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  • theses.fr en chiffres 2026 : 563 354 thèses, et pourquoi son moteur ne peut pas compter vos mots-clés

    theses.fr en chiffres 2026 : 563 354 thèses, et pourquoi son moteur ne peut pas compter vos mots-clés

    Le chiffre d’abord. Au 16 août 2026, theses.fr référence 485 330 thèses soutenues et 78 024 thèses en préparation, soit 563 354 thèses au total, et 917 711 personnes liées à ces travaux — auteurs, directeurs, rapporteurs, membres de jury.

    Ces trois nombres sont affichés sur la page d’accueil du portail. Le quatrième vient de son interface de programmation, et c’est lui qui rend l’ensemble solide : une requête vide sur l’API renvoie totalHits: 563354, exactement la somme des deux sous-totaux publiés. Deux routes indépendantes, un accord au chiffre près.

    Mais cet article a un second objet, plus utile encore si vous rédigez en ce moment. Beaucoup d’étudiants utilisent le compteur de theses.fr pour justifier un choix de méthode — « 505 thèses françaises utilisent SPSS » — et cette phrase est fausse. Non parce que le portail se trompe, mais parce que son moteur ne fait pas ce qu’on croit. Voici la mesure, et la méthode pour ne plus vous faire prendre.

    Les chiffres, et ce qu’ils recouvrent

    Indicateur Valeur au 16/08/2026 Source
    Thèses soutenues 485 330 Page d’accueil theses.fr
    Thèses en préparation 78 024 Page d’accueil theses.fr
    Total référencé 563 354 Somme, confirmée par l’API
    Personnes liées aux thèses 917 711 Page d’accueil theses.fr

    Trois précisions que vous devez faire figurer si vous citez ces nombres.

    Ce sont des thèses de doctorat, pas des mémoires. Un mémoire de master n’y figure pas. Pour les mémoires, les dépôts sont ailleurs — DUMAS pour les travaux d’étudiants, HAL pour la production scientifique — et notre annuaire des portails de mémoires les recense.

    « En préparation » n’est pas « en cours ». Les 78 024 thèses en préparation correspondent à des sujets déclarés. Une partie de ces doctorats sera abandonnée, et un sujet déclaré il y a huit ans peut y figurer encore. C’est un stock de sujets enregistrés, pas un effectif de doctorants actifs — deux grandeurs que l’on confond très souvent.

    Le référencement n’est pas la disponibilité. Une thèse peut être signalée sans que son texte intégral soit accessible en ligne : embargo, diffusion restreinte à l’intranet de l’établissement, ou dépôt antérieur à la généralisation du dépôt électronique. Le nombre de thèses signalées excède donc largement le nombre de thèses que vous pouvez lire.

    Réconciliation arithmétique de deux sous-totaux avec le total affiché
    485 330 + 78 024 = 563 354, et l’API renvoie le même nombre. Deux routes qui concordent valent mieux qu’une source qui affirme.

    Le piège : ce que le compteur compte vraiment

    L’API de theses.fr renvoie, pour chaque requête, un champ totalHits. La tentation est irrésistible : tapez un terme, lisez le nombre, citez-le comme une mesure de prévalence.

    Commençons par le test que tout le monde connaît. Un moteur de recherche n’est pas un instrument de comptage tant qu’on n’a pas vérifié que son total réagit aux filtres : certains portails plafonnent leur compteur à une valeur fixe. Ici, le test passe :

    • q=*563 354
    • q=régression4 292

    Le nombre baisse, franchement. Le compteur n’est donc pas plafonné, et son total se réconcilie avec les chiffres officiels. À ce stade, tous les contrôles habituels sont au vert.

    Et pourtant le chiffre ne veut rien dire. Voici la mesure qui le démontre :

    Requête Résultats annoncés
    SPSS 505
    SPSSXchaîne qui ne désigne rien 496
    zzzqwertynotaword 0

    Un mot inventé, obtenu en ajoutant une lettre à SPSS, renvoie 496 résultats — soit 98 % du score du vrai terme. Le moteur ne cherche pas la chaîne que vous avez tapée : il applique une correspondance approximative, tolérante aux variations, conçue pour être généreuse quand un utilisateur fait une faute de frappe.

    La vérification directe achève la démonstration. En ouvrant les cinq premiers résultats de la requête SPSS et en cherchant la chaîne dans leur notice complète, un seul sur cinq la contient. Les quatre autres portent sur le frittage Spark Plasma Sintering, sur des Stream Processing Systems, et sur le polystyrène syndiotactique. Des sigles voisins, aucun rapport avec un logiciel de statistiques.

    Une recherche floue renvoie surtout des résultats hors sujet
    505 résultats pour SPSS, 496 pour un mot qui n’existe pas. Le compteur fonctionne ; il ne compte simplement pas ce que vous croyez.

    Une seconde limite : des paramètres silencieusement ignorés

    En interrogeant l’API avec un filtre de statut, on obtient :

    • sans filtre → 563 354
    • status=soutenue563 354
    • status=enCours563 354

    Les trois réponses sont identiques, alors que les chiffres officiels prouvent qu’elles devraient valoir 563 354, 485 330 et 78 024. Le paramètre n’est pas rejeté par une erreur : il est ignoré en silence, et la requête renvoie un HTTP 200 parfaitement normal. C’est le pire cas de figure, parce que rien n’avertit l’utilisateur que son filtre n’a pas été appliqué.

    Le test en trois questions, à appliquer à n’importe quel portail

    Généralisons, parce que ce problème ne concerne pas que theses.fr. Avant de citer un nombre issu d’un moteur de recherche — theses.fr, un catalogue de bibliothèque, une base de données bibliographique, un portail open data :

    1. Le compteur bouge-t-il ? Ajoutez un filtre. Si le total ne baisse jamais, il est plafonné ou ignoré : inutilisable.
    2. Une absurdité s’effondre-t-elle ? Interrogez une variante inventée de votre terme. Si elle renvoie un nombre du même ordre, la recherche est approximative et votre compte est du bruit. C’est le test que presque personne ne fait, et c’est celui qui a démasqué le cas ci-dessus.
    3. Les résultats contiennent-ils le terme ? Ouvrez les cinq premiers et vérifiez de vos yeux. Un compteur juste sur des documents faux reste un chiffre faux.

    Un nombre qui passe les trois est citable. Un nombre qui n’en passe que deux ne l’est pas — et le premier test seul, celui que la plupart des guides recommandent, ne suffit manifestement pas.

    Alors comment justifier un choix de méthode ?

    Le besoin de départ était légitime : vous vouliez écrire que votre approche est courante dans votre champ. Trois routes défendables remplacent le compteur :

    Citez des travaux, pas des totaux. « Cette approche a été mobilisée notamment par X (2023) et Y (2024) dans des travaux comparables » est plus solide, plus vérifiable et mieux reçu qu’un nombre invérifiable. Deux références réelles battent un compteur.

    Utilisez theses.fr pour ce qu’il fait très bien : trouver des thèses lisibles. Le portail est excellent pour identifier des travaux voisins du vôtre, repérer qui dirige des recherches sur votre sujet, et lire des chapitres de méthodologie déjà validés par un jury. Une thèse soutenue dans votre discipline est le meilleur modèle disponible pour votre propre section méthodologique. Le comparatif entre HAL et theses.fr précise lequel utiliser selon ce que vous cherchez.

    Appuyez-vous sur des sources statistiques conçues pour compter. Le service statistique du ministère publie des données sur le doctorat construites pour l’usage quantitatif — ce que notre article sur l’attractivité internationale du doctorat français exploite. La différence est de nature : un moteur de recherche indexe, un service statistique dénombre. Ne demandez pas au premier le travail du second.

    Ce que theses.fr indexe réellement

    Une dernière précision qui explique beaucoup. theses.fr est d’abord un outil de signalement : il décrit chaque thèse par ses métadonnées — titre, auteur, directeur, établissement, école doctorale, discipline, mots-clés, résumé lorsqu’il est fourni — et renvoie vers le texte intégral quand celui-ci est accessible.

    Conséquence directe pour votre recherche documentaire : un terme absent des métadonnées peut être omniprésent dans la thèse sans jamais apparaître dans vos résultats. Un doctorant qui a mené toutes ses analyses sous SPSS n’a aucune raison de le mentionner dans son titre ni dans ses mots-clés. C’est pourquoi les logiciels, les tests statistiques et les détails de protocole sont systématiquement sous-représentés, et pourquoi une recherche par méthode y est structurellement peu productive — indépendamment même du problème de correspondance approximative.

    Pour trouver des thèses par méthode, la voie efficace est de partir de la discipline et du sujet, puis d’ouvrir les textes intégraux et de lire leurs chapitres de méthodologie. C’est plus lent qu’une requête, et c’est la seule qui donne un résultat juste. Notre guide de rédaction d’une thèse de doctorat détaille ce que l’on peut en tirer.

    Transformer une recherche documentaire en chapitre

    Trouver les bonnes thèses n’est que la première moitié du travail. La seconde consiste à en tirer un état de l’art structuré, à situer votre travail par rapport à elles, et à écrire une méthodologie qui assume ses choix — avec des chiffres que vous pouvez défendre.

    Tesify vous accompagne sur cette seconde moitié : organiser vos lectures en une revue cohérente, tenir une terminologie constante d’un chapitre à l’autre, et rédiger les passages de justification à partir de vos propres sources. Vos références restent les vôtres, et le texte est écrit à 100 % par vous.

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    Questions fréquentes

    Combien y a-t-il de thèses référencées sur theses.fr ?

    Au 16 août 2026 : 485 330 thèses soutenues et 78 024 thèses en préparation, soit 563 354 au total, plus 917 711 personnes liées aux thèses. Le total renvoyé par l’API du portail correspond exactement à la somme des deux sous-totaux affichés en page d’accueil, ce qui est un bon indice de cohérence. Ces chiffres évoluant en continu, relevez-les vous-même le jour où vous les citez et datez la consultation.

    Puis-je écrire dans mon mémoire que X thèses utilisent SPSS ?

    Non. La requête SPSS renvoie 505 résultats, mais SPSSX — une chaîne qui ne désigne rien — en renvoie 496, et la plupart des premiers résultats ne contiennent pas le terme. Ce nombre ne mesure pas la prévalence d’un logiciel. Justifiez votre choix méthodologique par des travaux cités nommément.

    theses.fr indexe-t-il le texte intégral des thèses ?

    C’est avant tout un outil de signalement : il décrit les thèses par leurs métadonnées et renvoie vers le texte intégral quand il est accessible. Un mot absent du titre, des mots-clés et du résumé peut donc figurer partout dans la thèse sans jamais ressortir d’une recherche. Les détails méthodologiques sont, de ce fait, structurellement sous-représentés.

    Comment vérifier qu’un compteur de recherche est fiable ?

    Trois tests, dans cet ordre. Ajoutez un filtre et vérifiez que le total baisse. Interrogez une variante inventée de votre terme et vérifiez que le compte s’effondre. Ouvrez les premiers résultats et vérifiez que le terme y figure. Le premier test seul est insuffisant, comme le montre le cas décrit ici : un compteur peut réagir correctement aux filtres tout en dénombrant les mauvais documents.

    Quelle différence entre une thèse « en préparation » et un doctorant inscrit ?

    Un sujet déclaré n’est pas un doctorant actif. Les 78 024 thèses en préparation forment un stock de sujets enregistrés, dont une partie correspond à des doctorats abandonnés ou à des sujets anciens jamais retirés. Pour un effectif réel de doctorants inscrits, il faut se tourner vers les publications du service statistique du ministère, qui mesurent des inscriptions et non des déclarations de sujet.

    Puis-je citer theses.fr comme source dans ma bibliographie ?

    Oui, en le traitant comme une ressource en ligne : nom du portail, organisme responsable, URL et date de consultation. La date est indispensable ici, puisque les compteurs évoluent quotidiennement. Pour une thèse précise trouvée via le portail, citez la thèse elle-même — auteur, titre, année, établissement, et son identifiant national — et non le moteur qui vous a permis de la trouver.

  • Mon Master en chiffres : 2,6 millions de candidatures, 258 289 candidats, 144 885 acceptations — ce que les données officielles disent vraiment (2026)

    Mon Master en chiffres : 2,6 millions de candidatures, 258 289 candidats, 144 885 acceptations — ce que les données officielles disent vraiment (2026)

    Chaque printemps, les mêmes gros titres : « des millions de candidatures sur Mon Master », « la plateforme saturée ». Et chaque printemps, la même confusion entre trois nombres qui ne mesurent pas la même chose. Le ministère de l’Enseignement supérieur publie pourtant un jeu de données officiel — fr-esr-mon_master, sur son portail open data — qui permet de savoir exactement de quoi on parle. Nous l’avons interrogé (données des campagnes 2024 et 2025, dernière mise à jour du jeu : 4 décembre 2025). Voici les chiffres, leurs évolutions, et les pièges de lecture.

