pouvoir trouver le mot le plus probable. Et là il vaut mieux qu’il sache, si par exemple vous avez l’accent franc-comtois, que votre prononciation de « vélo » n’est pas forcément très éloignée de celle de « vêla » dans la bouche d’un picard (d’autant que les logiciels de reconnaissance vocale ne sont pas forcément capables de faire la différence entre un cycliste et un vétérinaire – même s’il doit bien exister des vétérinaires cyclistes, je doute qu’une vache puisse vêler à vélo, mais je m’égare).  Il faut donc que le logiciel vous connaisse. Cela implique que vous aurez du mal, pour l’instant, à donner n’importe quelle voix à retranscrire à un logiciel. Les améliorations sont constantes mais – dernière limite – il ne faut pas perdre de vue que la reconnaissance vocale est adaptée à la production de documents écrits de type courrier. A ma connaissance, aucun logiciel, encore moins gratuit, n’est donc pour l’instant capable de reconnaître efficacement un lexique étendu prononcé par un nombre élevé de locuteurs, à plus forte raison s’ils s’expriment naturellement et se coupent ponctuellement la parole, voire parlent en même temps, comme cela se passe dans un entretien semi-directif.

Il serait pourtant dommage de s’arrêter à ce constat d’impossibilité technique. J’aimerais, dans ce qui suit, en profiter pour discuter plus profondément cette question de la « retranscription automatique », du pourquoi de cette aspiration et de ce qu’elle permet de comprendre de l’économie et de l’organisation de la recherche. Je terminerai en avançant, ce n’est pas une surprise, ce que Sonal peut apporter dans ce contexte.

La retranscription, comment y échapper?

L’attrait que suscite l’existence supposée d’un outil de reconnaissance vocale gratuit est bien compréhensible pour qui tient compte de l’économie spécifique de la recherche en sciences humaines. La retranscription manuelle est éminemment chronophage et pour le moins fastidieuse. Tout le monde a donc le désir assez logique d’y échapper, mais cette possibilité est inégalement répartie selon les positions : les chercheurs statutaires qui montent des projets de recherche prévoient généralement une part du budget pour les retranscriptions, qu’ils font réaliser par des prestataires privés ou par des étudiants. De leur côté, les étudiants, les doctorants et les chercheurs sous-financés se retrouvent généralement seuls,  adossés au « mur de la retranscription » et n’ont personne à qui sous-traiter ce qui leur apparaît comme un « sale boulot ».

C’est logiquement eux que la perspective d’une solution miracle attire en premier. On ne peut que comprendre cette envie profonde de s’épargner un travail fastidieux, lorsqu’il s’agit de réaliser une tâche pour un tiers mais je suis beaucoup plus partagé lorsqu’il s’agit d’étudiants à qui l’on demande de retranscrire leurs propres entretiens. C’est sans doute un peu facile, de ma position, de défendre cette option, mais je pense qu’il faut impérativement rappeler que le travail d’analyse des entretiens commence avec le processus de retranscription, qui peut et doit être une véritable étape d’appropriation des matériaux, surtout si l’on souhaite abandonner ensuite le support audio.

Aussi je ne partage pas ce rêve récurrent de pouvoir donner du son à manger à une machine, pour qu’après un processus mystérieux de « conversion », en ressorte du texte parfaitement conforme et donc substituable à la bande. Il me semble d’ailleurs que ce fantasme interroge profondément le rapport des chercheurs au son et les habitudes prises en matière d’organisation du travail. Il fait écho à quelque chose qui ne laisse pas de m’intriguer : pour bon nombre de chercheurs, le travail d’analyse, le vrai travail sociologique, semble ne commencer qu’avec le verbatim des entretiens, ce qui suppose un partitionnement quasi étanche entre les divers matériaux de l’enquête. Cela soulève plusieurs questions.

Relire ou réécouter?

La première, la plus simple, est sans doute la suivante : que gagne-t-on et que perd-on à relire un entretien plutôt qu’à le réécouter ? On gagne plusieurs choses : de la rapidité d’appropriation d’abord. Il faut généralement beaucoup moins d’une heure pour relire la transcription d’un entretien d’une heure. Autre avantage, le texte est un facteur d’objectivation précieux, bien qu’à double tranchant, qui introduit une distance salutaire entre le locuteur et le lecteur. On peut aussi évoquer, de manière très prosaïque, le poids relatif des matériaux sonores et textuels en termes de stockage, même si la question devient de moins en moins prégnante à mesure que les capacités des ordinateurs s’accroissent.

