Ma thèse en 12 pages — compagnon de rédaction et de direction de thèse

Se lancer

Où j'en suis

Dites ce qui vous bloque : vous aurez une action de vingt minutes à faire aujourd'hui, et le chapitre qui traite la question en entier.

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Si vous ne lisez qu'une choseUne thèse ne se débloque pas en lisant un guide de thèse : elle se débloque en faisant une chose, aujourd'hui, pendant vingt minutes. Le reste de la page attendra.

Ce qui me bloque aujourd'hui

Choisissez une ligne : vous obtiendrez une action de vingt minutes, et le chapitre correspondant s'ouvrira plus bas.

Vous n'avez pas de sujet du tout ? C'est le blocage le plus fréquent, et il a son propre chapitre : 01 — Je n'ai pas de sujet vous donne le prompt qui fait la revue de littérature et en tire dix sujets réalisables.

Je n'ai pas de sujet

Remplissez un thème, obtenez dix sujets réalisables — classés faisable ou non, avec ou sans CPP, quantitatif, qualitatif ou revue.

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Trouver les sujets qui restent : construire le prompt

Vous avez un thème mais pas de sujet ? Remplissez ce que vous savez — le reste peut rester vide — et copiez le prompt obtenu. Il rend une mini-revue de littérature écrite comme une introduction de thèse, les carences qui subsistent, et dix sujets classés faisable ou non, avec ou sans CPP, quantitatif, qualitatif ou revue.

Activez la recherche web dans l'outil que vous utilisez : sans elle, il répondra de mémoire. Le chapitre 21 dit quel réglage sert à quoi — et ce qu'on ne colle jamais dans un assistant grand public. Ce qu'il vous rendra est un premier jet à trous, au sens du chapitre 14 — chaque référence est à vérifier. Pour les sujets de type revue, il joint le prompt à lui redonner pour en rédiger le premier jet.

Le thème qui vous intéresse — en quelques mots, tel que vous le diriez à un confrère

Les huit cases ne sont pas toutes à remplir : une étude qualitative n'a pas de critère de jugement, une étude descriptive pas de comparaison. Remplissez ce qui vous vient — une case vide est une information, et le prompt en tiendra compte.

Population PICOPICodescriptif Qui ? Le plus précisément possible : « les femmes de 50 à 65 ans suivies en médecine générale », et non « les patients ». Attendue dans tous les cadres.

Intervention ou exposition PICO Ce qu'on fait ou ce à quoi on est exposé : un traitement, un dépistage, une organisation, un texte réglementaire. Sans objet si vous ne faites que décrire.

Phénomène mesuré descriptif En quantitatif sans intervention : ce que vous comptez. « Le taux de recours », « le nombre de délivrances », « la proportion de dépistages réalisés ». C'est ce qui remplace le couple intervention-comparaison quand on décrit.

Phénomène d'intérêt PICo En qualitatif : ce que vous cherchez à comprendre, pas à mesurer. « Le vécu de l'annonce », « les représentations du sevrage », « ce qui retient un médecin de déprescrire ». Une expérience, pas une variable.

Population de comparaison PICO À qui compare-t-on ? Un autre traitement, une autre organisation, l'absence d'intervention. Laissez vide s'il n'y a pas de comparaison : beaucoup de bonnes thèses n'en ont pas.

Contexte PICodescriptif Où et quand le phénomène se joue : « en soins primaires », « en EHPAD », « pendant le premier stage ambulatoire », « dans les Hauts-de-France ». C'est ce qui rend votre travail situé — et donc original.

Critère de jugement PICO Le résultat mesuré, précis et daté : « les chutes à 12 mois », « le taux de sevrage à 6 mois ». Pas « la santé », pas « le bien-être ». Sans objet en qualitatif.

Temporalité PICOT La période couverte par votre travail ou par la littérature que vous voulez explorer : « entre 2015 et 2025 », « depuis la recommandation de 2017 », « sur les dix dernières années ».

Pays d'exercice

Région ou territoire — facultatif

Format de la réponse — sous quelle forme vous la voulez

Temps dont vous disposez

Les limites de l'exercice — à connaître avant de lire sa réponseVérifiez d'abord qu'elle a cherché. Si la recherche web n'est pas activée, le modèle répond de mémoire : sa vision de la littérature s'arrête à une date et ignore tout ce qui a été publié depuis. Le prompt lui demande de l'annoncer en première ligne dans ce cas — mais cette ligne, c'est à vous de la chercher, et son absence n'est pas une preuve.

Chercher n'est pas faire une recherche systématique. Même en interrogeant réellement les bases, elle lance quelques équations, pas un protocole : pas de vocabulaire contrôlé passé au crible, pas de double lecture, pas de suivi des références des références. Son « je n'ai rien trouvé » veut dire « rien avec cette équation-là », ce qui n'est pas la même chose que « ça n'existe pas ». La recherche documentaire du chapitre 09 reste votre travail — mais vous la commencez avec une carte au lieu d'une page blanche.

Vérifiez les références une par une. C'est le contrôle qui rentabilise tout le reste, et il prend dix minutes : ouvrez chaque PMID et regardez si le titre correspond. Un identifiant faux d'un chiffre pointe vers un autre article réel, et la référence a l'air parfaite. Tout ce que vous n'avez pas ouvert reste « (réf à trouver) ».

Elle ne connaît pas le terrain français. Les circuits réglementaires, ce qu'accepte votre département de médecine générale, les bases réellement accessibles, les habitudes de votre faculté : elle en a une idée approximative. Sa classification « avec ou sans CPP » est une hypothèse de travail à faire confirmer par votre DPO, pas une réponse.

Elle ignore ce qui se prépare. Un sujet peut être une carence apparente simplement parce que trois thèses sont en cours dessus dans trois facultés. Le SUDOC et votre département en savent plus qu'elle.

Et elle est complaisante. Elle trouvera votre thème passionnant et vos dix sujets prometteurs. C'est pourquoi le prompt lui demande explicitement d'en écarter, de dire lesquels ne valent pas la peine, et de répondre « non » quand il n'y a pas matière à méta-analyse.

Les trois profils qui bloquent sur le sujet

Le profil	Ce qu'il se dit	Ce qu'il faut entendre
Le révolutionnaire déçu	« On ne passe qu'une thèse : il me faut un sujet qui laissera mon empreinte dans la médecine. »	Il faut faire le deuil de la thèse révolutionnaire. Un essai clinique n'est pas faisable en thèse d'exercice. Restent la revue de littérature, l'étude qualitative, l'étude quantitative descriptive ou analytique — ce qui compte est de s'initier à la recherche. Ce n'est pas pour ses premières poésies griffonnées sur un cahier de classe que Victor Hugo est connu.
Le chercheur d'originalité	« Tout a déjà été fait : il y a plus d'un million d'articles par an sur MEDLINE. »	L'originalité pure n'existe pas — et être original veut seulement dire « ne pas refaire à l'identique un travail déjà fait ». La consommation d'AINS chez les coureurs des Hauts-de-France et chez ceux de l'ultra-trail du Mont-Blanc, ce sont deux sujets. « Tout a déjà été écrit… mais pas encore par vous. »
Celui qui n'a pas de sujet	« Je ne sais même pas à quoi ressemble un sujet de thèse. »	Trois situations : la sérendipité (le sujet s'impose), le sujet tout prêt (un enseignant recrute), la quête. Pour la troisième, le chapitre 07 donne neuf pistes concrètes.

Le mot pour la directionIl est fréquent qu'un étudiant arrive avec une idée vague (« j'aime bien l'infectiologie »). Ça vaut toujours le coup de vérifier si la piste des centres d'intérêt hors médecine a été explorée. Beaucoup pensent qu'il faut un sujet proche de ceux dont ils ont entendu parler, ce qui réduit le champ des possibles. Le rôle du directeur à ce stade : montrer l'étendue des possibilités, en gardant un œil sur la faisabilité.

Les sept étapes en soixante minutes0/7

Une heure, pas plus. À la fin, vous avez un fichier de thèse formaté, un gestionnaire de bibliographie, une sauvegarde, un navigateur, et un rendez-vous avec vous-même. Si vous bloquez sur une étape, passez : tout est redétaillé plus loin.

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1 · Choisir son éditeur de texte — et ne plus en changer.Word, LibreOffice, Google Docs, OneDrive… peu importe, mais décidez maintenant : passer de l'un à l'autre en cours de route abîme la mise en page et fâche Zotero. Quatre critères : vos habitudes et celles de votre directeur, votre accès à internet (si vous écrivez dans le train, restez en local), le partage pour la relecture, la sauvegarde. Évitez les logiciels exotiques pour une thèse (LaTeX, Scrivener, Markdown, Notes) : ils ne dialoguent pas avec Zotero et votre directeur n'y a pas ses repères de relecteur.
2 · Télécharger un modèle de thèse déjà formaté.Demandez d'abord à votre directeur s'il a le sien : c'est le meilleur moyen de savoir ce qu'il attend. Sinon, votre faculté en propose peut-être un — utilisez-le, il porte l'avertissement facultaire et les couvertures officielles. À défaut : rochoy.fr/michael/ModeleThese.docx¹¹ ou le modèle d'Objectif Thèse⁵³. Ouvrez ensuite le volet de navigation : vous devez y voir la structure complète (Résumé, Introduction, Matériels et méthodes, Résultats, Discussion, Conclusion, Conflits d'intérêts, Références, Annexes).
3 · Nommer le fichier d'une façon choisie, pas subie.« 2026-08-13-ThèsePrénom » ou « Thèse_Prénom_2026-08-13 » : ce que vous voulez, du moment que l'historique se retrouve. La variante à éviter est celle qui finit en omegaV3FinaleRelueV2_tableau1corrigé.docx. En ligne, l'historique de versions est automatique.
4 · Cinq minutes sur la sauvegarde.Partez du principe que votre ordinateur sera détruit, et que l'événement surviendra en fin de rédaction. Fichier en ligne → téléchargez-en une copie. Fichier local → mettez-le en ligne (cloud, mail à vous-même, disque externe, Time Machine). Automatisée, c'est idéal ; manuelle, mettez un rappel d'agenda le dimanche matin.
5 · Installer Zotero + créer un compte.Le logiciel et le connecteur navigateur. Puis Préférences > Synchronisation, compte gratuit, cochez « synchroniser automatiquement » et « synchroniser le texte intégral des pièces jointes indexées ». Le compte, c'est votre bibliothèque récupérable si l'ordinateur meurt. Détails au chapitre 09.
6 · Choisir un navigateur — un seul.Il existe un connecteur Zotero pour Firefox, Chrome, Edge, Safari. Un seul navigateur, un seul dossier de favoris. Mettez-y le site de votre bibliothèque universitaire : il faudra vous y connecter avant d'aller sur PubMed pour voir apparaître les accès aux articles auxquels elle est abonnée.
7 · (facultatif) Planifier la prochaine séance.Dans l'agenda, avec un objectif concret — pas « travailler la thèse » mais « écrire un premier jet de l'introduction » ou « chercher SujetDintérêt sur LiSSa + PubMed + SUDOC ». Finissez chaque séance en planifiant la suivante. L'intérêt n'est pas la discipline : c'est de ne plus culpabiliser les jours où vous n'écrivez pas, puisque c'est prévu.

Un chrono, si ça aide

Le principe de Pareto dit que 20 % du travail produit 80 % des effets. Ici, ces sept points prennent une heure et lancent réellement la thèse.

60:00

Le mot pour la directionAyez « votre » modèle de thèse. Nous avons tous nos habitudes : une introduction plus longue, une discussion plus courte, un choix de sous-sections. Construisez le vôtre — personnellement ou à partir d'un existant — et glissez-y vos conseils, vos attentes, vos nombres de pages maximum par section. Quelques heures à l'écrire, énormément de temps gagné ensuite, thésard après thésard.

⌁ Et l'IA, ici ?Elle ne fera pas les gestes à votre place — elle n'installera pas Zotero, ne cliquera pas dans vos menus. Mais elle peut très bien vous aider à choisir : exposez-lui votre situation réelle (« j'écris surtout dans le train, mon directeur relit sous Word, je n'ai pas les droits administrateur à l'hôpital ») et elle explorera les options plus vite que vous ne les auriez listées. C'est vrai du choix de l'éditeur, du système de sauvegarde, du navigateur. Ce qui compte n'est pas de lui interdire le décisionnel : c'est de savoir qu'il y a un choix à faire, et lequel. Une fois le choix identifié, la déléguer pour l'éclairer est parfaitement légitime — c'est ensuite vous qui tranchez, parce que vous êtes seul à connaître vos contraintes.

Ce qu'on attend vraiment de vous

Une thèse d'exercice est un article. Elle tient en 10 à 12 pages en interligne 1,5, soit 20 000 à 30 000 signes espaces comprises. Ce chapitre donne la mesure — et un compteur pour vérifier où vous en êtes.

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Le rôle : s'initier à la recherche

La thèse de médecine générale est aujourd'hui un premier travail de recherche au format : j'ai une question en lien avec la discipline, j'applique une méthode, j'ai un résultat, je le discute, on conclut. Ce format structure les articles des grandes revues depuis les années 1940 — 80 % des articles publiés dans les années 1970, 100 % dans les années 1980.

Après une thèse, on a normalement intégré cinq choses : la nécessité d'un esprit critique face à la littérature ; la difficulté de recueillir des données de qualité auprès de gens qui ne répondent pas ; l'importance de synthétiser pour rendre accessible ; l'impossibilité d'un travail sans limites ; et l'humilité sur ce qu'on peut conclure.

La longueur : 12 pages, et c'est un choix, pas une paresse

La raison est simple : la taille est fixée par des universitaires qui siègent dans les jurys et qui préfèrent lire et commenter 15 pages plutôt que 300. Une thèse-article a en plus des chances d'être publiée ensuite. Et l'avantage caché est le suivant : moins j'en dis, moins je dis de bêtises. Votre jury comptera au moins une personne experte de votre sujet ; dix pages d'introduction, c'est dix pages d'approximations possibles, que vous saurez repérer vous-même et qui vous rendront fébrile le jour J.

L'astuce « gagner du temps »Identifiez tôt une revue qui a publié des articles proches du vôtre, et considérez que vous publierez là. Téléchargez ses recommandations aux auteurs et suivez-les à la lettre (typographie, format des références, taille). Téléchargez aussi un ou deux articles récents du même thème : vous saurez quel rythme d'écriture adopter, quelle taille d'introduction, combien de tableaux. Il ne s'agit pas de plagier, mais d'avoir un modèle de forme — comme on relit un scénario avant d'écrire une comédie romantique.

Le compteur

Collez ici votre texte du premier mot de l'introduction au dernier de la conclusion — sans le résumé, sans les références, sans les annexes.

0 signesCollez du texte pour voir où vous en êtes.

Ce qui va dans les annexesTout ce qui déborde, et qui reste intéressant : une partie historique (quand le problème a été décrit, les dates clés des traitements), une section de médecine évolutionniste (pourquoi ce trait pathologique n'a pas été supprimé par la sélection naturelle), une perspective internationale, des cartes, le questionnaire, la grille. Il n'y a pas de maximum : une annexe par sujet. Voyez-les comme les quêtes secondaires de votre thèse.

Combien de temps ça prend

Dix-huit mois est une médiane, pas une règle — et cela fait deux siècles qu'on annonce la suppression de la thèse.

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La durée : « on m'a dit 18 mois »

Ni tout à fait faux, ni tout à fait vrai. Sur 68 thèses encadrées et soutenues, entre le jour du « OK, je te dirige » et la soutenance : moyenne 567 jours (écart-type 293), médiane 539 jours (Q1 359 – Q3 640), extrêmes 119 jours (3 mois) et 1 619 jours (4 ans et 5 mois). Autrement dit : ça ne dépend que de vous et de votre sujet. Le rétroplanning est au chapitre 18.

Deux siècles qu'on annonce sa suppression

Date	Ce qui change
1395	Premières mentions : sept thèses à soutenir et une à présider pour devenir docteur. En réalité de courtes dissertations en latin, plus proches de nos oraux.
4 déc. 1794	La Faculté fusionnée avec le collège de chirurgie renaît en École de santé : thèse publique devant cinq examinateurs, sujet au choix du candidat.
18 déc. 1798	François-Urbain Amiet soutient la première thèse de ce format à Paris. 30 pages, environ 5 000 mots — soit à peu près la taille d'un article de recherche actuel. Elle porte déjà l'avertissement que les opinions sont propres à leurs auteurs.
1790 · 1901	Vicq d'Azyr propose de supprimer la thèse ; le Pr Pinard reprend les arguments des partisans de sa suppression. Si vous comptiez sur l'abolition avant votre soutenance : ça fait plus de deux siècles que ça dure.
10 mars 1803	Décret napoléonien : quatre années d'études et la soutenance d'une thèse conduisent au doctorat, nécessaire pour exercer partout (contrairement aux officiers de santé, limités à leur département).
1982	La thèse reste nécessaire mais n'est plus suffisante : il faut aussi un certificat de qualification professionnelle, devenu le DES.
2017	La thèse doit être « dans la discipline ». La fiche de déclaration de thèse devient un passage obligé. Avant, 20 % des thèses de médecine générale de quatre facultés de l'Ouest étaient rattachées à d'autres spécialités (2003).
2022-2023	Docteurs juniors, puis 4^e année de médecine générale : la thèse doit être soutenue avant la phase de consolidation. Fini les trois ans après le DES.
2026 →	Des thèses entièrement rédigées par une intelligence artificielle. Ce n'est pas une hypothèse : c'est déjà techniquement à portée de n'importe quel interne, et il serait naïf de croire que cela n'arrive pas. Ce que les prochaines années trancheront, ce n'est pas la survie de la thèse — c'est ce qu'on décide d'en évaluer.

Les années qui viennent seront décisives, et il faut le direDeux siècles qu'on annonce la suppression de la thèse ; elle a survécu à Vicq d'Azyr, à Pinard, aux réformes de 1982, 2017 et 2023. Mais la question qui arrive n'est pas de la même nature. Il va se soutenir — il se soutient déjà — des thèses rédigées par des IA, et elles seront souvent meilleures que ce que produisait un interne seul un dimanche soir : mieux structurées, mieux écrites, mieux sourcées, avec des analyses plus propres. Faire semblant du contraire ne protégera personne.

La vraie question est donc double, et elle est ouverte. Comment accompagner ces thèses plutôt que les nier ? Si le texte est meilleur, l'objectif déclaré de l'exercice — s'initier à la recherche, développer un esprit critique — n'est pas atteint pour autant : il l'est même moins, puisque le travail qui formait a été délégué. Et comment s'assurer que l'étudiant a pleinement compris ce qu'il a produit ? Aucune détection automatique ne répondra à cela, et courir après serait perdre son temps. En revanche, une soutenance le peut : c'est peut-être le seul moment de tout le cursus où l'on vérifie qu'une personne comprend un texte qui porte son nom. Les jurys qui l'ont compris posent déjà d'autres questions — « pourquoi ce test plutôt que celui-là », « d'où vient ce chiffre », « qu'auriez-vous fait si le résultat avait été inverse ». Cela déplace l'évaluation du document vers la compréhension, ce qui est probablement une bonne nouvelle, et sûrement beaucoup de travail. Le chapitre 21 revient sur ce que cela change pour vous.

Attendre les remplacements était un mauvais calculLa question ne se pose d'ailleurs plus. Depuis la réforme du docteur junior et la quatrième année de médecine générale, la thèse doit être soutenue pour valider le DES : on ne peut plus la repousser après l'internat. Ce paragraphe décrit donc un piège révolu — mais il éclaire pourquoi la réforme a eu lieu, et pourquoi il reste vrai que plus on attend, plus c'est difficile. Les remplacements s'enchaînaient — difficile de s'arrêter avec les prélèvements URSSAF en N+1 et la CARMF de l'année précédente. Il n'y a plus de contact avec la faculté, plus de co-internes, plus de chefs de clinique. Et en général, on n'occupe pas son temps libre à faire une recherche bibliographique : ça ne change pas subitement à la fin de l'internat.

Le mot pour la directionS'organiser pour les multi-thèses. Peu importe la méthode, il faut savoir qui l'on encadre et depuis quand. Un exemple : un dossier « Date – Nom Prénom – Thème » dans un dossier « Thèses » dès l'accord ; une fois soutenue, on renomme en « 75 – DateAccord – DateSoutenance – Nom Prénom – Titre ». Vue d'ensemble sur les thèses en cours, le délai écoulé, les reprises possibles pour publication — et de quoi relancer, ou identifier un blocage.

Le blocage et la motivation

Ces conseils n'ont de sens que si vous rencontrez une difficulté. Ce ne sont pas des règles de vie à appliquer par principe : personne n'est productif 100 % du temps, et heureusement.

