De la proposition à la version finale : cinq points de blocage dans la rédaction d'un mémoire de master
Une note d'observation sur le processus de rédaction d'un mémoire de master, où je consigne les écueils rencontrés à plusieurs étapes et la manière dont j'ai ensuite délégué une partie de ces tâches répétitives.
Écrire un mémoire de fin d'études : ce qui vous fait vraiment craquer n'a jamais été le geste de « s'asseoir et taper du texte ».
Avant d'écrire, vous savez ce que vous voulez écrire ; pendant que vous écrivez, vous savez ce que vous dites — l'essentiel du temps se consume en réalité ailleurs : deux heures passées à fouiller une base de données pour en ressortir des articles qui ne touchent que de très loin à votre sujet ; trente PDF téléchargés, dont moins de dix résumés vraiment lus ; vous avez enfin arrêté un sujet, et le jour de la présentation du projet, votre directeur vous demande : « Ce sujet a-t-il déjà été traité ces dernières années ? » — vous restez sans voix.
J'ai ensuite décomposé ces points de blocage et les ai comptés : le processus de rédaction comporte environ cinq étapes qui épuisent encore et encore, et parmi elles, trois ne demandent qu'un « travail purement mécanique », sans aucun rapport avec votre niveau d'intelligence.
I. La phase de projet : ne pas savoir qui a déjà labouré ce terrain
Ce qui est le plus à craindre dans un projet de mémoire, ce n'est pas une idée naïve, mais une idée dépassée.
Lors de ma première présentation de projet, j'ai proposé un angle que je trouvais assez nouveau. La réponse de mon directeur a été très calme : « Ce sujet a fait l'objet de nombreuses revues ces trois dernières années ; rentrez et faites le point sur ce qui existe déjà. » Le problème, c'est que je ne savais pas ce que « ce qui existe déjà » recouvrait. Je n'avais jamais fait de recherche systématique ; j'avais seulement lu quelques articles épars transmis par des camarades plus âgés.
Dans la formation académique, on suppose que vous savez « connaître l'état de la recherche dans le domaine », mais personne ne vous a vraiment appris à dresser rapidement une carte parmi des dizaines de milliers d'articles. Sans franchir cette étape, les méthodes et l'innovation qui suivent ne sont que des châteaux en l'air.
II. La recherche documentaire : si les termes de recherche ne visent pas juste, les résultats ne sont que du bruit
C'est sur cette étape que j'ai bloqué le plus longtemps, et c'est aussi là que j'ai ensuite le plus changé ma façon de faire.
Le problème de la recherche traditionnelle ne réside pas dans la mauvaise qualité des bases de données, mais dans le fait que la recherche documentaire elle-même repose fortement sur l'expérience :
l Vous voulez poser une question de recherche (« l'effet de X sur Y a-t-il déjà été vérifié ? »), mais la base de données ne sait avaler que des combinaisons de mots-clés ;
l Un mot de différence dans les termes de recherche, et les résultats appartiennent à deux mondes ;
l Des centaines de résultats sortent, et vous devez en juger la pertinence titre par titre ;
l Une fois un article retenu, il faut encore compléter manuellement auteur, revue, année, volume, numéro, pages et DOI — un par un.
Un après-midi entier peut disparaître dans cette boucle : « modifier l'équation de recherche → parcourir les résultats → éliminer → compléter les références ».
Par la suite, j'ai cessé de m'acharner sur des équations de recherche pour décrire mes questions de recherche en langage naturel. L'outil que j'utilise s'appelle MuchSci ; son assistant de recherche d'articles fait précisément ceci : vous exposez clairement votre question de recherche en une phrase, et il la décompose automatiquement en dimensions de recherche ; la source documentaire sous-jacente est constituée des 180 millions d'articles académiques de Crossref ; il prend en charge la recherche exacte ou floue par titre, auteur et DOI, ainsi que le filtrage par année et par nombre de citations.
Deux aspects m'ont été particulièrement utiles, sans rien de spectaculaire :
Premièrement, l'étape de « complétion des références » est supprimée. Saisissez un titre ou un auteur ; l'outil renvoie les résultats correspondants et le DOI associé, et complète automatiquement les informations de citation — auteur, revue, année, volume, numéro, pages — à partir de Crossref et d'autres sources. Ce qu'il fallait auparavant taper manuellement dans Word puis vérifier ligne par ligne se transforme en un simple export. Quiconque a rédigé une bibliographie sait que ce que l'on économise ici, ce n'est pas du temps, c'est de l'agacement au moment de la relecture.
Deuxièmement, l'outil ne se contente pas de fournir « une liste article par article ». Il décompose pour chaque article la question de recherche, la méthode, les principales conclusions et les limites, et permet d'exporter les données clés. Cela signifie qu'en phase de sélection, je n'ai plus besoin de lire réellement chaque PDF en entier avant de décider de le garder ou non — je regarde d'abord la décomposition, puis je décide quels articles méritent une lecture approfondie. Trente articles deviennent dix, dix deviennent trois, et la densité de lecture augmente.
