La photographie et ce qu’elle peut révéler

Citer cet article
Fraser, P., Vignaux, G. (2018). La photographie et ce qu’elle peut révéler.
Revue sociologie Visuelle – Plan rapproché, 2. Photo|Société.

Comme je l’ai démontré dans mon article intitulé Saint-Urbain en 1942 ou les codes visuels d’une autre époque, il est possible de décrire une photo sous forme de tableau à partir de trois catégories sémiotiques (territoire visuel, repères visuels, repères linguistiques) et de deux catégories sociologiques (parcours visuels, réseaux visuels).

Tableau générique des catégories sémiotiques et sociologiques

Aux fins de la présente analyse, j’utiliserai la photo ci-dessous issue du fonds de la BAnQ représentant des femmes au champ vers 1930 à Chicoutimi. L’avantage de cette photo, pour cette analyse, réside dans le fait que les codes visuels qu’elle représente sont différents de ceux d’aujourd’hui en matière de ruralité[1].

*Jeunes femmes ayant trait les vaches dans le champ, région de Chicoutimi*, [Vers 1930],
Archives nationales à Québec, Fonds L’Action catholique, (03Q,P428,S3,SS1,D18,P11), Chemin de fer national du Canada.

Dès 2015, nous pensions qu’il serait un jour possible, à partir de ces catégories sémiotiques et linguistiques, d’attribuer un score à chaque catégorie en fonction de ce qui est présent dans une photographie. Nous avions même la prétention de penser qu’il serait possible, à partir de ces scores, d’obtenir un indice composite qui serait en mesure de fournir la « signification » sociologique de la photo. Le tableau suivant représente le résultat de nos réflexions en lien avec cette photo.

Tableau générique des catégories sémiotiques et sociologiques avec leurs scores

Catégorie	Indicateurs observables	Observations sur la photo	Interprétation socio‑sémiotique	Score
Territoire visuel	contraste tonal; composition; profondeur; textures	photo noir‑et‑blanc ; composition centrée sur un groupe au premier plan et troupeau en second plan ; horizon dégagé avec collines et clôtures ; textures herbe/sol bien marquées	espace rural ouvert et organisé ; le paysage et les éléments agricoles structurent la lecture spatiale	0.68
Repères visuels	nombre d’actants; postures; objets tenus; animaux présents	environ 4–6 personnes adultes debout ; vêtements de travail (robes longues, tabliers, chapeaux) ; chaque personne tient un seau métallique ; plusieurs vaches proches des acteurs	acteurs identifiables comme travailleurs agricoles ; activité collective de traite ou collecte ; forte saillance des objets de travail	0.82
Repères linguistiques	présence d’enseignes; inscriptions; textes visibles	absence totale d’enseignes, panneaux ou inscriptions lisibles ; aucun texte apparent sur bâtiments ou objets	absence de médiation textuelle ; sens porté principalement par gestes, objets et organisation spatiale	0.00
Parcours visuels	usure du sol; traces de passage; indices météorologiques; gestes en cours	sol et herbe piétinés autour des animaux ; traces de passage visibles près des vaches ; gestes de manipulation de seaux et position corporelle orientée vers les bêtes ; ciel neutre sans pluie	lieu d’usage fréquent et activité en cours ; temporalité quotidienne et routinière du travail agricole	0.77
Réseaux visuels	styles vestimentaires; objets de prestige; architecture; marqueurs institutionnels	vêtements simples et fonctionnels sans ornement; absence d’objets ostentatoires ; bâtiments modestes en arrière‑plan ; pas de symboles institutionnels	faible capital ostentatoire ; cohésion sociale visible ; lecture d’une communauté paysanne modeste	0.25
Interprétation synthétique finale	indice composite S = moyenne pondérée des 5 scores	valeurs observées : T=0.68; Rv=0.82; L=0.00; V=0.77; S=0.25 → S = 0.504	signification : combinaison de forts indices d’usage et d’actants agricoles, absence de signes textuels et faible prestige visuel → lecture dominante : ruralité (activité agricole quotidienne)	S = 0.504

Note méthodologique

Cette note explique de façon concise comment les indicateurs sont normalisés, comment les poids sont déterminés et comment interpréter l’indice composite affiché dans la dernière ligne du tableau.