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Six façons de se lancer

Planifier avec des deadlines courtes. De vrais créneaux dans l'agenda — 30 minutes le soir, trois heures le premier samedi du mois, peu importe. Ce sont des rendez-vous avec vous-même : vous n'annulez pas un patient à la dernière minute pour faire une lessive. Évitez l'imprécis (« j'écrirai pendant les vacances ») si vous savez que ça va échouer.
Segmenter. Vous avez quatre problèmes à résoudre (introduction, méthodes, résultats, discussion), déjà découpés en sous-sections au chapitre 02. C'est ce que vous faites en consultation avec un patient qui a trois motifs : séparer, hiérarchiser, creuser, réunir.
Définir des objectifs clairs — un objectif global, un objectif du jour, et un système de fonctionnement tenable au quotidien. On peut rater le premier objectif et arriver quand même.
Séparer la recherche de l'écriture. C'est votre projet qui nécessite des recherches, pas vos lectures qui demandent à être réécrites. Écrivez « il y a xxx morts liés à l'alcool en France par an (source à trouver) » plutôt que de lire tout ce qui a été publié sur l'alcool depuis un siècle.
Parler de sa thèse — à un canard, un robot ou un être humain. Le canard en plastique vient d'un étudiant de l'Imperial College qui expliquait son code à voix haute à un canard jaune pour trouver ses erreurs. Souvent, le problème n'est pas de trouver la solution mais d'énoncer le problème. Le robot (une IA) répond, ce qui change la nature de l'exercice — c'est alors une demande d'aide, pas une mise au clair. L'ami a moins de patience, mais la méthode a fait ses preuves depuis 300 000 ans.
Ou n'importe quelle autre solution qui vous convient. Un système de points avec des récompenses à débloquer, si ça vous parle. Pour beaucoup ce sera inutile et chronophage : trouvez juste ce qui marche pour vous.

Trois fausses croyances à démonter« Il me faut trois heures de calme parfait. » Alexandre Astier a écrit Kaamelott dans un salon au milieu des jeux d'enfants ; J. K. Rowling a écrit le premier Harry Potter dans un café. Si vous avez vraiment besoin d'isolement, faites comme Roald Dahl ou Philip Pullman : un cabanon de jardin. — « Il faut que ce texte soit parfait. » Non : le premier jet sera moche, c'est son rôle. — « Je ne sais pas écrire. » Si. Et il existe des outils si l'orthographe résiste.

Si votre peur est mal définie, nommez-la précisément. « Peur d'être jugé négativement » : pensez-vous vraiment que le président de jury conclura devant votre famille que c'est le pire travail de sa carrière ? Plus probablement, vous craignez une question précise sur un point de méthodologie mal maîtrisé — et vous venez de trouver quoi faire aujourd'hui : clarifier ce point.

La boîte à outils motivationnelle, en un tableau

Méthode	En une phrase
The One Thing	Une seule chose à la fois, vraiment prioritaire, aux premières heures de la journée. Difficile à concilier avec un stage.
Le « highlight »	Une tâche principale choisie pour la journée, et priorisée.
Avalez le crapaud	Commencer la journée par la tâche la plus difficile et la plus importante.
Faire son lit	Une petite action facile dès le matin, qui crée une sensation d'accomplissement.
Méthode 1-3-5	Chaque jour : 1 tâche majeure, 3 moyennes, 5 petites. Empêche l'infinité de tâches mineures de passer devant.
ABCDE · 5/25	Catégoriser (A très importante → E à éliminer) ; ou classer 25 tâches et ignorer les 20 dernières.
Matrice d'Eisenhower	Urgent + important → faire. Important non urgent → planifier. Urgent non important → déléguer. Ni l'un ni l'autre → abandonner.
Pomodoro	25 minutes sur une seule tâche, 5 minutes de pause, pause longue tous les 4 cycles.
Méthode 3-3-3	3 heures de concentration intense, 3 petites tâches, 3 activités d'entretien.
Règle des 2 minutes	Moins de 2 minutes → faire tout de suite. Ou l'inverse : regrouper les petites tâches en une seule.
Loi de Parkinson	Tout travail se dilate pour remplir le temps disponible. Corollaire : prévoyez un délai trop court, quitte à rallonger.
5-4-3-2-1	Un compte à rebours de fusée pour court-circuiter l'hésitation. Là, vous allez écrire : 5, 4, 3, 2, 1.

La synthèse honnêteIl conviendrait donc de vous lever à 5 heures, refaire votre lit sans l'aérer, 20 minutes de sport, 20 de méditation, 20 d'apprentissage, la tâche prioritaire pendant 3 heures par tranches de 25 minutes, réclamer une augmentation, vous faire virer parce qu'on n'arrive pas au travail à 11 h 25 en réclamant une augmentation, ajouter « recherche d'emploi » dans votre matrice d'Eisenhower, et vous coucher tard pour profiter de la motivation vespérale avant de dormir huit heures et de vous lever à 5 heures. Ou sinon, vous continuez à faire comme vous pouvez. Dans les cinq regrets les plus fréquents en fin de vie recueillis par une infirmière de soins palliatifs, « j'aurais aimé me lever à 5 heures pour améliorer mon chapitre discussion » arrive assez loin. En huitième position, pour être exact.

Trouver — et garder — un directeur

Comment le choisir, comment lui écrire, et quoi faire quand il ne répond plus.

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Trouver — et garder — un directeur de thèse

Tout docteur en médecine peut diriger votre thèse. C'est lui qui valide le sujet et la fiche de déclaration, qui autorise le début du recueil, qui lit, corrige, valide, et autorise la constitution du jury. Il est indispensable à toutes les étapes : vous devez bien vous entendre avec lui.

Disponible

Difficile à estimer et fluctuant. Le meilleur indicateur reste le bouche-à-oreille auprès d'étudiants qu'il a encadrés.

Guide méthodologique

Certaines facultés listent les directeurs formés à la direction ou à la recherche qualitative. Sinon : demandez-lui si la méthodologie lui convient, et regardez ses travaux précédents sur le site de thèses de votre faculté ou sur le SUDOC.

Guide rédactionnel

La thèse est un article. S'il est premier auteur de plusieurs articles publiés (visibles sur PubMed), il a probablement de quoi vous aider.

Il y a trois façons d'avoir un directeur : il vient vers vous avec un sujet — et vous avez le droit de refuser si le sujet ne vous intéresse pas, ce n'est pas impoli, il en va de votre motivation pour des dizaines d'heures ; vous allez vers lui avec un sujet ; vous cherchez ensemble. Pour le trouver : les médecins que vous côtoyez en stage et à la faculté, la liste facultaire s'il y en a une, les directeurs de thèses proches de la vôtre sur le site de thèses local (Dune à Angers, Pepite à Lille, Nantilus à Nantes) ou le SUDOC, et enfin la pêche au hasard.

Quand le directeur ne répond plus

C'est fréquent, c'est rarement personnel, et ça se règle. Un directeur de thèse est bénévole : il a des consultations, une famille, souvent plusieurs thésards en parallèle, et la procrastination le concerne autant que vous. Trois choses à savoir.

Relancer est légitime, et attendu. Ne laissez pas filer trois mois par politesse : au bout de deux à trois semaines sans réponse, écrivez. Un directeur préfère largement une relance à un thésard qui disparaît.
Une relance efficace tient en quatre lignes : la dernière version en pièce jointe, ce que vous avez changé depuis la dernière fois, une question précise (pas « qu'en pensez-vous ? » mais « est-ce que je garde le tableau 2 ou je le passe en annexe ? »), et une date à laquelle vous vous permettrez de relancer à nouveau. Une question fermée obtient une réponse ; un fichier joint sans question attend son tour indéfiniment.
Si le silence dure malgré deux relances, ce n'est plus un problème d'agenda. Parlez-en à votre département de médecine générale ou au bureau des thèses : ils ont l'habitude, ils savent débloquer, et le cas échéant organiser un changement de direction. Ce n'est pas une trahison — c'est le mécanisme prévu, et votre calendrier de soutenance ne peut pas dépendre d'une boîte mail.

Et l'inverse est vrai aussi : si c'est vous qui n'avez rien envoyé depuis six mois, reprenez contact sans vous justifier longuement. Personne ne tient les comptes, tout le monde connaît la situation.

Le mot pour la directionRelancer sans culpabiliser. La procrastination survient presque toujours — pour l'étudiant, mais aussi pour le directeur qui a d'autres activités. Si plusieurs semaines ont passé sans réponse, il faut savoir faire amende honorable, redemander la dernière version, et fixer cette fois une date de rendu de votre côté. Le vrai danger n'est pas le retard, c'est de disparaître de la circulation. Et dans les relances, évitez les injonctions culpabilisantes (« il faut écrire tous les jours ») : si l'étudiant préfère écrire de 23 h à 2 h du matin un week-end par mois, peu importe tant que ça fonctionne.

⌁ Et l'IA, ici ?C'est le seul endroit où elle est franchement utile sans réserve : comme canard qui répond. Décrire son blocage à voix haute, ou l'écrire dans un prompt, résout souvent le problème avant même la réponse. Attention à la suite, en revanche : dès qu'elle produit du contenu, vous entrez dans le domaine où il faut tout vérifier (chapitre 21).

Trouver et cadrer

Chercher et choisir un sujet

Le principe directeur : cherchez un sujet qui vous ressemble. Vous n'aurez plus à chercher la motivation, et on écrit mieux sur ce qu'on connaît bien.

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Partir de ce qui vous intéresse hors médecine

Qu'est-ce qui vous intéresse dans la vie ? Le cinéma, l'histoire locale, les fictions sonores, la course à pied, la grande randonnée, la bande dessinée, un instrument ? Eh bien, si c'était ça, votre sujet. Un psychologue américain a identifié en 1961 cinq facteurs communs au sentiment de bonheur : s'adonner de façon concentrée, à une activité librement choisie, qui ne nous ennuie ni ne nous dépasse, orientée vers un but précis, avec un retour immédiat. Votre thèse peut cocher les cinq.

L'astuce « gagner du temps »Un sujet « hors médecine » est probablement peu traité — et qui dit littérature pauvre dit introduction et discussion facilitées. Vous aurez donc un sujet rapide à rédiger, qui en plus vous passionne.

Explorez votre centre d'intérêt dans la littérature

Tapez votre passion en français dans LiSSa, en anglais dans PubMed. C'est du débroussaillage « au bulldozer » : il ne s'agit pas d'être précis, mais de remuer le maximum d'idées.

Votre centre d'intérêt (un mot ou deux)

Sa traduction anglaise (DeepL fait l'affaire)

Saisissez un terme : l'outil fabrique les liens de recherche vers LiSSa, PubMed, Google Scholar, SUDOC, HeTop et le constructeur de requêtes.

Et si aucun centre d'intérêt ne vous vient ?C'est le cas le plus fréquent, et le champ vide ci-dessus n'aide personne. Tirez trois amorces au hasard : le but n'est pas qu'elles vous plaisent, c'est qu'elles vous fassent réagir. Une amorce qui vous agace vous apprend autant qu'une amorce qui vous séduit.

Regardez ensuite les similar articles sous les résumés qui vous intéressent : c'est là que vous trouverez les vrais mots-clés (« trumpet player », « wind instrument player » plutôt que « trumpet », qui ramène aussi les sons des cachalots mâles méditerranéens et l'ornithophilie des fleurs bignones).

Les autres pistes, quand ça ne suffit pas

Piste	Concrètement
Surfer sur l'actualité	Achetez un journal de presse quotidienne régionale et imaginez la place du médecin généraliste dans chaque titre. La PQR balaie l'actualité, les faits divers, la politique, le sport, l'économie, l'écologie, la société — à toutes les échelles.
Les dernières études	Survolez le BMJ, le NEJM, le Lancet, le JAMA — un numéro au hasard, le dernier, celui du mois de votre anniversaire. Pour la version digérée : DragiWebdo, chaque semaine.
Les revues de la discipline	Exercer et Médecine sont des mines : ce sont très régulièrement des thèses de médecine générale publiées après révision par les pairs.
Les agences	Les sujets « à la une » de l'ANSM, les actualités de l'INCa / cancer.fr, les rapports de mission.
Les congrès, depuis votre canapé	CMGF (et sa pré-conférence FAYR-GP), CNGE, SSMIG, CMGOI, WONCA, EMOIS. Leurs applications donnent les programmes, les coups de cœur du conseil scientifique, les résumés, les posters. Cherchez « WONCA abstract book » ; les résumés du CMGF sont sur abstract.congresmg.fr/2026 (changez l'année).
Les thèses et mémoires	Le SUDOC d'abord, parce qu'il est multi-universités ; HAL-DUMAS pour les masters ; puis les moteurs locaux (Dune, Pepite, Nantilus…).
La section « Perspectives »	Dans tout article ou toute thèse qui vous plaît, allez lire Discussion > Perspectives : elle contient généralement des idées de travaux à mener. Rendez la pareille le jour venu (chapitre 16).
Une base déjà constituée	Elle vous fait sauter plusieurs étapes : justification, questionnaire, autorisation de diffusion, recueil, mise en forme. Le temps gagné se réinvestit à comprendre la base. Côté ouvert : Open Medic, Open LPP, Medic'AM, Open PHMEV, Open Bio, Data Pathologies. Attention : certains départements de médecine générale refusent un sujet qui « ne fait que » de l'open data — un choix discutable et peu défendable scientifiquement, mais qu'il faut connaître avant de s'engager.
Prendre des notes au quotidien	Un carnet, l'application Notes, ce que vous voulez. Si quelque chose vous intrigue ou vous fait douter, une ligne suffit. Les relire ponctuellement fera peut-être jaillir une idée sous un autre éclairage.

Vous pouvez bloquer par manque d'idées (rarement) mais aussi par surplus d'idées (souvent). Explorez le champ des possibles sans vous embarquer sur la première comme si c'était la seule — et rappelez-vous que vous avez le droit de faire machine arrière tant que le travail n'est pas lancé.

Quand un thème se dégage de tout ça, allez au chapitre 01 : le constructeur de sujets en tire dix questions de recherche, classées faisable ou non, avec ou sans CPP, quantitatif, qualitatif ou revue. C'est le moyen le plus rapide de transformer « ce domaine m'intéresse » en « voici ce qu'il reste à faire dedans ».

Ce qui, plus tard, s'appellera votre sujet

Notez ici les idées qui reviennent (sauvegardé sur cet appareil)

Le mot pour la directionAccompagner des internes, ou accompagner sa carrière ? Pour une carrière universitaire, une grande thématique de recherche simplifie le dossier, permet une thèse d'université sur articles et une HDR. Si ce n'est pas votre horizon, vous pouvez accepter tout ce qui vous plaît : c'est aussi un moyen de redécouvrir d'autres pans de la pratique. Dans ce cas, incitez fortement l'interne à trouver un sujet qui l'intéresse réellement — ça évite le questionnement de milieu de thèse : « à quoi ça sert ? qu'est-ce que je fais là ? »

⌁ Et l'IA, ici ?Un prompt du type « trouve-moi 10 sujets potentiels de thèse de médecine générale en lien avec la pratique de la trompette » fonctionne bien pour ouvrir le champ. Gardez l'esprit critique sur les propositions, et surtout : les modèles récents n'inventent pratiquement plus de références, et le réflexe de tout suspecter a vieilli. Ce qui reste vrai, en revanche, c'est que vous devrez pouvoir répondre « je l'ai lu » quand on vous demandera d'où vient un chiffre — devant un jury, devant un relecteur, et devant vous-même. Ouvrez donc la source, non par méfiance envers la machine, mais parce que citer sans avoir lu reste citer sans avoir lu. Attention aussi à ne pas laisser traîner un ?source=chatgpt dans les URL de votre bibliographie.

La question de recherche

« La créativité, ce n'est pas tant trouver les réponses que trouver les questions. » Ne vous contentez pas d'une seule question de recherche : cherchez-en plusieurs, et choisissez.

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Le constructeur de question

Trois cadres, selon ce que vous faites. en quantitatif analytique, en qualitatif, et « hors PICO » quand votre étude est descriptive — ce qui est parfaitement légitime : « quel est le taux de consommation d'AINS chez les coureurs du marathon de Paris ? » est une vraie question de recherche, sans intervention ni comparaison ni critère de jugement.

P — Population

I — Intervention / exposition

C — Comparaison

O — Critère de jugement

T — Temporalité (facultatif : PICOT)

Lieu (facultatif)

Remplissez les champs : l'outil écrit la question, la phrase d'objectif et la dernière phrase d'introduction.

Un autre modèle, en françaisLe RAPaCE : Recherche (qualitative, quantitative ou mixte), Approche méthodologique, Phénomène Analysé, Concept mobilisé (attitudes, perspectives, expériences…), Échantillonnage⁵⁵. Ces modèles sont d'abord des moyens mnémotechniques : des garde-fous pour vérifier que rien n'a été oublié.

Les mots-clés et Zotero

Passer de votre question aux termes que les bases comprennent — puis tout sourcer dès la première lecture.

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Trouver les mots-clés — la méthode en neuf coups

Objectif : ne pas passer à côté d'un pan de la recherche sur votre sujet, et trouver deux ou trois articles très proches de ce que vous aimeriez faire. Donnez-vous un temps court — « dans deux heures, je fais un point et je propose au moins une question de recherche » — sinon ce papillonnage prend des semaines.

Taper l'expression française dans un moteur de recherche généraliste, et regarder la page 1 : rapports, questions au gouvernement, sites dédiés.
Traduire l'expression (DeepL si besoin).
Chercher le mot-clé correspondant sur HeTop ou le MeSH bilingue de l'Inserm.
Chercher dans LiSSa pour la littérature francophone — et noter les mots-clés des articles trouvés.
Chercher dans PubMed (en passant par votre bibliothèque universitaire), et récolter les mots-clés des articles pertinents.
Tenter Google Scholar, en français et en anglais.
Réitérer avec chaque nouveau terme identifié. C'est ce tour de manège qui casse les murs : un mot-clé en amène un autre, et vous découvrez au passage que votre problématique est européenne, pas locale.
Utiliser les similar articles sous les résumés.
Utiliser BibliZap à partir d'un article proche du vôtre, pour remonter et redescendre l'arbre des citations.

Le raccourciLe constructeur de requêtes bibliographiques médicales de l'université de Rouen (CISMeF) remplace à lui seul les étapes 2 à 5 : il traduit le mot-clé que vous proposez, l'associe avec des connecteurs, et lance la recherche sur LiSSa et PubMed. Les requêtes qu'il produit sont monstrueuses et c'est normal.

Les six opérateurs à connaître

Opérateur	Ce qu'il fait	Exemple
AND	associe deux concepts	violence AND enfants
OR	ouvre aux synonymes	violence OR agressivité
NOT	exclut	violence NOT animale
" "	cherche l'expression, pas les mots séparés	« domestic violence » : 14 000 références au lieu de 57 000
*	tronque	anim* → animal, animaux, animalier…
( )	groupe par concept, comme en mathématiques	(violence OR agressivité) AND enfants NOT anim*

Pour un travail qualitatif, ajoutez les bases de sciences humaines : Persée, CAIRN, PsycInfo, JSTOR — la plupart accessibles via votre université.

Zotero : tout sourcer, et depuis le début

Le logiciel et le connecteur navigateur sont installésL'installation ajoute aussi un onglet Zotero dans Word, LibreOffice et Google Docs. Si l'onglet manque : page de support « Word Processor Plugins ».
Le compte est créé et la synchronisation activéeC'est votre bibliothèque récupérable en cas de destruction massive, brutale et inattendue de l'ordinateur un mois avant de rendre.
La question du dossier partagé a été posée au directeurUn groupe Zotero partagé permet au directeur d'intégrer lui-même des références, de corriger les problèmes de forme, et — après la thèse, avec votre accord — de reprendre le travail pour publication.
Le style de citation est régléGénéralement Vancouver pour les facultés. Vous pourrez en changer d'un clic pour soumettre à une revue : les styles Exercer, Thérapie, Presse Médicale existent sur zotero.org/styles.
Je sais faire : plusieurs références dans une seule citationIl faut se positionner sur la référence existante et cliquer « Add/Edit citation » pour l'éditer. Résultat attendu : (1;2) ou (1-4) — jamais (1)(2)(3)(4).
Je sais que « Refresh » remet tout dans l'ordreAprès avoir déplacé des paragraphes, un clic sur Refresh renumérote tout. C'est ce qui permet d'écrire dans le désordre sans rien casser.

Deux pièges de fin de thèseNe corrigez jamais une référence dans le document. Si vous voyez une erreur ou un « n.d. », retournez dans Zotero, corrigez la fiche, puis actualisez. — Et si vous passez le texte dans un correcteur automatique, désactivez d'abord la mise à jour automatique des citations (Document Preferences) : sinon le correcteur passe votre bibliographie à la moulinette.

Récupérer un article introuvableDans l'ordre : l'accès libre (« Full Text Links » sur PubMed), l'abonnement de votre bibliothèque (connectez-vous avant d'aller sur PubMed), le prêt entre bibliothèques, Google Scholar qui retrouve parfois le PDF ailleurs, le site de la revue directement pour un vieil article, ResearchGate en demandant à un auteur, un mail à l'auteur correspondant, et #ICanHazPDF sur les réseaux.