Soyons clairs : les résultats de recherche restent à évaluer par vous-même. L'outil fournit « un ensemble de candidats plus propre », et non la conclusion « voici les articles que vous devriez citer ». La qualité d'une revue de littérature dépend finalement du soin avec lequel vous lisez.
III. La phase de lecture : la langue et le temps, deux montagnes à gravir
Les articles en anglais dominent la littérature : c'est un fait notoire. La souffrance de lire des articles en anglais a deux niveaux : d'un côté, on ne comprend vraiment pas les termes ; de l'autre, on comprend mais la vitesse ne suit pas — en deux heures, vous lisez dix pages en chinois contre trois pages en anglais.
Ma méthode consiste à procéder par niveaux : ce qui est étroitement lié à mon sujet, je le lis dans le texte original, quitte à m'accrocher ; ce qui sert seulement à comprendre le contexte ou à vérifier une conclusion précise, je le fais d'abord passer par la traduction d'articles. La traduction de MuchSci prend en charge 13 langues courantes (y compris le chinois simplifié et traditionnel) et peut traiter les formats docx, pdf, txt et md.
Un mot au passage : la logique de conception de sa fonction « traduction » est assez sobre — soumission en un clic, résultat professionnel, sans trop d'habillage supplémentaire. Mon usage consiste à « saisir d'abord l'idée générale, puis revenir au texte original des passages clés » ; cette combinaison est bien plus rapide que de s'acharner, et plus propre que mon ancienne méthode consistant à découper des paragraphes et les coller dans un outil de traduction générique.
IV. Rédaction et présentations : ces tâches sans grande valeur mais impossibles à éviter
Au milieu du mémoire, il y a une phase de plateau où « le texte avance très lentement ». À ce moment-là, ce qui casse vraiment votre rythme n'est souvent pas le contenu, mais les productions annexes :
Il faut présenter en réunion de groupe : il faut donc préparer un PPT de projet de mémoire ou de rapport d'avancement ;
Le directeur demande un plan : il faut extraire du mémoire une version Word structurée ;
Les données doivent être organisées en tableaux, et l'on passe son temps dans Excel.
Ces tâches ont ceci de particulier : elles ne sont pas difficiles, mais chacune exige un bloc complet d'attention.
L'agent assistant bureautique de MuchSci s'attaque précisément à ce segment : vous décrivez votre besoin en une phrase et obtenez des fichiers PPT, Word et Excel modifiables. Il propose des modèles adaptés au contexte du projet de mémoire : saisissez le nom du sujet, la question de recherche et les premières idées, et il produit une première version de PPT structurée autour de l'arrière-plan de recherche, de l'état de l'art, de la méthode et de la feuille de route technique. Je ne considère pas ce qui est généré comme une version finale, mais c'est très utile comme « point de départ » — écrire une page structurée à partir de zéro et retravailler une page déjà structurée ne coûtent absolument pas la même chose sur le plan psychologique.
Une autre situation, en passant : si vous assistez souvent à des conférences et participez à des réunions de groupe, sa fonction AI de prise de notes audio prend en charge l'enregistrement en temps réel, le résumé et la génération de rapports ; à partir d'un enregistrement vocal, vous obtenez quelque chose que vous pouvez réécouter, relire et archiver. Pour rédiger des notes de lecture et des comptes rendus de réunion, cela permet d'économiser une partie du coût de remémoration.
V. Tout au long du parcours : rendre réellement « utilisables » les documents déjà disponibles
C'est un point auquel je fais de plus en plus attention à mesure que je l'utilise.
La rédaction d'un mémoire de master n'est pas une création à partir de zéro : elle prolonge d'un pas ce que vous avez accumulé au cours des deux ou trois dernières années. Mais en réalité, ces acquis sont dispersés : dossiers locaux, PDF envoyés via WeChat, extraits dans des applications de notes, résumés d'enregistrements laissés par la dernière prise de notes audio… Changer de sujet revient à tout fouiller de nouveau.
Dans MuchSci, j'attache une certaine importance à la couche « base de connaissances personnelle » et « base de données personnelle » : la base de connaissances prend en charge l'import aux formats PDF, DOCX, PPTX, XLSX, TXT, MD, etc., et est par défaut personnelle et non partagée (dans un contexte de travail en équipe, une base de connaissances partagée peut être configurée depuis l'arrière-plan) ; la base de données personnelle accepte des sources plus diverses et peut recueillir vos fichiers provenant de plusieurs endroits, y compris les rapports générés par la prise de notes audio IA. Son positionnement est clair : faire en sorte que les connaissances existantes soutiennent de nouvelles recherches.
S'y ajoute la « réponse personnalisée » : elle tient compte de votre contexte et de vos antécédents pour répondre à vos points clés, au lieu de repartir chaque fois de « qu'est-ce qu'une revue de littérature ? ». C'est le point dont on ressent le plus clairement l'effet après deux ou trois mois d'utilisation.