La transcription est une traduction

Si l’on se penche maintenant sur la question des inconvénients associés au fait de travailler un corpus d’entretiens à partir des seuls verbatims, on ouvre une véritable boîte de Pandore. Pour avoir dû « resynchroniser » des entretiens dans Sonal, j’ai eu l’occasion de relire et de réécouter simultanément des entretiens retranscrits par des professionnels, chose qu’on n’a que rarement l’occasion de faire en temps normal. C’est peu dire que l’exercice est surprenant. On y comprend que le rêve d’une conversion stricte des dialogues en texte est parfaitement utopique. Le transcripteur est un traducteur, qui synthétise certaines digressions, lisses des hésitations (pour des raisons de lisibilité qui se défendent), organise des alternances de parole là où il y a superpositions (ce qui est fréquent en entretien).  Le rêve d’une transcription parfaitement fidèle et littérale d’une discussion orale, qui plus est automatique, est donc une pure illusion. La sociologie est une discipline littéraire, une langue, qui ne peut  restituer le langage des personnes interrogées sans transformation. David Guéranger, dans une communication intitulée « L’écriture sociologique en tensions. La réécriture d’un entretien par Pierre Bourdieu » analyse différentes versions d’un entretien publié dans « La Misère du Monde » et montre ainsi comment P. Bourdieu s’est arrangé avec l’hétérogénéité des mondes sémantiques de ses interlocuteurs et de ses lecteurs, arbitrant sans cesse entre la fidélité à la parole et la lisibilité. Cette analyse, qui ne se prive pas de tacler au passage certaines reformulations discutables, illustre très bien les limites d’une analyse centrée sur le seul verbatim.

Le problème, une fois qu’on a admis que les verbatims n’étaient pas parfaitement substituables au son, c’est qu’il faut bien faire le constat que quelque chose cloche dans les protocoles standards de la sociologie, dans lesquels la transcription tend à jouer un rôle de frontière entre une phase empirique de collecte des matériaux sur le terrain et une phase analytique, plus littéraire, qui n’est plus reliée au terrain que par le fil fragile de la fidélité des transcriptions.

C’est là que Sonal apporte quelque chose : pourquoi, puisque c’est techniquement faisable, ne pas travailler à partir de matériaux sonores, en parallèle des retranscriptions?

Dans l’organisation usuelle du travail, le son est condamné à sortir du champ de l’analyse et l’écoute est généralement réalisée par transcripteur qui n’est généralement pas le chercheur lui-même. En grossissant le trait, on peut presque dire que bien souvent, une personne travaille un matériau sonore, le retranscrit, et qu’une nouvelle recherche commence pour une autre personne sur un nouveau matériau une fois les retranscriptions finies. De là l’idée que la vraie sociologie commencerait avec les verbatims,  que le seul matériau « noble » soit d’ordre textuel, ce qui relègue à un oubli plus ou moins programmé les enregistrements, qui sont pourtant un matériau autrement plus riche de signifiants que le texte seul.

Les avantages d’un corpus audio-textuel

Nous vivons probablement une époque de transition dans le travail sociologique. Celui-ci se construit de plus en plus à l’aide d’outils multimédias, avec des enregistrements sonores ou vidéos mais, pour l’instant du moins, les productions  qui permettent la valorisation des matériaux collectés sont dans leur immense majorité de type textuel. Cela explique peut-être l’abandon programmé du son mais les progrès de l’informatique permettent tout à fait de conserver le matériau sonore au coeur de la recherche, et il est très probable qu’il jouera largement son rôle dans les processus de restitution à l’avenir.

C’est l’optique de Sonal. La synchronisation du texte et du son permet de ne plus retranscrire pour remplacer le son par du texte mais bien pour juxtaposer les deux supports, et les garder liés et également accessibles jusqu’au terme du travail d’enquête. Si la bande est retranscrite dans Sonal, la recherche d’un mot clé sous la forme textuelle permettra la réécoute des passages où ce mot est formulé. Le système est ainsi fait que la relecture d’un passage que l’on vient d’écouter, ou l’écoute d’un passage que l’on vient de lire, est quasi-instantanée. La séparation des deux matériaux est abandonnée, la division et la scansion du travail n’est plus la même.  Un corpus audiotextuel synchronisé permet à la fois de cumuler les approches analytiques, mais aussi de gérer les deux formes hétérogènes du discours, sans sacrifier l’une au profit de l’autre, comme on le fait généralement.