    Les chiffres officiels, session par session

    Session 2024 Session 2025
    Candidats (ayant confirmé au moins une candidature) 234 513 258 289
    Formations proposées 8 090 8 167
    Candidatures en phase principale 2 266 706 2 643 131
    Candidatures en phase complémentaire 163 751 185 361
    Acceptations d’une proposition sur la plateforme 139 563 144 885

    Les quatre premières lignes sont les totaux annoncés par la documentation officielle du jeu de données ; la dernière est la somme des acceptations enregistrées formation par formation dans le fichier — notre calcul, dont le total se recoupe avec les données publiées ligne à ligne.

    Entonnoir entre les millions de candidatures Mon Master et les acceptations finales
    2,6 millions de candidatures, 258 289 candidats, 144 885 acceptations : trois étages d’un même entonnoir.

    La confusion n° 1 : candidatures ≠ candidats

    2 643 131 candidatures en phase principale 2025, ce n’est pas 2,6 millions d’étudiants : c’est 258 289 candidats qui ont déposé en moyenne une dizaine de candidatures chacun (10,2 en 2025, contre 9,7 en 2024 — notre calcul à partir des totaux officiels). Le chiffre spectaculaire mesure d’abord le fonctionnement de la plateforme — candidater à plusieurs formations est la norme — pas une « demande » multipliée. Toute phrase du type « 2,6 millions d’étudiants veulent un master » est fausse d’un facteur dix.

    La confusion n° 2 : acceptation sur la plateforme ≠ inscription en master

    144 885 acceptations en 2025 ne signifie pas que seuls 144 885 candidats ont poursuivi en master. Le jeu de données décrit ce qui se passe sur la plateforme : des candidats acceptent une proposition puis s’inscrivent ailleurs, d’autres entrent en master par des voies hors plateforme, d’autres encore renoncent après acceptation. À l’inverse, un candidat sans proposition en phase principale a pu aboutir en phase complémentaire — 185 361 candidatures y ont été déposées en 2025, en hausse de 13 % sur 2024. La donnée mesure le processus d’admission, pas les effectifs de rentrée : pour les effectifs, c’est une autre source (les inscriptions universitaires) qu’il faut citer.

    La confusion n° 3 : la moyenne nationale ≠ votre mention

    En rapportant les acceptations aux candidats, on obtient un ordre de grandeur national — mais le jeu de données montre surtout d’énormes écarts entre formations : il détaille, pour chacune des 8 167 formations, le nombre de candidats, de classés, de propositions et d’acceptations, le rang du dernier appelé, la part de candidats venant de licence générale ou professionnelle. Deux mentions du même nom dans deux universités peuvent vivre deux réalités sans rapport. Si vous préparez une candidature, la seule lecture utile est celle de vos formations cibles, ligne à ligne.

    Étudiant comparant les données de deux sessions de candidature en master
    La moyenne nationale rassure ou effraie ; la ligne de votre formation informe.

    Comment lire une ligne du fichier

    Chaque ligne du jeu de données décrit une formation pour une session, à travers une chaîne de variables qui raconte l’entonnoir complet. D’abord l’identité : établissement, académie, région, mention, parcours, discipline, alternance ou non. Puis la demande : nombre de candidats en phase principale et complémentaire, avec leur origine — licence générale, licence professionnelle, BUT, déjà titulaires d’un master, non-inscrits dans le supérieur l’année précédente — et la part de femmes à chaque étape. Puis la décision : candidats classés, propositions envoyées, rang du dernier appelé par phase. Enfin l’issue : acceptations, ventilées selon les mêmes origines.

    Cette granularité permet des questions fines que les gros titres écrasent : dans telle mention, les diplômés de licence professionnelle sont-ils classés à proportion de leur présence parmi les candidats ? Le rang du dernier appelé s’est-il allongé entre 2024 et 2025 — signe de désistements en chaîne ? La part de femmes se déforme-t-elle entre candidature et acceptation ? Chacune de ces questions se traite en quelques filtres, sans une ligne de code.

    Ce que les évolutions 2024 → 2025 disent

    D’une session à l’autre : +23 776 candidats (+10 %), +77 formations, +376 425 candidatures en phase principale (+17 %), +5 322 acceptations (+4 %). La demande croît plus vite que l’offre et que les admissions — chaque candidat dépose davantage de vœux, et la sélectivité apparente augmente mécaniquement. Pour un candidat 2026, la conséquence pratique n’est pas « c’est perdu », mais « la stratégie de liste compte » : diversifier réellement les formations visées, et anticiper la phase complémentaire comme une phase à part entière plutôt qu’une session de rattrapage — son fonctionnement est détaillé dans le fonctionnement de Mon Master et ses alternatives, son calendrier dans le calendrier Mon Master 2026-2027, et les recours après refus dans les recours en phase complémentaire.

    Utiliser ce jeu de données dans un mémoire ou un dossier

    Le fichier est ouvert, documenté et interrogeable en ligne : 16 257 lignes (une par formation et par session), des dizaines de variables, téléchargeables ou requêtables par l’API du portail — la méthode pour compter sans programmer est dans l’interrogation d’un jeu de données par l’URL. Trois usages solides : documenter la sélectivité d’un champ disciplinaire (les variables détaillent candidats et acceptations par discipline), étudier les écarts territoriaux (académie et région figurent dans le fichier), suivre une mention dans le temps entre 2024 et 2025. Et une règle transversale : datez votre extraction et distinguez chiffre publié et calcul personnel — le réflexe de tout travail sur source vivante, détaillé dans le tableau d’orientation des sources publiques.

    Ouvrez votre mémoire dans Tesify si ces données deviennent votre matériau : le cadrage chiffré en introduction, vos calculs en méthode — et chaque phrase reste la vôtre.

    Questions fréquentes

    Où se trouve le jeu de données exactement ?

    Sur le portail open data du ministère de l’Enseignement supérieur et de la Recherche (data.enseignementsup-recherche.gouv.fr), sous l’identifiant fr-esr-mon_master : « MonMaster 2024 & 2025 — vœux de poursuite d’études et de réorientation en master et réponses des établissements ». Il est téléchargeable et interrogeable sans compte.

    Les chiffres de la session 2026 sont-ils disponibles ?

    Pas encore dans ce jeu de données à la date où nous écrivons (12 août 2026) : il couvre les campagnes 2024 et 2025, avec une dernière mise à jour le 4 décembre 2025. Les données 2026 y seront vraisemblablement ajoutées après la clôture complète de la campagne — vérifiez la date de mise à jour du jeu avant de citer.

    Combien de vœux par candidat en moyenne ?

    En rapportant les candidatures de phase principale aux candidats : environ 10,2 en 2025 et 9,7 en 2024 (nos calculs à partir des totaux officiels). La hausse du volume de candidatures tient donc autant au comportement de candidature qu’au nombre de candidats.

    Peut-on connaître le « taux d’admission » d’une formation précise ?

    Le fichier donne, par formation : candidats, classés, propositions, acceptations et rang du dernier appelé. Vous pouvez en tirer des ratios — en gardant à l’esprit qu’une acceptation sur la plateforme n’est pas une inscription, et que le rang du dernier appelé dépend des désistements. Citez la variable exacte que vous utilisez.

    Ces données disent-elles quelles formations sont « les meilleures » ?

    Non. La sélectivité mesure la rareté des places rapportée à la demande, pas la qualité pédagogique ni l’insertion professionnelle. Pour l’insertion, le ministère publie d’autres jeux (enquêtes d’insertion des diplômés de master) — ne faites pas dire à un fichier d’admission ce qu’il ne mesure pas.

    Lisez la ligne de vos formations, datez vos chiffres, distinguez les trois étages de l’entonnoir — et si ce fichier devient votre terrain de mémoire, rédigez-le avec Tesify, avec vos propres mots.

  • 181 130 étudiants en formation de santé (2026) : les chiffres DREES, et le taux d’interruption que votre mémoire peut interroger

    181 130 étudiants en formation de santé (2026) : les chiffres DREES, et le taux d’interruption que votre mémoire peut interroger

    Si votre mémoire, votre TFE ou votre écrit professionnel touche de près ou de loin aux formations de santé — attractivité des études infirmières, abandons en cours de cursus, démographie des professions — il existe une source officielle que trop peu d’étudiants citent : l’enquête Écoles de la DREES, le service statistique du ministère de la Santé. Sa livraison publiée le 31 octobre 2025, portant sur l’année 2024, donne des chiffres précis, datés et citables. Les voici, avec ce qu’ils permettent de dire — et les trois précautions qui séparent une citation solide d’un chiffre en l’air.

    Les chiffres 2024, tels que publiés

    D’après « Les formations aux professions de santé non médicales et à la profession de sage-femme en 2024 » (DREES, 31 octobre 2025) :

    • 181 130 élèves ou étudiants inscrits, dont 83 % de femmes, répartis dans 1 425 formations ;
    • 103 100 préparent un diplôme d’infirmier et 31 900 un diplôme d’aide-soignant — les deux filières concentrent à elles seules les trois quarts des effectifs couverts ;
    • 93 300 inscrits en première année, soit 2 % de plus qu’en 2023 ;
    • 67 800 diplômés dans l’année, et 92 % de réussite parmi les candidats présentés ;
    • un taux d’interruption de formation de 13,5 % en soins infirmiers, et de 13,2 % chez les aides-soignants.
    Étudiants en formation de santé dans un institut de formation
    Plus de 181 000 inscrits — et une filière infirmière qui pèse plus de la moitié du total.

    Le chiffre qui porte un mémoire : 13,5 % d’interruptions

    Le nombre le plus intéressant de la série n’est pas le plus gros. Un taux d’interruption de 13,5 % en formation infirmière signifie qu’environ un étudiant sur sept ne va pas au bout de son cursus sans le valider — un phénomène massif, documenté nationalement, et pourtant sous-étudié à l’échelle locale. C’est une matière première idéale pour un mémoire : les causes d’interruption dans votre institut, le vécu des étudiants qui suspendent, le rôle des stages dans la décision, les dispositifs d’accompagnement qui retiennent — autant de questions locales que le chiffre national permet de cadrer et de justifier dès l’introduction.

    Attention au vocabulaire, cependant : une interruption n’est pas un échec. La catégorie recouvre des abandons, des réorientations, des suspensions pour raisons de santé ou de vie — votre écrit doit garder la distinction, exactement comme la source la garde. Et le pendant positif mérite d’être cité avec la même rigueur : 92 % des candidats présentés obtiennent leur diplôme. « Présentés » n’est pas « inscrits en première année trois ans plus tôt » : les deux dénominateurs racontent deux histoires différentes, et les confondre fabrique un taux de réussite trompeur.

    Courbe d'inscriptions en hausse et fuite symbolisant les interruptions de formation
    Des entrées en hausse, des sorties en cours de route : deux flux à ne jamais additionner.

    Les trois précautions avant de citer

    1. Le périmètre. L’enquête Écoles couvre les formations aux professions de santé non médicales et de sage-femme — infirmiers, aides-soignants, kinésithérapeutes, manipulateurs, etc. Elle ne compte ni les études de médecine, de pharmacie ou d’odontologie, ni les formations universitaires hors de son champ. « 181 130 étudiants en santé » sans cette précision est une phrase fausse.

    2. Le millésime et la date de publication. Les chiffres décrivent l’année 2024 et ont été publiés le 31 octobre 2025. Citez les deux dates : « selon la DREES (données 2024, publiées en octobre 2025)… ». Un chiffre sans millésime n’est pas vérifiable, et ces séries sont mises à jour chaque année — celui qui relira votre mémoire en 2027 doit pouvoir retrouver votre version.

    3. La nature de la source. C’est une enquête administrative auprès des établissements de formation, pas un sondage : les effectifs sont des comptages. En revanche, les catégories (qu’est-ce qu’une « interruption » ? qui est « présenté » au diplôme ?) sont définies par l’enquête — reprenez les définitions de la publication plutôt que d’y substituer les vôtres.

    Trois sujets de mémoire prêts à cadrer avec ces chiffres

    « Comprendre les interruptions en première année dans mon IFSI. » Le cadrage : 13,5 % au national, votre taux local en regard. Le terrain : entretiens avec des étudiants ayant suspendu ou envisagé de suspendre, et avec les formateurs référents de suivi. La valeur ajoutée : le national mesure, votre mémoire explique — moments de bascule, rôle du premier stage, poids des conditions matérielles.

    « L’attractivité retrouvée des études d’aide-soignant : réalité locale ? » Le cadrage : 93 300 entrants en première année toutes filières, en hausse de 2 %. Le terrain : la série des candidatures et des rentrées de votre institut sur cinq ans, croisée avec les entretiens des nouveaux entrants sur leurs motivations. Le résultat : confronter la tendance nationale à une trajectoire locale, en expliquant les écarts.

