TRIZ - Découverte prob. acad. v2.0
14 outils TRIZ de base · Matrice 1+4
Description
Les chercheurs en phase de sélection sont souvent confrontés non pas à l'absence de problème, mais à l'incapacité de voir le vrai problème. TRIZ - Découverte de problèmes académiques v2.0 utilise l'architecture AFP 3.1 à trois niveaux, intégrant 14 outils TRIZ de base pour identifier des problèmes scientifiques avec tension théorique à partir de situations floues. Capacités clés : 1. Architecture matricielle 1+4 — 1 routeur (diagnostic à 8 signaux) + 4 voies d'exécution (élargissement de vision / résolution de conflits / construction de solutions / diagnostic de la pensée) 2. Adaptabilité disciplinaire — adaptation automatique du focus des outils TRIZ pour trois catégories : sciences et technologies (contradictions techniques), sciences humaines et sociales (contradictions sociales), gestion (contradictions organisationnelles) 3. Opération approfondie des 14 outils TRIZ — méthode des neuf écrans, lois d'évolution, solution idéale, ARIZ, principe de séparation, STC, analyse des ressources, analyse fonctionnelle, etc., chaque outil avec modèle d'opération 4. Audit quantitatif en neuf dimensions du noyau B — structure, logique, précision des outils, adaptabilité disciplinaire, innovativité, degré de résolution de conflit, anti-compromis, exécutabilité, tension théorique, score ≥ 80 pour validation 5. Stratégie de déclassement à trois niveaux — déclassement automatique vers une méthodologie d'innovation générale lorsque les outils TRIZ ne sont pas adaptés Conçu pour : doctorants/masterants, jeunes chercheurs, chercheurs interdisciplinaires, superviseurs. Prend en charge le chinois et l'anglais.
Compétences associées
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Maître TRIZ – Recherche
Maître TRIZ de la pensée innovante est un système de détection de problèmes innovants et de génération de sujets, conçu pour la recherche universitaire. Fondé sur la résolution des contradictions, la méthode des neuf écrans, les lois de l’évolution, l’analyse des ressources et le diagnostic des pièges de la pensée de TRIZ, il transforme, grâce à un processus strict à étapes successives de type AFP, les difficultés de recherche floues en problématiques scientifiques claires, en plans de recherche réalisables et en orientations de sujets à forte portée théorique. Le système intègre également une double évaluation assurée par un coach en réflexion et un éditeur académique. Ceux-ci contrôlent la qualité sous l’angle de l’objet de recherche, des mécanismes théoriques, du parcours des preuves, de l’adéquation des méthodes et du degré d’innovation. Il aide ainsi les utilisateurs à dépasser des difficultés courantes, comme l’impossibilité de trouver un point d’innovation, le recours systématique au compromis ou les limites imposées par les méthodes, afin de développer de véritables capacités de pensée innovante, transférables et réutilisables.
Diagnostic de sujet doctoral
Vous avez déjà un sujet de thèse, mais vous ne savez pas s’il est suffisamment rigoureux, innovant et réalisable ? Cette compétence est conçue pour diagnostiquer des sujets existants : elle ne génère pas de sujets aléatoires à partir de zéro et ne se limite pas à reformuler le titre. Elle décompose l’objet de recherche, les variables clés, les mécanismes d’action, les indicateurs de résultats et les limites de l’étude. À partir des publications fournies en français, en anglais ou dans d’autres langues, ainsi que des bases expérimentales, échantillons, méthodes, équipements, délais et budgets disponibles, elle évalue séparément la rigueur, l’innovation et la faisabilité du sujet. Elle repère aussi les risques liés à une innovation fondée uniquement sur le changement de matériau, à des variables confondues, à des preuves mécanistiques insuffisantes, à une matrice d’échantillons incontrôlable ou à des chapitres qui ne progressent pas de manière cohérente. Le résultat final est un « Rapport de diagnostic du sujet de thèse en sciences et ingénierie », qui précise s’il faut : conserver le sujet avec quelques ajustements, conserver l’objet en renforçant certaines dimensions, préserver la problématique tout en reconstruisant l’objet, ou cesser de corriger le sujet et le repenser entièrement. Cette compétence s’adresse aux doctorants en sciences et ingénierie, notamment dans les domaines de l’alimentation, de la chimie, des matériaux, de la biologie, des sciences médicales fondamentales, de l’environnement, de l’agriculture, de l’énergie et des technologies de l’ingénierie. Elle est particulièrement adaptée à la préparation d’une proposition de thèse, à une demande de modification du sujet par le directeur de thèse, à une thèse déjà commencée mais dépourvue de fil directeur clair, ou aux situations où des expériences existent déjà sans que l’on sache si elles peuvent soutenir l’ensemble de la thèse.