Voilà le fin mot de ce long billet : j’ai l’impression que les gens téléchargent Sonal pour les possibilités de retranscription  alors que son intérêt premier est dans l’organisation radicalement nouvelle des matériaux qu’il propose. Il y a beaucoup plus dans ce projet qu’une volonté de faciliter les retranscriptions, il s’agit d’abord de permettre une gestion simultanée des matériaux sonores et textuels, à rebours de ce qui se faisait jusqu’ici, en s’appuyant sur des interfaces très simples pour organiser et analyser des corpus.  Il ne s’agit plus de rechercher à tout prix le moyen idoine d’accélérer et d’évacuer la phase de réécoute et de retranscription, avant de commencer le « vrai travail » sur le texte, mais bien de faire tomber les frontières entre le « moment sonore » et le « moment textuel » de la recherche.  Je vois donc Sonal comme le support d’une nouvelle approche des données et de leur organisation, rompant avec la scansion consacrée qui astreignait à retranscrire avant de commencer à analyser.

 

Alex Alber

Sociologue. Maître de Conférences à l'Université F. Rabelais de Tours/ Laboratoire CITERES (UMR CNRS) Chercheur associé du Centre d'Etudes de l'Emploi.

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Sonal 1.8 est disponible

Après une assez longue gestation, une version 1.8 de Sonal est maintenant disponible au téléchargement.

Cette version contient une interface d’analyse globale des échanges, dont je vous parlais dans un précédent billet, et qui me semble ouvrir des perspectives analytiques plutôt intéressantes. Si je trouve le temps, je vous en ferai une présentation plus détaillée ici prochainement. Dans l’immédiat, vous pouvez toujours jeter un oeil au mode d’emploi (p. 151).

AQE

Elle vous offrira également la possibilité de « cloner » vos pistes, pour éventuellement encoder différents aspects des entretiens, ou pourquoi pas confronter les encodages de plusieurs chercheurs. Voir le mode d’emploi p. 40.

Comme d’habitude, le téléchargement est chaudement recommandé et la mise à jour est sans risque pour vos données.

 

Alex Alber

Sociologue. Maître de Conférences à l'Université F. Rabelais de Tours/ Laboratoire CITERES (UMR CNRS) Chercheur associé du Centre d'Etudes de l'Emploi.

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Du nouveau dans l’analyse quantitative des échanges

J’ai eu la chance de pouvoir participer en juin aux journées d’étude consacrées aux usages de la lexicométrie en sociologie. J’ai profité de l’occasion pour présenter rapidement le projet Sonal et pour approfondir certaines pistes analytiques que le logiciel ne faisait jusqu’ici qu’entr’ouvrir (analyse des échanges et des débits). C’était une expérience assez enrichissante. A vrai dire, je m’étais engagé à parler de fonctionnalités qui n’étaient pas encore implémentées. Or, avec la préparation du congrès de l’AFS, j’ai manqué de temps pour développer les interfaces voulues.

J’ai donc dû travailler d’arrache-pied pour implémenter les fonctionnalités d’analyse globale des échanges (on pouvait jusqu’ici le faire entretien par entretien) en prévision de ma présentation. Je suis parvenu à stabiliser rapidement de premiers outils de décompte des propriétés des interventions pour faire quelques démonstrations mais, en cherchant à représenter graphiquement les interventions décomptées (en articulant longueur et débit), je suis finalement entré en territoire inconnu et j’ai ouvert une nouvelle étape du développement de Sonal, beaucoup plus fondamentale que je ne l’imaginais.

AQE

Développer un outil d’analyse quantitative des échanges m’a amené à prendre conscience qu’une approche quantitative de la dynamique des entretiens ouvrait sur une nouvelle échelle de segmentation des matériaux qui recèle ses propres enseignements et appelle ses propres outils. Il ne s’agit plus d’analyser des « passages » contenant des questions et des réponses mais bien de placer la focale sur les seules questions ou réponses, en cherchant à tenir compte de leurs caractéristiques morphologiques (nombre de mots, durées en secondes) dans l’analyse. Analyser ainsi les longueurs et les durées moyennes des questions et des réponses en fonction des (types d’)interlocuteurs et des sujets donne à voir des dimensions généralement invisibles dans l’analyse sociologique des entretiens. Pour le dire simplement, toutes les prises de parole collectées dans une campagne d’entretiens ne peuvent pas être considérées comme également heuristiques pour la recherche, tout particulièrement si l’on compte les utiliser à des fins lexicométriques. L’analyse quantitative des échanges, en tenant compte à la fois de la longueur mais aussi de la vitesse relative des réponses (débit en mots/minutes) permet d’objectiver le fait que sur certains sujets, il faut parfois « tirer les vers du nez » des répondants là où à d’autres moments, ils frisent la logorrhée; que certains sujets appellent des réponses en moyenne plus longues et plus rapides que les autres, indépendamment de l’interrogateur ou des caractéristiques du répondant. On peut voir ci-dessous un exemple de sujet qui suscite des réponses plus longues et plus rapides que la moyenne.

