L'analyse factorielle des correspondances (AFC) est devenue la méthode privilégiée de description des données qualitatives. La représentation graphique permet d'appréhender les positions des différentes modalités entre elles et des modalités par rapport aux deux axes du plan factoriel. Cependant, la lecture et l'interprétation semblent laissées à l'appréciation du chercheur qui ne sait pas toujours comment s'articulent ces modalités. Le logiciel Tri-Deux rend directement lisible ce niveau. Développé par un ingénieur sociologue au CNRS, il est gratuit et fonctionne avec du matériel PC ou compatible. Chaque fois qu'une modalité est en attraction avec une autre (sur la base des écarts à l'indépendance), un trait unit les deux points: cet instrument permet de visualiser comment les modalités des variables analysées s'agrègent ou s'opposent entre elles. Toutes les liaisons ne sont pas identiques, certaines étant plus fortes que d'autres. Le programme permet de tracer une à une ces liaisons, par ordre décroissant d'importance et de distinguer les attractions les plus fortes de celles qui le sont plus faiblement. Une illustration à partir d'une étude réalisée permet de comprendre l'intérêt de cette méthode. Le but de ce traitement statistique était de rechercher une éventuelle typologie dans le corpus analysé. Il faut souligner l'importance d'une phase empirique de cette méthode dès lors que la recherche délibérée de complexes graphiques disjoints (entités cliniques) amène à éliminer des variables non discriminantes. L'analyse consiste à travailler les données en fonction de leur pertinence clinique et de leurs articulations dynamiques. Ce moment correspond à un véritable «retour à la clinique». Lorsque l'on a obtenu deux ou plusieurs agrégats homogènes, il est possible de positionner les suiets sur ce graphique en les superposant aux variables afin de repérer ceux qui se rapprochent le plus de ces profils et les plus marginaux. Cet outil comporte des limites: si un codage dichotomique favorise la lisibilité du graphique, il n'est pas toujours possible. De plus, le nombre de variables étudiées reste également un facteur limitatif sans que l'on puisse fixer un seuil maximum. Il permet néanmoins d'affiner les hypothèses nouvelles qui se dégagent du matériau analysé et de passer à la phase de vérification clinique pouvant déboucher, par exemple, sur l'élaboration de nouvelles entités. Cette conception instrumentale de l'AFC est facilitée par des logiciels de ce type qui «redonnent la main» au praticien et au chercheur en le restaurant dans ces deux fonctions.