Et puis il y a Sci-Hub, qu'il serait hypocrite de passer sous silence. Fondé en 2011 par Alexandra Elbakyan, ce site donne accès à plus de 80 millions d'articles publiés — en violation du droit d'auteur des éditeurs. C'est illégal en France, les fournisseurs d'accès sont tenus de le bloquer, et son usage se contourne par un DNS sécurisé, Tor ou un VPN ; les articles postérieurs à 2022 n'y seraient pas. Tout cela relève de votre responsabilité, pas de la nôtre. On peut néanmoins saluer le courage de cette scientifique sans recommander d'enfreindre la loi, et rappeler ce que son existence dit du système : les chercheurs financent la recherche, écrivent les articles, les relisent bénévolement — et paient ensuite 30 à 50 € pour lire les leurs. LibGen relève de la même famille.

Et si vraiment rien ne fonctionne : cherchez une autre référence. Il faut parfois savoir abandonner.

Le mot pour la directionRappeler qu'une revue de littérature n'a pas de fin. À l'étape de débroussaillage, l'écueil est d'accumuler les articles indéfiniment. Posez des objectifs à court terme : « fais-moi un point sur les mots-clés de ton sujet pour la semaine prochaine », « propose-moi les mots que tu mettras dans le constructeur de requêtes ». On peut écrire une thèse sans avoir formalisé les mots-clés ; le but est surtout de survoler l'état de la science, pour ne pas rater l'article-clé ni traiter à petite échelle une question déjà traitée à très large échelle. Bonus : les mots-clés serviront pour la 4^e de couverture.

⌁ Et l'IA, ici ?Utile pour traduire et pour proposer des synonymes de mots-clés. Dangereuse dès qu'elle vous donne une référence : les identifiants inventés ou décalés d'un chiffre existent, et un PMID faux pointe sur un article réel mais différent — l'erreur est donc invisible. Ouvrez chaque référence avant de la citer. Le seul test qui vaille : retrouver vous-même la source avec les informations que vous donnez. C'est exactement le but de la section « références bibliographiques ».

Le type d'étude et sa grille

C'est le nœud de la thèse : il commande la grille de vérification, le circuit réglementaire, le logiciel et la façon d'arrêter le recueil. Répondez à deux questions, l'outil déroule le reste — les trois chapitres suivants en tirent les conséquences.

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1 · Quelle famille ?

En quantitatif on cherche le minimum de variabilité avec le maximum d'individus (représentativité) ; en qualitatif, le maximum de variabilité avec le minimum d'individus (richesse). Si vous étudiez les finishers d'un marathon, le sportif avec deux prothèses de hanche qui termine en trois heures vous embarrasse en quantitatif — et vous ravit en qualitatif.

2 · Quel type précis ?

Type d'étude

Choisissez une famille et un type : l'outil affiche la trame de méthodes, la grille à respecter et le logiciel conseillé.

La déclaration réglementaire

CPP ou pas CPP, méthodologie de référence, registre du DPO : le circuit qui fait perdre des mois quand on le découvre trop tard.

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3 · Quelle déclaration réglementaire ?

Deux questions suffisent à trouver le circuit. La bonne personne à contacter dans tous les cas est le de votre université : il existe probablement une page « Protection des données personnelles en recherche » à consulter.

Quelles données traitez-vous ?

S'il y a des données de santé, quel type de recherche ?

Catégorie	Ce que c'est
RIPH 1	Recherches interventionnelles habituellement non justifiées, pouvant comporter un risque ou une contrainte majeurs (essais sur les médicaments ou dispositifs médicaux).
RIPH 2	Recherches interventionnelles à risques ou contraintes mineures selon l'arrêté du ministre chargé de la santé : prélèvement sanguin, IRM, questionnaire entraînant des modifications mineures des soins…
RIPH 3	Recherches non interventionnelles, sans risque ni contrainte, correspondant aux soins courants.
RNIPH	Recherche n'impliquant pas la personne humaine : collecte de données supplémentaires (évaluation des pratiques des médecins) ou réutilisation de données de santé existantes (dossiers médicaux, entrepôts, SNDS…).

L'astuce « gagner du temps »Une revue de littérature ne nécessite aucune autorisation — mais peut être refusée comme méthode par votre faculté : vérifiez avant. Une RNIPH ne nécessite qu'un enregistrement au registre du DPO si vous suivez une méthodologie de référence : réutiliser une base, interroger des médecins ou des internes sont donc des moyens de vous dispenser d'un avis CPP en cas d'urgence. Le corollaire : si vous prévoyez d'interroger des patients, prenez-vous-y beaucoup plus tôt — un protocole, c'est déjà trois mois de délai pour l'accord.

Disons-le franchement : plus on évite d'avoir besoin d'un CPP, plus on gagne de temps, et il n'y a aucune honte à en tenir compte quand on a une date de soutenance. Le seul garde-fou est celui-ci : que la question de recherche reste celle qui vous intéresse, et pas celle qui passe le plus vite. Beaucoup de bonnes questions de médecine générale portent de toute façon sur les pratiques des soignants, l'organisation des soins ou des données déjà recueillies — c'est-à-dire hors CPP. C'est une chance, pas un pis-aller.

Les images de votre thèseNe mettez rien qui ne vous appartienne pas. Un graphique publié dans Nature ferait une superbe illustration : vous n'avez pas le droit de l'utiliser, d'autant que votre thèse est un document public accessible en ligne durablement. Vous avez le droit d'utiliser les images libres de droit (domaine public, CC-0, WTFPL) ou celles qui autorisent le partage avec citation de l'auteur (CC BY). Quant aux images générées par IA, elles sont aujourd'hui considérées libres de droit, mais c'est très débattu : elles s'inspirent d'œuvres aspirées sans consentement réel de leurs auteurs. Déconseillé — et si l'argument éthique ne convainc pas, gardez celui-ci : peut-être que la fille ou le fils du président de votre jury est graphiste.

Le nombre de sujets nécessaires

Quand ce calcul est attendu, quand il ne l'est pas, et comment le faire tenir en deux phrases de méthodes.

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4 · Faut-il calculer un nombre de sujets nécessaires ?

La plupart du temps, non. Un suppose que vous comparez deux groupes avec un test statistique — ça n'a aucun sens dans une étude descriptive, où le plus grand nombre est le mieux, et où le reste est une question de réalisme, de coût et de temps. Le NSN a surtout du sens dans les recherches sur des personnes soumises à l'approbation d'un CPP, pour deux raisons : éthique (ne pas exposer inutilement des patients, ni en incluant trop, ni trop peu pour montrer l'effet cherché) et économique.

Puissance et risque β : ne pas les confondreC'est une confusion très répandue, y compris dans des manuels. Le risque α est celui de conclure à tort à une différence : on le fixe à 5 %. Le risque β est celui de passer à côté d'une différence réelle. La puissance est son complément, 1 − β : c'est la probabilité de détecter la différence si elle existe.

Autrement dit : une puissance de 80 % correspond à un risque β de 20 %, et Z_1−β = 0,84. Écrire « un risque β de 80 % » signifierait qu'on accepte de rater huit différences réelles sur dix — l'inverse de ce qu'on veut dire. Vérifiez cette phrase dans votre méthode : c'est le genre de mot qui passe la relecture et que le jury relève.

Si vous comparez bien deux proportions, voici le calcul.

Proportion attendue groupe 1 (%)

Proportion attendue groupe 2 (%)

Puissance (= 1 − β)

Risque α et latéralité

Taux de réponse attendu (%)

Si vous ne calculez pas de NSN — ce qui sera le cas le plus fréquentTrois arguments suffisent à le justifier en méthodes⁵³ : votre étude n'entre pas dans le champ des RIPH et vous n'en avez donc pas l'obligation légale ; vous n'avez pas d'argument scientifique consensuel sur lequel asseoir le calcul ; vous n'avez pas accès à une cellule de soutien biostatistique. Écrivez-le, plutôt que de laisser un vide.

Mais dimensionnez quand même votre envoi, et montrez le calcul — c'est ce qu'un jury attend vraiment. Exemple : vous voulez 80 réponses ; vous envoyez un questionnaire papier avec enveloppe prétimbrée et relance téléphonique systématique, donc vous tablez sur 70 % de réponses ; le fichier d'adresses est fiable mais pas récent, donc 90 % d'acheminement. 80 / 0,7 / 0,9 = 127 courriers. À 3 € l'envoi, cela fait 381 € : vous vous résignez à 400 € et vous en envoyez 133. Ce raisonnement-là, chiffré et assumé, vaut mieux qu'un NSN calculé sur des proportions inventées.

Ce que le calcul vous apprend surtoutIl faut déjà un effectif conséquent pour montrer un effet évident. Plus la différence est minime, plus il faut de monde ; et le corollaire est exact : plus votre population est large, plus vous pourrez montrer une différence minime — qui n'aura sans doute aucune portée clinique. Ce qui est statistiquement significatif ne l'est pas toujours cliniquement. Le calcul n'est par ailleurs valable que pour une seule variable, votre objectif principal.

Multiplier les testsÀ 5 % de risque de se tromper par test, au bout de 10 tests indépendants on a 1 − 0,95¹⁰ ≈ 40 % de chances d'avoir fait au moins une erreur. D'où l'intérêt de ne pas vouloir tout comparer. Il existe des corrections (Bonferroni, qui ajusterait le seuil à 0,005 pour 10 tests ; Holm-Bonferroni ; False Discovery Rate). Mais la vraie question n'est pas « combien de tests ai-je faits », c'est « dans quel cadre »⁵³. Si votre étude n'est soumise à aucune déclaration précise d'objectifs — réutilisation de données, évaluation de pratiques, enquête auprès de professionnels, c'est-à-dire l'immense majorité des thèses —, vous n'appliquerez en général aucune correction, sauf si plusieurs tests visent clairement la même conclusion. La contrepartie est à assumer dans la discussion : vos résultats ont une portée moindre et méritent confirmation, pour une raison simple et imparable — personne ne peut vérifier que vous n'avez pas lancé quarante tests avant de publier les significatifs. On ne criera donc pas victoire pour un p à 4,5 %. À l'inverse, dans une étude passée devant un CPP avec un objectif principal déclaré à l'avance, un p à 4,9 % sur cet objectif est un rejet net de l'hypothèse nulle : c'est la déclaration préalable, et non le calcul, qui donne sa force au résultat. Si vous déclarez plusieurs objectifs principaux, alors la correction devient indispensable sur ceux-là. Une règle voisine, souvent citée de travers, mérite d'être remise d'aplomb.

La règle des dix événements par variable ne limite pas le nombre de tests. On l'entend parfois sous la forme « on peut faire autant de tests que le nombre de patients divisé par dix » : c'est un télescopage, et il conduit à s'autoriser vingt-cinq tests dès qu'on a deux cent cinquante patients — exactement l'inverse du message. Cette règle porte sur trois choses précises. Elle limite le nombre de variables explicatives d'un modèle de régression, pas le nombre de tests. Elle se compte en événements — l'effectif du plus petit des deux groupes — et non en patients inclus. Et elle vient de simulations montrant que, en dessous de dix événements par variable, les coefficients d'une régression logistique deviennent biaisés et leurs intervalles de confiance peu fiables⁴⁵. Avec 300 patients dont 40 malades, on a 40 événements : le modèle supporte environ quatre variables, pas trente. Le calculateur du chapitre Σ l'applique à votre propre effectif.

Écrire la section méthodes

Assez précise pour être refaite à l'identique par quelqu'un d'autre : c'est le seul critère.

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La section méthodes : la recette de cuisine

Grâce à elle, le lecteur saura ce que vous avez fait et pourra reproduire le travail à l'identique. Neuf éléments, et il faut être précis sur chacun : type d'étude ; lieu et date ; population cible, incluse, exclue ; méthodologie de recrutement ; variables étudiées, mesures et recodages ; nombre de sujets nécessaires ou suffisance des données ; aspects réglementaires et éthiques ; méthodes d'analyse ; logiciel utilisé. Autrement dit : qui a fait quoi, quand, où, comment — le pourquoi étant à la fin de l'introduction.

C'est la section que vous pouvez écrire volontiers à la voix passive et au passé, parce que le quoi importe plus que le qui. Vous avez le droit d'y être un peu plus ennuyeux qu'ailleurs — mais relisez quand même vos verbes pour les rendre forts, coupez avec de petits sous-titres, et citez une référence comme méthode usuelle plutôt que de tout détailler.

L'astuce « gagner du temps »L'écriture itérative fait tout le travail : pré-rédiger les résultats améliore la méthode et la liste des variables à recueillir ; pré-rédiger la discussion identifie les biais à venir et donc les moyens de les prévenir. C'est en connaissant vos limites à l'avance que vous les éviterez — plutôt que de les découvrir après.

Le mot pour la directionGIGO — garbage in, garbage out. Prenez le temps de relire le questionnaire en le mettant en parallèle avec le tableau de résultats attendu : le contenu n'est pas connu avant l'étude, mais le contenant peut l'être. Assurez-vous que le recueil des données d'intérêt sera de qualité, quitte à supprimer des variables moins pertinentes. Aucun test, et aucun biostatisticien, ne compensera un mauvais recueil. Vérifiez aussi que les revues de littérature sont acceptées dans votre faculté avant d'en proposer une — sinon, il reste la solution de créer un site mettant la revue à disposition, et d'évaluer ce site.

⌁ Et l'IA, ici ?Elle est très utile pour débloquer un point technique : une erreur R incompréhensible, une formule Excel, la syntaxe d'un test. Elle transcrit aussi remarquablement les entretiens qualitatifs, ce qui fait gagner des dizaines d'heures. En revanche, ne lui faites pas choisir votre test statistique sans comprendre pourquoi : le jour de la soutenance, c'est vous qui devrez expliquer pourquoi un Mann-Whitney et pas un Student.

Produire

La trame : écrire le premier jet en un jour0/12

Le conseil le plus contre-intuitif du livre : sautez le brouillon. Arrêtez de lire des articles et commencez à rédiger la thèse d'emblée, dans un fichier unique déjà formaté. Votre objectif n'est pas d'avoir lu le plus d'articles, ni d'avoir les plus belles fiches de lecture : c'est d'écrire une thèse.

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Sept étapes, comme un chantier

Étape	Dans le bâtiment	Concrètement
1 · Le fichier unique déjà formaté	Gros œuvre	Déjà fait au chapitre 02. Un seul fichier — pas un fichier introduction, un fichier méthodes…
2 · Lire un article très générique	Savoir ce qui constitue une maison	Wikipédia français et anglais, une encyclopédie médicale (UpToDate, l'EMC/AKOS via votre BU), un article de synthèse du NEJM / Lancet / JAMA / BMJ. C'est probablement le seul article que vous lirez vraiment en entier — profitez-en. Les autres seront survolés, avec sérieux, comme en lecture critique.
3 · S'inspirer du rythme d'un article existant	Visiter d'autres maisons	Un article récent d'une revue où vous imaginez publier. Pas pour plagier : pour voir comment est amenée la question de recherche, comment est développée la méthodologie, combien de tableaux.
4 · Écrire le premier jet	Second œuvre	Rapide, pas linéaire, pas complet. Aucune place pour le perfectionniste : si c'est moche, imprécis et bourré de répétitions, c'est normal. Vous posez le placo et faites passer les câbles ; vous ne choisissez pas la couleur des ampoules.
5 · Décider	—	Une demi-journée d'écriture a peut-être révélé des problèmes que le sujet n'avait pas tant qu'il restait un fantasme. Rien n'est lancé : vous pouvez encore l'affiner, le modifier, l'abandonner.
6 · Mener la thèse	Construction	Le gros du travail — mais avec des tableaux qui n'attendent que d'être remplis.
7 · Réécrire, de façon itérative	Finitions	Ici, le perfectionniste est comblé : une heure sur deux phrases, en remontant aux sources primaires. On n'imagine pas un artisan peindre les premiers parpaings à peine posés.

L'astuce « gagner du temps » : le premier jet à trousÉcrivez la structure du texte, pas seulement « insérer ici la prévalence » :

« L'alopécie androgénétique touche 16 % des 18-29 ans [88] ; elle concerne principalement les hommes (xxx %, vs xxx % chez les femmes) (réf à trouver). Les principaux facteurs de risque identifiés sont : la génétique [90], blablabla. Les conséquences principales sont des troubles psychologiques (réf à trouver), blablabla. Les internes de médecine générale sont exposés au public ; leur vécu de l'alopécie n'a pas été étudié à notre connaissance. Notre objectif principal était… »

L'intérêt est triple : vous vous voyez avancer, vous avez plein de mini-tâches à résoudre, et vous pouvez rapidement améliorer la qualité du texte. À faire pour toutes les sections — y compris des tableaux vides mais prêts.

La trame complète, avec ses budgets

Cochez au fur et à mesure. Les nombres de pages sont ceux de la thèse-article : ils sont volontairement serrés, pour vous forcer à synthétiser. (Votre directeur lira ce qui dépasse — mais ce sera notre secret, puisqu'il est évident qu'aucun thésard ne lit les encadrés destinés à la direction.)

Ce que vise cette trameDu premier mot de l'introduction au dernier de la conclusion — sans résumé, sans références, sans annexes — environ 20 000 signes espaces comprises, soit 10 à 12 pages en interligne 1,5 avec des marges classiques à 2,5 cm. Avec les remerciements, l'épître, les références et les annexes, votre document papier fera une cinquantaine de pages : de quoi imprimer sur la tranche. Et si vous vous demandez de quoi vous aurez l'air face à un ami d'ami qui, lui, a fait 150 pages : d'une personne synthétique.

Générer le squelette

Reprend ce que vous avez saisi aux chapitres 08 et 10. Le fichier s'ouvre dans Word ou LibreOffice — il ne remplace pas le modèle de votre faculté (couvertures, avertissement, styles), il donne la structure et les consignes à l'intérieur.

Titre provisoire (10-15 mots max)

Votre nom

Ne cassez pas la mise en pageCinq gestes qui épargnent la santé mentale de votre directeur : le volet de navigation (Affichage) pour vous repérer ; les styles Titre 1/2/3 — indispensables à la table des matières, et non, mettre « Arial gras 14 » à la main ne suffit pas ; les marques de mise en forme (¶) qui révèlent les espaces multiples et les sauts sauvages ; les sauts de page pour qu'un tableau ne se coupe pas en deux ; les sauts de section pour changer un en-tête ou passer une seule page en paysage. Et pour la relecture : le suivi des modifications — vous devez accepter les corrections, jamais les refaire une à une.

Le mot pour la directionConseiller l'écriture rapide du premier jet. En proposant cette méthode — « l'autoroute de la thèse », « le premier jet en un jour », « l'écriture au kilomètre » —, vous incitez à écrire une histoire globale débarrassée du superflu. Les réécritures itératives affineront, et on obtiendra une thèse organique où tous les éléments tiennent ensemble. Idéalement, la thèse doit perdre quelque chose d'important si on supprime une phrase. Et si l'étudiant est perdu dans ses recherches, demandez-lui un plan détaillé sur deux ou trois niveaux : ça remet tout d'aplomb.

⌁ Et l'IA, ici ?C'est le point de bascule. Une IA écrit très bien un premier jet à trous — et c'est précisément le travail qui vous ferait comprendre votre sujet. Le premier jet n'a pas de valeur en tant que texte : sa valeur est dans ce qu'il vous force à repérer (ce que vous ne savez pas, quels tableaux vous voulez, quelles limites vous aurez). Le déléguer, c'est acheter du texte en payant avec la compréhension. En revanche, sur les finitions — typographie, verbes faibles, répétitions, lecture à voix haute — elle fait gagner un temps réel, sans rien vous coûter.

Préparer les résultats avant d'avoir les résultats0/8

Le message le plus rentable du livre : ne diffusez rien tant que la méthode n'est pas finie et les résultats pré-écrits. L'erreur commune est de partir du recueil et d'analyser chaque colonne sans savoir ce qu'on cherche — on peut y perdre des semaines.

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Le Tableau 1, avant tout recueil

C'est le tableau des caractéristiques de la population. Trois questions à trancher avant de commencer les statistiques : faut-il mélanger données quantitatives et qualitatives (oui, sauf si vous avez de quoi faire deux tableaux) ; moyenne ou médiane (moyenne pour les variables normalement distribuées, médiane quand les extrêmes pèsent lourd) ; quelle dispersion (écart-type avec la moyenne, Q1-Q3 avec la médiane — et surtout pas l'erreur standard de la moyenne, qui n'est pas une statistique descriptive).

Caractéristiques		Valeur* (N = 50)
Sexe	Féminin	40 (80 %)
Âge	(années)	71 (11,3)
Traitement	Consommation moyenne d'hypnotiques (années)	16,9 (13,9)
Traitement	Consommation médiane d'hypnotiques (années)	12 (10 – 20)

* Les résultats qualitatifs sont exprimés en nombre de personnes (%) ; les quantitatifs en moyenne (écart-type) ou médiane (Q1 – Q3). Pendant la rédaction, laissez les traits partout, ça aide à se repérer ; à la fin, ne gardez que trois lignes horizontales — au-dessus, sous la première ligne, sous la dernière.