Territoire visuel
La manière dont l’espace, la composition et les qualités matérielles (lumière, textures, profondeur) structurent la lecture sociale de l’image.

Sélectionner des indicateurs observables et théoriquement pertinents (ex. contraste tonal, profondeur de champ, présence d’éléments paysagers dominants, densité architecturale, lisibilité de la composition en perspective).
Pour chaque indicateur, définir un barème opérationnel clair : par exemple pour le contraste tonal 0 = très faible (plutôt gris uniforme), 0.5 = moyen, 1 = fort (noirs et blancs marqués) ; pour la profondeur de champ 0 = flou généralisé, 0.5 = avant‑plan net/arrières floues, 1 = netteté sur toute la profondeur.
Normaliser chaque indicateur en $[0, 1]$ (min‑max sur le corpus ou barème direct), puis calculez le score de la catégorie par somme pondérée $T = \sum_{j} w_{T, j} {\tilde{x}}_{T, j}$ .
Pour les poids internes $w_{T, j}$ utiliser d’abord des poids égaux, puis tester alternatives (AHP, PCA) et documenter les choix.

Repères visuels
Éléments figuratifs qui identifient acteurs et activités (nombre d’actants, postures, objets tenus, animaux, véhicules).

Choisie des indicateurs concrets : nombre de personnes (comptage), présence d’animaux (binaire), objets de travail visibles (comptage/qualitatif), postures actives vs posées (ordinal).
Pour chaque indicateur, fournir un protocole de codage : par ex. « posture active = marche, travail, manipulation d’objet → 1 ; posture passive = pose, regard vers l’objectif → 0 ».
Normaliser les valeurs (comptages ramenés à une échelle 0–1 par rapport au maximum observé dans le corpus).
Agrégez en $R_{v} = \sum_{j} w_{R_{v}, j} {\tilde{x}}_{R_{v}, j}$ .

Parcours visuels
Situations sociales/états visibles (traces d’action + indices d’état, de processus ou de transformation).

Traduire les parcours en indicateurs d’usage et de processus : usure du sol (ornières, zones piétinées), traces de passage (sentiers, chemins), gestes en cours (traite, transport), indices météorologiques (ombre, boue, végétation aplatie), indices temporels (activité saisonnière).
Définir des barèmes concrets : usure du sol 0 = intact, 0.5 = piétinement visible, 1 = ornières marquées ; gestes 0 = absence d’action, 1 = action clairement en cours. Pour les traces, combinez mesures visuelles (texture, couleur) et codage humain.
Normaliser et calculer $V = \sum_{j} w_{V, j} {\tilde{x}}_{V, j}$ . Les poids internes peuvent être choisis selon l’hypothèse de recherche (ex. si l’on veut privilégier l’usage du sol, augmenter $w_{V, u s u r e}$ ).

Réseaux visuels
Rapports sociaux, conventions culturelles et marqueurs sociaux.

Opérationnaliser les marqueurs sociaux et culturels : styles vestimentaires (ornementation, matériaux), objets de prestige (voitures, bijoux), architecture (taille, ornementation), symboles institutionnels (drapeaux, croix), pratiques visibles (marché, cérémonie).
Pour chaque indicateur, créer un barème ordinal : par ex. style vestimentaire 0 = très fonctionnel/simple, 0.5 = éléments distinctifs modérés, 1 = signes ostentatoires. Codage : combiner observation visuelle et repères contextuels (période historique, région).
Normaliser et calculer $S = \sum_{j} w_{S, j} {\tilde{x}}_{S, j}$ .

Repères linguistiques
Tout ce qui contient un texte dans une photographie (transmission d’informations).