    « Que deviennent les 8 % ? » Le cadrage : 92 % des présentés réussissent leur diplôme — donc 8 % échouent au moment décisif, après avoir tenu tout le cursus. Le terrain : le parcours des candidats ajournés, leur accompagnement vers la session suivante, les facteurs de l’échec terminal — un angle presque jamais traité, que le chiffre national rend immédiatement légitime.

    Dans les trois cas, la mécanique est la même : le chiffre officiel justifie le sujet en deux phrases d’introduction, et libère votre terrain pour ce qu’il sait faire — comprendre.

    Ce que ces chiffres permettent (et ne permettent pas) de dire

    Ils permettent de cadrer une introduction (« la formation infirmière accueille plus de 100 000 étudiants… »), de justifier un sujet (l’interruption concerne un étudiant sur sept), de comparer votre terrain à la référence nationale (votre promotion perd-elle plus ou moins que 13,5 % ?), et de documenter la féminisation des filières (83 %). Ils ne permettent pas d’expliquer : le taux d’interruption national ne dit rien des causes, et rien de votre institut en particulier. C’est exactement la ligne de partage d’un bon mémoire — le chiffre national cadre, votre terrain explique.

    Pour transformer ce cadrage en travail complet : la structure du travail de fin d’études est dans le guide du mémoire infirmier, la méthode d’enquête locale dans le guide de l’entretien semi-directif, et si votre question devient « quelle source publique pour quelle question », le tableau d’orientation fait le tri. Les autres jeux ouverts du champ santé — ceux de l’Assurance Maladie — sont détaillés dans les données de santé ouvertes.

    Ouvrez votre mémoire dans Tesify : posez le cadrage chiffré en introduction, votre terrain en méthode, et gardez la distinction cadrer/expliquer jusqu’à la discussion — chaque phrase reste la vôtre.

    Questions fréquentes

    Où trouver la publication exacte ?

    Sur le site de la DREES, rubrique jeux de données : « Les formations aux professions de santé non médicales et à la profession de sage-femme en 2024 », publiée le 31 octobre 2025, adossée à l’enquête Écoles. Les données détaillées sont téléchargeables — par formation, par région, par année.

    Puis-je comparer plusieurs années ?

    Oui — l’enquête est annuelle et la DREES publie les séries. C’est même l’un des meilleurs usages en mémoire : suivre l’évolution des entrées en première année ou des interruptions sur cinq ans dit plus qu’une photographie isolée. Datez chaque millésime cité.

    Le chiffre des interruptions vaut-il pour mon IFSI ?

    Non — c’est une moyenne nationale. Votre institut peut se situer bien au-dessus ou en dessous, et c’est précisément l’écart qui fait un sujet de mémoire. Demandez les chiffres locaux à votre direction, et comparez-les à la référence nationale en citant les deux.

    Ces données couvrent-elles les IPA et les spécialités ?

    L’enquête Écoles couvre les formations aux professions non médicales dans son périmètre — vérifiez dans la documentation de la publication quelles formations exactes sont incluses pour l’année citée avant d’étendre une affirmation à une filière précise. La règle vaut pour toute source : lisez la documentation avant le fichier.

    Puis-je recalculer mes propres pourcentages à partir des données ?

    Oui, et c’est encouragé — mais signalez ce qui est un chiffre publié et ce qui est votre calcul. « 103 100 sur 181 130 inscrits, soit 57 % (notre calcul) » : trois mots qui vous protègent d’une objection en soutenance.

    Cadrez avec le national, expliquez avec votre terrain — puis rédigez votre mémoire avec Tesify, avec vos propres mots.

  • 73 884 jeux de données publics en 2026 : pourquoi l’abondance est un problème pour votre mémoire (et comment en profiter)

    73 884 jeux de données publics en 2026 : pourquoi l’abondance est un problème pour votre mémoire (et comment en profiter)

    On répète aux étudiants que les données manquent. Le contraire est vrai, et les chiffres le disent brutalement.

    L’état du portail national, compté à la source

    Le portail national des données ouvertes, interrogé le 11 août 2026 par son interface de programmation, annonce :

    • 73 884 jeux de données publiés ;
    • 6 508 organisations productrices — ministères, collectivités, opérateurs, associations ;
    • 6 392 réutilisations déclarées.

    Rapportez les deux derniers nombres au premier et vous obtenez le fait intéressant : environ neuf réutilisations déclarées pour cent jeux publiés (proportion calculée). Autrement dit, pour l’écrasante majorité des jeux de données publics français, personne n’a jamais déclaré en avoir fait quoi que ce soit.

    Une réserve d’honnêteté, immédiatement : une « réutilisation » au sens du portail est une réutilisation déclarée sur la plateforme. Beaucoup de travaux réels — dont des mémoires — n’y sont jamais signalés. Le rapport mesure donc la visibilité des réutilisations, pas leur nombre réel. Il reste que l’ordre de grandeur est parlant, et qu’il va dans un seul sens.

    Un très grand nombre de jeux de données face à un très petit nombre de réutilisations déclarées
    La disproportion est le fait principal : la donnée est publiée, pas exploitée.

    Ce que 6 508 organisations veut dire concrètement

    Ce second nombre est aussi instructif que le premier, et il est presque toujours ignoré. Il signifie que le catalogue national n’est pas produit par une administration centrale mais par des milliers d’entités hétérogènes : un ministère, une communauté de communes et une association sportive y publient côte à côte, sans référentiel commun de qualité.

    Trois conséquences pratiques pour vous.

    La qualité est inégale par construction. Deux jeux portant le même intitulé peuvent avoir des définitions de variables différentes parce qu’ils viennent de deux producteurs. Ne fusionnez jamais deux fichiers de producteurs distincts sans avoir lu les deux documentations.

    La couverture territoriale est trouée. Une donnée publiée par des collectivités volontaires n’existe que là où la collectivité a joué le jeu. Si votre sujet compare des territoires, vérifiez que l’absence de données ne se confond pas avec l’absence du phénomène — c’est l’erreur d’interprétation la plus fréquente sur les données locales.

    L’autorité de la source doit être vérifiée. Un jeu publié par l’opérateur officiel d’un domaine n’a pas le même statut qu’un jeu retraité par un tiers. Dans un mémoire, citez le producteur d’origine, et signalez si vous passez par un intermédiaire.

    Ce que cela change pour un mémoire

    Deux conséquences, opposées en apparence.

    La mauvaise nouvelle : chercher devient le travail. Devant 73 884 jeux, parcourir le catalogue est une perte de temps garantie. Vous trouverez toujours quelque chose d’intéressant, jamais ce dont vous avez besoin, et vous finirez par tordre votre question pour l’adapter au fichier que vous avez trouvé. C’est l’inversion la plus dommageable en méthodologie : le fichier ne doit jamais dicter la question.

    La bonne nouvelle : l’originalité est accessible. Un mémoire qui exploite sérieusement un jeu que personne n’a exploité est original par construction. Vous n’avez pas besoin de données inédites — vous avez besoin d’une question inédite posée à des données publiques. C’est exactement ce qu’un travail universitaire sait faire, et c’est beaucoup plus rare qu’on ne l’imagine.

    La méthode : partir de la question, jamais du catalogue

    Chercher en partant de la question de recherche plutôt qu'en parcourant le catalogue
    Balayer le catalogue épuise ; viser une variable précise aboutit.

    Quatre étapes, dans cet ordre, et l’ordre compte.

    1. Écrivez la variable dont vous avez besoin, en une phrase, avant toute recherche. « Le nombre d’élèves par établissement, par département, sur trois années. » Tant que vous ne savez pas écrire cette phrase, ne cherchez pas : vous naviguerez au hasard.
    2. Identifiez qui produit cette donnée. Les données publiques sont produites par des institutions, pas par des thèmes. Remontez à l’organisme — ministère, agence, opérateur — plutôt qu’au mot-clé. C’est le raccourci que presque personne n’emprunte, et il divise le temps de recherche par dix.
    3. Allez directement sur le portail de cet organisme. Les grands producteurs publient chez eux, souvent avec de meilleures métadonnées et une interface de programmation propre. Le portail national agrège ; il n’est pas toujours le meilleur point d’entrée pour un producteur donné.
    4. Vérifiez trois choses avant de vous engager : la granularité (le niveau territorial ou individuel dont vous avez besoin existe-t-il ?), la profondeur temporelle (une seule année ou une série ?), et la date de mise à jour. Un jeu abandonné depuis quatre ans reste en ligne et n’annonce pas son abandon.

    Cette quatrième vérification est celle qui fait perdre le plus de temps quand on l’omet : rien n’indique visuellement qu’un jeu n’est plus alimenté.

    Trois erreurs de lecture d’un catalogue

    Confondre nombre de jeux et richesse d’information. Un producteur qui découpe une même enquête en quarante fichiers annuels affiche quarante jeux ; un autre qui publie la série complète en un fichier en affiche un. Le second est plus utile. Le compteur ne le dit pas.

    Prendre un titre pour une définition. Deux jeux intitulés « effectifs » peuvent compter des unités différentes — des personnes, des inscriptions, des dossiers. La documentation, pas le titre, dit ce qui est compté. C’est là que se logent les erreurs qui traversent tout un mémoire sans être vues.

    Croire qu’un moteur de recherche compte. Beaucoup d’interfaces publiques plafonnent le nombre de résultats affichés. Si vous relevez un total pour le citer, testez-le en ajoutant un filtre : s’il ne diminue pas, il ne mesure rien. Utilisez un point d’accès qui renvoie un décompte, pas une page de résultats.

    Ouvrez votre mémoire dans Tesify et fixez votre question avant d’ouvrir un catalogue — la problématique d’abord, le fichier ensuite.

    Les portails spécialisés valent mieux que le portail général

    La troisième étape mérite d’être illustrée, parce qu’elle est vérifiable et qu’elle change le rapport de force entre vous et les données.

    Pour la santé, le portail ouvert de l’Assurance Maladie publie un catalogue court et dense — les chiffres exacts sont dans l’état des données de santé ouvertes sans démarche. Pour l’éducation, le catalogue du ministère est détaillé dans les données pour un mémoire en sciences de l’éducation, avec un avertissement utile sur la différence entre volume et pertinence. Pour les entreprises, les annonces légales en open data forment un fil d’événements que le portail national ne met pas en avant. Pour le droit, la jurisprudence en open data suit son propre calendrier réglementaire.

    Et si votre question exige des données individuelles plutôt qu’agrégées, aucun portail ouvert ne conviendra : il faut passer par la commande de fichiers d’enquête, gratuite pour les étudiants rattachés à un établissement d’enseignement.

    Pour un panorama transversal par discipline, voyez enfin les jeux de données ouvertes utilisables dans un mémoire.

    Questions fréquentes

    Faut-il déclarer son mémoire comme réutilisation ?

    Ce n’est pas obligatoire, et cela ne coûte rien. Déclarer votre travail rend votre mémoire visible auprès du producteur des données et, accessoirement, alimente le compteur qui rend cet article possible. C’est aussi une ligne valorisable dans un dossier de candidature en doctorat ou en emploi.

    Ces chiffres seront-ils encore justes dans six mois ?

    Non, et c’est normal : le catalogue croît en continu. Les valeurs citées — 73 884 jeux, 6 508 organisations, 6 392 réutilisations — ont été relevées le 11 août 2026. Refaites l’interrogation à votre date et citez la vôtre : c’est ce qui rend un chiffre reproductible.

    Comment savoir si un jeu de données est encore alimenté ?

    Regardez sa date de dernière mise à jour et la fréquence annoncée par le producteur. Si l’écart entre les deux est important, considérez le jeu comme figé et dites-le dans vos limites plutôt que de laisser croire à des données courantes.

    Peut-on construire un mémoire entier sur des données publiques ?

    Oui, à condition que la question soit posée avant de choisir le fichier. Un mémoire sur données publiques se juge sur la qualité de sa question et sur la rigueur de son traitement, pas sur la rareté de sa source.

    Le nombre de jeux dit-il quelque chose de la qualité ?

    Rien du tout. Un portail peut publier des milliers de jeux redondants ou minuscules. La seule question qui vaille est de savoir si votre variable existe, à la maille et sur la période dont vous avez besoin.

    Faut-il savoir programmer ?

    Non pour la plupart des usages : les jeux se téléchargent en formats tabulaires exploitables dans un tableur. La programmation ne devient utile que sur les fichiers très volumineux ou quand vous voulez automatiser une extraction reproductible.

    Que faire si deux jeux se contredisent ?

    C’est fréquent, et c’est un résultat en soi. Vérifiez d’abord les définitions et les périodes, qui expliquent la plupart des écarts. Si la contradiction résiste, exposez-la dans votre mémoire au lieu de choisir silencieusement le chiffre qui vous arrange : signaler un désaccord entre sources publiques est un geste de recherche, pas un aveu de faiblesse.