L'erreur qui revient le plusUne seule information par case. Ne mettez jamais tout dans une cellule en jouant avec des espaces et des sauts de ligne. Construisez chaque élément dans une case séparée, puis fusionnez pour obtenir le design voulu. Et donnez toujours l'effectif et le pourcentage, pas seulement le pourcentage.

Les trois choses qu'on oublie dans un Tableau 11. Le N. L'effectif total doit figurer dans l'en-tête, et l'effectif par ligne dès qu'il diffère — « Poids (kg) (N = 82) », « Taille (cm) (N = 81) ». Un lecteur qui ne sait pas sur combien de personnes porte un pourcentage ne peut rien en faire.

2. Les données manquantes. Il ne suffit pas de les coder NA dans le tableur : il faut dire combien il en manque, et où. C'est un item explicite de STROBE, et c'est le premier reproche d'un relecteur. Trois pour cent de manquants sur une variable secondaire ne se discutent pas ; trente pour cent sur le critère de jugement principal changent la conclusion, et il vaut mieux l'écrire vous-même que se le faire dire.

3. Pas de p-value. Comparer statistiquement les caractéristiques de deux groupes dans le Tableau 1 n'apporte rien : dans un essai randomisé c'est explicitement déconseillé (une différence entre groupes randomisés est par construction due au hasard), et en observationnel un « p » non significatif sur un petit effectif ne prouve pas la comparabilité. Décrivez, laissez le lecteur juger, et gardez les tests pour vos objectifs.

Les règles du tableur

Un seul tableauÇa facilite tous les croisements. Les variables et modalités vont dans un onglet séparé.
Une ligne = un individu ; une colonne = une variableNe fractionnez ni ne fusionnez jamais de cellules. Première ligne : les noms de variables — sans espace (underscore), sans accent, sans nom à rallonge. Première colonne : un identifiant unique.
Une case = une informationPas de case « antécédents » contenant « IDM, HTA, diabète ». Trois colonnes IDM / HTA / diabète, avec 1 ou 0 — ou NA si l'information n'a pas été recueillie.
Les nombres sont des nombresJamais « 7 jours », « environ 1 semaine », « 8jrs ». Toujours la même unité, définie dans le cahier des variables. Et pas de % : 15 % s'écrit 0,15.
Binaires en 0/1, nominales en toutes lettres, ordinales convertiesPour une échelle de Likert : −2, −1, 0, 1, 2. Pour les nominales, méfiez-vous de la typographie (« paracétamol », « Paracétamol », « paracétamol » et « paracetamol » sont quatre modalités différentes).
Trois conventions distinctes : « rien », « ne sait pas », « donnée manquante »0, une modalité dédiée, et NA. Les confondre coûte cher à l'analyse.
Ne jamais écraser une donnéePour recoder une variable, créez une nouvelle colonne. Et n'imputez pas « au feeling » : si quelqu'un a écrit « facteur » en profession, vous ne savez pas s'il est actif ou au chômage — la bonne réponse est de corriger la question, pas la donnée.
Le questionnaire a été bêta-testé et transcritRemplissez-le vous-même, transcrivez-le dans le tableur, faites-le remplir par 4 ou 5 amis. Puis remplissez le tableau avec les premières fiches réelles, pour ne pas découvrir un problème trop tard. Vérifiez enfin chaque variable avec « Trier et filtrer » : le patient de 451 ans qui mesure 1 180 cm et pèse 4 kg se repère bien en boîte à moustaches.

Rédiger le questionnaire

Commencez par le paragraphe RGPD (responsable du traitement, droits d'accès, rectification, effacement, limitation, opposition, portabilité, et une adresse de contact). Ensuite, la règle générale : préférez les vraies données — date de naissance > âge > année de naissance > tranches d'âge. Vous reclasserez vous-même ensuite ; ne perdez pas d'information au recueil. Mais toute variable collectée doit rester justifiée et proportionnée.

Question	Ce que ça change
Combien de cigarettes par jour ? ______	Bien plus précis que « 0-5 / 6-10 / 11-15 / 16-20 / 21+ », qu'on voit pourtant souvent.
Quel est votre sexe / genre ?	Dans un contexte biologique ou thérapeutique, c'est le sexe qui est pertinent ; dans un contexte social (accès aux soins, discriminations, vécu), c'est le genre.
Situation (chômage / retraité / actif) et profession en clair	Deux questions, des informations complètes et faciles à analyser. Vous reclasserez en catégories Insee ensuite.
Échelle de Likert	4 propositions (nombre pair) forcent à se positionner ; 5 laissent un choix neutre qui reflète souvent un « je ne sais pas ». Les deux se valent, ça dépend de votre objectif.

Papier ou mail ?Le mail est le plus rentable. Le temps de mettre le questionnaire en ligne équivaut à celui d'imprimer et d'écrire les enveloppes ; le temps d'appeler pour récupérer une adresse mail équivaut au temps postal ; et le temps de transcrire les fiches papier dans un tableur, lui, disparaît complètement. Les heures gagnées servent à appeler d'autres personnes. Le papier garde deux avantages : il incite un peu plus à répondre, et il donne un taux de réponse certain, puisqu'on connaît le nombre d'envois. Par expérience : comptez 400 à 500 appels pour 100 adresses mail et 50 réponses.

Si vous diffusez par la faculté à tous les internes : un mail court ; annoncez le nombre de questions, pas le nombre de minutes (à cause de tous ceux qui ont annoncé 5 minutes pour 20) ; annoncez une récompense (une fiche de synthèse inédite) ; et ayez un sujet qui intéresse le public interrogé.

Présenter : texte, tableau ou figure ?

Les figures et tableaux doivent suffire à raconter l'histoire de l'article sans le texte — et pourtant il faut en utiliser le moins possible. Pas de redondance : jamais un tableau récapitulatif puis une description de chaque variable puis un graphique qui reprend tout. Si vous hésitez entre les deux, le tableau est une valeur sûre : il donne des valeurs précises pour beaucoup de variables. La figure sert à montrer une tendance, à raconter une histoire courte.

Le tableau

Titre au-dessus. Mêmes mots-clés dans le titre, les colonnes et le texte. Trois lignes horizontales. Ne multipliez pas les colonnes : caractéristique – groupe 1 – groupe 2. Vous pouvez remplacer une colonne « p » par un astérisque explicité en légende. Rappelez l'unité et l'effectif par ligne s'il varie. Un terme déjà abrégé dans le texte doit être réexpliqué : le tableau doit pouvoir se lire seul.

La figure

Titre en dessous. Trois types : la preuve primaire (radiographie, photographie, planche) ; le graphique (linéaire, bargraphe, nuage de points, histogramme, boîte à moustaches, courbe de survie) ; le diagramme (diagramme de flux, causes-effets, modèle en théorisation ancrée). La légende porte le titre bref, les détails expérimentaux, les symboles, les groupes, les tests. Elle aussi doit se lire seule.

Les décimalesSur 103 personnes dont 80 répondent non : « environ 80 % » est l'information à retenir, mais on ne peut pas mettre « environ » partout. 78 % (0 décimale) ou 77,7 % (1 décimale) sont les bons choix. Au-delà — 77,67 %, 77,670 %, 77,669 9 % — le gain de précision est nul et la lecture s'alourdit.

Pas de discussion dans les résultatsLes résultats doivent être dépourvus d'émotions. « Seulement 3 minutes de combat » est un jugement de valeur qui n'a pas sa place. Et si une différence est dite « significative », le lecteur comprend « statistiquement significative au seuil retenu » : ne l'utilisez jamais au sens de « c'est pas mal quand même, hein ». Enfin, n'oubliez pas de parler des résultats négatifs.

Le mot pour la directionFaites les 400 coupes. Les résultats sont la section où il y a le plus de matière à supprimer — sauf si le tableau récapitulatif a été anticipé avant le recueil. Si vous avez des remords à effacer des figures que l'étudiant s'est évertué à réaliser, déplacez-les en annexe et appelez-les d'une phrase.

⌁ Et l'IA, ici ?Elle nettoie très bien une base sale (repérer les doublons de typographie, détecter les valeurs aberrantes) et produit du code d'analyse correct. Ce qu'elle ne fera pas à votre place : décider quelles variables méritent d'être recueillies. C'est pourtant là que se joue la thèse — garbage in, garbage out vaut aussi pour les IA, et avec un aplomb supérieur.

Choisir — et vérifier — son test statistique

Une boîte à outils, pas une étape : on y revient. Elle commence par R et RStudio pour ceux qui n'y ont jamais touché, puis s'adapte à votre méthode — un test si vous faites du quantitatif, une méta-analyse si vous faites une revue, et rien du tout si vous faites des entretiens, ce qui est la bonne réponse. Tout le code R de cette page a été exécuté et vérifié. Vous ferez probablement tourner ça avec une IA : la seconde moitié du chapitre explique comment ne pas vous faire avoir.

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R et RStudio, si vous n'y avez jamais touché

C'est le cas de la plupart des internes de médecine générale, et ce n'est pas un problème. Comptez trente minutes une fois pour toutes. Ce qui suit ne vous apprend pas à programmer : ça vous apprend à ouvrir la boîte, y mettre vos données, y coller du code, et lire ce qui en sort.

Comprendre ce que sont R et RStudioR est le moteur : un logiciel qui calcule, gratuit et libre, mais sans aucun confort — une fenêtre noire où l'on tape des ordres. RStudio est le tableau de bord posé par-dessus : la même chose, en agréable. On installe les deux, on n'ouvre jamais que RStudio. Les deux sont gratuits et le resteront.
Installer, dans cet ordreD'abord R depuis cloud.r-project.org (choisissez votre système, laissez toutes les options par défaut), puis RStudio Desktop depuis posit.co. L'ordre compte : RStudio cherche R à l'installation. Si vous n'avez pas les droits administrateur sur l'ordinateur de l'hôpital, faites-le sur votre machine personnelle — c'est de toute façon là que vous travaillerez.
Reconnaître les quatre zones de l'écranEn bas à gauche, la console : c'est là que le code s'exécute et que les résultats s'affichent. En haut à gauche, le script : votre fichier de commandes, celui qu'on garde et qu'on rejoue. En haut à droite, l'environnement : la liste de ce que R a en mémoire, dont vos données. En bas à droite, les graphiques et l'aide. Vous n'aurez besoin que des deux premières.
Créer un projet et y ranger son fichierFichier > New Project > New Directory > New Project, donnez-lui un nom (« these »), choisissez où le mettre. RStudio crée un dossier : déposez-y votre fichier de données. L'intérêt est immédiat — vous pourrez écrire read.csv2("donnees.csv") sans avoir à taper le moindre chemin d'accès, et rien ne se perdra.
Faire entrer ses donnéesDepuis Excel ou LibreOffice, Fichier > Enregistrer sous > CSV. En France, Excel sépare les colonnes par des points-virgules et écrit les décimales avec une virgule : c'est exactement ce que lit read.csv2(). Puis, dans la console : base <- read.csv2("donnees.csv"). Le mot base est le nom que vous donnez à vos données ; la flèche <- veut dire « range ceci là-dedans ». Tous les codes de cette page supposent que vos données s'appellent base.
Vérifier que l'import s'est bien passé — avant tout le resteTrois commandes, toujours les mêmes : str(base) montre le type de chaque colonne (c'est là qu'on voit qu'un âge a été lu comme du texte), summary(base) donne les extrêmes et le nombre de valeurs manquantes, nrow(base) donne le nombre de lignes — qui doit correspondre à votre diagramme de flux. Si l'un des trois vous surprend, arrêtez-vous : le problème est dans le fichier, pas dans R.
Coller du code et le faire tournerCollez-le dans le script (en haut à gauche), pas dans la console. Placez le curseur sur une ligne et faites Ctrl+Entrée (Cmd+Entrée sur Mac) : la ligne part dans la console et le résultat s'affiche. Ligne à ligne, pour voir où ça casse. Tout ce qui suit un # est un commentaire que R ignore : c'est là que vous écrirez, en français, ce que fait chaque bloc — votre directeur vous en saura gré, et vous aussi dans six mois.
Installer un paquet, une seule foisUn paquet est une extension. install.packages("car") une fois pour toutes ; puis library(car) à chaque nouvelle session. La plupart des codes de cette page n'en demandent aucun : c'est délibéré.
Savoir quoi faire quand ça ne marche pasR affiche des messages en rouge : ils ne sont pas tous des erreurs. Warning / Avis = ça a tourné, mais lisez. Error / Erreur = ça n'a pas tourné. Trois causes couvrent 90 % des cas : le nom de la colonne est mal orthographié (R distingue les majuscules), une parenthèse ou un guillemet manque, ou le paquet n'est pas chargé. Copiez le message d'erreur en entier dans une IA avec les trois lignes de code : c'est ce qu'elle fait de mieux, et instantanément.

Pourquoi R et pas un logiciel à menus ?C'est une question légitime, et la réponse a changé. Il y a cinq ans, un logiciel à cases à cocher comme Jamovi était clairement plus simple pour qui ne code pas. Aujourd'hui, trois arguments font pencher la balance. Une IA écrit le code pour vous — donc la difficulté d'entrée s'est effondrée, alors qu'elle ne sait pas cliquer dans vos menus à votre place. Le code se garde, se relit et se rejoue : votre directeur peut le vérifier, une revue peut le demander, et vous pouvez tout relancer après avoir corrigé une donnée — un parcours de clics ne se transmet pas. Et on peut vous dépanner à distance : dix lignes de code se collent dans un mail, une suite de clics ne se raconte pas. Si vous refusez absolument le code, Jamovi fait honnêtement l'essentiel de ce qui suit en menus ; sachez seulement ce que vous échangez.

Pour aller plus loin que cette pageCe chapitre vous fait choisir et exécuter ; il ne vous enseigne pas les biostatistiques. Si vous voulez les comprendre, deux ressources gratuites et en français valent tous les tutoriels.

Objectif Thèse niveau 2, « Poulet consciencieux »⁵³ — 338 pages, 24 arbres décisionnels, PDF intégral gratuit et sans inscription. Tout y est fait au tableur, ce qui est un choix pédagogique redoutable : on voit les effectifs théoriques se calculer sous ses yeux. Le niveau 1 (« Poussin pressé », 110 p.) va à l'essentiel ; le niveau 3 (« Coq méthodique », ~450 p., analyses avec R et multivarié) est annoncé pour 2026 — c'est lui qui couvrira en profondeur ce que cette page ne fait qu'outiller.

Statistiques pour statophobes¹⁴ — librement diffusable, écrit pour ceux « qui n'y entravent que pouic et détestent les maths par-dessus le marché ». C'est de loin le texte le plus drôle jamais écrit sur les tests d'hypothèse, et son chapitre 8 sur les limites de la p valeur devrait être lu par tout thésard.

Et dans cette page même, chaque test porte un lien « la mathématique derrière » : d'où il vient, qui l'a inventé et pour quel besoin, ce qu'il calcule exactement, et pourquoi ses conditions de validité sont ce qu'elles sont.

Quelle est votre méthode ?

La suite dépend entièrement de ce que vous avez choisi au chapitre 10. Si vous avez fait des entretiens, il n'y a aucun test à choisir — et vous proposer un test de Student n'aurait aucun sens.

Il n'y a pas de test statistique — et c'est normal

La recherche qualitative ne mesure pas, elle comprend. Il n'y a donc ni p, ni intervalle de confiance, ni puissance — et un jury qui en verrait dans une thèse qualitative se demanderait surtout ce que vous avez cru faire. Ce qui remplace le test, c'est la rigueur du chemin : elle se démontre, mais elle ne se calcule pas.

Ce que vous produirez à la place d'une analyse statistique

Étape	Ce qu'on attend concrètement
Le tableau des participants	Le seul endroit où vous compterez : nombre d'entretiens, durée moyenne et étendue, et les caractéristiques qui fondent votre variation maximale (âge, sexe, milieu d'exercice, ancienneté). Un tableau descriptif, sans aucun test.
La transcription	Intégrale, verbatim, y compris les hésitations si elles portent du sens. C'est là que la reconnaissance vocale automatique fait gagner des dizaines d'heures — voir plus bas pour les précautions.
Le codage	Étiqueter les éléments significatifs, les regrouper en catégories, les organiser en nœuds parents et enfants. Le codage est itératif : vous reviendrez sur vos premiers entretiens après le dixième. Dites si vous avez codé seul ou à deux — c'est ce que COREQ demande, et coder seul est la règle en thèse, pas une faute.
L'arbre de codage	À montrer, en annexe ou en figure. C'est l'équivalent qualitatif de votre section « analyses statistiques » : le lecteur doit pouvoir suivre comment vous êtes passé des mots à vos catégories.
Les verbatims	Choisis pour illustrer une catégorie, pas pour décorer. Identifiés (« E7, femme, 34 ans, urbain ») pour montrer que vos catégories ne reposent pas toutes sur le même bavard.
Le modèle	Systématique en théorisation ancrée, facultatif ailleurs : un schéma des relations entre catégories. C'est souvent la plus belle figure de la thèse.

Le piège du qualitatif fait par des médecinsNe quantifiez pas vos verbatims. « 12 médecins sur 15 estimaient que… » n'a aucun sens : votre échantillon n'a pas été construit pour être représentatif, il a été construit pour être varié. Ce chiffre ne mesure rien, et il donne au lecteur l'illusion inverse. On écrit « la plupart des participants », « quelques-uns », « un seul », ou mieux : on décrit la catégorie et on montre ce qui la nuance. Le réflexe de compter est le plus dur à perdre quand on vient du quantitatif — c'est aussi celui qui trahit le plus vite un travail qualitatif mal compris.

Les logiciels

NVivo est la référence, payant, souvent disponible via votre université — comme MAXQDA et Atlas.ti, très répandus en sciences sociales et qui font le même travail. Alternatives gratuites : Taguette (le plus simple pour débuter, en ligne ou installé), QualCoder, QDA Miner Lite. Ne confondez pas avec IRaMuTeQ : celui-là fait de la lexicométrie — il compte et classe les mots — et répond donc à une autre question que le codage thématique. Aucun ne code à votre place : ils rangent, comptent les occurrences d'un code, et permettent de retrouver tous les extraits d'une catégorie. Un tableur peut suffire pour dix entretiens — beaucoup de thèses honnêtes ont été codées ainsi. Testez le logiciel sur un ou deux entretiens avant de vous lancer.

L'IA en recherche qualitative : deux usages, deux régimesLa transcription : oui, sans réserve méthodologique. C'est le gain le plus massif des dernières années — mais relisez chaque transcription en écoutant l'audio, la reconnaissance vocale se trompe sur le vocabulaire médical et sur les phrases coupées, et ce sont vos données brutes.

L'aide au codage : avec de fortes réserves. Une IA produit des catégories plausibles et lisses, qui ressemblent à ce qu'on attend — c'est-à-dire exactement les catégories préformées qu'un travail qualitatif doit fuir : « freins », « leviers », « manque de formation, d'argent et de temps ». Or votre valeur ajoutée est précisément de voir ce que vos participants disent et que personne n'attendait. Si vous vous en servez, faites-le après avoir codé vous-même, comme contradicteur : « voici mes catégories, qu'est-ce que j'ai pu ne pas voir ? » — jamais comme premier codeur.

Et la règle absolue : un verbatim est une donnée personnelle. Les entretiens contiennent des noms de patients, de confrères, de lieux, de services. Ne les collez pas dans une IA en ligne avant de les avoir pseudonymisés, et vérifiez que ce traitement entre bien dans ce que vous avez déclaré à votre DPO.

Et si vous faites les deux ?Une thèse à méthodes mixtes — un questionnaire quantitatif et quelques entretiens — est parfaitement recevable, à condition de dire pourquoi : les deux volets s'éclairent-ils l'un l'autre, ou l'un explique-t-il les résultats de l'autre ? Dans ce cas, traitez chaque volet avec sa propre méthode et sa propre grille (COREQ pour l'un, STROBE pour l'autre), et ne mélangez jamais les deux dans un même tableau.

Ce qu'on calcule dans une méta-analyse

Ici, l'unité d'analyse n'est plus le patient mais l'étude. On ne compare pas deux groupes : on combine des résultats déjà publiés en une estimation unique, et — c'est le plus intéressant — on mesure à quel point ils se contredisent.

