Dossier de projet en 6 étapes
Description
Fondé sur « L’IA pour débloquer les demandes de projets : une méthode pratique en six étapes pour obtenir un financement » de Zhao Xin, ce Skill s’appuie sur une méthode en six étapes — analyser le sujet, trouver la problématique, étayer le sujet, argumenter, résoudre et formuler le projet — pour co-créer avec l’IA, sans rédiger à votre place. De la compréhension du contexte jusqu’à la finalisation, il vous aide à structurer et à perfectionner votre dossier de candidature à un projet de recherche. Il intègre les méthodologies clés TMAQ et ADFV, une évaluation en quatre dimensions et quatre cycles de révision itérative, ainsi que des prompts de diagnostic inspirés d’un « évaluateur particulièrement exigeant ». Vous pouvez ainsi clarifier votre recherche, renforcer votre argumentation et améliorer votre rédaction pour prendre l’avantage face au comité d’évaluation.
Compétences associées
Tout voir
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.
Assistant projet de recherche
Conçu sur mesure pour les enseignants-chercheurs et les chercheurs, cet assistant IA vous accompagne dans la rédaction de propositions de recherche en sciences humaines et sociales (SHS), couvrant l'ensemble du processus, de la génération de sujets à la planification des résultats. Que vous ayez besoin de concevoir un sujet à partir de zéro ou d'optimiser une étape particulière de votre proposition, cet outil vous offre des conseils et un soutien de niveau expert. Cet assistant combine l'expérience d'experts chevronnés avec une stratégie d'«exemples guidés + intégration théorique de l'écriture» pour vous aider à produire efficacement une proposition de haute qualité. Vous pouvez obtenir une analyse ciblée des tendances de recherche dans votre discipline, des suggestions pour affiner votre sujet, et générer, en fonction de votre domaine de recherche et du type de projet, un contexte de sujet rigoureux, un état de l'art approfondi et un exposé perspicace de la valeur de la recherche. Lors de la phase de conception du contenu de la recherche, cet assistant vous aide à définir l'objet de recherche, à construire un cadre de recherche logique et à recommander des approches et méthodes innovantes. En même temps, il vous aide à synthétiser les points clés et les difficultés, à fixer des objectifs de recherche clairs, et à planifier un plan de recherche détaillé avec une analyse de faisabilité, garantissant que votre proposition est rigoureuse et bien structurée. De plus, grâce à cet outil, vous pouvez explorer en profondeur les points forts innovants de la pensée académique, des perspectives académiques et des méthodes de recherche de votre projet, et planifier systématiquement les diverses formes de résultats attendus, leurs utilisations et leurs bénéfices sociaux. Enfin, tout le contenu rédigé est intégré en un seul clic pour générer une proposition de projet de recherche complète, logiquement cohérente et conforme aux normes de soumission, augmentant ainsi vos chances de succès.
ÉcrireAssistant aux projets SHS
Le plus grand risque d’un dossier de candidature n’est pas d’écrire lentement, mais de partir dans la mauvaise direction. La plupart des méthodes vous font « suivre le déroulement de la recherche du début à la fin ». Cette compétence fait l’inverse : elle procède d’abord à rebours, puis dans le sens de la rédaction. Elle vous pousse à clarifier ce qui constitue réellement votre apport, puis à vous placer du point de vue du comité d’évaluation pour déterminer ce qu’il faut présenter et pourquoi votre projet serait crédible. Ce n’est qu’une fois ce raisonnement établi qu’elle vous fait rédiger selon la logique de lecture. Elle impose trois garde-fous stricts : impossible de verrouiller le sujet tant que la revue de la littérature n’est pas suffisante, de commencer à rédiger tant que l’originalité n’est pas clairement définie, ou de finaliser le dossier sans votre confirmation. Elle s’appuie sur une recherche multidimensionnelle XYZ pour démontrer que la « lacune de recherche » existe réellement, sans jamais confondre « je n’ai rien trouvé » avec « personne n’a étudié la question ». D’autres IA vous aident à rédiger plus vite ; celle-ci vous fait commencer plus tard, pour réussir du premier coup.