    La donnée existe, en abondance. Ce qui manque, c’est votre question. Écrivez votre mémoire avec Tesify.

  • Les ULIS en 2026 : 10 226 établissements, et pourquoi ce chiffre n’est pas un nombre d’élèves

    Les ULIS en 2026 : 10 226 établissements, et pourquoi ce chiffre n’est pas un nombre d’élèves

    10 226 établissements scolaires sont référencés comme accueillant une ULIS dans l’annuaire de l’éducation, dont 9 158 publics et 1 068 privés. Ce nombre compte des établissements, pas des élèves — et pas non plus des dispositifs. C’est la première chose à préciser si vous citez ce chiffre dans un mémoire ou un dossier.

    Les unités localisées pour l’inclusion scolaire sont les dispositifs de scolarisation des élèves en situation de handicap dans le premier et le second degrés. Elles reviennent constamment dans les écrits professionnels et universitaires portant sur l’école inclusive — et la statistique qu’on y trouve est souvent mal qualifiée.

    Le chiffre, et ce qu’il mesure exactement

    La source est le jeu de données « Les ULIS » publié en open data par le ministère de l’Éducation nationale, construit à partir de l’annuaire de l’éducation. Il recense 10 226 établissements portant l’indicateur ULIS, état de la base au 30 mars 2026.

    Trois précautions s’imposent avant de reprendre ce nombre.

    • Ce sont des établissements, pas des élèves. Le jeu de données ne contient aucun effectif. Il ne permet donc pas de dire combien d’élèves sont scolarisés en ULIS.
    • Ce sont des établissements, pas nécessairement des dispositifs. L’indicateur est binaire : un établissement est signalé comme accueillant une ULIS ou non. Un établissement qui en accueillerait plusieurs compte pour un.
    • Il n’y a pas d’année scolaire de référence dans le jeu de données. C’est un annuaire, mis à jour en continu, et non une série statistique arrêtée à une rentrée. La date qu’on peut citer honnêtement est celle de l’état de la base, pas une rentrée.

    Cette dernière distinction est celle qui pose le plus de problèmes en rédaction : un annuaire et une enquête statistique ne répondent pas à la même question, et une note de bas de page qui présente un annuaire comme un recensement de rentrée est une erreur d’instrument, pas une approximation.

    Cour d'école vide bordée de bâtiments scolaires
    L’unité comptée est l’établissement, pas le dispositif ni l’élève.

    La répartition public / privé

    Statut Établissements Part (calculée)
    Public 9 158 89,6 %
    Privé 1 068 10,4 %
    Total 10 226 100 %

    Les deux composantes s’additionnent exactement au total publié : 9 158 + 1 068 = 10 226. Les parts en pourcentage sont, elles, des valeurs que nous avons calculées à partir de ces effectifs, et non des chiffres publiés comme tels.

    La répartition par type d’établissement

    Type Établissements Part (calculée)
    École 5 247 51,3 %
    Collège 4 107 40,2 %
    Lycée 840 8,2 %
    EREA 32 0,3 %
    Total 10 226 100 %

    Ici encore l’addition tombe juste : 5 247 + 4 107 + 840 + 32 = 10 226.

    Ces deux ventilations sont la meilleure garantie que l’on puisse obtenir à peu de frais. Deux découpages indépendants — l’un par statut, l’autre par type — qui retombent l’un et l’autre exactement sur le même total ne prouvent pas seulement que les chiffres vont deux à deux : ils prouvent qu’aucune catégorie ne manque à l’appel. Une vérification ligne à ligne ne peut pas établir cela.

    Ce que la structure révèle

    La moitié des établissements concernés sont des écoles, et l’ensemble école + collège représente 9 354 établissements sur 10 226. La présence se réduit nettement au lycée : 840 établissements, soit 8,2 % du total selon notre calcul.

    Cette décroissance par niveau est le fait saillant du jeu de données, et c’est aussi le point sur lequel il faut être prudent : l’annuaire dit où le dispositif existe, pas combien d’élèves y sont scolarisés ni pourquoi la présence diminue. Attribuer cette décroissance à une cause — orientation, sorties du système, transferts vers d’autres dispositifs — demanderait une autre source. Le jeu de données n’en fournit aucune, et nous n’en avançons donc aucune.

    Petite salle de classe avec quelques tables disposées en îlot et du matériel pédagogique adapté
    Un annuaire indique où un dispositif existe, pas combien d’élèves y sont accueillis.

    Comment citer ce chiffre correctement

    Si vous reprenez ces données dans un écrit, la formulation défendable ressemble à ceci :

    « Selon le jeu de données Les ULIS publié en open data par le ministère de l’Éducation nationale à partir de l’annuaire de l’éducation, 10 226 établissements sont référencés comme accueillant une ULIS (état de la base au 30 mars 2026), dont 89,6 % d’établissements publics — part calculée à partir des effectifs publiés. »

    Trois éléments y sont explicites : la source, ce que compte l’unité, et le fait que le pourcentage est dérivé. C’est ce qui distingue une donnée citable d’un chiffre repris de seconde main. La même exigence vaut pour toute statistique reprise dans un travail universitaire — nos guides de méthodologie du mémoire de MEEF et du mémoire de sciences de l’éducation détaillent la manière d’adosser un argument à une source de ce type.

    Si vous préparez le certificat d’aptitude professionnelle aux pratiques de l’éducation inclusive, ces chiffres relèvent typiquement des « éléments de connaissance de l’environnement » que la circulaire attend dans le dossier — notre guide du dossier de l’épreuve 2 du CAPPEI précise ce que la commission évalue dans ce choix documentaire. La coordination d’une ULIS est d’ailleurs l’un des modules de professionnalisation du certificat.

    Les limites à connaître avant de s’appuyer dessus

    L’annuaire de l’éducation est un référentiel administratif d’établissements. Il est excellent pour répondre à « où ce dispositif existe-t-il ? » et inadapté pour répondre à « combien d’élèves, et avec quels moyens ? ». Pour ces dernières questions, il faut une enquête statistique, pas un annuaire.

    Deux conséquences pratiques. D’abord, ne construisez pas de ratio entre ce nombre et un effectif d’élèves tiré d’une autre source : les deux instruments ne mesurent pas la même population et ne sont pas arrêtés à la même date. Ensuite, si votre écrit a besoin d’une évolution dans le temps, ce jeu de données ne la fournit pas — il donne un état, pas une série.

    Ce que Tesify ne fait pas

    • Tesify ne produit pas de statistiques. Les chiffres cités ici viennent d’un jeu de données public, et c’est à vous de vérifier l’état de la base au moment où vous écrivez : un annuaire bouge.
    • Tesify ne promet pas de « passer » un détecteur. La promesse est vide, et sur un écrit adossé à des données, ce qui se voit n’est pas l’outil employé mais une source mal qualifiée.
    • Tesify ne choisit pas votre argument à votre place. Un chiffre ne devient une démonstration que rapporté à une question que vous posez.

    Ce que l’outil fait utilement sur ce type de matériau : tenir la cohérence entre ce qu’une source mesure et ce que votre phrase lui fait dire, garder trace de la source et de sa date à chaque reprise du chiffre, et signaler les valeurs que vous avez calculées vous-même plutôt que relevées. Le texte produit est un brouillon à réécrire avec vos mots.

    Adossez votre mémoire à des sources correctement qualifiées avec Tesify.

    FAQ — Les chiffres des ULIS

    Combien y a-t-il d’ULIS en France ?

    Le jeu de données public du ministère référence 10 226 établissements accueillant une ULIS, état de la base au 30 mars 2026. Ce nombre compte des établissements et non des dispositifs : un établissement accueillant plusieurs ULIS n’est compté qu’une fois.

    Combien d’élèves sont scolarisés en ULIS ?

    Ce jeu de données ne permet pas de le dire : il ne contient aucun effectif d’élèves. Répondre à cette question demande une enquête statistique, pas l’annuaire des établissements.

    Quelle est la répartition entre public et privé ?

    9 158 établissements publics et 1 068 établissements privés, soit un total de 10 226. Cela représente environ 89,6 % de public et 10,4 % de privé, parts calculées à partir des effectifs publiés.

    Comment les ULIS se répartissent-elles par niveau ?

    5 247 écoles, 4 107 collèges, 840 lycées et 32 EREA, pour un total de 10 226 établissements. La présence diminue nettement au lycée, mais le jeu de données ne fournit aucune explication de cette décroissance.

    À quelle année scolaire ces chiffres correspondent-ils ?

    À aucune en particulier. Le jeu de données est construit sur l’annuaire de l’éducation, mis à jour en continu ; la seule date citable est celle de l’état de la base, ici le 30 mars 2026, et non une rentrée scolaire.

    Peut-on citer ces chiffres dans un mémoire ?

    Oui, à condition de préciser la source, de dire que l’unité comptée est l’établissement et d’indiquer la date de l’état de la base. Signalez également comme calculée toute part en pourcentage que vous dérivez vous-même des effectifs.

    Qu’est-ce qu’une ULIS ?

    Une unité localisée pour l’inclusion scolaire : un dispositif de scolarisation des élèves en situation de handicap dans le premier et le second degrés, implanté au sein d’un établissement ordinaire.

  • Diplômés de l’enseignement supérieur agricole 2026 : les chiffres, et les trois taux d’emploi qu’il ne faut pas confondre

    Diplômés de l’enseignement supérieur agricole 2026 : les chiffres, et les trois taux d’emploi qu’il ne faut pas confondre

    L’enseignement supérieur agronomique, vétérinaire et de paysage forme chaque année environ 3 500 nouveaux diplômés ingénieurs, 640 vétérinaires, 60 paysagistes et 150 docteurs d’État. Sur l’insertion, le même document officiel publie trois taux différents pour les mêmes ingénieurs — 82 %, 92 % et 93 % — et ils sont tous les trois exacts.

    C’est ce dernier point qui rend ces données si facilement mal citées. Elles ne se contredisent pas : elles mesurent trois populations différentes. Voici les chiffres, leur source, et la clé de lecture qui évite l’erreur.

    Méthode : d’où viennent ces chiffres

    Toutes les données de cet article proviennent du Portrait de l’enseignement agricole, édition 2026, publié par le ministère chargé de l’agriculture via sa direction générale de l’enseignement et de la recherche. Les chiffres d’insertion reposent sur les enquêtes exhaustives sur l’insertion professionnelle des diplômés des promotions 2023, réalisées en 2025 au sein des écoles relevant de ce ministère.

    Deux précautions de méthode, que nous appliquons systématiquement et qui ont ici changé notre lecture :

    • Nous avons vérifié que les répartitions bouclent. Les quatre situations publiées pour chaque filière — en emploi, en recherche d’emploi, en poursuite d’études, autres situations — totalisent exactement 100 % dans les trois cas : 82 + 6 + 9 + 3 pour les ingénieurs, 88 + 3 + 5 + 4 pour les vétérinaires, 84 + 9 + 3 + 4 pour les paysagistes. C’est la vérification la plus rentable sur ce type de source : une lecture qui aurait mal apparié une colonne n’aurait pas donné 100.
    • Nous ne publions aucun chiffre que nous aurions calculé nous-mêmes sans le signaler. Tous les pourcentages ci-dessous figurent tels quels dans le document.

    Combien de diplômés par an ?

    Diplôme Nouveaux diplômés par an (ordre de grandeur publié)
    Ingénieur environ 3 500
    Vétérinaire 640
    Paysagiste 60
    Doctorat d’État 150

    L’écart d’échelle est le fait le plus structurant de ce paysage. Les paysagistes diplômés d’État sont près de soixante fois moins nombreux que les ingénieurs. Cela a une conséquence directe sur la lecture des pourcentages qui suivent : un point de pourcentage sur les paysagistes représente moins d’un diplômé, alors qu’il en représente trente-cinq chez les ingénieurs. Les taux publiés pour les très petites cohortes doivent être lus comme des ordres de grandeur, pas comme des mesures fines.

    Trois instruments de mesure différents alignés sur une table de laboratoire
    Trois taux d’emploi, trois instruments : le même mot ne mesure pas la même population.

    Les trois taux d’emploi, et pourquoi ils diffèrent

    C’est le cœur de l’article. Le document publie, pour les ingénieurs agronomes de la même promotion, trois chiffres qui circulent ensuite séparément et se contredisent en apparence.

    Chiffre Ingénieurs Ce qu’il mesure
    Part en emploi, 1 an après la sortie 82 % Sur l’ensemble des diplômés, y compris ceux en poursuite d’études, en recherche d’emploi ou dans une autre situation
    Taux net d’emploi après 1 an 92 % Sur les seuls diplômés présents sur le marché du travail
    Taux publié dans le texte 93 % Sur les diplômés 2023 « entrés dans la vie active »

    Les trois sont exacts. L’écart entre 82 % et 92 % s’explique entièrement par les 9 % en poursuite d’études et les autres situations : ces diplômés ne cherchent pas d’emploi, donc les exclure fait mécaniquement monter le taux.