Ce que vous produisez	Ce qu'il faut en dire
L'effet combiné	Un odds ratio, un risque relatif, une différence de moyennes — ou une différence de moyennes standardisée quand les études n'ont pas utilisé la même échelle. Toujours avec son intervalle de confiance à 95 %, qui est l'information principale.
Le modèle : fixe ou aléatoire ?	Le modèle fixe suppose qu'il existe un seul effet vrai et que les études n'en diffèrent que par le hasard d'échantillonnage. Le modèle aléatoire suppose que l'effet vrai varie d'une étude à l'autre. En médecine générale, les populations, les pays et les périodes diffèrent presque toujours : le modèle aléatoire est le choix par défaut, et c'est celui que vous devrez justifier le moins.
L'hétérogénéité	Le test Q de Cochran dit s'il y en a ; I² dit quelle part de la variabilité vient de vraies différences entre études plutôt que du hasard ; tau² en donne l'ampleur. Le repère du Cochrane Handbook : 0-40 % pourrait n'être pas important, 30-60 % modérée, 50-90 % substantielle, 75-100 % considérable. Ces bornes se chevauchent volontairement — ce sont des repères, pas des seuils.
Le forest plot	La figure centrale : une ligne par étude avec son effet et son intervalle, la taille du carré proportionnelle au poids, et le losange de l'effet combiné en bas. Si votre lecteur ne devait voir qu'une chose, c'est celle-là.
Le biais de publication	Le funnel plot et le test d'Egger. Le Cochrane Handbook recommande de ne pas les utiliser en dessous de dix études : la puissance est trop faible, et l'asymétrie d'un entonnoir à six points ne veut rien dire. En thèse, on est très souvent sous ce seuil : dites-le, plutôt que de produire une figure ininterprétable.
Les analyses de sensibilité	Que devient l'effet combiné si l'on retire l'étude la plus lourde ? Celle de moins bonne qualité ? Une conclusion qui ne survit pas au retrait d'une étude n'est pas une conclusion.

Dans R code exécuté et vérifié

install.packages("meta")   # une seule fois
library(meta)

# Données binaires : événements et effectifs par bras, une ligne par étude
m <- metabin(event.e, n.e, event.c, n.c, studlab = auteur,
             data = etudes, sm = "OR", random = TRUE, common = FALSE)
m                       # effet combiné, IC95 %, Q, I², tau²

forest(m)               # LA figure de votre thèse
funnel(m)               # asymétrie — seulement si au moins 10 études
metabias(m, method.bias = "linreg")   # test d'Egger, mêmes réserves

# Analyse de sensibilité : que se passe-t-il si l'on retire une étude ?
metainf(m, pooled = "random")

# Données continues : metacont(n.e, mean.e, sd.e, n.c, mean.c, sd.c, ...)
# Sous-groupes : ajouter subgroup = etudes$continent

Le vrai piège de la méta-analyseIl n'est pas statistique. C'est de combiner des études qui ne mesurent pas la même chose : des populations différentes, des définitions différentes du critère de jugement, des durées de suivi incomparables. Le logiciel ne s'en apercevra jamais et vous sortira un chiffre parfaitement calculé. Un I² élevé est le symptôme, pas la maladie — et le corriger en passant au modèle aléatoire ne soigne rien. Si les études ne sont pas combinables, la bonne réponse est de ne pas combiner : une revue systématique avec synthèse narrative est un travail complet et publiable.

Le préalable qu'on oublieRien de tout cela n'a de valeur si le protocole n'a pas été enregistré sur PROSPERO avant de commencer la sélection, et si le diagramme de flux n'a pas été tenu dès le premier jour. Voir le chapitre 10.

Construire le prompt à partir d'une question bien posée

Un prompt court donne une réponse courte et fausse. Ce qui distingue un bon prompt d'une question jetée, ce n'est pas sa longueur : c'est qu'il ne laisse rien à deviner. Remplissez ce qui suit — vous verrez que la moitié du travail consiste simplement à énoncer ce que vous n'aviez pas encore décidé. C'est le point : un prompt qu'on n'arrive pas à écrire signale une question qu'on n'a pas fini de poser.

1. Le travail que vous menez

Type de revue

Ce que vous demandez à l'IA — ou choisissez dans le parcours, plus bas

2. La question, décomposée

Si vous avez rempli le constructeur du chapitre 08, ces champs le reprennent automatiquement.

Population — qui ?

Intervention ou exposition — quoi ?

Comparaison (laissez vide s'il n'y en a pas)

Critère de jugement principal

3. Le périmètre

Période — de

Langues acceptées

Bases interrogées

Types d'étude inclus

Exclusions décidées

Le parcours, dans l'ordre

Quinze prompts, à passer dans cet ordre : ils ne sont pas interchangeables. Les quatre premiers se construisent à partir de ce que vous venez de saisir ci-dessus ; les onze suivants se suffisent à eux-mêmes — ils prennent en entrée ce que l'étape précédente a produit. Cliquez sur un titre pour construire son prompt ; cochez au fur et à mesure, c'est sauvegardé.

Format de la réponse — sous quelle forme vous la voulez

La grille se remplit à la main, une ligne par article : c'est elle qui fera votre tableau de résultats et votre diagramme de flux. Ouvrez-la dans Excel ou LibreOffice — elle est en point-virgule, le séparateur attendu par un tableur configuré en français. La première ligne de données rappelle ce qu'on attend dans chaque colonne : supprimez-la avant de commencer.

Pourquoi ce prompt est long, et pourquoi c'est bienIl contient six blocs que la plupart des gens omettent : le rôle, le contexte réel de votre travail, le livrable exact attendu, les contraintes, ce que vous ne voulez pas, et — le plus important — ce que vous vérifierez. Ce dernier bloc change la nature de l'échange : annoncer comment vous allez contrôler la réponse pousse à produire quelque chose de contrôlable, et vous laisse le dernier mot. Si un champ vous bloque, ce n'est pas le prompt qui est en cause : c'est une décision de méthode que vous n'avez pas encore prise, et il vaut mieux s'en apercevoir maintenant que devant le jury.

Que cherchez-vous à expliquer ?

La variable à expliquer (Y) est celle qui vous intéresse : le critère de jugement principal, le résultat. La variable explicative (X) est celle dont vous vous demandez si elle influence Y : le groupe, l'exposition, l'âge.

Y — la variable à expliquer

X — la variable explicative

Les groupes sont…

Ce que vous cherchez n'est pas un p, c'est un intervalleLa critique de l'usage courant des tests d'hypothèse — « si p < 0,05 je rejette H₀ » — est menée depuis les années 1930 par des statisticiens chevronnés, et elle tient en quelques points qu'il vaut mieux connaître avant de rédiger vos résultats¹⁴.

L'hypothèse nulle est presque toujours fausse d'avance. Presque tout a un effet sur presque tout, ne serait-ce qu'infime. Montrer qu'un effet existe revient donc souvent à enfoncer une porte ouverte : la vraie question est de quelle ampleur.

Avec assez de monde, tout devient significatif ; avec trop peu, plus rien ne l'est. Un p ne dit ni l'ampleur de l'effet, ni la précision avec laquelle il a été estimé. Et un test non significatif ne démontre pas l'absence d'effet — c'est pourtant ainsi qu'il est lu neuf fois sur dix.

Le p n'est pas la probabilité que H₀ soit vraie. C'est la probabilité d'observer vos données, ou des données plus extrêmes, si H₀ était vraie. La confusion est massive et elle change tout.

La réponse tient en une ligne : donnez l'intervalle de confiance. Il montre littéralement la gamme de valeurs dans laquelle se trouve probablement la réalité, il vous oblige à regarder vos données, et il protège de ces quatre pièges à la fois. Constater que l'intervalle d'une proportion va de 10 à 90 % vous empêche de conclure « le test n'est pas significatif, donc c'est équilibré » — ce qui serait une aberration. C'est pourquoi, dans tout ce chapitre, la phrase de résultats met la mesure d'effet et son intervalle avant le p.

Avant tout test : le graphiqueFaites toujours le nuage de points, la boîte à moustaches ou le tableau croisé avant le test. Vous y verrez la valeur aberrante, le patient de 451 ans, la relation qui n'est pas linéaire, le groupe de trois personnes. Un test lancé sur des données qu'on n'a pas regardées donne un p parfaitement valide sur une réalité fausse — et c'est indétectable dans la sortie.

« Paramétrique » ne veut pas dire ce que vous croyezOn oppose couramment les tests paramétriques, réservés aux grands échantillons et aux distributions normales, et les non paramétriques, faits pour les petits échantillons et les distributions bancales. Cette opposition est inexacte, et vous rencontrerez les deux vocabulaires⁵³. Un test est paramétrique s'il s'appuie sur l'estimation d'un paramètre — une moyenne, une proportion, un écart-type ; non paramétrique sinon. La distinction qui vous servira davantage est une autre : un test exact calcule la p valeur exactement, un test asymptotique l'approche, et n'est valable qu'à partir d'un certain effectif ou sous certaines conditions. Le Chi² est non paramétrique — il porte sur des effectifs — et pourtant asymptotique, ce qui explique sa condition d'effectifs théoriques. Retenez ceci plutôt que les étiquettes : ce qui compte n'est pas le nom du test, c'est sa condition de validité.

Et pour lever la crainte qui pousse tant d'internes à forcer un test t sur des données qui ne s'y prêtent pas : quand les deux sont applicables, un test non paramétrique conserve au moins 80 % de la puissance du test paramétrique correspondant. Vous ne perdez presque rien, et vous gagnez de ne pas être en faute.

Le multivarié : ajuster sur plusieurs variables

Dès que vous voulez tenir compte de plusieurs variables à la fois — pour limiter les biais de confusion —, on quitte les tests pour un modèle. Le principe est le même : ce qui commande le choix, c'est la nature de la variable à expliquer. Les variables explicatives, elles, peuvent être mélangées librement — quantitatives et qualitatives ensemble.

Y — la variable à expliquer

Nombre d'événements dans le plus petit groupe (pour Y binaire ; sinon, l'effectif total)

Quand il faut ajuster : le multivariéDès que vous voulez tenir compte de plusieurs variables à la fois — pour limiter les biais de confusion —, on quitte les tests ci-dessus pour un modèle : régression logistique si Y est binaire, régression linéaire si Y est quantitative. Deux garde-fous. Le nombre de variables est limité par le nombre d'événements, pas par le nombre de patients : environ dix événements par variable, l'événement étant l'effectif du plus petit des deux groupes. Et on ne met pas dans le modèle tout ce qui est significatif en bivarié : on y met ce qui est cliniquement pertinent et ce que la littérature désigne comme facteur de confusion. Un modèle construit à la pêche produit des résultats qui ne se reproduisent jamais.

Explorer plutôt que tester : ACP et typologies

Tout ce qui précède répond à une question posée d'avance. Certaines analyses font l'inverse : elles ne testent rien, elles résument — vingt items de questionnaire ramenés à trois dimensions, quatre cents patients rangés en quelques profils. Elles ne produisent ni p, ni intervalle de confiance, et c'est normal : ce sont des descriptions, pas des inférences. Elles s'écrivent donc dans les résultats comme une description, jamais comme une preuve.

Le piège commun aux troisCes méthodes trouvent toujours quelque chose. Une ACP sort toujours des axes ; un partitionnement en trois groupes sort toujours trois groupes, même sur des données parfaitement aléatoires. La question n'est donc jamais « ai-je trouvé une structure ? » mais « cette structure est-elle plus qu'un découpage arbitraire ? » — et c'est à vous d'y répondre, avec les indices ci-dessous et surtout avec votre tête de clinicien : un profil que vous ne sauriez pas décrire à un confrère en une phrase n'existe probablement pas.

Ce que vous cherchez à faire

Les méthodes ensemblistes : les lire, pas les faire

Forêts aléatoires, bagging, boosting : vous en lirez dans les articles que vous analyserez, et il est utile de savoir ce que c'est. Le principe commun tient en une phrase : plutôt qu'un seul modèle, on en fabrique des centaines sur des versions perturbées des données, et on fait voter. Le bagging tire au sort des échantillons avec remise et moyenne les modèles obtenus ; la forêt aléatoire ajoute un tirage au sort des variables à chaque embranchement, ce qui décorrèle les arbres ; le boosting procède en série, chaque modèle corrigeant les erreurs du précédent. Le gain est réel en prédiction pure.

Pourquoi ce n'est presque jamais un sujet de thèse d'exerciceIl n'en sort pas de mesure d'effet interprétable. Un odds ratio se dit à un jury et se discute en consultation ; une importance de variable dans une forêt, non — elle dit qu'une variable sert au modèle, pas dans quel sens ni de combien.

La validation demande des données que vous n'avez pas. Ces modèles apprennent le bruit avec une facilité déconcertante. La seule façon de savoir s'ils ont appris quelque chose de réel est de les évaluer sur des données qui n'ont jamais servi à les construire — idéalement d'un autre centre, d'une autre période. Sans ce jeu indépendant, la performance affichée est une illusion, et elle est invisible dans la sortie.

La règle des dix événements par variable devient une règle de plusieurs centaines. Ce qui met la plupart des thèses hors jeu avant même de commencer.

Et vous ne pourrez pas l'expliquer en deux phrases. C'est le critère qui vaut pour tout ce chapitre : une méthode que vous ne savez pas exposer simplement est une méthode que vous ne saurez pas défendre.

Ce qu'il faut regarder quand vous en lisez un

À chercher dans l'article	Ce qui doit vous alerter
La séparation apprentissage / validation	Si la performance est mesurée sur les mêmes données qui ont servi à entraîner le modèle, elle ne veut rien dire. Cherchez les mots « jeu de test indépendant », « validation externe ». Une validation croisée est mieux que rien, mais elle reste interne.
L'AUC annoncée, et où	Une AUC de 0,95 en interne et 0,68 en externe est le résultat le plus banal du domaine. Si l'article ne donne que la première, la question à se poser est pourquoi.
Le nombre d'événements	Rapportez-le au nombre de variables candidates, pas au nombre de patients. C'est là que la plupart des modèles publiés s'effondrent.
La comparaison à un modèle simple	Une forêt aléatoire qui ne bat pas une régression logistique à trois variables n'a rien apporté. Beaucoup d'articles omettent cette comparaison — c'est en soi une information.
Le calibrage, pas seulement la discrimination	Un modèle peut bien classer et annoncer des probabilités fausses. Sans courbe de calibration, une probabilité prédite n'est pas utilisable en consultation.

Si votre sujet appelle vraiment ce type de méthode — cela arrive, sur des bases déjà constituées et volumineuses —, ce n'est pas interdit : c'est simplement le moment de vous faire encadrer par quelqu'un dont c'est le métier, et de le dire dans vos remerciements.

Les stats avec une IA : assumons, et vérifions

Autant le dire franchement : une IA fait aujourd'hui de meilleures statistiques que la plupart d'entre nous seuls devant R, et il n'y a aucune raison de s'en priver. Ce n'est pas là que se joue votre thèse. Ce qui se joue, en revanche, c'est votre capacité à répondre au jury et à ne pas publier un résultat faux avec aplomb. Voici les clés.

Laquelle utiliser ? Un panorama, pas une recommandation

Le paysage bouge trop vite pour qu'un conseil tienne un an, et aucune de ces solutions n'est indispensable : ce qui suit décrit des façons de travailler, pas des marques à préférer. Le critère qui compte n'est pas la puissance du modèle, c'est où vont vos données.

La façon de faire	Ce qu'elle vaut pour une thèse	Où vont les données
Une IA généraliste dans le navigateur ChatGPT, Claude, Gemini, Mistral, Grok, Copilot…	Le plus simple, et amplement suffisant : elle écrit le code, explique une erreur, relit une sortie que vous lui collez. C'est le point d'entrée à recommander à quelqu'un qui découvre R.	Sur les serveurs de l'éditeur. Structure et sorties agrégées uniquement.
Une IA branchée sur votre éditeur de code extensions dans VS Code, RStudio, Positron…	Nettement plus confortable dès qu'on itère : elle voit le script, propose la ligne suivante, corrige sur place. Réservez-le si vous y prenez goût — ce n'est pas nécessaire pour une thèse.	Attention : ces extensions envoient le contenu des fichiers ouverts. N'ouvrez pas votre base de données à côté.
Un assistant intégré au tableur Copilot dans Excel, Gemini dans Sheets…	Séduisant, et c'est le plus risqué des trois : il travaille directement sur vos données réelles, celles-là mêmes qu'il ne faut pas transmettre. À éviter tant que le fichier contient des données de santé.	Sur les serveurs de l'éditeur, avec vos données dedans.
Une IA qui tourne sur votre machine modèles locaux	Moins performante, et il faut un ordinateur récent. Mais c'est la seule option où la question du transfert de données ne se pose pas du tout.	Nulle part : tout reste chez vous.

Un conseil pratique : sur un point qui compte, posez la même question à deux IA différentes. Quand elles divergent, vous venez de trouver l'endroit où il faut aller vérifier vous-même — c'est un détecteur d'incertitude gratuit et remarquablement efficace.

La règle qui prime sur toutes les autresNe collez jamais de données de santé dans une IA en ligne. Ni un extrait de votre base, ni un tableau de patients, ni un verbatim d'entretien non anonymisé. C'est un transfert de données personnelles vers un tiers, hors de votre déclaration au DPO, et souvent hors de l'Union européenne — vous engageriez votre responsabilité et celle de votre faculté. Ce que vous pouvez donner sans risque : la structure de la base (noms et types de variables), vos effectifs, et vos sorties statistiques déjà agrégées. C'est amplement suffisant pour obtenir du bon code.

Les cinq vérifications sur ce qu'elle vous rend

Le test correspond-il à l'arbre ci-dessus ? Si l'IA propose autre chose, ce n'est pas forcément faux — mais demandez-lui pourquoi, et comparez. C'est souvent là qu'apparaît une sophistication inutile.
Les conditions ont-elles été vérifiées, ou seulement affirmées ? « Les données suivent une distribution normale » sans test ni graphique est une phrase creuse. Exigez le code qui le vérifie, et regardez le résultat.
Le n de la sortie correspond-il à votre base ? C'est la vérification la plus rentable : un effectif qui a fondu signale des données manquantes silencieusement supprimées. R le fait par défaut, sans prévenir.
La mesure d'effet est-elle là, avec son intervalle de confiance ? Un p tout seul ne dit pas l'ampleur. Un odds ratio, une différence de moyennes, un coefficient — avec leur IC à 95 % — sont ce que vous mettrez dans la thèse.
Le code tourne-t-il, et donne-t-il deux fois le même résultat ? Relancez-le depuis une session vide. Le code d'IA qui ne tourne pas est un cadeau : il échoue bruyamment. Le code qui tourne à moitié est le vrai danger.

La règle d'orNe présentez jamais un test que vous ne savez pas expliquer à votre jury en deux phrases. Si l'IA vous propose un modèle mixte, une ANCOVA, une régression de Cox ou une imputation multiple et que vous découvrez ces mots à cet instant : demandez-lui l'alternative simple qui répond à la même question, ou faites-vous aider par un biostatisticien, un interne de santé publique, ou votre directeur. Un résultat modeste que vous maîtrisez vaut infiniment mieux qu'un résultat sophistiqué qui s'effondre à la première question.

Les prompts

Ils changent selon la méthode choisie plus haut, et chacun est conçu pour vous rendre le contrôle plutôt que la réponse : aucun ne demande à l'IA de conclure à votre place. Notez que le plus utile de tous — l'audit de votre base — ne lui transmet aucune donnée : elle écrit le script, vous l'exécutez chez vous.

Ce qui est réalisable — et pertinent — dans une thèse

Dans le périmètre	Hors périmètre pour une thèse d'exercice
Une analyse descriptive soignée : Tableau 1 complet, effectifs, dispersion, données manquantes déclarées. C'est de loin le plus informatif, et c'est souvent suffisant.	Un essai contrôlé randomisé : délais, ressources et autorisations hors de portée, sauf à s'intégrer à un essai en cours.
Une comparaison de deux ou trois groupes sur un critère principal clairement annoncé.	Les analyses en sous-groupes multipliées : chaque test supplémentaire achète une fausse découverte.
Une régression logistique ou linéaire avec quelques variables choisies à l'avance et justifiées.	Les modèles mixtes, analyses de survie, scores de propension, imputations multiples — sauf si vous les maîtrisez ou êtes encadré pour ça.
Une série temporelle descriptive sur des données ouvertes (Open Medic, Medic'AM), avec ses ruptures commentées.	Les modèles prédictifs et l'apprentissage automatique : la validation exige des effectifs et une méthode qu'une thèse n'a pas.
Une corrélation honnêtement présentée comme une association, jamais comme une causalité.	Toute analyse décidée après avoir vu les résultats. C'est la seule vraie faute de ce tableau.

Le mot pour la directionLe rôle a changé : il ne s'agit plus d'apprendre à l'étudiant à taper un test, mais de lui apprendre à reconnaître un résultat qui ne tient pas. Deux questions suffisent en relecture, et elles ne demandent aucune compétence en programmation : « d'où viennent ces effectifs ? » — le n de la sortie doit correspondre au diagramme de flux — et « peux-tu m'expliquer pourquoi ce test-là ? ». Si la réponse est vague, la sortie est probablement correcte et la compréhension absente : c'est le moment de revenir au tableau à deux entrées, pas d'améliorer le code.

Finir et défendre

Discussion et conclusion

L'introduction est un entonnoir : du général à la question. La discussion inverse le cône : on répond à la question, on appuie la réponse, on la défend, on l'ouvre. C'est la section la plus intéressante à écrire, celle où vous avez le plus de liberté — et pourtant la plus codifiée.