Dossier de projet en 6 étapes
Description
Fondé sur « L’IA pour débloquer les demandes de projets : une méthode pratique en six étapes pour obtenir un financement » de Zhao Xin, ce Skill s’appuie sur une méthode en six étapes — analyser le sujet, trouver la problématique, étayer le sujet, argumenter, résoudre et formuler le projet — pour co-créer avec l’IA, sans rédiger à votre place. De la compréhension du contexte jusqu’à la finalisation, il vous aide à structurer et à perfectionner votre dossier de candidature à un projet de recherche. Il intègre les méthodologies clés TMAQ et ADFV, une évaluation en quatre dimensions et quatre cycles de révision itérative, ainsi que des prompts de diagnostic inspirés d’un « évaluateur particulièrement exigeant ». Vous pouvez ainsi clarifier votre recherche, renforcer votre argumentation et améliorer votre rédaction pour prendre l’avantage face au comité d’évaluation.
Compétences associées
Tout voirOptimisation 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.
Assistant projet de recherche
Conçu sur mesure pour les enseignants-chercheurs et les chercheurs, cet assistant IA vous accompagne dans la rédaction de propositions de recherche en sciences humaines et sociales (SHS), couvrant l'ensemble du processus, de la génération de sujets à la planification des résultats. Que vous ayez besoin de concevoir un sujet à partir de zéro ou d'optimiser une étape particulière de votre proposition, cet outil vous offre des conseils et un soutien de niveau expert. Cet assistant combine l'expérience d'experts chevronnés avec une stratégie d'«exemples guidés + intégration théorique de l'écriture» pour vous aider à produire efficacement une proposition de haute qualité. Vous pouvez obtenir une analyse ciblée des tendances de recherche dans votre discipline, des suggestions pour affiner votre sujet, et générer, en fonction de votre domaine de recherche et du type de projet, un contexte de sujet rigoureux, un état de l'art approfondi et un exposé perspicace de la valeur de la recherche. Lors de la phase de conception du contenu de la recherche, cet assistant vous aide à définir l'objet de recherche, à construire un cadre de recherche logique et à recommander des approches et méthodes innovantes. En même temps, il vous aide à synthétiser les points clés et les difficultés, à fixer des objectifs de recherche clairs, et à planifier un plan de recherche détaillé avec une analyse de faisabilité, garantissant que votre proposition est rigoureuse et bien structurée. De plus, grâce à cet outil, vous pouvez explorer en profondeur les points forts innovants de la pensée académique, des perspectives académiques et des méthodes de recherche de votre projet, et planifier systématiquement les diverses formes de résultats attendus, leurs utilisations et leurs bénéfices sociaux. Enfin, tout le contenu rédigé est intégré en un seul clic pour générer une proposition de projet de recherche complète, logiquement cohérente et conforme aux normes de soumission, augmentant ainsi vos chances de succès.
ÉcrireAssistant aux projets SHS
Le plus grand risque d’un dossier de candidature n’est pas d’écrire lentement, mais de partir dans la mauvaise direction. La plupart des méthodes vous font « suivre le déroulement de la recherche du début à la fin ». Cette compétence fait l’inverse : elle procède d’abord à rebours, puis dans le sens de la rédaction. Elle vous pousse à clarifier ce qui constitue réellement votre apport, puis à vous placer du point de vue du comité d’évaluation pour déterminer ce qu’il faut présenter et pourquoi votre projet serait crédible. Ce n’est qu’une fois ce raisonnement établi qu’elle vous fait rédiger selon la logique de lecture. Elle impose trois garde-fous stricts : impossible de verrouiller le sujet tant que la revue de la littérature n’est pas suffisante, de commencer à rédiger tant que l’originalité n’est pas clairement définie, ou de finaliser le dossier sans votre confirmation. Elle s’appuie sur une recherche multidimensionnelle XYZ pour démontrer que la « lacune de recherche » existe réellement, sans jamais confondre « je n’ai rien trouvé » avec « personne n’a étudié la question ». D’autres IA vous aident à rédiger plus vite ; celle-ci vous fait commencer plus tard, pour réussir du premier coup.
Trouve ta prochaine compétence préférée
Explore d'autres compétences IA sélectionnées pour la recherche, la création et le travail quotidien.