Optimisation de prop. PRO V2.0
🎯 Présentation des fonctionnalités principales Il s'agit d'un système intelligent d'évaluation et d'optimisation conçu spécifiquement pour les propositions de projets CNSF, MEN et provinciaux. Il simule le mode de pensée d'experts évaluateurs ayant 15 ans d'expérience et garantit la rigueur académique et la compétitivité des propositions via trois mécanismes principaux. 🔧 Trois mécanismes principaux 1️⃣ Méthodologie structurée en 12 étapes Couverture complète du cycle de vie de l'évaluation des propositions de projets : Phase 1-3 : Diagnostic de base - Analyse approfondie de l'annonce (orientations de financement, critères d'évaluation, exigences de soumission) - Identification du type interdisciplinaire (8 types précis) - Identification des lacunes de recherche sur 5 dimensions (théorie/méthode/empirique/politique/technique) Phase 4-7 : Évaluation des éléments clés - Analyse du modèle TMAQ pour les questions de recherche (4 dimensions : théorie/méthode/approche/question) - Vérification des objectifs de recherche selon le principe SMART - Évaluation de l'exhaustivité du cadre de contenu de recherche - Mise en correspondance des types d'approche de recherche (6 types) Phase 8-10 : Amélioration profonde de la qualité - Extraction précise des points clés et des difficultés (critères de distinction + voies de percée) - Exploration des points d'innovation sur 7 dimensions - Justification de la faisabilité sur 7 dimensions Phase 11-12 : Optimisation globale - Contrôle qualité sur 9 dimensions (rigueur académique, innovation, faisabilité, etc.) - Recommandations d'optimisation complètes et rapport final 2️⃣ Mécanisme de confrontation dual-core (Builder vs Supervisor) Principe de fonctionnement : - Builder (rédacteur académique) : génère des propositions d'optimisation à partir des matériaux de l'utilisateur - Supervisor (relecteur de revue de premier plan) : remet en question les solutions du Builder selon les critères les plus stricts - Itération par confrontation : 3 cycles de confrontation garantissent que les solutions sont solides Scénarios d'application : - Lors de l'exploration des points d'innovation : Builder propose une innovation → Supervisor remet en question sa nouveauté → itération et optimisation - Lors de la justification de la faisabilité : Builder conçoit un plan → Supervisor remet en question sa faisabilité → justification complémentaire - Lors de la citation des références : Builder cite une référence → Supervisor vérifie l'authenticité → garantit les normes académiques 3️⃣ Mécanisme de vérification de l'authenticité des références Deux modes de fonctionnement : Mode A : Mode avec placeholders (par défaut) - Utilise des marqueurs tels que [Placeholder-réf-001] pour remplacer les références spécifiques - Génère une « Liste des besoins en références » précisant les exigences de recherche pour chaque placeholder - L'utilisateur recherche lui-même et insère les références réelles Mode B : Mode de vérification en temps réel - Utilise Google Scholar pour vérifier en temps réel l'authenticité des références - Génère un « Rapport de vérification des références » (notes d'authenticité, pertinence, autorité) - Garantit que chaque citation est traçable Prévention des hallucinations IA : - Interdiction de fabriquer de toutes pièces des auteurs, revues, DOI - Toutes les références doivent être vérifiées ou marquées comme placeholders - Protège le seuil d'intégrité académique 💡 Valeur principale et scénarios d'application ✅ Problèmes clés résolus 1. Manque de rigueur académique : les contenus générés par IA présentent souvent des références fausses et des failles logiques 2. Innovation insuffisante : difficulté à trouver de véritables points d'innovation académique 3. Faisabilité faible : le plan de recherche manque de justification systématique 4. Difficulté interdisciplinaire : les sujets transdisciplinaires tombent souvent entre deux chaises 🎓 Utilisateurs concernés - Enseignants-chercheurs (sciences sociales, éducation, sciences humaines) - Chercheurs (soumission de projets nationaux, provinciaux et ministériels) - Équipes académiques (nécessitant un processus d'évaluation systématique) 📋 Processus d'utilisation type 1. Saisie : téléchargement de l'annonce du projet + brouillon de la proposition 2. Évaluation : le système effectue une analyse structurée en 12 étapes 3. Confrontation : le mécanisme dual-core optimise itérativement les parties clés 4. Vérification : contrôle de l'authenticité des références 5. Sortie : rapport d'évaluation complet + recommandations d'optimisation + liste des références 🔍 Différence avec l'évaluation traditionnelle | Dimension | Évaluation humaine traditionnelle | Système d'évaluation expert | |----------|---------------------------------|-----------------------------| | Profondeur de l'évaluation | Dépend de l'expérience personnelle | 12 étapes structurées + contrôle qualité 9 dims | | Rigueur académique | Difficile à vérifier complètement | Vérification des références + confrontation dual-core | | Exploration de l'innovation | Jugement subjectif | Analyse systématique sur 7 dimensions | | Justification de la faisabilité | Guidée par l'expérience | Argumentation dimension par dimension sur 7 dimensions | | Cohérence | Varie d'une personne à l'autre | Processus standardisé | | Efficacité | De plusieurs jours à plusieurs semaines | Évaluation initiale en 1-2 heures | L'avantage principal de ce système est de rendre explicite, structurée et reproductible la connaissance tacite d'experts évaluateurs ayant 15 ans d'expérience, permettant à chaque utilisateur d'obtenir un service d'évaluation de niveau expert de premier plan.
TRIZ - Découverte prob. acad. v2.0
14 outils TRIZ de base · Matrice 1+4
Description
Les chercheurs en phase de sélection sont souvent confrontés non pas à l'absence de problème, mais à l'incapacité de voir le vrai problème. TRIZ - Découverte de problèmes académiques v2.0 utilise l'architecture AFP 3.1 à trois niveaux, intégrant 14 outils TRIZ de base pour identifier des problèmes scientifiques avec tension théorique à partir de situations floues. Capacités clés : 1. Architecture matricielle 1+4 — 1 routeur (diagnostic à 8 signaux) + 4 voies d'exécution (élargissement de vision / résolution de conflits / construction de solutions / diagnostic de la pensée) 2. Adaptabilité disciplinaire — adaptation automatique du focus des outils TRIZ pour trois catégories : sciences et technologies (contradictions techniques), sciences humaines et sociales (contradictions sociales), gestion (contradictions organisationnelles) 3. Opération approfondie des 14 outils TRIZ — méthode des neuf écrans, lois d'évolution, solution idéale, ARIZ, principe de séparation, STC, analyse des ressources, analyse fonctionnelle, etc., chaque outil avec modèle d'opération 4. Audit quantitatif en neuf dimensions du noyau B — structure, logique, précision des outils, adaptabilité disciplinaire, innovativité, degré de résolution de conflit, anti-compromis, exécutabilité, tension théorique, score ≥ 80 pour validation 5. Stratégie de déclassement à trois niveaux — déclassement automatique vers une méthodologie d'innovation générale lorsque les outils TRIZ ne sont pas adaptés Conçu pour : doctorants/masterants, jeunes chercheurs, chercheurs interdisciplinaires, superviseurs. Prend en charge le chinois et l'anglais.