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Les quatre parties, dans cet ordre

Résultats principaux. La première phrase de la discussion répond à la dernière phrase de l'introduction. Aucune donnée inédite ici : vous répétez le résultat principal, puis vous l'expliquez — ce que ça signifie, ce qui est nouveau, quels mécanismes pourraient l'expliquer. Gardez-vous de conclure de façon péremptoire.
Comparaison à la littérature (validité externe). Localement, nationalement, internationalement. Si votre travail est vraiment inédit, comparez à quelque chose de proche — ou dites simplement que vous n'avez pas trouvé de résultat similaire. Privilégiez dans cet ordre : revues internationales à fort impact, revues connues de la discipline, rapports (HAS, Insee, DREES, Atlas de l'Ordre, Carto APL, Cour des comptes), puis livres et thèses. Terminez en comparant les caractéristiques de votre population : ça enchaîne naturellement sur les forces et limites.
Forces et limites (validité interne). Pas de généralités : soyez précis et spécifique.
Perspectives. Études de confirmation, questions restées sans réponse, questions nouvelles que vous avez soulevées, directions hors de votre champ. Pensez aux futurs thésards qui liront cette section en cherchant un sujet, comme vous l'avez peut-être fait.

Une façon amusante de trouver ses forcesDemandez-vous comment vous auriez pu faire une étude parfaitement nulle — et ce qui différencie votre travail de celle-là.

La liste des limites, à personnaliser

Biais	Sources principales
Sélection	Échantillonnage non aléatoire ; non-réponses ; perdus de vue ; effet du travailleur sain (un recrutement en milieu de travail — ou hospitalier — n'est pas la population générale).
Information	Mémorisation ; désirabilité sociale ; enquêteur (subjectivité) ; classement.
Confusion	Un facteur tiers non pris en compte. Le classique : « possession d'un briquet » et « cancer bronchique », où le facteur de confusion est le tabagisme.
Indication	Le biais majeur — et le plus oublié — de toute étude observationnelle qui compare deux prises en charge⁵³. Le soignant n'a pas tiré au sort : il a choisi ce traitement parce qu'il le pensait le meilleur pour ce patient-là, compte tenu de la gravité, des attentes, des recommandations, de la disponibilité. La différence observée entre les groupes peut donc refléter les raisons du choix bien plus que le choix lui-même. Si votre thèse compare deux stratégies sur des données de soins courants, c'est votre première limite, avant toutes les autres.
Attrition	Les perdus de vue ne partent presque jamais au hasard : ceux qui vont très bien ne reviennent pas, ceux qui vont très mal non plus. Donnez leur nombre, et surtout comparez-les aux autres sur les caractéristiques dont vous disposez — c'est la seule façon d'argumenter que leur départ n'a pas orienté vos résultats.
Temps immortel	Le piège de la pharmaco-épidémiologie, et il est redoutable parce qu'il est invisible. Si l'on classe un patient dans le groupe « traité » à partir d'une ordonnance délivrée après l'inclusion, alors, par construction, il a survécu jusque-là : il ne pouvait pas mourir avant d'être traité. Cette période « immortelle » attribuée au traitement lui fait gagner une efficacité qu'il n'a pas. Se prévient en définissant l'exposition à une date d'origine unique pour tous.
Protopathie	Le traitement a été prescrit à cause des premiers symptômes de la maladie qu'on lui reproche ensuite de causer. L'antalgique prescrit pour une douleur qui était le premier signe du cancer paraîtra associé au cancer. Se déjoue en excluant une période de latence avant l'événement.
Détection ou surveillance	Un groupe est plus surveillé que l'autre, donc on y trouve plus de choses — sans qu'il y en ait davantage. Classique quand un traitement impose un suivi rapproché, ou quand un groupe voit plus souvent son médecin.
Régression vers la moyenne	Si vous sélectionnez les patients sur une valeur extrême — les plus hypertendus, les scores les plus élevés —, une deuxième mesure sera mécaniquement plus proche de la moyenne, même sans aucune intervention. Toute étude avant-après sur une population recrutée sur un extrême doit s'en expliquer.
Hawthorne	Les gens modifient leur comportement parce qu'ils se savent observés. Très présent dès qu'on interroge des soignants sur leurs pratiques, ou qu'on évalue une pratique par audit annoncé. Voisin du biais de désirabilité sociale, mais il porte sur l'acte, pas sur la déclaration.
Berkson et Neyman	Deux biais de recrutement classiques. Berkson : recruter à l'hôpital crée des associations artificielles entre maladies, parce qu'avoir deux affections augmente la probabilité d'être hospitalisé. Neyman (ou biais de prévalence-incidence) : une étude sur les cas prévalents rate ceux qui sont morts ou guéris vite, et surestime donc les formes lentes.
Publication	Ne concerne pas votre recueil mais votre discussion : la littérature à laquelle vous vous comparez est enrichie en résultats positifs. Vos résultats négatifs paraîtront donc plus discordants qu'ils ne le sont. Et cela vaut aussi pour vous : publier une thèse aux résultats négatifs est un service rendu à la discipline.
Liées au choix d'étude	Une étude observationnelle ne peut pas établir de causalité ; un suivi court ne montre pas les effets à long terme ; interroger des médecins installés ne dit rien des remplaçants.

En qualitatif, on ne parle pas de biais — mais on parle

Le vocabulaire des biais est quantitatif : il suppose qu'il existe une valeur vraie dont on s'écarte. En recherche qualitative, on ne cherche pas une valeur vraie, on cherche à comprendre — la subjectivité du chercheur n'est pas un défaut à corriger, c'est un instrument à déclarer. Écrire « biais de sélection » dans les limites d'une thèse qualitative est donc le marqueur le plus sûr d'un travail qui a emprunté le vocabulaire sans la méthode. Voici ce qui prend sa place.

Critère	Ce qu'on écrit dans « Limites »
Réflexivité	Qui étiez-vous pour vos participants ? Interne interrogeant ses maîtres de stage, médecin face à des patients, femme face à des hommes — votre position a orienté ce qui a pu être dit et ce qui ne l'a pas été. Dites laquelle, et ce que vous avez fait avec (journal de réflexivité, relecture par un tiers).
Crédibilité	Vos résultats sont-ils fidèles à ce que les participants ont voulu dire ? C'est ici que se discutent la triangulation réellement faite (deux codeurs ? deux méthodes de recueil ?) et la vérification auprès des participants — et que se déclare honnêtement le codage à un seul codeur, qui est la règle en thèse.
Transférabilité	Le pendant qualitatif de la validité externe — mais on ne « généralise » pas. On décrit le contexte assez précisément pour qu'un lecteur juge lui-même si ses résultats sont transférables à son terrain. Une limite qualitative n'est jamais « échantillon non représentatif » : c'est « contexte insuffisamment décrit ».
Fiabilité	Un autre chercheur, avec vos données et votre guide d'entretien, arriverait-il à des catégories comparables ? C'est ce que COREQ vérifie point par point : guide d'entretien fourni, arbre de codage décrit, logiciel nommé.
Confirmabilité	Vos interprétations sont-elles ancrées dans les données ? La réponse se donne en citant des verbatims — pas en les décorant, mais en montrant d'où vient chaque catégorie.

Les limites qui reviennent honnêtement dans une thèse qualitative : suffisance des données discutée mais non démontrée, codage par une seule personne, absence de triangulation des méthodes, participants recrutés par connaissance, entretiens menés par un débutant qui a appris en cours de route. Écrivez-les. Elles ne fragilisent pas le travail : elles montrent que vous avez compris ce que vous faisiez.

Et si le biais est différentiel ?

Demandez-vous aussi si le biais est différentiel : s'applique-t-il de la même façon aux deux groupes ? Un questionnaire sur le dépistage du mésusage d'alcool donné à deux groupes dont un seul a reçu une formation de trois heures aura une désirabilité sociale asymétrique. Et les limites ne s'arrêtent pas aux biais : un résultat statistiquement significatif l'est-il cliniquement ? Améliorer de 1 point le MMSE à six mois pose la question. C'est aussi le moment de parler du prix à payer : si on veut extrapoler, il coûte quoi, en argent ou en temps médical ?

Les limites sont aussi l'occasion de brillerRappelez ce que vous avez mis en œuvre pour les réduire — recrutement aléatoire pour limiter le biais de sélection, délai court pour le biais de mémorisation, anonymat pour la désirabilité sociale. C'est possible parce que vous aviez écrit ces limites avant de lancer l'étude (chapitre 13).

Aucune statistique ne prouve une causalitéC'est une phrase à garder en tête pendant toute la rédaction de la discussion : prouver une causalité ne relève pas des statistiques mais de la méthodologie de l'étude⁵³. Un test vous dit qu'il existe une association, avec un risque d'erreur. Cette association peut refléter quatre choses très différentes : une vraie causalité (le tabac cause le cancer du poumon) ; une causalité de sens inverse ; une cause commune (avoir un briquet et avoir un cancer du poumon sont associés — par le tabagisme) ; ou une coïncidence liée à l'histoire ou aux comportements.

Seul l'essai randomisé contrôlé démontre la causalité, parce que l'exposition y est modifiée par l'expérimentateur et attribuée au hasard. À défaut — c'est-à-dire dans votre thèse — la causalité ne s'obtient qu'indirectement et sans certitude, par un faisceau d'arguments : l'association observée, sa confirmation par la littérature, des arguments physiopathologiques solides, éventuellement une relation dose-effet, éventuellement une séquence d'apparition et de disparition à l'arrêt de l'exposition. Présentez ce faisceau ; n'annoncez pas une preuve.

Un mot d'alerte sur le vocabulaire à la mode : les méthodes dites d'« inférence causale » ou d'« émulation d'essai clinique » — scores de propension notamment — sont utiles et souvent efficaces pour réduire le biais d'indication, mais ces termes sont excessifs et trompeurs : elles ne prouvent pas la causalité, elles atténuent un biais. Ne les employez pas pour donner du poids à ce qui n'en a pas.

La conclusion : « so what ? »

Une page. Il est difficile de ne pas répéter ce qui a déjà été dit, et ce n'est pas grave. Quelles sont les implications, les recommandations ? À quel point le lecteur doit-il se préoccuper du sujet après votre thèse ? C'est le take-home message : préférez un message très focalisé mais réel à un message flou (« peut-être que… »). Et arrêtez-vous modestement à ce que vous avez prouvé, sans aller sur le terrain de ce que vous auriez aimé prouver. Si sur 100 inclus, 5 avaient poursuivi le waterpong à six mois et disaient mieux dormir : non, vous n'avez pas montré que le waterpong améliore le sommeil. Votre étude soulève surtout la question de l'arrêt précoce — ce qui est déjà une information.

Résumé, titre et pages liminaires

Les trois choses qui seront lues alors que vous les écrirez en dernier.

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Le résumé : 250 à 300 mots

Ce sera souvent la seule chose lue de votre thèse. Il doit pouvoir se lire seul, donc sans abréviations non définies. Structure : trois phrases d'introduction (une phrase compréhensible par n'importe qui, une phrase précise sur ce qui n'est pas connu, l'objectif) ; trois phrases de méthodes (design, population et recrutement, critère de jugement principal) ; trois phrases de résultats (description de la population, résultat principal explicité, résultats secondaires s'il reste de la place) ; une ou deux phrases de conclusion — pas trois.

0 motsCible : 250 à 300 mots.

Le titre

Modifiable jusqu'au bout. Clair, concis (10-15 mots maximum, voire moins), précis (pour le différencier de thèses proches), pertinent (avec les bons mots-clés), attractif. Quatre formes possibles :

Sujet + Population + Contexte — « Schtroumpfose chez les Schtroumpfs consommateurs de Schtroumpfs : étude analytique multicentrique »
Thème général + thème précis — « Schtroumpfs et Schtroumpfose : étude comparative entre consommateurs et non-consommateurs »
L'objectif — « La consommation de Schtroumpfs est-elle associée à la Schtroumpfose ? »
La réponse — « La consommation de Schtroumpfs est associée à la Schtroumpfose »

Références, épître, remerciements

Vérifiez le format attendu par votre faculté (en général Vancouver). Le bon test : essayez de retrouver vous-même la source avec les informations que vous donnez — c'est exactement le but de cette section. Ce ne seront pas les 30 à 120 minutes les plus passionnantes de votre vie, mais c'est ce qui montre votre sens du détail. Et faites-le avant d'envoyer à votre directeur.

L'épître dédicatoire est ce petit mot des premières pages, soit pour placer le travail sous le patronage d'une personne illustre — la thèse de 1798 était dédicacée « à ma patrie » —, soit pour témoigner d'une gratitude. Facultatif et rare. Les remerciements, eux, se divisent en deux : le jury (avec titres exacts — dans le doute, demandez-leur, et vérifiez comment ils signent leurs mails) et les proches (très libre : alexandrins, acrostiches, tout est permis ; une à deux pages, et rappelez-vous que le jury lira ces pages).

Une perte réelleLes bibliothèques universitaires ne conservent plus les thèses papier, et les PDF en ligne sont épurés des pages de remerciements. Ce témoignage durable de reconnaissance envers vos proches n'existera donc pas. Dites-leur en vrai — ça, ça restera.

Le mot pour la directionTraquez la discussion dans le reste du texte. Elle a souvent commencé en méthodes (pourquoi ce test) et dans les résultats (« seulement 4 % », une comparaison à la littérature). Déplacez grossièrement à la première relecture, triez ensuite. Et rappelez que la place des limites est après les résultats principaux, la comparaison à la littérature et les forces — pas au début. Sur la bibliographie : vérifiez la forme de chaque citation, le choix des références (articles scientifiques d'abord), et la quantité. Une thèse de 15 pages avec 8 références semble en carence ; avec 120, en excès. On peut viser un ratio de deux fois plus de références que de pages.

⌁ Et l'IA, ici ?La discussion est la section qu'une IA écrit le mieux — et c'est exactement pourquoi c'est là qu'elle vous coûtera le plus cher. Une comparaison à la littérature générée est plausible, fluide, et fausse dans le détail : des articles qui n'existent pas, des chiffres qui ne sont pas dans la source, des populations qui ne sont pas comparables. Le jury, lui, connaît la littérature de votre sujet. En revanche, elle est excellente comme relectrice : demandez-lui de lister vos verbes, vos répétitions, vos phrases de plus de 30 mots.

La soutenance : rétroplanning et jury

Comptez 3 à 6 mois pour que les astres s'alignent : une thèse finie, une salle libre, un jury disponible. En général, le moment où le recueil s'achève est le bon moment pour poser une date. Le diaporama et le jour J sont au chapitre suivant.

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Le rétroplanning

Donnez une date de soutenance visée : l'outil remonte les jalons. Chaque jalon indique d'où il vient — aucun n'est inventé.

Date de soutenance visée

Le recueil de données est-il commencé ?

Choisissez une date de soutenance.

Le recueil ne dépend pas que de vousSi des impératifs vous obligent à poser la date avant la fin du recueil, prévoyez de le finir six mois avant — et acceptez d'emblée un à trois mois de retard. Une date posée avant le recueil peut être inutilement angoissante ; une date posée à la fin du recueil agit au contraire comme un moteur pour les analyses et la rédaction.

Le jury

L'arrêté du 12 avril 2017 fixe le cadre : au moins trois membres, dont un président professeur des universités titulaire des disciplines médicales. En pratique, pour la médecine générale :

un président, PU des disciplines médicales de la faculté où vous soutenez — et qui ne peut pas être votre directeur de thèse ;
un premier assesseur, enseignant de médecine générale (MCA, PA, MCU, PU) ;
un deuxième assesseur, docteur en médecine ou docteur des universités — en général votre directeur, sauf s'il occupe l'une des deux places précédentes du fait de son statut ;
facultativement, un ou deux autres assesseurs, au moins docteurs.

Le président est normalement le PU nommé le plus anciennement ; il est possible qu'il en soit autrement, sous réserve de l'accord des PU concernés. Si vous ne savez pas qui est MCA, MCU, PA ou PU, la faculté publie la liste des titres et grades.

L'ordre des opérations1. Réfléchir avec votre directeur à quelques dates possibles, au moins 3 à 6 mois en avance. 2. Contacter le bureau des thèses pour vérifier qu'une salle est libre sur ces dates — et pré-réserver un à trois créneaux si possible. 3. Contacter le président pressenti par un mail court, avec le titre, le nom du directeur et les dates d'emblée : inutile d'envoyer un premier mail pour savoir s'il est intéressé, la réponse est normalement oui — le frein, c'est l'agenda. 4. Proposer rapidement les dates retenues au deuxième assesseur, en définissant avec votre directeur qui contacter et dans quel ordre (inutile de proposer un mercredi à un enseignant présent le jeudi). 5. En cas de refus, passer au suivant — ne demandez pas à dix assesseurs en parallèle, personne ne se sentira concerné, à raison. 6. Valider la date auprès du bureau des thèses, puis renvoyer un mail avec tout le jury en copie.

Les trois formalités qu'on découvre trop tard

Elles varient d'une faculté à l'autre — c'est justement pour ça qu'il faut poser la question tôt, et pas au guichet quinze jours avant. Le bureau des thèses répond volontiers par mail.

Le contrôle anti-plagiat

Beaucoup de facultés passent désormais toutes les thèses dans un logiciel de similarité, avant ou après le dépôt. Ce n'est pas un piège : un taux de similarité s'explique très bien (les citations, les phrases méthodologiques standard, les noms d'échelles). Ce qui ne s'explique pas, ce sont des paragraphes entiers repris d'une recommandation ou d'une autre thèse. C'est la raison la plus concrète d'appliquer le conseil du chapitre 14 : écrivez avec vos propres mots dès le premier jet, et sourcez. Un premier jet fait de copier-coller « qu'on triera plus tard » ne se trie jamais.

L'autorisation de diffusion

Au dépôt, on vous demandera de choisir : diffusion internet (accessible à tous, indexée par les moteurs de recherche) ou intranet (réservée à votre université), avec parfois la possibilité d'un embargo. Choisissez en connaissance de cause : la diffusion internet est ce qui fait qu'on vous retrouve, qu'on vous cite, qu'un passionné vous appelle dix ans plus tard — mais c'est aussi ce qui rend le texte définitivement public. Et si vous visez une publication, sachez que c'est cette version en ligne que vous déclarerez à la revue (chapitre 20).

L'intégrité scientifique

Plusieurs universités font signer une charte d'intégrité scientifique, et disposent d'un référent intégrité scientifique. Le document est court et son contenu ne surprendra personne qui a lu les chapitres précédents : ne pas fabriquer de données, ne pas les embellir, citer ses sources, déclarer ses liens d'intérêts, respecter l'ordre des auteurs. Le signer sans le lire serait un début discutable.

Ajoutez-y le quitus de la bibliothèque et les formulaires à faire signer par le jury : c'est le lot des quatre à six semaines avant la soutenance, que le rétroplanning ci-dessus place pour vous.

La présentation et le jour J

Le diaporama, les onze règles qui font la différence, et ce qui se passe réellement pendant la soutenance.

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Les onze règles de la présentation

№	La règle	Pourquoi
1	Programmez le temps de parole	15 à 20 minutes en général. Prévoyez 15 : le jour J vous bafouillerez un peu, vous ferez 17-18, et vous parlerez l'esprit tranquille. Personne ne vous dira que 15 minutes c'était trop concis.
2	Choisissez le format	Rien n'impose PowerPoint : Keynote, Prezi, une vidéo, une succession d'images façon TED. Sans support, c'est possible mais déconseillé.
3	Assurez-vous d'avoir quelque chose à présenter	Le .pptx et un .ppt et un PDF. Sur clé USB et envoyé par mail. Polices spéciales incorporées. Testé sur un ou deux autres ordinateurs que le vôtre, et dans la salle si possible.
4	Prévoyez le nombre de diapositives avant de commencer	Pour 15 minutes : base de 15 diapositives, page de titre incluse. C'est peu, c'est normal. Entre 15 et 20 reste convenable à condition qu'elles soient très sobres.
5	Écrivez la dernière diapositive et basez-vous dessus	Une conclusion avec 3-4 messages clés, écrite en premier : ce sont eux que la salle retiendra, et ils servent de fil rouge.
6	Réfléchissez aux titres	Un message par diapositive. Utilisez le titre pour le porter : « Prévalence en augmentation » plutôt que « Épidémiologie ». Pour chaque diapositive : à quoi sert-elle pour mon message de conclusion ?
7	Rendez l'introduction excitante	En 2 à 4 diapositives, tout le monde doit comprendre pourquoi ce problème est intéressant et ce qu'on va en attendre.
8	Diminuez le texte. Puis rediminuez-le	La règle la plus importante. Le diaporama est un pense-bête, pas un document de lecture. Si on peut se passer de vous tellement il est complet, on se passera de vous : le jury lira plus vite que vous et sera gêné par votre voix.
9	Limitez les effets que vous ne maîtrisez pas	Une diapositive sobre qui apparaît entièrement vaut mieux que des lignes qui surgissent à chaque clic — c'est souvent le symptôme d'un excès de texte. Et si vous passez en PDF pour la compatibilité, les animations sautent de toute façon.
10	Entraînez-vous, sur le verbal et le non-verbal	Quatre points : le fond (cohérent ? intelligible ?), la forme (voix monocorde ? tics de langage ? « euh » à chaque silence ?), la position (replié ? bras crispés ?), et l'interaction avec le diaporama. Filmez-vous, ou présentez à quelqu'un.
11	Dépassez les règles	Ce sont des conseils, pas des lois. Amusez-vous : c'est votre thèse, et pour l'immense majorité d'entre vous, ce sera la seule.