AQE(filtre)

C’est une échelle implicite d’appréciation des matériaux qui sort de l’ombre et oblige à une réflexion beaucoup plus profonde sur le traitement des entretiens. J’ai ainsi constaté que la morphologie des réponses renseignait indirectement sur l’intérêt de l’interrogateur pour les propos tenus. Si une réponse est très longue, c’est potentiellement que l’interrogateur s’est abstenu de la couper ou de la recadrer, ce qui va généralement de pair avec une bonne adéquation au guide d’entretien. Analyser prioritairement les interventions les plus longues peut donc avoir une certaine pertinence.  Ce ne sont là que de premières intuitions mais on ne peut exclure que ces dénombrements revêtent à terme un certain intérêt dans le cadre de dépouillements de corpus. Je prépare actuellement plusieurs textes sur ces questions.

Bien que je ne puisse préjuger de l’utilisation effective de tels outils par mes collègues, je dois avouer que je suis assez enthousiasmé par ce travail de conception et de développement, même si l’interface d’analyse revient largement à développer un logiciel dans le logiciel, ce qui retarde la sortie de la version 1.8. Pour la première fois, j’ai l’impression de partir de zéro, car ces outils s’appuient pleinement sur les fonctionnalités de synchronisation de Sonal, qui sont assez spécifiques. J’ai hâte de pouvoir partager les raisons de cet enthousiasme…

à suivre…

 

 

 

Alex Alber

Sociologue. Maître de Conférences à l'Université F. Rabelais de Tours/ Laboratoire CITERES (UMR CNRS) Chercheur associé du Centre d'Etudes de l'Emploi.

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Un mode d’emploi complet de Sonal est (enfin) disponible…

Qu’il fut long et laborieux l’accouchement de ce mode d’emploi! Les souffrances du « parturient » ont été particulièrement longues et intenses pour faire progressivement voir le jour à ce beau bébé de 166 pages et qui pèse aux alentours de 5Mo.

ModeEmploi

Un certain nombre de parties reprennent et mettent à jour le contenu des tutoriels accessibles en ligne mais le mode d’emploi apporte plusieurs compléments et offre l’avantage de présenter une vue d’ensemble des fonctionnalités via une table des matières assez détaillée. En s’y reportant, chacun devrait pouvoir trouver des réponses à ses questions sur tel ou tel aspect de l’application.

Une sortie longtemps retardée

Bien qu’il m’ait été demandé de longue date, j’ai retardé pendant longtemps la rédaction de ce mode d’emploi. La première raison était que de nouvelles fonctionnalités s’ajoutaient constamment et que je savais qu’il allait falloir mettre à jour tout ce que j’avais expliqué au gré des fluctuations du logiciel. J’ai donc attendu d’avoir programmé la quasi totalité des fonctionnalités prévues dans le plan d’ensemble pour faire une présentation réellement exhaustive du logiciel.

Le second problème est qu’une fois l’application stabilisée, il a fallu définir un ordre de présentation, ce qui n’aura pas été une chose facile. En effet, Sonal permet de faire beaucoup de choses et l’on peut les faire dans n’importe quel ordre ou presque. J’ai donc mis un certain temps pour trouver comment présenter les choses pour que les chapitres s’enchaînent logiquement.  Certains choix peut-être contestables ont dû être faits. J’ai bien conscience que l’organisation peut gagner en clarté et que certaines parties gagneront à être reprises dans les versions distribuées avec les futures mises à jour du logiciel.

Il faut donc considérer cette version comme une première ébauche et ne pas hésiter à faire des recommandations sur la manière de présenter et d’organiser les choses. Pour avoir conçu Sonal, je connais logiquement très bien son fonctionnement, mais je suis à peu près incapable de me figurer la manière dont on l’appréhende lorsqu’on le découvre. Moi qui ait perdu la fraîcheur cognitive du grand débutant, je suis tout à fait preneur de remarques et de conseils…

 

 

 

Alex Alber

Sociologue. Maître de Conférences à l'Université F. Rabelais de Tours/ Laboratoire CITERES (UMR CNRS) Chercheur associé du Centre d'Etudes de l'Emploi.

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Une nouvelle méthode pour retranscrire et analyser les entretiens