Opérationnaliser la présence textuelle : densité d’enseignes, lisibilité, langue apparente, présence d’inscriptions institutionnelles. Indicateurs possibles : nombre d’enseignes visibles, surface textuelle relative, lisibilité (0 = illisible, 1 = texte clair), présence d’un message institutionnel (binaire).
Élaborer un barème précis pour la lisibilité (taille relative, contraste texte/fond, orientation).
Normaliser et calculer $L = \sum_{j} w_{L, j} {\tilde{x}}_{L, j}$ . Les poids internes peuvent être égaux ou pondérés selon l’objectif (ex. si l’étude porte sur la visibilité commerciale, augmenter le poids de la densité d’enseignes).
Mesurer la concordance inter‑codeurs sur la lecture textuelle ; si la langue est ambiguë, notez l’incertitude et traitez‑la comme valeur manquante ou score moyen.

Exemple de codage

Catégorie	Indicateur	Règle de codage	Échelle	Exemple
Territoire visuel	Contrast tonal	0 = faible; 0.5 = moyen; 1 = fort	0–1	Histogramme ou jugement visuel (ex. 0.7)
Territoire visuel	Profondeur de champ	0 = flou généralisé; 0.5 = avant net; 1 = tout net	0–1	Perception de netteté sur la profondeur (ex. 0.6)
Territoire visuel	Axe de perspective	0 = absent; 1 = présent	0–1	Chemin central structurant la composition (ex. 1)
Territoire visuel	Dominance de texture	0 = peu texturé; 0.5 = moyen; 1 = très texturé	0–1	Terre, bois, herbe dominants (ex. 0.8)
Territoire visuel	Densité architecturale	0 = aucun bâti; 0.5 = quelques bâtiments; 1 = forte densité	0–1	Compter silhouettes de bâtiments (ex. 0.3)
Repères visuels	Nombre d’actants	Compter puis normaliser par max du corpus	0–1	Ex. 4 personnes → 0.6 si max=6
Repères visuels	Postures actives	0 = passif; 0.5 = mixtes; 1 = majoritairement actifs	0–1	Traite ou manipulation d’objets (ex. 0.9)
Repères visuels	Objets tenus	0 = aucun; 0.5 = quelques; 1 = nombreux	0–1	Seaux tenus par plusieurs personnes (ex. 1)
Repères visuels	Animaux présents	Compter puis normaliser par max du corpus	0–1	Troupeau visible (ex. 0.85)
Repères visuels	Interaction humain‑animal	0 = aucune interaction; 1 = interaction claire	0–1	Personnes proches des animaux (ex. 1)
Linguistique	Densité d’enseignes	0 = aucune; >0 normaliser si présent	0–1	Aucune enseigne → 0
Linguistique	Lisibilité du texte	0 = illisible; 0.5 = partiel; 1 = lisible	0–1	Texte clair sur panneau → 1
Linguistique	Marqueurs institutionnels	0 = absent; 1 = présent	0–1	Panneau officiel visible → 1
Linguistique	Indicateur de langue	0 = non applicable; 1 = français; 2 = anglais; 3 = autre	0–1	Non applicable si pas de texte → 0
Linguistique	Ratio surface texte	0 = 0%; >0 normaliser	0–1	Mesurer aire textuelle si présente
Parcours visuels	Indice d’usure du sol	0 = intact; 0.5 = piétinement; 1 = ornières marquées	0–1	Zones piétinées autour des animaux (ex. 0.7)
Parcours visuels	Traces de passage	0 = absent; 1 = présent	0–1	Sentier ou zone de passage visible → 1
Parcours visuels	Gestes en cours	0 = aucune action; 0.5 = implicite; 1 = action claire	0–1	Personnes tenant seaux → 1
Parcours visuels	Indices météorologiques	0 = aucun; 0.5 = modéré; 1 = fort	0–1	Ciel neutre, peu d’indice → 0.2
Parcours visuels	Marqueurs temporels	0 = indéterminé; 0.5 = probable; 1 = clairement identifiable	0–1	Vêtements et végétation indiquent saison (ex. 0.6)
Réseaux visuels	Style vestimentaire	0 = ostentatoire; 0.5 = mixte; 1 = fonctionnel/simple	0–1	Vêtements de travail simples → 0.9
Réseaux visuels	Objets de prestige	0 = absent; 1 = présent	0–1	Aucun objet ostentatoire → 0
Réseaux visuels	Ornementation architecturale	0 = ornementé; 0.5 = modéré; 1 = très simple	0–1	Bâtiments modestes → 0.8
Réseaux visuels	Symboles institutionnels	0 = absent; 1 = présent	0–1	Drapeaux, plaques → 0 si absents
Réseaux visuels	Différenciation sociale visible	0 = forte différenciation; 0.5 = modérée; 1 = faible	0–1	Apparence d’égalité vestimentaire → 0.3