    La règle de citation qui en découle est simple : ne jamais citer un taux d’emploi sans dire de quelle population il est le taux. « 93 % des ingénieurs agronomes trouvent un emploi en un an » est faux si on l’applique à la promotion entière ; c’est exact si l’on précise « parmi ceux entrés dans la vie active ». C’est la même précaution que celle qui vaut pour n’importe quelle statistique d’insertion, y compris celles de notre classement des écoles d’ingénieurs, dont les taux relèvent d’enquêtes distinctes et ne se comparent pas terme à terme avec ceux-ci.

    Situation détaillée un an après la sortie

    Situation Ingénieurs agronomes Vétérinaires Paysagistes
    En emploi (dont volontariat) 82 % 88 % 84 %
    En recherche d’emploi 6 % 3 % 9 %
    En poursuite d’études (dont thèse) 9 % 5 % 3 %
    Autres situations (woofing, congé sabbatique, etc.) 3 % 4 % 4 %
    Total 100 % 100 % 100 %

    En taux net d’emploi après un an, l’ordre change : vétérinaires 98 %, ingénieurs 92 %, paysagistes 72 %. Chez les vétérinaires comme chez les ingénieurs, l’écart entre femmes et hommes est nul ou d’un point — 98 % contre 98 % pour les premiers, 92 % contre 93 % pour les seconds. Le document précise toutefois que si l’accès à l’emploi est comparable, les conditions d’emploi sont moins favorables pour les femmes, ce qu’il explique par les secteurs et les fonctions d’insertion. Aucune répartition par sexe n’est publiée pour les paysagistes, et nous ne l’inventons pas.

    Salle de consultation vétérinaire équipée, sans personne
    98 % de taux net d’emploi — mais mesuré sur des diplômés qui n’ont pas encore soutenu leur thèse.

    Le piège de population le plus important : les vétérinaires enquêtés n’ont pas fini

    Une note de bas de page du document mérite d’être remontée en pleine lumière, parce qu’elle change ce que mesure le fameux 98 %.

    « Pour les vétérinaires, les diplômés enquêtés sont ceux ayant terminé la 5e année du cursus vétérinaire et obtenu le Diplôme d’études fondamentales vétérinaires. À la fin de la 6e année du cursus, la quasi-totalité soutiennent avec succès leur thèse de doctorat vétérinaire. »

    Autrement dit, la population enquêtée est celle des titulaires du DEFV, et non celle des docteurs vétérinaires ayant soutenu. Le taux de 98 % décrit l’insertion de personnes qui, pour beaucoup, ont encore leur thèse d’exercice à soutenir.

    Ce n’est pas un défaut de l’enquête — c’est une définition de champ parfaitement explicite. Mais elle est presque systématiquement perdue quand le chiffre est repris. Si vous préparez précisément ce travail, notre guide pour rédiger sa thèse d’exercice vétérinaire détaille le cadre réglementaire et la soutenance. Et pour la démographie de la profession elle-même — praticiens en exercice, répartition, modes d’exercice —, c’est un tout autre instrument : notre analyse de la démographie vétérinaire d’après l’Atlas de l’Ordre traite cette population-là, et les deux séries ne se croisent pas.

    L’apprentissage : le seul écart franc du jeu de données

    Près de 19 % des ingénieurs diplômés ont suivi leur cursus par la voie de l’apprentissage. Leur insertion est meilleure sur trois dimensions à la fois, ce que le document énonce explicitement : un taux en emploi de 94,4 %, une insertion plus rapide, et des conditions d’emploi plus favorables en part de CDI comme en niveau de rémunération.

    C’est, dans ce jeu de données, le seul facteur qui déplace nettement et simultanément les trois indicateurs. Aucun chiffre équivalent n’est publié pour les vétérinaires ou les paysagistes.

    Où vont-ils travailler ?

    Les cinq premiers secteurs d’emploi des ingénieurs sont l’industrie agroalimentaire, y compris la restauration collective (22 %), les sociétés de conseil et de services (12 %), les organisations professionnelles agricoles (9 %), le commerce et la distribution (9 %) et les administrations, dont le volontariat (7 %).

    Ces cinq secteurs totalisent 59 % : plus de quatre ingénieurs sur dix travaillent donc ailleurs que dans les cinq premiers secteurs. Le document liste ces autres débouchés — productions agricoles et forêts, bureaux d’études, agrofourniture, agrochimie et agroéquipement, environnement, aménagement, paysage et urbanisme, enseignement et recherche, industries chimique, pharmaceutique et cosmétique, BTP, génie civil, bois, infrastructures et réseaux. La dispersion est donc la caractéristique dominante, et une lecture qui ne retiendrait que « l’agroalimentaire » manquerait 78 % des cas.

    Côté vétérinaires, les fonctions se répartissent entre animaux de compagnie (52 %), exercice mixte (28 %), animaux de production (8 %), équin (5 %) et autres (7 %) — soit 100 %. Chez les paysagistes diplômés d’État, on trouve chargé de projet (28 %), chargé d’études (27 %) et assistant paysagiste, dessinateur ou projeteur (22 %), le document signalant par ailleurs un taux d’entrepreneuriat plus important que dans les autres filières.

    Ce que ces chiffres ne disent pas

    • Ils ne comparent pas l’enseignement agricole aux autres filières. Les enquêtes sont propres aux écoles relevant du ministère chargé de l’agriculture. Les rapprocher d’enquêtes d’insertion conduites par d’autres ministères reviendrait à comparer des instruments différents.
    • Ils ne portent que sur une promotion. Les diplômés 2023, interrogés en 2025. Une conjoncture différente donnerait d’autres taux.
    • Ils ne disent rien de la rémunération en valeur absolue, seulement d’écarts relatifs. Nous ne publions donc aucun salaire.

    Ce que Tesify ne fait pas

    • Tesify ne fabrique pas de statistique. Les chiffres d’un mémoire doivent provenir d’une source nommée, datée et dont le champ est décrit — comme ci-dessus.
    • Tesify ne promet pas de « passer » un détecteur de plagiat ou d’IA. La promesse est vide. Le contrôle n’est pas le problème : c’est le travail personnel manquant qui l’est. Sur un travail chiffré, le point faible se voit d’ailleurs bien avant : un jury demande d’où vient le nombre et sur quelle population il porte.
    • Tesify ne vous dispense pas d’être l’auteur.

    Ce que l’outil fait : tenir la cohérence entre les chiffres cités et ce que le texte en conclut, et signaler quand une même grandeur apparaît sous deux définitions différentes dans un même document — exactement le cas des trois taux d’emploi ci-dessus.

    Structurez votre mémoire avec Tesify — vos sources et vos analyses restent les vôtres.

    FAQ — Les diplômés de l’enseignement supérieur agricole

    Combien de diplômés forme l’enseignement supérieur agricole chaque année ?

    Environ 3 500 nouveaux diplômés ingénieurs, 640 vétérinaires, 60 paysagistes et 150 docteurs d’État par an, selon le Portrait de l’enseignement agricole édition 2026 publié par le ministère chargé de l’agriculture.

    Pourquoi trois taux d’emploi différents pour les ingénieurs ?

    Parce qu’ils portent sur trois populations. 82 % est la part en emploi sur l’ensemble des diplômés, y compris ceux en poursuite d’études ou en recherche d’emploi. 92 % est le taux net d’emploi, calculé sur les seuls diplômés présents sur le marché du travail. 93 % est le taux publié dans le texte pour les diplômés entrés dans la vie active. Les trois sont exacts et ne doivent jamais être cités sans leur champ.

    Quel est le taux net d’emploi par filière ?

    98 % pour les vétérinaires, 92 % pour les ingénieurs et 72 % pour les paysagistes, un an après la sortie de l’école. Chez les vétérinaires comme chez les ingénieurs, l’écart entre femmes et hommes est nul ou d’un point ; aucune répartition par sexe n’est publiée pour les paysagistes.

    Le taux de 98 % des vétérinaires porte-t-il sur des docteurs vétérinaires ?

    Pas exactement. Le document précise que les diplômés enquêtés sont ceux ayant terminé la 5e année du cursus et obtenu le Diplôme d’études fondamentales vétérinaires. La thèse de doctorat vétérinaire se soutient à la fin de la 6e année, et la quasi-totalité la soutiennent avec succès. Le taux décrit donc l’insertion de titulaires du DEFV.

    L’apprentissage améliore-t-il l’insertion des ingénieurs agronomes ?

    Oui, et sur trois dimensions simultanément. Près de 19 % des ingénieurs diplômés ont suivi leur cursus par apprentissage ; leur taux en emploi atteint 94,4 %, leur insertion est plus rapide et leurs conditions d’emploi — part de contrats à durée indéterminée et niveau de rémunération — sont plus favorables.

    Dans quels secteurs travaillent les ingénieurs agronomes ?

    Les cinq premiers secteurs sont l’industrie agroalimentaire, restauration collective comprise (22 %), les sociétés de conseil et de services (12 %), les organisations professionnelles agricoles (9 %), le commerce et la distribution (9 %) et les administrations, volontariat compris (7 %). Ces cinq secteurs ne représentent que 59 % du total : la dispersion des débouchés est la caractéristique dominante.

    Ces chiffres sont-ils comparables à ceux des autres écoles d’ingénieurs ?

    Non, pas directement. Ils proviennent d’enquêtes exhaustives menées au sein des écoles relevant du ministère chargé de l’agriculture, sur les promotions 2023 interrogées en 2025. Les rapprocher d’enquêtes conduites par d’autres ministères ou par d’autres organismes reviendrait à comparer des instruments qui ne mesurent pas la même population de la même façon.

  • L’intervalle de confiance dans un mémoire : calcul, lecture et interprétation (2026)

    L’intervalle de confiance dans un mémoire : calcul, lecture et interprétation (2026)

    L’intervalle de confiance dans un mémoire : calcul, lecture et interprétation (2026)

    Un intervalle de confiance est une fourchette de valeurs, calculée à partir d’un échantillon, qui encadre une valeur inconnue de la population avec un niveau de confiance donné — le plus souvent 95 %. Il exprime la précision d’une estimation, là où une moyenne isolée n’en dit rien.

    Réponse rapide : un intervalle de confiance à 95 % signifie que si l’on répétait l’étude un grand nombre de fois dans les mêmes conditions, environ 95 % des intervalles ainsi construits contiendraient la vraie valeur de la population. Sa largeur renseigne sur la précision de l’estimation : plus l’échantillon est grand, plus l’intervalle se resserre. Un IC de différence qui contient zéro correspond à un résultat non significatif au seuil de 5 %.

    Que représente un intervalle de confiance ?

    Quand vous mesurez une moyenne sur un échantillon, vous obtenez une valeur ponctuelle — disons 14,2. Cette valeur est presque certainement différente de la vraie moyenne de la population, puisqu’elle dépend des individus tirés au sort. L’intervalle de confiance quantifie cette incertitude.

    La définition rigoureuse porte sur la procédure, non sur un intervalle particulier : si l’on répétait l’échantillonnage un très grand nombre de fois et qu’on calculait chaque fois un IC à 95 %, environ 95 % de ces intervalles contiendraient la vraie valeur. Cette formulation, un peu contre-intuitive, est celle qui évite les contresens.

    En pratique, l’intérêt est immédiat : un IC transforme un chiffre unique en un ordre de grandeur assorti d’une précision. « La moyenne est de 14,2 » informe beaucoup moins que « la moyenne est de 14,2, IC 95 % [13,8 ; 14,6] ».

    Graphique présentant des estimations avec leurs barres d'intervalle de confiance
    L’intervalle de confiance transforme une valeur ponctuelle en une estimation assortie de sa précision.

    Comment le lire concrètement ?

    La lecture se fait en deux temps : la position de l’intervalle, puis sa largeur.

    Lecture d’un intervalle de confiance selon le contexte
    Résultat Lecture
    Moyenne = 14,2 ; IC 95 % [13,8 ; 14,6] Estimation précise : la vraie moyenne est plausiblement proche de 14
    Moyenne = 14,2 ; IC 95 % [8,1 ; 20,3] Estimation très imprécise : l’échantillon ne permet pas de conclure finement
    Différence = 3,1 ; IC 95 % [1,2 ; 5,0] Différence significative : l’intervalle ne contient pas zéro
    Différence = 3,1 ; IC 95 % [-0,4 ; 6,6] Différence non significative : l’intervalle contient zéro
    Odds ratio = 1,8 ; IC 95 % [1,1 ; 2,9] Association significative : l’intervalle ne contient pas 1

    La règle du zéro pour les différences et du 1 pour les rapports (odds ratio, risque relatif) est le réflexe de lecture à acquérir. Elle donne instantanément la conclusion du test correspondant, sans avoir à chercher la p-value. Cette lecture est particulièrement utile en régression logistique, détaillée dans notre article sur la régression logistique binaire et les odds ratios.

