La phrase qui revenait le plus souvent dans les commentaires des relecteurs était : que représentent les barres d’erreur de la Figure 3 ? J’ai retravaillé les figures quatre fois, et ce n’est qu’à la dernière que j’ai compris : la moitié des normes de présentation des figures et tableaux d’un article concerne le passage « des données à la figure », pour lequel les outils peuvent aider ; l’autre moitié concerne le passage « de la figure à la conclusion », pour lequel les outils ne peuvent rien.
I. D’abord les données sous forme de tableau, puis la figure.
Toutes mes figures partent d’un tableau de données : quelle grandeur en abscisse, quelle grandeur en ordonnée, chaque point correspond-il à une moyenne, comment l’erreur est-elle calculée, combien d’échantillons. Si le tableau est incomplet, la figure manquera forcément d’informations. Pour ce tableau, j’utilise l’agent intelligent d’assistance bureautique de MuchSci pour l’organiser en un fichier Excel modifiable (une phrase pour décrire le besoin, avec en sortie un Word / Excel / PPT modifiable) ; noms de colonnes, unités et nombre d’échantillons sont renseignés une fois pour toutes ; ensuite, à chaque modification de figure, je ne modifie que ce tableau, sans redessiner. Les unités des figures et tableaux doivent être correctement indiquées dès l’en-tête du tableau, et non ajoutées à la dernière minute sur la figure.
II. La légende doit être compréhensible de manière autonome.
Le critère est le suivant : si l’on extrait la légende seule, on doit savoir ce qui est représenté sans lire le corps du texte. Il faut préciser la signification des symboles, ce que représentent les barres d’erreur (écart-type, erreur standard ou intervalle de confiance, les usages variant selon les revues), le nombre de répétitions et le test statistique. Si l’objectif est de soumettre à une revue anglophone, je commence par produire une version de la légende avec la traduction d’articles de MuchSci (traduction académique bidirectionnelle chinois-anglais, conservation des formules et de la cohérence terminologique), puis je la vérifie phrase par phrase — une terminologie de la légende qui ne correspond pas au corps du texte est ce que les relecteurs repèrent le plus facilement.
III. Voici la partie « non prise en charge ».
· Ce que représentent les barres d’erreur : l’erreur standard et l’écart-type peuvent différer de plusieurs fois ; la rédaction de la légende dépend de votre convention statistique. C’est une décision de plan expérimental et de statistique, et l’outil ne sait pas ce que vous avez calculé.
· Peut-on représenter les groupes A et B sur la même figure : cela dépend de si les deux groupes proviennent du même lot et des mêmes conditions. Cela ne peut être jugé que par vous-même.
· Peut-on formuler la tendance ainsi : relier quatre points par une ligne et dire « augmentation monotone avec la température » relève de la surinterprétation. La figure peut être produite, mais la conclusion ne peut pas être tirée ainsi.
· Quelle figure doit figurer dans le corps du texte et laquelle doit aller en matériel supplémentaire : cela dépend de si elle étaye l’argument principal ou un argument secondaire.
· Les spécifications au niveau du pixel : épaisseur de trait, taille de police, dpi, vectoriel ou bitmap, palette adaptée aux daltoniens — cette partie relève des exigences strictes de la revue et doit être modifiée en suivant le « Guide de l’auteur » ; un outil ne peut pas s’en charger.
IV. Gestion des versions des figures.
Une figure passe par « esquisse → première version → version après révision → version finale », et le nom du fichier ne dit pas la vérité tout seul. Je place le fichier source vectoriel et l’image exportée de chaque figure dans la bibliothèque de ressources documentaires de MuchSci (stockage centralisé des documents, images et textes générés, avec aperçu et ajout, suppression, modification et recherche), et je consigne dans une note textuelle la convention de données indiquée sur la figure ainsi que le tableau de données correspondant ; lorsque je montre les figures à mon directeur de recherche, je les transmets via « Mes partages », sans encombrer l’historique de discussion.
V. D’où viennent les données des figures.
Pour les calculs portant sur des descripteurs de composés ou la prédiction de propriétés moléculaires, j’utilise l’agent intelligent de chimio-informatique de MuchSci (chaîne d’outils comprenant RDKit, Datamol, PyTDC, MedChem, TorchDrug, capable d’effectuer des opérations moléculaires, des calculs de descripteurs et des prédictions GNN). Pendant son exécution, je peux suivre la progression, l’interrompre à tout moment, et aux points de décision clés une carte de décision s’affiche pour que je confirme — pour moi, c’est plus important que « produire une masse de chiffres » : je dois savoir comment chaque chiffre est calculé pour oser l’indiquer sur la figure. Les résultats calculés, ainsi que les références originales utilisées pour la vérification, sont archivés ensemble dans la base de connaissances personnelle de MuchSci (prise en charge de PDF, DOCX, PPTX, XLSX, TXT, MD ; usage personnel par défaut, sans partage).
Trois limites : une figure ne doit pas embellir les conclusions ; effacer des points aberrants ou tronquer les barres d’erreur ne relève pas des normes de présentation, mais de l’intégrité académique ; les couleurs et l’étendue des axes influencent le jugement du lecteur, et réduire l’axe vertical peut rendre une variation plus visible, mais je ne le ferai pas ; les résultats des outils de calcul doivent être reproductibles : il faut consigner les paramètres et les versions, sinon, six mois plus tard, vous ne saurez plus vous-même comment cette figure a été obtenue.
Dans le domaine des figures et tableaux, ce type d’assistant IA pour étudiants de troisième cycle sert à : organiser les données en tableau, fluidifier la traduction des légendes et bien gérer les fichiers. La forme de la ligne tracée sur la figure reste ma propre décision.