Interprétation finale

Comme le présente le tableau suivant, l’interprétation se fait via un indice composite S qui représente la moyenne pondérée des 5 scores à partir des valeurs observées. La signification qui en découle doit décrire avec la plus grande exactitude possible la signification socio-sémiotique de l’image.

Interprétation synthétique finale	Formule composite : $S = \sum_{C} α_{C} C, \sum_{C} α_{C} = 1$ Indice composite S = moyenne pondérée des 5 scores	valeurs observées : T=0.68; Rv=0.82; L=0.00; V=0.77; S=0.25 → S = 0.504	Signification : combinaison de forts indices d’usage et d’actants agricoles, absence de signes textuels et faible prestige visuel → lecture dominante : ruralité (activité agricole quotidienne)	S = 0.504

Discussion

En théorie, la méthode que nous proposons devrait permettre d’analyser tous les types de photographies. Étant donné qu’elle permet, dans un premier temps, de décomposer l’image en dimensions observables et comparables, et dans un second temps, d’agréger les dimensions de chaque catégorie selon des règles explicites, on devrait être en mesure d’en généraliser la portée.

En pratique, cela signifie que pour chaque nouvelle famille d’images, qu’il s’agisse de portraits, de paysages urbains, de photos de presse, d’images publicitaires, d’archives familiales, etc., il sera essentiel d’adapter les indicateurs et leurs barèmes pour capter les traits pertinents de la catégorie étudiée. Comment cela devient-il possible ? En conservant la même logique d’opérationnalisation, de normalisation et d’agrégation, peu importe la catégorie. On l’aura compris, l’avantage déterminant de cette modularité réside dans le fait que la méthode est transférable et reproductible, condition essentielle de la démarche. Par exemple, des catégories fondamentales, comme l’espace, les acteurs, le langage, les traces d’usage, et les marqueurs sociaux sont suffisamment générales pour être réinterprétées selon le type d’image. De là, la procédure de validation à partir d’échantillons pilote, la fiabilité inter‑codeurs, et l’analyse de sensibilité, garantit presque de facto la rigueur méthodologique.

Cependant, si l’on veut que la généralisation conserve en tout temps sa validité, plusieurs conditions doivent être respectées, c’est-à-dire que les indicateurs doivent être théoriquement pertinents pour le corpus considéré. Par exemple, si un indicateur central pour une photo de rue (enseigne commerciale lisible) peut être marginal pour un portrait studio, il faut alors le remplacer ou le re‑pondérer. Autrement, toute normalisation, quelle qu’elle soit, exige un référentiel adapté, c’est-à-dire que les minimas et maximas (les seuils de barème) doivent être directement calibrés sur un corpus représentatif afin d’éviter les biais d’échelle. De plus, étant donnée que dans toute analyse, la détermination des poids ne doit pas rester arbitraire, il est recommandé d’explorer plusieurs stratégies (poids égaux, AHP, PCA, apprentissage supervisé) et de documenter l’impact de chaque choix sur l’interprétation finale.