La répartition des 15 diapositives1 page de titre · 1 conclusion · 3 à 5 résultats (population, résultats principaux qui appuient la conclusion, résultats secondaires) · 2 à 3 discussion (comparaison à la littérature, forces et limites, perspectives si la place le permet) · 1 à 2 méthode (plus proche de la section méthodes de votre résumé que de celle de votre thèse) · 3 à 4 introduction, écrites en dernier, en remontant depuis l'objectif. La thèse n'est pas présentée pour le jury, qui l'a lue : elle est présentée pour le public. Si la personne non médecin la plus âgée du public vous dit « c'était bien » et a vaguement compris votre objectif et votre conclusion, vous avez réussi.

Le jour J

Toge noire disponible sur place (pas de couleur tant qu'on n'est pas docteur). Le public se lève quand le jury est debout. Le président annonce, lit le titre, donne la parole 15 à 20 minutes, puis invite l'assistance à s'asseoir. Après la présentation, vous vous asseyez face au jury : la parole va au dernier assesseur — en général votre directeur —, puis remonte jusqu'au président. Le jury sort délibérer (tout le monde se lève ; théoriquement pas d'applaudissements à ce stade de grand suspens), revient, annonce, propose la mention, puis vous fait lire le serment d'Hippocrate en levant la main droite. Lisez-le à voix basse une fois avant le début, pour ne pas trébucher sur « opprobre ». Ensuite : applaudissements, attestation de docteur en médecine (à photocopier, l'original va à l'Ordre), photos, et pot si vous en faites un.

Et six à douze mois plus tard, retournez au bureau des thèses échanger l'attestation contre le vrai diplôme. La moitié des gens oublient cette étape ; les bureaux des thèses croulent sous les diplômes depuis les années 50.

Filmer ou photographier : globalement oui. Depuis les thèses en visio de 2020, beaucoup sont filmées et diffusées pour les proches qui ne peuvent pas venir. Renseignez-vous auprès de l'appariteur. Le président incite parfois lui-même le public à sortir son appareil pour le serment.

Avant d'imprimerVeuves et orphelines chassées ? Table des matières actualisée (et tous les champs) ? Enregistrez en PDF, ouvrez le PDF et revérifiez tout visuellement : pas de tableau coupé en deux, pas d'espace incongru, en-têtes corrects. Puis chez l'imprimeur : reliure dos carré collé, pour avoir une tranche où noter votre nom, le titre, l'université et l'année — pas d'agrafe ni de spirale, qui empêchent le rangement en bibliothèque. Trouverez-vous quand même une erreur la veille de la soutenance ? Bien entendu. Attribuons-la à la fée des coquilles.

Le mot pour la directionUn discours à préparer. Après la présentation, vous parlez en premier. Sept temps : détendre l'atmosphère (un peu d'humour léger fait retomber la pression et rappelle qu'on est là pour échanger) ; recontextualiser les débuts (qui est le thésard, quand est-il venu, quel était le sujet initial, comment a-t-il évolué) ; évoquer les obstacles ; parler des qualités qui ont permis de les surmonter ; nommer les apprentissages que représente la thèse ; redonner les messages clés ; désamorcer un problème éventuel soulevé par le jury avant d'entrer ; remercier et souhaiter le meilleur. Chacun y ajoutera sa patte.

⌁ Et l'IA, ici ?Utile pour répéter : demandez-lui les questions les plus probables du jury sur votre méthode, elle les trouve bien. Utile aussi pour tailler dans le texte de vos diapositives — c'est exactement le genre de coupe qu'elle fait sans état d'âme. Inutile pour le reste : personne ne vous demandera à la soutenance de produire du texte, on vous demandera de comprendre le vôtre.

Après, et le reste

Après : congrès, article, prix

Faut-il forcément un après ? Non. Une thèse est un document public, référencé, qui vit sa vie — un thésard qui a travaillé sur la médecine dans le Boulonnais pendant la Seconde Guerre mondiale reçoit encore plusieurs appels par an de passionnés d'histoire locale tombés sur son PDF.

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Il y a tout de même quatre intérêts à diffuser ailleurs : toucher un public qui en prendra connaissance immédiatement ; échanger avec d'autres professionnels et créer des ponts ; faire évoluer les pratiques, ce qui est un peu le but ultime ; et valoriser le travail dans un CV, si vous visez une carrière universitaire ou le concours de praticien hospitalier. Cet « après » peut être piloté par vous — c'est idéal mais rarissime — ou par votre directeur, s'il est motivé et disponible, ce qui est assez rare aussi.

Trois voies

Informer

Réseaux sociaux ; revues locales et FMC (« la thèse du mois ») ; newsletters des institutions (Ordre, ARS, URPS) ; presse spécialisée (Egora, Le Quotidien du Médecin) ou généraliste si le sujet s'y prête.

Présenter en congrès

CMGF (mars, Paris), CNGE (novembre-décembre, ville tournante), CMGOI (avril), WONCA Europe (juillet, en anglais). Le poster peut être vu par 1 000 personnes mais il est survolé ; la communication orale sera comprise, mais peut-être par 15 personnes dont 4 présentateurs. Le conseil principal : lisez le guide de soumission, pour savoir comment le comité scientifique va vous noter. C'est presque la garantie d'être accepté.

Publier

Choisir la revue avant de réécrire : écrire en français ou en anglais change tout, et chaque revue a ses exigences. Aides : votre bibliographie (quelle revue revient le plus ?), PubMed (où sont publiés les articles sur votre score ?), les journal finders des grands éditeurs, le Journal Citation Reports via votre BU.

Le processus de soumission, sans illusion

Méfiez-vous des revues prédatrices — voir la section dédiée juste après, avec les outils pour vérifier en cinq minutes.
Déclarez que votre thèse est déjà en ligne. Point souvent ignoré, et qui se paie cher : votre thèse est déposée sur le SUDOC et sur le site de votre faculté avant que l'article ne soit soumis. Une thèse n'est pas une publication au sens de l'ICMJE, et la quasi-totalité des revues acceptent un article qui en est tiré — mais il faut le dire dans la lettre d'accompagnement, avec le lien. Une phrase suffit : « ce travail est issu de la thèse d'exercice de X, soutenue le [date] et accessible à [URL] ; il n'a fait l'objet d'aucune publication dans une revue à comité de lecture. » Si vous ne le dites pas et que le relecteur trouve le PDF — il le trouvera, c'est indexé —, ce qui n'était qu'une formalité ressemble soudain à une dissimulation.
L'ordre des auteurs importe. Premier et dernier sont les meilleures places, puis 2^e, puis 3^e et avant-dernier, puis le reste. Ne vous faites pas berner.
Une seule revue à la fois, et il faut être très patient.
Tous les auteurs prennent responsabilité publique du contenu. Ne vous sentez pas obligé d'inclure tous ceux à qui vous avez parlé un jour de votre article : il y a une section remerciements pour ça.
Les retours. Accepté ; révisions mineures ; révisions majeures ; « rejeté mais resoumission possible » (revise and resubmit — très fréquent, et plutôt bon signe) ; ou pas de resoumission, ce qui veut souvent dire que ce n'était pas le bon journal.
La resoumission se fait avec une lettre reprenant les critiques point par point. Il faut répondre à toutes les remarques — mais vous n'êtes pas tenu de tout accepter, à condition d'argumenter. Fiez-vous globalement à leur avis, bénévole et souvent justifié : ne vous contentez pas de penser que le relecteur n° 2 est un imbécile.
Le bon à tirer se relit encore une fois. C'est souvent là qu'il reste des corrections dans les références.

Et votre thèse peut donner autre chose qu'un article : un éditorial ou une tribune d'opinion ; une revue narrative à partir de la synthèse déjà faite ; une lettre à l'éditeur (200-300 mots, 1-2 tableaux, 5-10 références — parfois en réponse à un article récent comportant un problème identifié) ; un cas clinique.

Reconnaître une revue prédatrice en cinq minutes

Une revue prédatrice donne priorité à l'intérêt personnel sur l'érudition et se caractérise par des informations fausses ou trompeuses. Elles sont nombreuses : environ 8 000 revues et 420 000 articles recensés en 2014¹³, environ 14 000 revues listées par Cabell's en 2021¹². Et elles publient à peu près n'importe quoi : trois canulars documentés l'ont montré, dont l'un a fait le tour du monde¹². Le plus instructif n'est pas qu'ils aient été acceptés, mais à quelles conditions : un article intégralement composé de texte automatiquement généré, accepté en quatre jours, avec une relecture demandée en trois jours, et des frais annoncés à 919 $ tombés à 39 $ après négociation — puis, pour un autre, 2 042 $ tombés à 24 $, jamais payés, et l'article publié quand même.

Les signaux qui ne trompent pasOn vous sollicite par mail. Une revue sérieuse ne démarche pas les auteurs. — Le délai d'acceptation est irréaliste : personne ne relit sérieusement un article en quatre jours. — Les frais sont difficiles à trouver, puis négociables. Un prix de publication qui se marchande n'est pas un prix de service éditorial. — Le comité éditorial est décoratif : des noms prestigieux qui ne savent pas qu'ils y figurent, ou aucun moyen de les contacter. — Les métriques sont alléguées, pas vérifiables : un « impact factor » maison, un ISSN brandi comme une garantie alors qu'il coûte 25 à 50 € au Centre international et ne prouve rien.

Les quatre vérifications, dans l'ordre

La revue est-elle sur une liste de confiance ? DOAJ pour les revues en accès libre, OpenEdition, PoPuPS, SciELO. Côté éditeurs : OASPA, COPE, ICMJE. Et une maison connue (Nature, Springer, Elsevier…) reste une maison connue.
Est-elle sur une liste négative ? La liste de Jeffrey Beall (2010-2017, ressuscitée depuis), la liste de Cabell's International, la liste négative du DOAJ, Stop Predatory Journals. Aucune n'est exhaustive ni infaillible : ce sont des indices, pas des verdicts.
Est-ce un détournement ? Certaines revues prédatrices imitent le nom d'une revue existante, ou en usurpent le site et l'ISSN. Le Hijacked Journal Checker et Retraction Watch servent exactement à ça.
Passez l'outil. Think. Check. Submit. déroule la check-list en trois minutes ; Compass to Publish (Université de Liège) produit un score argumenté, ce qui est plus utile qu'un oui/non.

Et surtout, croisez plusieurs éléments : aucun critère isolé ne suffit — ni l'ISSN, ni la présence d'un comité, ni même l'absence d'une liste. En cas de doute persistant, votre bibliothécaire universitaire tranchera plus vite que vous.

Ce que ça dit du resteLes revues prédatrices ne sont qu'un symptôme. Le fond du problème est un système où les chercheurs financent la recherche, écrivent les articles, les relisent bénévolement — et paient ensuite pour les lire, ou pour les rendre lisibles aux autres. Le « publish or perish » qui rend ce marché possible est le même qui pousse à publier vite et beaucoup. Le savoir ne vous protège pas des sollicitations, mais ça aide à comprendre pourquoi elles arrivent.

Les prix — le meilleur rapport temps/bénéfice de toute la thèse

Ils demandent souvent 5 minutes à 1 heure de travail, et peuvent rapporter de l'argent. C'est exactement l'inverse des articles : beaucoup d'investissement qui ne rapportera jamais rien financièrement.

Prix	Date limite
Prix de thèse de la faculté de médecine, là où ça existe encore	variable
Prix de thèse du département ou du collège local	variable
Prix de thèse de l'URPS	variable
Prix Alexandre Varney de l'ISNAR-IMG	avant janvier
Prix de l'Académie nationale de médecine (plutôt pour des thèses de science ou des dossiers déjà publiés ; allez voir les lauréats des années précédentes pour juger du niveau)	avant mars
Prix de thèse du CNGE et de la MSA	avant septembre
Prix de thèse d'histoire de la médecine Georges Robert (BIU)	avant décembre

Il existe aussi des prix spécifiques par spécialité, des prix de congrès, des prix d'associations et de sociétés savantes pour les jeunes médecins de la discipline. Et pour les ouvrages, un prix littéraire de l'Académie nationale de médecine, un prix d'histoire de la médecine, et « Le goût des sciences ». La méthode la plus simple reste : cherchez le thème de votre travail suivi de « prix thèse » — on ne sait jamais.

⌁ Et l'IA, ici ?Elle est franchement utile pour l'adaptation : passer d'un texte de thèse au format d'une revue donnée, respecter une limite de mots, produire une première version de la lettre de réponse aux relecteurs. C'est de la reformulation d'un contenu que vous maîtrisez — le cas exact où elle vous fait gagner du temps sans rien vous coûter. Ne lui faites pas écrire la lettre de motivation à l'éditeur sans la relire : le ton « lettre générée » se repère, et il agace.

Et l'IA dans tout ça ?

La question mérite d'être posée de face, plutôt que par petites touches gênées. Si une machine rédige une thèse d'exercice en une heure, à quoi sert encore l'exercice ?

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Ce qu'elle fait bien — et il faut s'en servir

Débloquer. Le canard en plastique qui répond. Souvent, écrire le prompt suffit à résoudre le problème, parce qu'on a été obligé de formuler ce qui coince.
Ouvrir le champ des sujets. Dix pistes en trente secondes, dont huit mauvaises et deux qu'on n'aurait pas eues.
Traduire, et proposer des synonymes de mots-clés.
Transcrire les entretiens. C'est probablement le gain le plus massif de ces dernières années en recherche qualitative : des dizaines d'heures de retranscription qui deviennent une relecture.
Dépanner sur R, Excel, Word. Une erreur incompréhensible, une formule, une syntaxe.
Relire. Typographie, verbes faibles, répétitions, phrases interminables, lecture à voix haute. C'est la version rapide de ce que fait un correcteur automatisé — et là aussi, il faut vérifier une à une, pour éviter la francisation d'anglicismes voulus et les corrections indues dans les références.

Quel outil, pour quoi — et ce qu'on n'y met pas

Tous les assistants ne servent pas à la même chose, et la question n'est pas « lequel est le meilleur » mais « lequel pour cette tâche-là ». Trois réglages comptent bien plus que la marque.

Le réglage	Quand il change tout
Le mode « raisonnement » réflexion étendue, thinking, reasoning selon les outils	Pour tout ce qui se démontre : choisir un test, discuter une condition de validité, relire une méthode, chercher l'incohérence entre vos résultats et votre conclusion. Le modèle prend plus de temps et se contredit moins. À l'inverse, pour reformuler une phrase ou nettoyer une transcription, le mode rapide suffit et coûte moins d'attente.
La recherche web	Obligatoire dès qu'il s'agit de littérature. Sans elle, le modèle répond avec ce qu'il a mémorisé pendant son entraînement : une vision de la littérature arrêtée à une date, et aucune conscience de ce qui a été publié depuis. C'est la première chose à vérifier avant de coller le prompt du chapitre 01.
La taille de la fenêtre	Coller une thèse entière pour la faire relire suppose que l'outil puisse tout tenir en mémoire d'un coup. Si vous devez découper votre manuscrit en morceaux, le modèle perdra les incohérences entre les morceaux — précisément celles que vous cherchiez. Dans ce cas, faites relire section par section et posez la question de cohérence séparément, en lui donnant vos résultats et votre conclusion côte à côte.

Ce qu'on ne colle pas dans un assistant grand publicLa règle simple : rien qui puisse désigner quelqu'un. Pas de nom, pas d'initiales, pas de date de naissance, pas de numéro de dossier — mais aussi rien qui identifie par recoupement : « le seul médecin de telle commune », « la patiente de 94 ans opérée en mars à tel hôpital ». Un verbatim d'entretien est particulièrement traître : les gens se racontent, et trois détails suffisent.

Pseudonymisez avant, pas après. Remplacez les noms par E1, E2, les lieux par « ville moyenne des Hauts-de-France », les dates par des mois. C'est de toute façon ce que votre thèse contiendra.

Et posez la question à votre DPO — celui de votre université, pas celui de votre CHU si vous n'y êtes pas rattaché. Deux points à lui soumettre : ce que les conditions d'utilisation du service prévoient quant à la réutilisation de vos saisies, et si votre établissement a souscrit une offre encadrée. Beaucoup d'universités en ont désormais une : elle change complètement la réponse, et personne ne pense à demander.

La porte de sortie, quand le texte est vraiment sensible : un modèle qui tourne sur votre propre machine (Ollama, LM Studio et équivalents installent ça en quelques minutes). Rien ne sort de l'ordinateur, donc plus de question réglementaire. Ces modèles sont moins bons que les grands services en ligne — nettement — mais pour nettoyer une transcription ou repérer des thèmes, ils font le travail.

Ce qu'elle fait mal — et ça se voit

Le problème n'est pas qu'elle se trompe : c'est qu'elle se trompe avec aplomb, dans un texte par ailleurs impeccable. Les erreurs sont donc invisibles, sauf pour la personne du jury qui connaît le sujet.

Les chiffres. C'est le point le plus dangereux, parce qu'un nombre a l'air d'un fait.
Les références. Une référence inventée est facile à repérer ; un PMID décalé d'un chiffre pointe vers un article réel mais différent, et personne ne le voit.
La comparaison à la littérature. Elle est toujours plausible. Elle est régulièrement fausse dans le détail : populations non comparables, résultats déplacés d'une étude à l'autre.
Les conclusions. Elle extrapole volontiers au-delà de ce que montrent vos données — exactement l'erreur qu'un jury cherche.

Une démonstration : combien y a-t-il d'angines par an en France ?

Cherchez le nombre d'angines en France. Vous trouverez 9 millions par an sur Santé publique France, sur Santé.fr, sur le site de l'Assurance Maladie. Une IA vous donnera le même chiffre, avec les mêmes sources. Un Premier ministre a annoncé qu'il libérerait 15 millions de consultations par an sur cette base.

Maintenant, remontez à la source. Un article de 1997 renvoie à une conférence de 1991, où il est affirmé que « plus de 8 millions d'angines sont survenues en France en 1990 » — sans source. Les auteurs y mentionnent seulement 1,3 séance médecin pour 100 en 1981, ce qui est très peu et n'explique en rien les 8 millions. À l'époque, on recommandait de traiter chaque angine par antibiotique ; ils ont donc supposé que 100 % des angines étaient diagnostiquées et traitées. Apparemment, passer de 55,4 millions d'habitants (1981) à 68 millions (2024) ne change rien à la prévalence des angines.

Peut-on faire mieux ? L'observatoire de médecine générale de la SFMG indiquait qu'en 2009, 3 175 des 68 188 patients inclus consultaient pour angine ou pharyngite, soit 4,66 % des actes ; les généralistes ont réalisé 242 millions d'actes en 2022, ce qui donne environ 11 millions d'angines ou pharyngites. Et il faut aussitôt signaler la faiblesse de ce calcul, sous peine de commettre exactement ce qu'on vient de reprocher aux autres : il applique un taux de 2009 à une activité de 2022, treize ans plus tard, alors que le recours aux soins, les recommandations et la place des angines ont changé. C'est une estimation d'ordre de grandeur, pas une mesure — et l'écrire noir sur blanc fait partie du travail. Autre voie : en 2005, sur la base d'études de 1988-2002, l'OMS estimait à 15 % la proportion d'enfants de 5-14 ans atteints de pharyngite streptococcique symptomatique par an, et à 4 % celle des adultes — soit, avec les données Insee, environ 3,4 millions d'angines symptomatiques par an. Ce qui se rapproche nettement des 1,5 million de TROD commandés par les généralistes, et rend l'antibiorésistance un peu moins désespérante : 44 % de testés plutôt que 17 %.

Le point n'est pas que l'IA se trompe. Toutes les grandes institutions françaises de santé reprennent un chiffre de 1981 sans source, et fondent des arguments politiques dessus. L'IA ne fait que reproduire, plus vite et plus joliment, une erreur humaine collective. Ce qui change, c'est que la remonter à la source prend cinq minutes de travail que personne ne fait — et que votre thèse est peut-être l'un des rares endroits où quelqu'un les fera.

Ce que le jury voit

Trois signaux, dans l'ordre de fréquence. Le changement de style : ce n'est pas agréable de sentir, en cours de lecture, qu'on lit un texte que l'auteur a peut-être moins attentivement lu que nous. L'introduction lisse : une phrase d'ouverture qui pourrait servir à dix autres thèses (« MonThème est un sujet majeur de santé publique ») là où on attend une information réelle, sourcée, personnelle à votre sujet. Et surtout, la question à laquelle vous ne savez pas répondre : pourquoi ce test plutôt que celui-là, d'où vient ce chiffre, en quoi cette étude est-elle comparable à la vôtre. C'est là que ça se joue, et aucune IA ne sera dans la salle.

La question de fond

Une thèse d'exercice ne prétend pas produire une connaissance que le monde attendait. Son objectif est déclaré depuis le début : s'initier à la recherche et développer un esprit critique face aux données scientifiques. C'est un exercice de formation, dont le produit est un article publiable — et dont le vrai résultat est ce que vous saurez faire après.

