Transcription pour la recherche – de l'enregistrement au jeu de données prêt au codage
Recherche qualitative avec séparation des locuteurs, pseudonymisation et export natif vers NVivo et MAXQDA.
Les données restent en Allemagne · ISO 27001 · DPA prêt à signer
Ravi que le rendez-vous ait pu se faire.
Avec plaisir. On commence tout de suite?
Oui – j'enregistre la conversation, ça vous va?
Les comités d'éthique attendent une séparation claire entre audio, transcription et grille de codage – et une localisation des données vérifiable dans l'UE. DeepScript répond aux deux : serveurs exclusivement en Allemagne, libellés de locuteurs pseudonymisables à l'export, et transcriptions exportées en JSON ou DOCX structuré directement vers NVivo, MAXQDA et ATLAS.ti. Un entretien approfondi de 60 minutes coûte 0,27 € en Premium et est prêt au codage en 3 à 5 minutes.
Compliance
D'abord la question juridique – puis le workflow
Ce que regardent en premier les délégués à la protection des données, l'audit interne et les autorités de contrôle.
Conforme au comité d'éthique
DPA selon l'art. 28 du RGPD, localisation des données en Allemagne, flux de pseudonymisation et journal d'audit de chaque accès.
Pseudonymisation à l'export
Les libellés de locuteurs peuvent être remplacés par des pseudonymes (Locuteur_01, Locuteur_02 …) avant l'export – les noms réels ne restent que dans le fichier maître.
Séparation des locuteurs adaptée au domaine
Séparation des locuteurs dans les deux formules, plus fine en Premium – adaptée aussi aux focus groups de 4 à 6 participants.
Exports natifs pour les logiciels QDA
JSON structuré et DOCX importables dans NVivo, MAXQDA et ATLAS.ti – les horodatages au mot sont conservés comme ancres.
Workflows typiques
Ce pour quoi des organisations comme la vôtre utilisent DeepScript
Recherche qualitative avec séparation des locuteurs, pseudonymisation et export natif vers NVivo et MAXQDA.
- Transcrire un entretien approfondi – séparation précise des locuteurs, Custom Vocabulary pour les termes théoriques et les noms de méthodes.
- Analyser un focus group – 4 à 6 locuteurs séparés automatiquement, export pseudonymisé vers l'outil QDA.
- Transcrire un entretien d'expert – pondérer le vocabulaire spécialisé, export DOCX pour la grille de codage.
- Recherche pédagogique et collecte étudiante – configuration multi-utilisateurs avec droits par répertoire et authentification à deux facteurs.
Frise des locuteurs
Ravi que le rendez-vous ait pu se faire.
Avec plaisir. On commence tout de suite?
Oui – j'enregistre la conversation, ça vous va?
Configuration recommandée
Comment le configurer
Précision maximale, optimisation des dialectes DACH, file prioritaire et séparation des locuteurs plus fine – le bon choix pour le vocabulaire spécialisé en environnement réglementé.
Un clic, quatre formats
Modèle
Premium · 0,27 €/heure
Custom Vocabulary
Enregistrez à l'avance les noms de théories (p. ex. Grounded Theory, Habitus, Pierre Bourdieu), les intitulés de méthodes et les noms propres propres au domaine.
Exports
JSON ou DOCX structuré pour NVivo/MAXQDA/ATLAS.ti, ainsi qu'une version TXT pseudonymisée pour les annexes.
Comment commencer
Du DPA à la transcription finale
- 1
Signer le DPA pour l'établissement de recherche
Signez par voie électronique dans le Trust Center – le comité d'éthique exige généralement cette preuve dans la demande.
- 2
Créer un répertoire par projet
Un répertoire propre par projet avec règles de conservation et d'accès – séparation nette entre pilote, étude principale et recherche pédagogique.
- 3
Activer Premium + Vocabulary spécialisé
Modèle Premium pour un langage nuancé. Vocabulary avec termes théoriques, méthodes et noms propres – chaque discipline a besoin de ses propres listes.
- 4
Exporter de façon pseudonymisée vers votre outil QDA
Pseudonymisez les libellés de locuteurs à l'export, puis importez le JSON ou le DOCX dans NVivo/MAXQDA. Le fichier maître avec les noms réels reste réservé à la direction du projet.
FAQ
Questions fréquentes
La chaîne de traitement des données suffit-elle pour le comité d'éthique de l'université ?+
Oui – le DPA selon l'art. 28 du RGPD, des serveurs en Allemagne, l'ISO 27001 et le journal d'audit constituent le socle attendu par les comités d'éthique. L'analyse d'impact relative à la protection des données peut largement en être déduite.
Comment fonctionne concrètement la pseudonymisation ?+
La séparation des locuteurs attribue d'abord Locuteur_01, Locuteur_02, etc. – à l'export, vous décidez si les noms réels sont inclus ou si les libellés génériques sont conservés. La table de correspondance ne reste que dans un fichier maître séparé.
L'export JSON peut-il être importé directement dans NVivo ou MAXQDA ?+
Oui. Le JSON contient les libellés de locuteurs, les horodatages au mot et les valeurs de confiance – les deux outils acceptent le format via leur importateur standard. Un DOCX structuré avec des paragraphes par locuteur est disponible en alternative.
Pouvons-nous faire intervenir des assistants étudiants sans compromettre la protection des données ?+
Oui. Des droits de lecture/écriture s'attribuent par répertoire, l'authentification à deux facteurs est obligatoire, chaque accès est journalisé. À la fin du projet, la suppression d'un répertoire supprime intégralement tous les accès.
Assez sûr pour les environnements réglementés ?
Trois transcriptions gratuites, sans carte bancaire. Les données restent en Allemagne et le DPA selon l'art. 28 du RGPD est prêt à signer.