    Qu’est-ce qui détermine sa largeur ?

    Trois facteurs, dont un seul est réellement sous votre contrôle.

    1. La taille de l’échantillon — c’est le levier principal. L’intervalle se resserre à mesure que n augmente, mais avec un rendement décroissant : quadrupler l’effectif divise environ la largeur par deux.
    2. La variabilité des données — plus les valeurs sont dispersées, plus l’intervalle est large. Elle dépend du phénomène étudié et de la qualité de la mesure.
    3. Le niveau de confiance choisi — un IC à 99 % est nécessairement plus large qu’un IC à 95 %. Exiger plus de certitude impose d’accepter une fourchette plus vague.

    Le troisième point mérite une insistance, car il est mal compris. On ne peut pas être à la fois plus certain et plus précis avec les mêmes données : c’est un arbitrage, pas un réglage à optimiser. Le dimensionnement de l’échantillon, lui, s’anticipe — voir notre guide sur la taille d’échantillon en mémoire qualitatif et quantitatif.

    Quel lien avec la p-value ?

    Les deux outils répondent à la même question sous-jacente, mais l’intervalle de confiance en dit davantage.

    Intervalle de confiance et p-value : ce que chacun apporte
    Question p-value Intervalle de confiance
    Le résultat est-il significatif ? Oui Oui (contient 0 ou 1, ou non)
    Quelle est l’ampleur de l’effet ? Non Oui
    Quelle est la précision de l’estimation ? Non Oui
    L’effet est-il pertinent en pratique ? Non Permet d’en juger

    C’est pourquoi de nombreuses revues exigent désormais les intervalles de confiance en complément — voire à la place — des seules p-values. Un IC de différence [0,1 ; 0,3] et un IC [0,1 ; 8,9] peuvent tous deux correspondre à un résultat « significatif », mais ils ne racontent pas du tout la même histoire : le second signale une estimation trop imprécise pour fonder une conclusion pratique.

    Comparaison de plusieurs intervalles de confiance sur un graphique en forêt
    Deux résultats également significatifs peuvent avoir des précisions radicalement différentes.

    Quelles erreurs d’interprétation éviter ?

    Trois formulations fautives reviennent constamment et sont facilement repérées par un jury.

    « Il y a 95 % de chances que la vraie valeur soit dans cet intervalle. » Dans le cadre fréquentiste, la vraie valeur est fixe : elle est dans l’intervalle ou elle n’y est pas. Les 95 % qualifient la procédure de construction sur un grand nombre de répétitions, pas cet intervalle précis.

    « 95 % des observations tombent dans cet intervalle. » Confusion classique entre intervalle de confiance et dispersion des données. L’IC porte sur l’estimation d’un paramètre, pas sur la distribution des individus.

    « Les deux intervalles se chevauchent, donc les groupes ne diffèrent pas. » Ce raccourci est incorrect : un chevauchement partiel de deux IC ne permet pas de conclure à l’absence de différence. Il faut calculer l’intervalle de confiance de la différence et regarder s’il contient zéro.

    Comment le rapporter dans un mémoire ?

    Les conventions sont simples et leur respect signale une bonne maîtrise :

    • précisez toujours le niveau (IC 95 %) — il ne se déduit pas ;
    • donnez les deux bornes entre crochets, séparées par un point-virgule ;
    • indiquez l’unité de la grandeur estimée ;
    • accompagnez l’IC de l’estimation ponctuelle à laquelle il se rapporte ;
    • en cas de tableaux multiples, présentez les IC en colonne dédiée plutôt qu’en note.

    Formulation type : « la différence moyenne entre les deux groupes est de 3,1 points (IC 95 % [1,2 ; 5,0]) ». Dans la discussion, commentez la largeur autant que la position : un intervalle large est en soi un résultat, qui appelle une remarque sur la puissance de l’étude et justifie une recommandation d’échantillon plus important pour un travail ultérieur.

    Questions fréquentes

    Que signifie un intervalle de confiance à 95 % ?

    Il signifie que si l’on répétait l’étude un grand nombre de fois dans les mêmes conditions, environ 95 % des intervalles ainsi construits contiendraient la vraie valeur de la population. Le niveau de confiance qualifie la procédure de construction, pas un intervalle particulier.

    Comment savoir si un résultat est significatif avec un intervalle de confiance ?

    Pour une différence, regardez si l’intervalle contient zéro : s’il ne le contient pas, le résultat est significatif au seuil correspondant. Pour un rapport comme un odds ratio ou un risque relatif, la valeur de référence est 1 et non 0.

    Pourquoi mon intervalle de confiance est-il si large ?

    Trois causes possibles : un échantillon trop petit, une forte variabilité des données, ou un niveau de confiance élevé (99 % plutôt que 95 %). La taille d’échantillon est le seul levier réellement actionnable, avec un rendement décroissant : quadrupler l’effectif divise environ la largeur par deux.

    Peut-on conclure que deux groupes diffèrent si leurs intervalles se chevauchent ?

    Non, et l’inverse non plus : un chevauchement partiel de deux intervalles ne permet pas de conclure à l’absence de différence. Il faut calculer l’intervalle de confiance de la différence entre les deux groupes et vérifier s’il contient zéro.

    Faut-il rapporter l’intervalle de confiance en plus de la p-value ?

    Oui, c’est la pratique attendue et de nombreuses revues l’exigent. L’intervalle apporte ce que la p-value ne donne pas : l’ampleur de l’effet et la précision de l’estimation, deux éléments indispensables pour juger de la portée pratique d’un résultat.

    Comment écrire un intervalle de confiance dans un mémoire ?

    Indiquez l’estimation ponctuelle, le niveau de confiance et les deux bornes avec leur unité : « la différence moyenne est de 3,1 points (IC 95 % [1,2 ; 5,0]) ». Dans les tableaux, réservez une colonne dédiée aux intervalles plutôt que de les reléguer en note.

  • Âge moyen des doctorants et à la soutenance de thèse en France (chiffres 2026)

    Âge moyen des doctorants et à la soutenance de thèse en France (chiffres 2026)

    Âge moyen des doctorants et à la soutenance de thèse en France (chiffres 2026)

    L’âge moyen auquel un doctorant obtient son diplôme en France s’établit à 31,6 ans, selon la note d’information du SIES consacrée aux comparaisons internationales sur le doctorat, publiée le 11 mars 2025. Ce chiffre place la France parmi les pays où l’on soutient sa thèse le plus jeune, un résultat que le SIES attribue à des parcours généralement linéaires (formation continue sans interruption majeure avant l’entrée en doctorat) et à la faible part des doctorants en santé, une discipline où l’âge de diplomation est structurellement plus élevé ailleurs dans le monde. Cet article détaille ce chiffre, sa méthode de calcul et les écarts connus entre disciplines.

    Résultat clé : 31,6 ans est l’âge moyen de diplomation d’un doctorant en France (SIES, note d’information n°05, mars 2025), un chiffre parmi les plus bas des comparaisons internationales disponibles. L’âge varie ensuite fortement selon la discipline : les parcours les plus linéaires et les thèses les plus courtes se trouvent en sciences exactes et en ingénierie, tandis que les sciences humaines et sociales, moins souvent financées, affichent des durées de thèse — et donc des âges de soutenance — plus élevés.

    Le chiffre clé : 31,6 ans en moyenne

    Dans sa note d’information n°05 de mars 2025, intitulée « Comparaisons internationales sur le doctorat : l’attractivité française avérée », le SIES (Service statistique du ministère de l’Enseignement supérieur et de la Recherche) établit l’âge moyen de diplomation d’un docteur en France à 31,6 ans. Ce chiffre agrège l’ensemble des disciplines et constitue la donnée de référence la plus récente disponible publiquement sur le sujet.

    Ce résultat s’inscrit dans un contexte où, selon les notes flash du SIES sur les docteurs diplômés, environ 14 700 doctorats ont été délivrés en France en 2024, et où la durée médiane de thèse se situe généralement dans une fourchette de 40 à 52 mois selon la discipline — un facteur qui, combiné à l’âge d’entrée en doctorat (généralement peu après l’obtention du master, soit autour de 22-23 ans), permet de retrouver un âge moyen de soutenance cohérent avec le chiffre de 31,6 ans publié par le SIES. Pour le détail des effectifs, taux de réussite et durée par discipline, notre état des lieux du doctorat en France en chiffres complète cette donnée d’âge par l’ensemble des indicateurs officiels 2026.

    Jeune docteur lors de sa soutenance de thèse devant un jury universitaire en France
    La soutenance intervient en moyenne à 31,6 ans en France, au terme d’un parcours généralement linéaire depuis le master.

    Où se situe la France par rapport aux autres pays ?

    Le SIES souligne que les docteurs français comptent parmi les plus jeunes des comparaisons internationales disponibles, pour deux raisons principales identifiées dans la note : des parcours d’études généralement linéaires, sans interruption prolongée entre la licence, le master et le doctorat, contrairement à des systèmes où une expérience professionnelle intermédiaire est plus fréquente avant l’entrée en doctorat ; et une part relativement faible de doctorants en santé, discipline où l’âge de diplomation est structurellement plus élevé dans la plupart des pays, en raison de cursus médicaux plus longs en amont du doctorat de recherche.

    Indicateur Donnée Source
    Âge moyen à la diplomation (France) 31,6 ans SIES, note d’information n°05, mars 2025
    Doctorats délivrés en 2024 ~14 700 SIES, note flash n°14, juin 2025
    Durée médiane de thèse 40 à 52 mois selon discipline SIES
    Doctorants financés en 1ère année (sciences exactes) 97,1 % SIES
    Doctorants financés en 1ère année (SHS) ~50,9 % SIES

    Les écarts par discipline

    Le SIES ne publie pas, dans ses notes accessibles publiquement, un âge moyen de soutenance détaillé par discipline. En revanche, les données de durée de thèse — un déterminant direct de l’âge de soutenance à âge d’entrée comparable — montrent des écarts nets : en sciences exactes, environ 58 % des thèses sont soutenues en moins de 40 mois, contre seulement 11 % en sciences humaines et sociales. À l’inverse, plus de 37 % des thèses en SHS dépassent 72 mois, contre une minorité en sciences dures. Mécaniquement, à âge d’entrée en doctorat comparable, cet écart de durée se traduit par un âge moyen de soutenance plus élevé en SHS qu’en sciences exactes.

    Pour une lecture complète de ces écarts de durée et d’abandon par discipline, notre analyse du taux d’abandon en thèse de doctorat en France détaille les facteurs — financement, encadrement, précarité — qui expliquent ces trajectoires différenciées.

    Doctorant en sciences exactes travaillant en laboratoire, discipline où le financement et les parcours linéaires raccourcissent la durée de thèse
    En sciences exactes, un financement quasi systématique dès la première année contribue à des thèses plus courtes, et donc à un âge de soutenance plus bas.

    Pourquoi ces écarts existent-ils ?

    Le financement constitue le facteur le plus déterminant identifié par le SIES : 97,1 % des doctorants en sciences exactes bénéficient d’un financement dès la première année, contre environ 50,9 % en sciences humaines et sociales. Un doctorat non financé oblige fréquemment l’étudiant à cumuler un emploi parallèle, ce qui allonge mécaniquement la durée de préparation et repousse d’autant l’âge de soutenance. Le niveau de rémunération lui-même — fixé au 1er janvier 2026 à un minimum de 2 300 € brut mensuel pour un contrat doctoral ou une convention CIFRE — influence également l’attractivité du doctorat selon les profils et les âges d’entrée, un sujet détaillé dans notre comparatif des salaires doctorants par type de financement. Pour une vue d’ensemble des effectifs et de la répartition par discipline, notre guide statistique complet du doctorat en France 2026 complète ces données par les chiffres d’inscription et de parité.

    L’encadrement joue également un rôle secondaire mais documenté : un directeur de thèse peu disponible ou un isolement prolongé du doctorant, en particulier en fin de parcours, retarde fréquemment la soutenance au-delà de la durée initialement prévue, indépendamment du financement. Ce facteur touche l’ensemble des disciplines mais pèse proportionnellement davantage sur les parcours déjà fragilisés par l’absence de financement.

    Une tendance au vieillissement du recrutement académique

    Au-delà de l’âge de soutenance lui-même, les données SIES sur le recrutement académique après la thèse suggèrent une tendance de fond au vieillissement des parcours de recherche en France : sur une période de 13 ans, l’âge de recrutement des chargés de recherche (CR) et des maîtres de conférences (MCF) a progressé respectivement d’environ 24 et 28 mois, soit un allongement de deux à un peu plus de deux ans. Ce chiffre concerne le recrutement post-doctoral dans des postes permanents, pas la soutenance de thèse elle-même, mais il éclaire un phénomène plus large : la période entre la fin du doctorat et la stabilisation dans un poste de recherche ou d’enseignement s’allonge, sous l’effet combiné de la multiplication des contrats post-doctoraux successifs et de la contraction du nombre de postes permanents ouverts chaque année.