Ça change complètement ce que l'IA menace — et ce qu'elle ne menace pas. Ce point mérite mieux qu'une opinion : il commence à être documenté.

Ce qu'elle ne menace pas : le document, ni le rite

Le document sera meilleur, et il faut l'admettre. Dans un essai randomisé publié dans Science portant sur 453 professionnels diplômés confrontés à des tâches d'écriture de leur métier, l'accès à une IA générative a réduit le temps de rédaction de 40 % et augmenté la qualité évaluée de 18 % — en réduisant au passage les écarts entre les moins bons et les meilleurs⁴⁶. Une expérience de terrain menée avec 758 consultants a montré des effets du même ordre : +12,5 % de tâches réussies, 25 % plus vite, qualité jugée supérieure de 40 %⁴⁷.

Et la soutenance ne disparaîtra pas : lever la main droite devant sa famille, réciter le serment, sortir en robe noire — c'est un rite, il l'est depuis le xiv^e siècle, et aucune technologie n'y touche. Ceux qui prédisent la fin de la thèse se trompent probablement de cible.

Ce qu'elle menace : le savoir-faire quand l'outil n'est plus là

La même expérience sur les consultants porte l'avertissement décisif : sur les tâches situées hors du périmètre de l'IA — assez proches des précédentes pour qu'on ne voie pas la frontière —, ceux qui l'utilisaient ont fait 19 points de moins que ceux qui s'en passaient⁴⁷. L'outil ne prévient pas quand il sort de sa zone de compétence, et l'utilisateur non plus.

En médecine, la démonstration la plus nette vient de la coloscopie. Dans quatre centres polonais, dix-neuf endoscopistes expérimentés — plus de 2 000 coloscopies chacun — ont vu leur taux de détection d'adénomes sans assistance chuter de 28,4 % à 22,4 % après l'introduction de l'IA dans leur pratique : une baisse relative de 20 %, absolue de 6 points⁴⁸. Ce sont des praticiens chevronnés, et c'est leur compétence propre qui s'est érodée, avec une conséquence directe pour les patients examinés sans l'outil. C'est, à notre connaissance, la première mise en évidence en vie réelle d'une désaccoutumance induite par l'automatisation avec retentissement clinique.

Sur l'écriture elle-même, une étude en électro-encéphalographie a suivi 54 participants répartis en trois groupes — rédaction avec un modèle de langage, avec un moteur de recherche, ou sans aucun outil. La connectivité cérébrale était la plus faible dans le groupe assisté par l'IA ; et lorsque ces participants ont dû écrire sans l'outil, ils sont restés en deçà des autres et se sont montrés incapables de citer correctement leur propre texte des sessions précédentes⁴⁹. Les auteurs parlent de dette cognitive : on emprunte de la performance immédiate contre de la compréhension différée. Enfin, une enquête auprès de 666 personnes retrouve une corrélation négative entre usage fréquent des outils d'IA et scores de pensée critique, médiée par le délestage cognitif — et l'effet est plus marqué chez les plus jeunes, donc chez vous⁵⁰.

Ce que valent ces preuves — et il faut le direAppliquer honnêtement à ce paragraphe ce que le chapitre 16 exige de votre thèse : l'étude sur la coloscopie est observationnelle avant-après, donc exposée à une dérive temporelle indépendante de l'IA ; l'étude par EEG porte sur 54 participants et n'a pas encore été relue par les pairs ; l'enquête sur la pensée critique est transversale, donc incapable d'établir un sens de causalité, et elle a fait l'objet d'une correction publiée. Aucune ne concerne des thèses de médecine. Le faisceau est convergent et il vient de champs différents, ce qui compte ; il ne constitue pas une preuve. Traitez-le comme vous traiteriez n'importe quel faisceau d'arguments dans votre discussion.

Ce n'est d'ailleurs pas une découverte de 2025. En 1983 déjà, une psychologue cognitiviste décrivait l'ironie de l'automatisation : on automatise les tâches faciles, on laisse à l'humain les seules situations difficiles — et on le prive en même temps de la pratique quotidienne qui lui permettait de les affronter⁵¹. Une thèse relève exactement de ce schéma : l'IA prend en charge la rédaction, la mise en forme, la reformulation ; il reste à l'étudiant la question du jury, à laquelle rien ne l'a préparé.

Concrètement, pour vous. Le premier jet à trous, la remontée aux sources primaires, le Tableau 1 dessiné avant le recueil, la liste des biais écrite avant de lancer l'étude : ce sont exactement les gestes qui n'ont aucune valeur en tant que texte et toute leur valeur en tant que compréhension. Les déléguer, c'est acheter des pages en payant avec ce pour quoi on faisait la thèse. Et si l'on veut une règle opérationnelle plutôt qu'une morale : faites-le une fois sans, puis autant de fois que vous voulez avec. C'est ce que suggèrent ces travaux — ce n'est pas l'usage de l'outil qui coûte, c'est de n'avoir jamais fait sans.

À l'inverse, la mise en forme, la typographie, la transcription d'entretiens, la traduction, le nettoyage d'une base, la chasse aux répétitions : rien de tout cela ne vous apprend quoi que ce soit sur votre sujet. Il n'y a aucune raison de s'y accrocher.

La règle de partage, en une phraseDéléguez ce qui est rédactionnel ; gardez ce qui est décisionnel. Et le test qui tranche : si vous ne savez pas expliquer pourquoi c'est écrit comme ça, ce n'est pas votre thèse.

Reste la vraie question, celle qui mérite d'être posée dans les facultés plutôt qu'esquivée : si une thèse peut être produite en une heure sans que personne ne s'en aperçoive, ce n'est pas l'IA qui pose problème — c'est l'exercice, ou la manière dont on l'évalue. Une thèse qui repose sur des données que vous êtes seul à avoir recueillies, sur une question que personne n'avait posée, et sur une discussion de vos propres limites, ne se génère pas. Une thèse qui compile ce qui est déjà publié se génère très bien. La différence était déjà là avant 2022 ; elle est simplement devenue visible.

Le mot pour la directionLa question se retourne : à quoi sert un directeur si une IA relit mieux et plus vite ? À trois choses qu'elle ne fait pas. Décider avec l'étudiant si le sujet est faisable dans le temps imparti — ce qui suppose de connaître le terrain, les délais réels d'un CPP, l'humeur d'un département de médecine générale sur l'open data. Supprimer : le directeur est un bûcheron, il coupe sans les sentiments que l'auteur a pour son propre texte, et il coupe en sachant ce qui manquera au jury. Et garantir : le rôle est aussi d'assurer que le travail ne trompera pas involontairement le lecteur, par des conclusions trop enthousiastes ou des limites insuffisamment décrites. C'est une responsabilité, pas une relecture.

L'autre face, qu'il serait malhonnête de taireTout ce qui précède décrit ce qu'une IA fait mal à ce stade précis — celui où l'on cherche encore, où l'on ne sait pas quoi vérifier. À l'autre bout du travail, quand le manuscrit est écrit et que vous en maîtrisez chaque phrase, le rapport s'inverse : il devient déraisonnable de ne pas soumettre sa thèse à une relecture par une IA, sur la forme comme sur le fond.

Sur la forme, c'est entendu — typographie, répétitions, verbes faibles, phrases de quarante mots. Mais sur le fond aussi : lui faire chercher les incohérences entre votre méthode et vos résultats, les chiffres qui ne se recoupent pas d'une section à l'autre, les conclusions qui dépassent vos données, les objections qu'un relecteur soulèvera. Elle le fait en quelques minutes, sans se fatiguer, sans ménagement — et sans les scrupules qui font qu'un ami relit en diagonale. Le chapitre Σ donne les prompts pour cela, et le chapitre 21 les six vérifications à mener sur ce qu'elle vous rend.

Refuser cette relecture par principe ne protège plus rien : cela revient à livrer au jury des erreurs qu'une machine aurait signalées en cinq minutes. Ce qui reste à défendre, ce n'est pas de travailler sans l'outil — c'est de comprendre ce qu'on lui a fait relire.

Devenir directeur ou directrice de thèse

La thèse est finie et valorisée… et si vous passiez de l'autre côté ? Activez le mode direction en haut de page pour faire apparaître, dans chaque chapitre, l'encadré qui lui est destiné.

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La checklist de relecture, sur une seule page

Tout est dispersé dans les chapitres précédents ; le voici rassemblé, dans l'ordre où on relit. Imprimable (menu Fichier > Imprimer déplie tout).

Les trois obsessions

Tout doit être sourcé — et avec la bonne source : la primaire, celle qui a montré le résultat, pas celle qui le répète.
Tout doit être clair, sans ambiguïté.
Le style doit être fluide : mots inutiles supprimés, verbes forts, formes actives, phrases symétriques.

Le volet de navigation d'abordAvant de lire une ligne : la structure est-elle logique ? On passe de définition à épidémiologie puis traitement puis à nouveau épidémiologie ? C'est là qu'on déplace les cloisons, avec un œil plus neuf que celui de l'étudiant qui a déjà réécrit dix fois.
La dernière phrase de l'introduction et la première de la discussionLe test le plus rapide pour savoir si la thèse tient : la seconde répond-elle exactement à la première ? Si non, rien d'autre ne servira.
Couper sans sentimentVous êtes bûcheron. Les mots superflus (« chez les sujets adultes » devient « chez les adultes »), les paragraphes redondants des résultats, et les phrases auxquelles seul l'auteur est attaché. Une section bien écrite mais hors sujet se résume en une phrase, et le reste passe en annexe.
Traquer la discussion là où elle n'a rien à faireElle commence souvent en méthodes (pourquoi ce test) et dans les résultats (« seulement 4 % », une comparaison à la littérature). Déplacez grossièrement à la première relecture, triez ensuite. Et vérifiez que les limites sont bien après les résultats principaux, la comparaison et les forces.
Les tableaux, case par caseUne information par case, un N dans l'en-tête, les données manquantes déclarées, pas de p-value dans le Tableau 1, effectif et pourcentage, une décimale au plus.
Les conclusions ne dépassent pas les résultatsC'est la responsabilité qui vous incombe en propre : garantir que le travail ne trompera pas involontairement le lecteur, ni par enthousiasme, ni par des limites insuffisamment décrites.
La bibliographie, en dernierForme de chaque citation, choix des sources (articles d'abord), et quantité : une thèse de 15 pages avec 8 références est en carence, avec 120 en excès. Un ordre de grandeur : deux fois plus de références que de pages. C'est presque toujours le dernier point de correction avant le bon à tirer.
Un passage typographiqueVeuves et orphelines, espaces insécables, doubles espaces. Un correcteur automatisé fait ça en quelques minutes — en pensant à désactiver la mise à jour automatique des citations avant, pour qu'il ne touche pas à la bibliographie.

Combien de temps ça prend

Très variable. La recherche du sujet : une dizaine de mails de 10 minutes et un appel de 30 — parfois rien, le sujet étant trouvé avant qu'on vous contacte. La soutenance est incompressible : 1 h 30 minimum, mais si vous habitez à 1 h 30 de la faculté, comptez 6 à 8 heures de votre journée. La relecture, les commentaires, l'aide par mail : 5, 10, parfois 20 heures — davantage si vous transformez ensuite la thèse en article ou en communication. Ce n'est pas un engagement à la légère, ce n'est pas non plus un travail à plein temps.

À quoi ça sert

Aider bénévolement un futur confrère, dans le respect du serment d'Hippocrate : rendre à ses pairs ce qu'on a reçu de leurs pères. C'est ce qui lui permettra de poursuivre son cursus et de s'installer.
Continuer de se former, en s'ouvrant à des thématiques qu'on n'aurait pas explorées seul — évidemment moins vrai si l'on impose une monothématique pour tenir un CV cohérent.
Alimenter sa propre recherche : des sujets qui donneront des communications en congrès, des articles, et feront avancer la discipline.
Valider sa redevance pédagogique si l'on accueille des internes au cabinet.
Partager son expérience et son savoir-faire, y compris ce qu'on a appris de ses propres erreurs.
Faire partie du cursus de quelqu'un — et c'est sans doute le plus gratifiant : ce sont des événements heureux, et on y participe.

Savoir dire nonEn médecine générale, le ratio internes / directeurs potentiels est tel qu'on peut accepter largement et crouler sous les directions — jusqu'à 20 simultanées, ce qui est un peu trop. Il faut savoir refuser quand le temps manque ou que le sujet sort de votre champ. Essayez tout de même de ne pas sélectionner sur des critères trop personnels : tout le monde a besoin d'un directeur, et la littérature de votre discipline a besoin de sujets originaux portés par des étudiants passionnés.

D'où vient ce qui est écrit ici

Le fond vient presque entièrement du livre. Les compléments sont signalés là où ils comblent une lacune du livre — essentiellement les versions récentes de deux lignes directrices.

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Rochoy M. Rédiger et réussir sa thèse de médecine. Ellipses ; octobre 2025. ISBN 978-2-340-10824-0.
EQUATOR Network. equator-network.org — plus de 600 lignes directrices, dont les principales ont été traduites en français par Michel Gedda pour Kinésithérapie, la revue.
Université de Bourgogne. TCEM Guide MethodoThese. 2018.
Hopewell S, Chan A-W, Collins GS, et al. CONSORT 2025 statement: updated guideline for reporting randomised trials. Lancet. 2025. PMID 40245901.
Chan A-W, Boutron I, Hopewell S, et al. SPIRIT 2025 statement: updated guideline for protocols of randomised trials. Nat Med. 2025. PMID 40295741.
Page MJ, McKenzie JE, Bossuyt PM, et al. The PRISMA 2020 statement: an updated guideline for reporting systematic reviews. BMJ. 2021. PMID 33782057.
von Elm E, Altman DG, Egger M, et al. The Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (STROBE) statement: guidelines for reporting observational studies. Ann Intern Med. 2007. PMID 18064739.
Tong A, Sainsbury P, Craig J. Consolidated criteria for reporting qualitative research (COREQ): a 32-item checklist for interviews and focus groups. Int J Qual Health Care. 2007;19(6):349-57.
Commission nationale de l'informatique et des libertés. Recherches dans le domaine de la santé : quelles formalités ? Disponible sur : cnil.fr
Arrêté du 12 avril 2017 portant organisation du troisième cycle des études de médecine. Journal officiel de la République française.
Rochoy M. Modèle de thèse. Disponible sur : rochoy.fr/michael/ModeleThese.docx
Rochoy M. Les trois canulars. Blog Michaël ; mars 2023. Disponible sur : mimiryudo.com
Shen C, Björk B-C. « Predatory » open access: a longitudinal study of article volumes and market characteristics. BMC Med. 2015;13:230.
Poinsot D. Statistiques pour statophobes. Université de Rennes 1 ; 2004.
Schwartz D. Méthodes statistiques à l'usage des médecins et des biologistes. 4^e éd. Médecine-Sciences Flammarion ; 1993.
Pearson K. On the criterion that a given system of deviations from the probable in the case of a correlated system of variables is such that it can be reasonably supposed to have arisen from random sampling. Philos Mag. 1900;50(302):157-75.
Student. The probable error of a mean. Biometrika. 1908;6(1):1-25.
Fisher RA. The logic of inductive inference. J R Stat Soc Ser A. 1935;98:39-54.
Yates F. Contingency tables involving small numbers and the χ² test. J R Stat Soc Suppl. 1934;1(2):217-35.
Welch BL. The generalization of « Student's » problem when several different population variances are involved. Biometrika. 1947;34(1-2):28-35.
Wilcoxon F. Individual comparisons by ranking methods. Biometrics Bull. 1945;1(6):80-3.
Mann HB, Whitney DR. On a test of whether one of two random variables is stochastically larger than the other. Ann Math Stat. 1947;18(1):50-60.
Kruskal WH, Wallis WA. Use of ranks in one-criterion variance analysis. J Am Stat Assoc. 1952;47(260):583-621.
Friedman M. The use of ranks to avoid the assumption of normality implicit in the analysis of variance. J Am Stat Assoc. 1937;32(200):675-701.
McNemar Q. Note on the sampling error of the difference between correlated proportions or percentages. Psychometrika. 1947;12(2):153-7.
Cochran WG. The comparison of percentages in matched samples. Biometrika. 1950;37(3-4):256-66.
Cochran WG. Some methods of strengthening the common χ² tests. Biometrics. 1954;10(4):417-51.
Armitage P. Tests for linear trends in proportions and frequencies. Biometrics. 1955;11(3):375-86.
Jonckheere AR. A distribution-free k-sample test against ordered alternatives. Biometrika. 1954;41:133-45.
Terpstra TJ. The asymptotic normality and consistency of Kendall's test against trend, when ties are present in one ranking. Indag Math. 1952;14:327-33.
Stuart A. A test for homogeneity of the marginal distributions in a two-way classification. Biometrika. 1955;42:412-6.
Maxwell AE. Comparing the classification of subjects by two independent judges. Br J Psychiatry. 1970;116:651-5.
Spearman C. The proof and measurement of association between two things. Am J Psychol. 1904;15(1):72-101.
Kendall MG. A new measure of rank correlation. Biometrika. 1938;30(1-2):81-93.
Shapiro SS, Wilk MB. An analysis of variance test for normality (complete samples). Biometrika. 1965;52(3-4):591-611.
Greenhouse SW, Geisser S. On methods in the analysis of profile data. Psychometrika. 1959;24(2):95-112.
Dunn OJ. Multiple comparisons among means. J Am Stat Assoc. 1961;56(293):52-64.
Holm S. A simple sequentially rejective multiple test procedure. Scand J Stat. 1979;6(2):65-70.
Benjamini Y, Hochberg Y. Controlling the false discovery rate: a practical and powerful approach to multiple testing. J R Stat Soc Ser B. 1995;57(1):289-300.
Cohen J. A coefficient of agreement for nominal scales. Educ Psychol Meas. 1960;20(1):37-46.
Anscombe FJ. Graphs in statistical analysis. Am Stat. 1973;27(1):17-21.
Bland JM, Altman DG. Statistical methods for assessing agreement between two methods of clinical measurement. Lancet. 1986;1(8476):307-10.
Agresti A. Categorical data analysis. 2^e éd. New York : Wiley ; 2002.
Hollander M, Wolfe DA. Nonparametric statistical methods. New York : Wiley ; 1973.
Peduzzi P, Concato J, Kemper E, Holford TR, Feinstein AR. A simulation study of the number of events per variable in logistic regression analysis. J Clin Epidemiol. 1996;49(12):1373-9.
Noy S, Zhang W. Experimental evidence on the productivity effects of generative artificial intelligence. Science. 2023;381(6654):187-92. PMID 37440646.
Dell'Acqua F, McFowland E, Mollick ER, et al. Navigating the jagged technological frontier: field experimental evidence of the effects of AI on knowledge worker productivity and quality. Harvard Business School Working Paper 24-013 ; 2023.
Budzyń K, Romańczyk M, Kitala D, et al. Endoscopist deskilling risk after exposure to artificial intelligence in colonoscopy: a multicentre, observational study. Lancet Gastroenterol Hepatol. 2025. PMID 40816301.
Kosmyna N, Hauptmann E, Yuan YT, et al. Your brain on ChatGPT: accumulation of cognitive debt when using an AI assistant for essay writing task. arXiv:2506.08872 ; 2025.
Gerlich M. AI tools in society: impacts on cognitive offloading and the future of critical thinking. Societies. 2025;15(1):6.
Bainbridge L. Ironies of automation. Automatica. 1983;19(6):775-9.
Newey WK, West KD. A simple, positive semi-definite, heteroskedasticity and autocorrelation consistent covariance matrix. Econometrica. 1987;55(3):703-8.

Autres références utiles, qui peuvent être consultées à la place de ce site

Celles-ci ne sont pas des sources : elles n'ont servi ni à construire le livre, ni cette page. Ce sont d'autres projets, faits par d'autres, avec leurs partis pris et leurs qualités propres — il serait malhonnête de les présenter comme des appuis alors que ce sont des alternatives. Si cette page ne vous convient pas, allez-y : elles couvrent le même terrain autrement, et l'une d'elles vous parlera peut-être mieux.

Chazard E. Objectif Thèse (niveau 1 « Poussin pressé », niveau 2 « Poulet consciencieux », niveau 3 « Coq méthodique »). Éditions Chazard ; 2025. Disponible sur : editions.chazard.org
Frappé P. Initiation à la recherche. Global média santé ; 2018.
Lebeau J-P, Aubin-Auger I, Cadwallader J-S, de la Londe JG. Initiation à la recherche qualitative en santé : le guide pour réussir sa thèse ou son mémoire. Global média santé ; 2021.
Maisonneuve H, Rougé-Bugat M-E, Decullier E. La rédaction pour la recherche en santé : un guide pratique pour vos publications. Doin ; 2023. Voir aussi le « Guide pratique du thésard » en 16 modules, publié en janvier 2023 sur redactionmedicale.fr.
de Chanaud N. LEPCAM — Lire, Écrire, Publier et Communiquer des Articles Médicaux. Disponible sur : lepcam.fr

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