Comment rédiger des prompts IA efficaces pour les illustrations scientifiques

Multi-panel statistical analysis figure for clinical trial, 4:3 landscape format,
2×2 grid layout showing "A. Kaplan-Meier Survival Curve", "B. Forest Plot Meta-Analysis",
"C. Violin Plot Biomarkers", "D. ROC Curve AUC=0.89", sample size "n=324" labeled,
confidence intervals "95% CI" visible, p-values "*p<0.05, **p<0.01, ***p<0.001" annotated,
color-coded groups "Treatment vs Control", professional medical journal figure style,
clean white background

Comprehensive metabolic pathway network diagram, 4:3 landscape, dense interconnected
pathways filling entire frame, glycolysis pathway left side labeled "Glucose→Pyruvate,
ATP+2, NADH+2", TCA cycle center with "Citric Acid Cycle, 8 steps", electron transport
chain right showing "Complex I-IV, ATP Synthase", amino acid metabolism branches,
lipid pathways connected, enzyme names labeled "Hexokinase, Phosphofructokinase,
Citrate Synthase", metabolite structures shown, energy values "ΔG°" marked, color-coded
pathways (blue=carbohydrate, red=lipid, green=protein), no empty space, biochemistry
textbook style

Plant cell cross-section illustration, 4:3 horizontal composition, detailed organelles
with English labels "Chloroplast", "Mitochondria", "Cell Wall", "Nucleus", "Vacuole",
"Endoplasmic Reticulum", "Golgi Apparatus", cutaway view showing internal structures,
magnification "×15,000" noted, scale bar "5 μm", biology textbook style with clear
colors (green chloroplasts, purple nucleus), educational scientific illustration,
high detail

![Exemple avec des étiquettes en anglais appropriées](/images/blog/principle-3.png)

**Point clé :** Précisez toujours des mesures exactes (50 μm, et non « petit »), des valeurs statistiques (`p<0,001`, et non « significatif ») et la nomenclature scientifique appropriée.

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## Principe 4 : Définir des scénarios d’application clairs

**Pourquoi c’est important :** Différents contextes de publication exigent des styles visuels différents. Une couverture de Nature demande une touche artistique, tandis qu’une figure de méthodes requiert une clarté technique.

**Comment l’appliquer :** Indiquez explicitement l’usage prévu : « couverture de Nature », « résumé graphique TOC », « schéma de workflow expérimental », « figure supplémentaire », etc.

**Exemple de prompt :**

![Exemple de style de couverture Nature](/images/blog/principle-4.png)

**Point clé :** Adaptez votre style visuel au format de la publication ciblée — les couvertures sont artistiques, les méthodes sont techniques, les TOC sont conceptuelles.

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## Principe 5 : Respectez les standards de nomenclature académique

**Pourquoi c’est important :** L’utilisation d’une terminologie scientifique exacte démontre la rigueur et rend les figures immédiatement compréhensibles pour les évaluateurs et les lecteurs.

**Comment appliquer :** Utilisez les noms de gènes appropriés (notation en italique comme *TP53*), la nomenclature des protéines (CD8+, HSP70), les formules chimiques (H₂O, CO₂) et les abréviations standard.

**Exemple de prompt :**

![Exemple avec nomenclature correcte](/images/blog/principle-5.png)

**Point clé :** Renseignez-vous sur la terminologie appropriée à votre domaine et utilisez-la de manière cohérente dans l’ensemble du prompt.

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## Principe 6 : Concevoir une information multicouche

**Pourquoi c’est important :** Les meilleures figures scientifiques combinent plusieurs types d’information — schémas structurels, données quantitatives, annotations et emphases visuelles — dans une image cohérente.

**Comment l’appliquer :** Superposez différents types d’information : illustration principale + courbes de données + étiquettes + légendes + encarts. Décrivez explicitement chaque couche.

**Exemple de prompt :**

![Exemple d’information multicouche](/images/blog/principle-6.png)

**Point clé :** Combinez informations structurelles, données quantitatives, étiquettes et repères visuels dans une figure complète unique.

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## Principe 7 : Mettre en œuvre un codage couleur stratégique

**Pourquoi c’est important :** La couleur constitue un puissant outil d’organisation visuelle dans les figures scientifiques. Une utilisation stratégique des couleurs aide les lecteurs à comprendre rapidement les relations et les catégories.

**Comment l’appliquer :** Définissez explicitement les attributions de couleurs pour différents éléments : voies, groupes, conditions ou types de données.

**Exemple d’invite :**

![Exemple d’éléments codés par couleur](/images/blog/principle-7.png)

**Point clé :** Définissez une palette de couleurs dès le départ et appliquez-la de manière cohérente (par exemple, « bleu = glycolyse, rouge = métabolisme lipidique, vert = synthèse des protéines »).

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## Principe 8 : Éviter les descriptions génériques vagues

**Pourquoi c’est important :** Des termes comme « diagramme scientifique » ou « structure moléculaire » sont trop vagues. L’IA a besoin de détails précis pour générer un résultat exact et de qualité publication.

**Comment faire :** Remplacez les termes génériques par des spécifications exactes. Au lieu de « protéine », utilisez « trimère de la protéine spike avec domaine RBD ». Au lieu de « processus », décrivez chaque étape explicitement.

**Mauvais exemple :** « Créer une figure scientifique sur la réponse immunitaire »

**Bon exemple :**

![Exemple de description détaillée spécifique](/images/blog/principle-8.png)

**À retenir :** Soyez exhaustivement spécifique. Nommez chaque élément, définissez chaque relation, précisez chaque paramètre.

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## Liste de contrôle rapide de qualité

Avant de soumettre votre prompt, vérifiez :

- [ ] **Format d’image spécifié** (4:3, 3:4, 16:9, etc.)
- [ ] **Contenu remplissant le cadre** (pas de grandes zones vides)
- [ ] **Étiquettes en anglais** avec unités appropriées
- [ ] **Contexte d’application indiqué** (couverture de journal, TOC, panneau de figure)
- [ ] **Nomenclature exacte** (noms de gènes, protéines, produits chimiques)
- [ ] **Plusieurs couches d’information** (structure + données + étiquettes)
- [ ] **Palette de couleurs définie** (si vous utilisez des couleurs)
- [ ] **Détails spécifiques** (pas de « molécule A » ou de « structure générique »)
- [ ] **Mots-clés de qualité** (professionnel, très détaillé, prêt pour la publication)
- [ ] **Résolution cible** (4K, 8K, ultra-détaillé, etc.)

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