Compétences associées
Tout voirMaître TRIZ – Recherche
Maître TRIZ de la pensée innovante est un système de détection de problèmes innovants et de génération de sujets, conçu pour la recherche universitaire. Fondé sur la résolution des contradictions, la méthode des neuf écrans, les lois de l’évolution, l’analyse des ressources et le diagnostic des pièges de la pensée de TRIZ, il transforme, grâce à un processus strict à étapes successives de type AFP, les difficultés de recherche floues en problématiques scientifiques claires, en plans de recherche réalisables et en orientations de sujets à forte portée théorique. Le système intègre également une double évaluation assurée par un coach en réflexion et un éditeur académique. Ceux-ci contrôlent la qualité sous l’angle de l’objet de recherche, des mécanismes théoriques, du parcours des preuves, de l’adéquation des méthodes et du degré d’innovation. Il aide ainsi les utilisateurs à dépasser des difficultés courantes, comme l’impossibilité de trouver un point d’innovation, le recours systématique au compromis ou les limites imposées par les méthodes, afin de développer de véritables capacités de pensée innovante, transférables et réutilisables.
Diagnostic de sujet doctoral
Vous avez déjà un sujet de thèse, mais vous ne savez pas s’il est suffisamment rigoureux, innovant et réalisable ? Cette compétence est conçue pour diagnostiquer des sujets existants : elle ne génère pas de sujets aléatoires à partir de zéro et ne se limite pas à reformuler le titre. Elle décompose l’objet de recherche, les variables clés, les mécanismes d’action, les indicateurs de résultats et les limites de l’étude. À partir des publications fournies en français, en anglais ou dans d’autres langues, ainsi que des bases expérimentales, échantillons, méthodes, équipements, délais et budgets disponibles, elle évalue séparément la rigueur, l’innovation et la faisabilité du sujet. Elle repère aussi les risques liés à une innovation fondée uniquement sur le changement de matériau, à des variables confondues, à des preuves mécanistiques insuffisantes, à une matrice d’échantillons incontrôlable ou à des chapitres qui ne progressent pas de manière cohérente. Le résultat final est un « Rapport de diagnostic du sujet de thèse en sciences et ingénierie », qui précise s’il faut : conserver le sujet avec quelques ajustements, conserver l’objet en renforçant certaines dimensions, préserver la problématique tout en reconstruisant l’objet, ou cesser de corriger le sujet et le repenser entièrement. Cette compétence s’adresse aux doctorants en sciences et ingénierie, notamment dans les domaines de l’alimentation, de la chimie, des matériaux, de la biologie, des sciences médicales fondamentales, de l’environnement, de l’agriculture, de l’énergie et des technologies de l’ingénierie. Elle est particulièrement adaptée à la préparation d’une proposition de thèse, à une demande de modification du sujet par le directeur de thèse, à une thèse déjà commencée mais dépourvue de fil directeur clair, ou aux situations où des expériences existent déjà sans que l’on sache si elles peuvent soutenir l’ensemble de la thèse.
Optimisation de prop. PRO V2.0
🎯 Présentation des fonctionnalités principales Il s'agit d'un système intelligent d'évaluation et d'optimisation conçu spécifiquement pour les propositions de projets CNSF, MEN et provinciaux. Il simule le mode de pensée d'experts évaluateurs ayant 15 ans d'expérience et garantit la rigueur académique et la compétitivité des propositions via trois mécanismes principaux. 🔧 Trois mécanismes principaux 1️⃣ Méthodologie structurée en 12 étapes Couverture complète du cycle de vie de l'évaluation des propositions de projets : Phase 1-3 : Diagnostic de base - Analyse approfondie de l'annonce (orientations de financement, critères d'évaluation, exigences de soumission) - Identification du type interdisciplinaire (8 types précis) - Identification des lacunes de recherche sur 5 dimensions (théorie/méthode/empirique/politique/technique) Phase 4-7 : Évaluation des éléments clés - Analyse du modèle TMAQ pour les questions de recherche (4 dimensions : théorie/méthode/approche/question) - Vérification des objectifs de recherche selon le principe SMART - Évaluation de l'exhaustivité du cadre de contenu de recherche - Mise en correspondance des types d'approche de recherche (6 types) Phase 8-10 : Amélioration profonde de la qualité - Extraction précise des