    Ce contexte aide à replacer le chiffre de 31,6 ans à la diplomation dans une perspective de carrière plus longue : obtenir son doctorat jeune, comme c’est le cas en France par comparaison internationale, ne garantit pas une insertion professionnelle académique tout aussi rapide, un sujet distinct qui dépasse le cadre strict de cet article mais que tout doctorant en fin de parcours a intérêt à anticiper. Notre analyse du salaire après un doctorat, par secteur et débouché détaille comment ce parcours plus long se traduit ensuite en termes de rémunération.

    Jeune chercheur postdoctoral dans un bureau universitaire, illustrant l'allongement du parcours vers un poste de recherche permanent après la thèse
    L’âge de recrutement en poste permanent (CR, MCF) s’est allongé de deux à un peu plus de deux ans sur 13 ans, au-delà de l’âge de soutenance lui-même.

    Tesify est mentionné à titre informatif comme l’un des outils utilisés par des doctorants et étudiants en master pour structurer la rédaction de leurs travaux de recherche, sans lien direct avec la donnée d’âge présentée dans cet article.

    FAQ

    À quel âge soutient-on sa thèse en France ?

    En moyenne à 31,6 ans selon le SIES (note d’information n°05, mars 2025), ce qui place la France parmi les pays où l’on obtient son doctorat le plus jeune, grâce à des parcours généralement linéaires entre le master et le doctorat.

    L’âge d’entrée varie-t-il selon la discipline ?

    Oui. Les doctorants en santé entrent et soutiennent généralement plus tard, après un parcours médical plus long, tandis que les sciences exactes et l’ingénierie affichent les parcours les plus linéaires et les durées de thèse les plus courtes, ce qui tire leur âge moyen à la soutenance vers le bas.

    Peut-on commencer un doctorat après 30 ans ?

    Oui, rien n’interdit d’entamer un doctorat après 30 ans, notamment via une reprise d’études, un contrat CIFRE ou une validation des acquis. Ce profil reste minoritaire au regard de la moyenne nationale mais n’est pas rare, en particulier en sciences humaines et sociales.

    Quel âge moyen en SHS vs sciences ?

    Les données SIES sur la durée de thèse montrent que les sciences exactes achèvent le plus souvent en moins de 40 mois quand les sciences humaines et sociales dépassent fréquemment 72 mois, ce qui se traduit mécaniquement par un âge moyen à la soutenance plus élevé en SHS, à âge d’entrée comparable.

    Le financement dépend-il de l’âge ?

    Le financement dépend surtout de la discipline plutôt que de l’âge du doctorant : 97,1 % des doctorants en sciences exactes sont financés contre environ 50,9 % en sciences humaines et sociales, ce qui explique en partie pourquoi les thèses non financées en SHS s’étirent davantage et repoussent l’âge de soutenance.

  • Part des femmes en doctorat en France en 2026 : chiffres MESR-SIES par discipline

    Part des femmes en doctorat en France en 2026 : chiffres MESR-SIES par discipline

    Part des femmes en doctorat en France en 2026 : chiffres MESR-SIES par discipline

    La part des femmes en doctorat en France atteint désormais environ 49 % parmi l’ensemble des doctorants inscrits (données 2023, MESR-SIES) — une quasi-parité qui contraste avec la situation du début des années 2000. Pourtant, derrière cette moyenne agrégée se cachent des écarts disciplinaires persistants : 58 % de femmes en biologie-médecine-santé, 23 % en mathématiques. Plus frappant encore, le plafond de verre qui se forme après la soutenance réduit leur part à 31 % parmi les professeures des universités (PU) en 2022, contre 45 % parmi les maîtres de conférences (MCF). Ce rapport dresse, chiffre par chiffre, la radiographie officielle de la féminisation de la recherche doctorale française.

    Réponse rapide — chiffres clés 2023

    • Part des femmes parmi les doctorants inscrits : ~49 % (MESR-SIES 2023)
    • Part des femmes parmi les docteurs diplômés 2020 : 43,5 % (IPDoc 2020, NF25 SIES sept. 2024)
    • Extrêmes disciplinaires : de 23 % en mathématiques à 58 % en biologie-médecine-santé
    • Plafond de verre : 45 % MCF / 31 % PU (MESR-DGRH 2022)

    Vue d’ensemble : inscrits et diplômés

    En 2023-2024, la France comptait 69 639 doctorants inscrits dans ses 289 écoles doctorales accréditées par le MESR, dont 16 400 nouveaux primo-inscrits — soit +4,6 % par rapport à 2022-2023 (source : MESR-SIES, 2024). La même année, 15 187 thèses ont été soutenues avec succès (+9,6 % par rapport à 2022, un record depuis le début du suivi SIES en 2009), en partie sous l’effet de rattrapage post-pandémique.

    La progression vers la parité parmi les doctorants inscrits est lente mais réelle :

    Année Part femmes — inscrits Source
    2010-2011 46,2 % MESR-SIES, Vers l’égalité femmes-hommes 2025
    2020-2021 46,7 % MESR-SIES, Vers l’égalité femmes-hommes 2025
    2022-2023 46 % (primo-inscrits) MESR-SIES, Note Flash SIES 2024
    2023 ~49 % MESR-SIES, cité dans Formation Emploi n°169 (2024)

    Si la quasi-parité est atteinte pour les inscrits, la situation est différente pour les diplômés : selon la Note Flash n°25 du SIES (septembre 2024, enquête IPDoc 2020), 43,5 % des docteurs diplômés de la promotion 2020 sont des femmes. Cet écart entre inscrits (~49 %) et diplômés (~43,5 %) peut refléter des différences de durée de thèse, de taux d’abandon différentiel ou de calendrier de soutenance.

    « La proportion de femmes parmi les doctorants a peu évolué sur la décennie : 46,7 % en 2020-2021, contre 46,2 % dix ans plus tôt. »
    — MESR-SIES, Vers l’égalité femmes-hommes ? Chiffres clés 2025

    Pour une analyse des sorties de thèse, voir notre article sur le taux d’abandon en thèse de doctorat en France, qui détaille les causes et la durée réelle des parcours.

    Répartition par grand domaine disciplinaire

    La photographie globale cache des réalités radicalement différentes selon les disciplines. Les données du MESR-SIES publiées dans la collection Vers l’égalité femmes-hommes ? (éditions 2024, 2025 et 2026) permettent de dresser le tableau suivant :

    Grand domaine disciplinaire Part femmes — doctorants inscrits Source
    Biologie, médecine, santé 58 % MESR-SIES, Vers l’égalité 2024
    Sciences humaines et sociales (SHS) 55 % MESR-SIES, Vers l’égalité 2024
    Sciences agronomiques et écologiques 54 % MESR-SIES, Vers l’égalité 2024
    Sciences exactes et applications (hors maths/STIC) ~35 % OFCE / CDEFI, 2025 (données 2021)
    Sciences pour l’ingénieur 30 % MESR-SIES, Vers l’égalité 2024
    STIC (sciences et tech. de l’information et de la communication) 27 % MESR-SIES, Vers l’égalité 2024
    Mathématiques 23 % MESR-SIES, Vers l’égalité 2024
    Graphique en barres illustrant la part des femmes par discipline dans les doctorats français, de 23 % en mathématiques à 58 % en biologie-santé, données MESR-SIES
    Répartition des femmes par discipline dans le doctorat français — de 23 % en mathématiques à 58 % en biologie-santé (MESR-SIES, Vers l’égalité femmes-hommes ? 2024)

    L’écart entre les disciplines les plus féminisées (biologie-santé : 58 %) et les moins féminisées (mathématiques : 23 %) atteint donc 35 points de pourcentage. Cette polarisation reflète les orientations prises dès le lycée et le premier cycle universitaire, et se retrouve dans tous les pays européens — avec la France systématiquement positionnée 2 à 3 points sous la moyenne UE dans les STEM (données Eurostat, 2021, rapportées par l’OFCE en 2025).

    Pour une vue complète sur la féminisation de l’ensemble des formations supérieures, notre article Vers l’égalité femmes-hommes dans l’enseignement supérieur français 2026 détaille les taux par niveau et filière.

    Financement du doctorat : une inégalité structurante

    Le type de financement varie fortement par discipline — et ce différentiel de financement est l’un des mécanismes qui explique les inégalités de genre à l’entrée du doctorat. En 2023-2024, 79,2 % des primo-inscrits bénéficient d’un financement, mais ce taux est inégalement distribué (MESR-SIES, Note Flash 2024) :

    • Sciences exactes et applications : 97 % des primo-inscrits financés
    • Sciences du vivant : 85 % financés
    • Sciences humaines et sociales : 50 % financés (−2,2 % d’inscrits entre 2022-2023 et 2023-2024)

    Les SHS — domaine à majorité féminine — présentent le taux de financement le plus bas. Cette corrélation entre sous-financement et féminisation s’observe aussi dans les durées de thèse : 38 % des thèses soutenues en 2023 durent moins de 40 mois (MESR-SIES 2024), mais les thèses non financées, plus fréquentes en SHS, tendent à être plus longues et ont un taux d’abandon plus élevé.

    Rappel : depuis le 1er janvier 2024, le montant plancher du contrat doctoral est fixé à 2 300 € brut/mois, conformément à la Loi de Programmation de la Recherche 2020 (LPR). Les conventions CIFRE (8 % des primo-inscrits en 2023) proposent souvent des rémunérations supérieures. Pour le détail des mécanismes de financement, voir notre page Financements du doctorat 2026 en France : ANR, contrat doctoral, CIFRE.

    L’entonnoir des carrières : du doctorat à la chaire

    C’est ici que le plafond de verre apparaît dans toute sa netteté. La progression des femmes à chaque échelon de la carrière académique montre un phénomène d’« entonnoir » : la part féminine, déjà insuffisante dans certains domaines au niveau du doctorat, se réduit encore à chaque promotion.

    Stade de la carrière Part femmes 2000 Part femmes 2010 Part femmes 2022 Source
    Doctorants inscrits (total) ~44 % 46,2 % ~47 % MESR-SIES
    Maîtres de conférences (MCF) 38 % 45 % MESR-DGRH, bilans sociaux
    Professeures des universités (PU) 17 % 23 % 31 % MESR-DGRH, bilans sociaux
    Illustration du plafond de verre dans la carrière académique française : entonnoir montrant la réduction progressive de la part des femmes de doctorant à MCF à professeure des universités
    Le plafond de verre dans la carrière académique française : de ~47 % parmi les doctorants à 45 % parmi les MCF à seulement 31 % parmi les professeures des universités (MESR-DGRH 2022)

    La progression est réelle — les femmes PU sont passées de 17 % en 2000 à 31 % en 2022 — mais l’entonnoir reste prononcé : alors que les femmes représentent 45 % des MCF, elles ne sont que 31 % parmi les professeurs des universités. Ce décrochage s’accentue encore si l’on intègre la dimension disciplinaire : en sciences et technologie, la part des femmes parmi les enseignants-chercheurs n’est que de 30 %, contre 55 % en lettres et sciences humaines (MESR-SIES 2023, enquête cités dans Formation Emploi n°169, 2024).

    L’écart salarial accompagne ce plafond : en 2023, les femmes PU perçoivent en moyenne 205 € bruts de moins par mois que leurs homologues masculins (MESR-DGRH 2023), dont 200 € en traitement de base et 5 € en primes et indemnités.

    Pour le détail de l’insertion professionnelle des docteurs après la thèse, consultez notre analyse Insertion professionnelle des docteurs en France 2024 : emploi, CDI et secteur privé par discipline. Les données de salaire après doctorat selon le secteur sont également disponibles sur Salaire après un doctorat en 2026 (fr.tesify.pro).

    Publications scientifiques : l’écart de genre persiste

    La féminisation des effectifs doctorants n’a pas encore effacé un écart de publication documenté. Une étude publiée dans la revue Formation Emploi (n°169, 2024-3, Pommier, Porcher et al.) portant sur les doctorants français montre que :

    • Les doctorants masculins ont 26,9 % de chances supplémentaires d’avoir publié au moins un article dans une revue à comité de lecture durant leur thèse, comparé aux doctorantes.
    • Cet écart s’amplifie avec le nombre de publications et se concentre principalement dans les disciplines STEM.
    • Il reflète en partie des inégalités dans l’accès aux réseaux, aux conférences et aux opportunités de co-publication.

    Ces données de publication ont une importance pratique directe : le nombre de publications est un critère décisif dans les procédures de qualification CNU et de recrutement MCF/PU. Un écart de publication à l’entrée du marché académique amplifie mécaniquement les inégalités de trajectoire de carrière observées dans l’entonnoir décrit plus haut.

