Automatisez la Mise en Page de Votre Thèse ou votre Article avec l'IA

Découvrez comment utiliser l'intelligence artificielle pour automatiser la mise en page de votre manuscrit académique. Suivez notre tutoriel pas à pas pour créer un template Word adapté à votre université et à votre revue scientifique, et concentrez-vous sur le contenu de votre recherche.

5/31/20264 min temps de lecture

Introduction à l'IA et à la mise en page

Dans le monde académique, la mise en forme d'un manuscrit pour une thèse, un mémoire ou un article peut être un processus complexe et chronophage. Grâce aux avancées de l'intelligence artificielle (IA), il devient possible de gagner un temps précieux lors de la préparation de ces documents. Cet article vous présente différentes méthodes pour utiliser l'IA efficacement dans le but de gagner du temps dans la mise en page de votre manuscrit.

Nb : Dans le cadre d'une thèse dont des parties feront l'objet de publications dans des revues à comité de lecture vous pouvez gagner encore plus de temps en important à la fois les consignes de rédaction du manuscrit de thèse et de la revue et d'optimiser le modèle à générer pour qu'il recoupe le plus possible les deux exigences afin d'avoir le moins de mise en page possible à faire ensuite pour soumettre à l'université ou à la revue. Dans l'idéal il faudrait avoir pré-sélectionné une revue qui à des guidelines de rédaction assez proches de celles de votre université si possible. L'IA peut également vous aider dans cette recherche mais cela fera l'objet d'un autre article.

1- Générer un modèle Word (ou Page) pour écrire directement dedans

Une première méthode efficace consiste à créer un fichier Word qui servira de base pour rédiger votre manuscrit. Pour ce faire, il vous suffit d'importer un fichier de consignes d'écriture ou une page web contenant les instructions requises. Il faut ensuite écrire un prompt qui permet au LLM de générer le fichier de traitement de texte qui respectera à la lettre les consignes. Ce processus réduit le temps d'élaboration du contenu, en se concentrant uniquement sur les sections importantes sans avoir à créer une mise en page de toutes pièces. Ainsi vous n'aurez plus qu'à vous concentrer sur le fond et non plus sur la forme (qui peut prendre tellement de temps dans la rédaction).

Voici un exemple de prompt que j'ai utilisé avec Kimi K2.6 et qui a très bien fonctionné :
"Je dois rédiger ma thèse sous forme d'un article scientifique qui répondra aux exigences de publication des thèses de ma faculté de médecine, mais aussi de la revue que je vise pour la soumission de mon manuscrit. Réalise un modèle (template) Word téléchargeable et utilisable directement pour rédiger mon manuscrit dans Word, sous la forme qui sera acceptable à la fois par la faculté et la revue scientifique. Crée un petit résumé des précisions sur le nombre de mots limité pour ma thèse (revue de littérature) et le nombre de figures, ainsi que le format sous lequel ces dernières doivent être attachées au, ou incluses dans le texte."

Dans cette vidéo je vous montre comment faire en détail peux celles et ceux qui ne sont pas familiers du tout avec l'utilisation d'un LLM :

2- Importer un manuscrit déjà publié qui suit les consignes

Une autre approche est l'importation d'un thèse, mémoire ou article déjà écrit et publié sous format PDF, qui respecte les normes d'édition que vous visez. En expliquant à l’IA d’utiliser ce modèle afin de générer un fichier modèle Word, vous vous appuyez sur un document existant qui a déjà été validé. Cependant, cette technique pourrait être moins avantageuse. En effet, elle consomme plus de tokens pour analyser l'intégralité d'un manuscrit plutôt que quelques paragraphes de consignes, ce qui peut également prendre plus de temps. Si vous utilisez un service qui limite les tokens, cela peut engendrer des coûts supplémentaires . Enfin cela peut amener à plus d'erreurs car les LLM ont plus de difficultés avec des fichiers qui dépassent la dizaine de pages.

3- Traiter un manuscrit déjà écrit = risques de confidentialité

Il est possible d'importer directement votre manuscrit déjà écrit ainsi que les consignes appropriées. Le prompt devra demander au LLM de traiter le texte déjà écrit pour le rendre conforme aux consignes. Cependant, cela présente les mêmes inconvénients que l'approche précédente. De plus, cette méthode comporte un risque potentiel de brèche de confidentialité. En effet, envoyer votre manuscrit complet vers une plateforme en ligne peut exposer votre travail à des tiers avant sa publication, ce qui pourrait compromettre l'originalité et l'intégrité de votre recherche.

Nb : Si vous avez un modèle qui tourne en local (via Claw par exemple) et que votre manuscrit d'article fait moins de 10 pages, cette méthode peut être très efficace.

Conclusion

En conclusion, l'intelligence artificielle propose des méthodes variées pour faciliter la mise en page de votre manuscrit académique. Que ce soit par l'importation de instructions claires ou l'utilisation de modèles existants, il est essentiel de peser les bénéfices et les inconvénients tout en restant vigilant sur la confidentialité de vos travaux. L’IA, lorsqu’elle est utilisée judicieusement, peut significativement réduire le temps et l'énergie investies dans le forme pour vous concentrer sur le fond de votre recherche.

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Introduction à l'IA et à la mise en page

1- Générer un modèle Word (ou Page) pour écrire directement dedans

2- Importer un manuscrit déjà publié qui suit les consignes

3- Traiter un manuscrit déjà écrit = risques de confidentialité

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