points clés et des difficultés (critères de distinction + voies de percée) - Exploration des points d'innovation sur 7 dimensions - Justification de la faisabilité sur 7 dimensions Phase 11-12 : Optimisation globale - Contrôle qualité sur 9 dimensions (rigueur académique, innovation, faisabilité, etc.) - Recommandations d'optimisation complètes et rapport final 2️⃣ Mécanisme de confrontation dual-core (Builder vs Supervisor) Principe de fonctionnement : - Builder (rédacteur académique) : génère des propositions d'optimisation à partir des matériaux de l'utilisateur - Supervisor (relecteur de revue de premier plan) : remet en question les solutions du Builder selon les critères les plus stricts - Itération par confrontation : 3 cycles de confrontation garantissent que les solutions sont solides Scénarios d'application : - Lors de l'exploration des points d'innovation : Builder propose une innovation → Supervisor remet en question sa nouveauté → itération et optimisation - Lors de la justification de la faisabilité : Builder conçoit un plan → Supervisor remet en question sa faisabilité → justification complémentaire - Lors de la citation des références : Builder cite une référence → Supervisor vérifie l'authenticité → garantit les normes académiques 3️⃣ Mécanisme de vérification de l'authenticité des références Deux modes de fonctionnement : Mode A : Mode avec placeholders (par défaut) - Utilise des marqueurs tels que [Placeholder-réf-001] pour remplacer les références spécifiques - Génère une « Liste des besoins en références » précisant les exigences de recherche pour chaque placeholder - L'utilisateur recherche lui-même et insère les références réelles Mode B : Mode de vérification en temps réel - Utilise Google Scholar pour vérifier en temps réel l'authenticité des références - Génère un « Rapport de vérification des références » (notes d'authenticité, pertinence, autorité) - Garantit que chaque citation est traçable Prévention des hallucinations IA : - Interdiction de fabriquer de toutes pièces des auteurs, revues, DOI - Toutes les références doivent être vérifiées ou marquées comme placeholders - Protège le seuil d'intégrité académique 💡 Valeur principale et scénarios d'application ✅ Problèmes clés résolus 1. Manque de rigueur académique : les contenus générés par IA présentent souvent des références fausses et des failles logiques 2. Innovation insuffisante : difficulté à trouver de véritables points d'innovation académique 3. Faisabilité faible : le plan de recherche manque de justification systématique 4. Difficulté interdisciplinaire : les sujets transdisciplinaires tombent souvent entre deux chaises 🎓 Utilisateurs concernés - Enseignants-chercheurs (sciences sociales, éducation, sciences humaines) - Chercheurs (soumission de projets nationaux, provinciaux et ministériels) - Équipes académiques (nécessitant un processus d'évaluation systématique) 📋 Processus d'utilisation type 1. Saisie : téléchargement de l'annonce du projet + brouillon de la proposition 2. Évaluation : le système effectue une analyse structurée en 12 étapes 3. Confrontation : le mécanisme dual-core optimise itérativement les parties clés 4. Vérification : contrôle de l'authenticité des références 5. Sortie : rapport d'évaluation complet + recommandations d'optimisation + liste des références 🔍 Différence avec l'évaluation traditionnelle | Dimension | Évaluation humaine traditionnelle | Système d'évaluation expert | |----------|---------------------------------|-----------------------------| | Profondeur de l'évaluation | Dépend de l'expérience personnelle | 12 étapes structurées + contrôle qualité 9 dims | | Rigueur académique | Difficile à vérifier complètement | Vérification des références + confrontation dual-core | | Exploration de l'innovation | Jugement subjectif | Analyse systématique sur 7 dimensions | | Justification de la faisabilité | Guidée par l'expérience | Argumentation dimension par dimension sur 7 dimensions | | Cohérence | Varie d'une personne à l'autre | Processus standardisé | | Efficacité | De plusieurs jours à plusieurs semaines | Évaluation initiale en 1-2 heures | L'avantage principal de ce système est de rendre explicite, structurée et reproductible la connaissance tacite d'experts évaluateurs ayant 15 ans d'expérience, permettant à chaque utilisateur d'obtenir un service d'évaluation de niveau expert de premier plan.
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