La méthode est aussi tributaire des limites inhérentes aux images. Comme nous l’avons souligné à plusieurs reprises dans d’autres articles à ce sujet, toute photo est à la fois objective et subjective. Objective, dans le sens où ce qui a été capté est bel et bien ce qui a été capté matériellement (argentique) ou numériquement. Subjective, dans le sens où le cadrage, l’angle, l’éclairage, les retouches et le contexte de production peuvent masquer ou exagérer certains indices ; une photo ne dit pas tout. Par exemple, une mise en scène publicitaire peut simuler des marqueurs sociaux qui ne reflètent pas la réalité sociale du lieu photographié, alors qu’une photo d’archive peut présenter des artefacts de conservation qui influencent la lecture des textures ou des couleurs. Il est donc essentiel d’accompagner l’analyse quantitative d’une lecture qualitative contextualisée et, lorsque possible, de croiser les résultats avec des métadonnées externes (date, lieu, auteur, source) ou des sources complémentaires (entretiens, archives).

Sur le plan pratique, la méthode gagnerait à être partiellement automatisée pour les indicateurs objectifs (détection d’objets, comptage, histogrammes, segmentation), tout en réservant le codage humain aux jugements symboliques et aux cas ambigus. Si on part de l’idée que l’automatisation permettrait d’accélérer le traitement de grands corpus visuels et d’en faciliter leur reproductibilité, il n’en reste pas moins qu’il serait nécessaire de valider systématiquement les données afin d’éviter les erreurs systématiques que cette automatisation serait susceptible de générer. Enfin, si on part du principe que toute méthode se doit d’être reproductible à volonté, il est nécessaire de faire en sorte que l’analyse de sensibilité et la transparence documentaire (guide de codage, exemples, décisions de normalisation et de pondération) deviennent indispensables pour que d’autres chercheurs ou étudiants puissent reproduire et critiquer les résultats.

En conclusion, la méthode est conceptuellement généralisable à tous types de photographies à condition d’adapter les indicateurs au contexte, de calibrer la normalisation sur un corpus pertinent, de tester rigoureusement les poids et la fiabilité, et d’articuler systématiquement quantitatif et qualitatif. Employée ainsi, elle offre un cadre robuste pour transformer des lectures visuelles en mesures comparables, tout en conservant la nuance nécessaire à l’interprétation socio‑sémiotique. C’est à cette condition que ce modèle pourrait subir le test de réfutabilité de Karl Popper.

Tableau des prédictions testables concernant cette photo (test de réfutabilité)

Catégorie	Prédiction testable	Condition de réfutation	Indicateur clé
Territoire visuel	Si le score Territoire > 0.60, l’image appartient majoritairement à un espace rural.	Trouver un nombre significatif d’images urbaines avec Territoire > 0.60.	Contraste tonal; profondeur; textures; horizon dégagé.
Repères visuels	Si Repères visuels > 0.75, l’image implique une activité agricole ou artisanale.	Images non agricoles (ex. bureaux, rues urbaines) avec Repères < 0.75.	Nombre d’actants; postures; objets tenus; présence d’animaux.
Repères linguistiques	Si Linguistique = 0, la scène est non‑institutionnelle et non‑commerciale.	Images institutionnelles ou commerciales sans aucun texte visible.	Enseignes; panneaux; inscriptions; lisibilité.
Parcours visuels	Si Parcours > 0.70, le lieu est utilisé régulièrement pour une activité routinière.	Lieux manifestement occasionnels (ex. événements uniques) avec Parcours < 0.70.	Usure du sol; traces de passage; gestes en cours.
Réseaux visuels	Si Réseaux < 0.30, la scène implique une faible différenciation sociale visible.	Scènes de forte hiérarchie sociale avec Réseaux > 0.30.	Style vestimentaire; objets de prestige; architecture.
Score composite S	Si S > 0.60, l’image appartient à un contexte rural dans plus de 70% des cas.	Un corpus où S > 0.60 prédit mal la ruralité (ex. < 50% de réussite).	Pondération α; contributions par catégorie.

[1] Jeunes femmes ayant trait les vaches dans le champ, région de Chicoutimi, [Vers 1930], Archives nationales à Québec, Fonds L’Action catholique, (03Q,P428,S3,SS1,D18,P11), Chemin de fer national du Canada.