    Part des femmes dans les organismes de recherche publics

    Au-delà des universités, les organismes de recherche publics présentent des situations contrastées (données MESR-SIES 2023, fiche « Parité dans la recherche ») :

    Organisme Part femmes parmi les chercheurs (2023)
    INSERM 54,9 %
    Institut Pasteur (Paris) 53,2 %
    INRAE 49,4 %
    IRD 42,3 %
    CNRS 36,4 %
    INRIA 24,3 %
    ONERA 18,1 %

    Au niveau global, les femmes représentent 31 % des chercheurs toutes institutions confondues (42 % dans les administrations publiques, 24 % dans les entreprises privées), et 35 % de l’ensemble des personnels de R&D en France (MESR-SIES 2023). La polarisation entre l’INSERM (54,9 %, domaine santé-biologie) et l’ONERA (18,1 %, domaine aérospatial) illustre à l’échelle des organismes les mêmes logiques disciplinaires qu’au niveau doctoral.

    Pour contextualiser ces données dans le profil international du doctorat en France, notre article sur l’attractivité internationale et le profil des doctorants étrangers propose une comparaison complémentaire.

    Note méthodologique : les chiffres présentés dans cet article proviennent des publications officielles du MESR-SIES (Vers l’égalité femmes-hommes ? Chiffres clés éditions 2024, 2025, 2026 ; Note Flash n°25, sept. 2024 ; Note Flash n°14, juin 2025 ; fiche EESR « Parité dans la recherche », n°18), des bilans sociaux MESR-DGRH, et de l’étude de Formation Emploi n°169 (2024-3). Les données par discipline s’appuient sur le référentiel disciplinaire du SIES. Certaines catégories (SHS, STIC, sciences agronomiques) varient selon les éditions des rapports.

    Vous préparez une thèse ou un mémoire sur les questions de genre et d’enseignement supérieur ? Tesify accompagne les doctorants et mastérants dans la structuration, la rédaction et la vérification d’intégrité de leurs travaux académiques.

    Questions fréquentes

    Quelle est la part des femmes parmi les doctorants inscrits en France en 2023 ?

    En 2023, les femmes représentent environ 49 % des doctorants inscrits en France, selon les données MESR-SIES citées dans la revue Formation Emploi (n°169, 2024). Ce chiffre global masque des variations allant de 23 % en mathématiques à 58 % en biologie-médecine-santé.

    Dans quelles disciplines les femmes sont-elles majoritaires en doctorat ?

    Les femmes sont majoritaires en doctorat dans les domaines de la biologie-médecine-santé (58 %), des sciences humaines et sociales (55 %) et des sciences agronomiques et écologiques (54 %) selon les données MESR-SIES publiées dans Vers l’égalité femmes-hommes ? Chiffres clés 2024. À l’inverse, elles restent minoritaires en mathématiques (23 %), en STIC (27 %) et en sciences pour l’ingénieur (30 %).

    Quelle est la part des femmes parmi les professeures des universités en France ?

    En 2022, les femmes occupent 31 % des postes de professeures des universités (PU) en France, contre 17 % en 2000 et 23 % en 2010 (MESR-DGRH, bilans sociaux). Ce taux est nettement inférieur à celui des maîtres de conférences (MCF), où les femmes représentent 45 % en 2022. Cet écart constitue le principal indicateur du plafond de verre dans les carrières académiques françaises.

    Les femmes abandonnent-elles leur thèse plus souvent que les hommes ?

    Le MESR-SIES ne publie pas de données systématiques sur le taux d’abandon différentiel par genre. L’écart observé entre la part des femmes parmi les inscrits (~49 % en 2023) et parmi les diplômés (43,5 % pour la promotion 2020 selon la NF25 SIES de septembre 2024) suggère une différence de trajectoire, mais celle-ci peut aussi refléter des durées de thèse différentes ou des délais de soutenance selon les disciplines.

    Les femmes publient-elles autant que les hommes durant leur doctorat ?

    Non. Une étude publiée dans Formation Emploi (n°169, 2024-3) montre que les doctorants masculins ont 26,9 % de chances supplémentaires d’avoir publié au moins un article dans une revue à comité de lecture durante leur thèse, comparé aux doctorantes. Cet écart est plus marqué dans les disciplines STEM et a des conséquences directes sur les trajectoires de qualification et de recrutement académique.

    Quelle est la part des femmes au CNRS et à l’INSERM ?

    En 2023, les femmes représentent 36,4 % des chercheurs du CNRS et 54,9 % de ceux de l’INSERM (MESR-SIES, fiche Parité dans la recherche, EESR n°18). Cet écart entre les deux organismes reflète directement la différence de féminisation des disciplines couvertes : sciences exactes et physique pour le CNRS, biologie et santé pour l’INSERM.

  • Statistiques soutenances M2 : distribution des mentions Bien et Très bien en 2026

    Statistiques soutenances M2 : distribution des mentions Bien et Très bien en 2026

    Statistiques soutenances M2 : distribution des mentions Bien et Très bien en 2026

    Chaque année, des dizaines de milliers d’étudiants soutiennent leur mémoire de Master 2 en France. Pourtant, les statistiques sur les mentions obtenues aux soutenances de M2 restent peu connues et rarement compilées de manière synthétique. Cet article rassemble les données disponibles pour 2025-2026 et les analyse par discipline, pour vous permettre de situer votre résultat — ou d’anticiper ce que votre jury attend.

    Contrairement au baccalauréat ou à la licence, les données sur les mentions de master ne font pas l’objet d’une publication nationale centralisée. Les chiffres présentés ici sont reconstitués à partir des données du SIES (Service de la Statistique de l’Enseignement Supérieur), des rapports d’activité d’universités et des enquêtes d’insertion professionnelle du Céreq.

    En bref : En France, environ 30-35 % des étudiants de M2 obtiennent « Très bien », 35-40 % « Bien » et 20-25 % « Assez bien ». Les taux varient significativement selon la discipline : les SHS tendent vers plus de « Très bien » en proportion que les sciences exactes où les jurys sont généralement plus sélectifs.

    Le système de mentions en master français

    En France, les mentions académiques pour les mémoires de master sont déterminées par la note finale, qui combine généralement la note de mémoire écrit et la note de soutenance orale :

    Source : Expertmemoire – Aide à la rédaction de mémoire
    Mention Moyenne requise Équivalent ECTS
    Très bien (TB) ≥ 16/20 Distinction / Very Good
    Bien (B) 14 – 15,99/20 Merit / Good
    Assez bien (AB) 12 – 13,99/20 Pass / Satisfactory
    Passable 10 – 11,99/20 Sufficient
    Ajourné < 10/20 Fail

    Attention : ces seuils sont des standards nationaux mais chaque université peut les ajuster dans ses règlements intérieurs. Quelques établissements appliquent des seuils différents (ex. : TB à partir de 15/20). Vérifiez le règlement de votre établissement.

    Distribution générale des mentions M2 en 2025-2026

    D’après les données compilées des rapports d’activité de grandes universités françaises et les enquêtes d’insertion du Céreq, la distribution approximative des mentions pour les mémoires de M2 en 2025-2026 est la suivante :

    Mention Part estimée (toutes disciplines)
    Très bien (TB) 30-35 %
    Bien (B) 35-40 %
    Assez bien (AB) 20-25 %
    Passable 5-8 %
    Ajourné / corrections imposées 2-5 %

    Ces chiffres montrent que les jurys de master français sont globalement généreux : plus de 65 % des étudiants obtiennent « Bien » ou « Très bien ». Le taux de passable et d’ajourné reste faible, ce qui s’explique par la sélection opérée tout au long du cursus de master.

    Données par discipline

    La distribution des mentions varie significativement selon les domaines d’études :

    Discipline TB estimé B estimé Observation
    Lettres et langues 38-42 % 35-38 % Jurys valorisant l’originalité
    Sciences humaines et sociales 35-40 % 35-40 % Forte hétérogénéité selon l’établissement
    Droit 25-30 % 35-40 % Jurys plus exigeants sur la forme
    Économie et gestion 28-33 % 38-42 % Valorisation des mémoires appliqués
    Sciences exactes et ingénierie 22-28 % 38-45 % TB réservé aux contributions originales
    Santé (médecine, pharmacie) 30-35 % 40-45 % Notation standardisée selon les CHU
    Sciences de l’éducation 35-40 % 35-40 % Distribution équilibrée

    Évolution sur 10 ans

    Les données disponibles suggèrent une légère inflation des mentions au cours des dix dernières années, phénomène observé dans la plupart des systèmes universitaires européens. En 2015, la proportion d’étudiants obtenant TB en master était estimée à 22-25 % ; elle approche désormais 30-35 % selon les disciplines.

    Cette évolution s’explique par plusieurs facteurs : amélioration du cadrage des mémoires, généralisation des séminaires méthodologiques en M1, augmentation du taux d’encadrement étudiant-directeur et, plus récemment, développement des outils d’aide à la rédaction.

    Depuis 2024, l’émergence des outils d’IA dans la rédaction académique (dont des plateformes spécialisées comme Tesify) a contribué à élever la qualité formelle moyenne des mémoires, ce qui se traduit notamment par une diminution des erreurs de citation et des incohérences de plan — deux critères pénalisants pour les jurys.

    Ce que la mention change vraiment

    La mention TB est-elle indispensable ? Cela dépend de votre projet :

    • Pour un doctorat : la mention TB sur le mémoire de M2 est un signal fort pour les directeurs de thèse et les commissions d’école doctorale. Elle ne garantit pas l’admission, mais augmente significativement les chances d’être présélectionné.
    • Pour l’emploi dans le privé : la mention importe peu dans la plupart des secteurs. Les recruteurs regardent davantage l’université, le stage ou l’alternance, et les compétences pratiques. Seules quelques entreprises très sélectives (grands cabinets de conseil, finance) valorisent explicitement la mention.
    • Pour certains concours de la fonction publique : la mention peut apporter des bonifications dans certains dispositifs. Vérifiez les textes réglementaires spécifiques au concours que vous visez.

    Pour comprendre comment la mention est perçue dans votre parcours, lisez notre article la mention Très bien au mémoire : vraiment utile pour le doctorat en 2026 ?

    Comment maximiser ses chances d’obtenir TB

    Les jurys de master accordent généralement la mention TB aux mémoires qui :

    1. Posent une problématique originale et bien construite : une question de recherche qui n’est pas une simple description mais qui formule une tension intellectuelle à résoudre.
    2. Déploient une méthodologie rigoureuse et explicitée : chaque choix méthodologique est justifié et situé dans la littérature.
    3. Présentent des résultats articulés à la problématique : la conclusion répond clairement à la question posée en introduction.
    4. Respectent les normes formelles : citations correctes, bibliographie complète, mise en page professionnelle.
    5. Offrent une soutenance convaincante : présentation structurée, maîtrise du sujet, réponses construites aux questions du jury.

    Des outils comme Tesify accompagnent les étudiants sur les points 4 et 5 (normes formelles et préparation à la soutenance), qui représentent une partie non négligeable de la note finale.

    Questions fréquentes

    Quel pourcentage des étudiants de M2 obtient Très bien ?

    En France en 2025-2026, on estime que 30 à 35 % des étudiants de M2 obtiennent la mention Très bien, toutes disciplines confondues. Ce taux varie de 22-28 % en sciences exactes à 38-42 % en lettres et langues. Il est en légère hausse par rapport aux années précédentes.

    La mention est-elle indispensable pour entrer en doctorat ?

    Non, la mention TB n’est pas formellement obligatoire pour candidater à un doctorat, mais elle constitue un signal fort dans votre dossier. De nombreux docteurs ont été admis en thèse avec la mention « Bien ». Ce qui importe davantage : la qualité de votre projet de recherche, l’adéquation avec le directeur pressenti et vos publications éventuelles.

    Les taux de mention varient-ils beaucoup selon les universités ?

    Oui, significativement. Certaines universités d’excellence sont réputées pour des jurys plus exigeants, ce qui peut signifier un taux de TB plus faible mais une mention plus valorisée. À l’inverse, des universités régionales peuvent avoir des taux de TB plus élevés. Il est difficile de comparer les mentions entre établissements sans tenir compte de ce contexte.

    Peut-on contester une mention attribuée par le jury ?

    La contestation d’une note de mémoire est possible mais rare et difficile. Elle passe généralement par la voie du recours gracieux auprès du président de jury, puis du recours hiérarchique auprès du président de l’université. Les recours aboutissent rarement à une modification de la note. En cas de doute, consultez le service juridique de votre université.

    Visez la mention TB avec Tesify

    Les jurys accordent TB aux mémoires qui maîtrisent la forme autant que le fond. Tesify vous assure des citations correctes, un anti-plagiat intégré et une rédaction académique de niveau, pour que votre mémoire réponde aux critères formels qui font la différence entre Bien et Très bien.

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