Il n’existe pas une façon de faire une revue de littérature, mais une bonne douzaine — et choisir le mauvais format est l’un des motifs de rejet les plus fréquents lors d’une soumission d’article. Le problème : ces formats se cachent derrière une forêt de sigles (SLR, PRISMA, TCCM, CMO…) qui rendent le sujet plus intimidant qu’il ne l’est.
Cette page fait trois choses : elle traduit tous ces sigles en français courant, elle vous aide à choisir le bon format selon votre question, et elle vous offre un pack de 13 skills Claude gratuits — un par type de revue — encodant chacun sa méthodologie complète : étapes, standards, erreurs à éviter, checklist finale.
📦 Téléchargez les 13 skills « Revues de littérature » (format ZIP)
Un seul fichier à télécharger : il contient les 13 skills (un par type de revue) plus un guide de choix récapitulatif.
Un skill est un mode d’emploi que l’on donne à Claude (l’assistant IA d’Anthropic) pour qu’il exécute une tâche exactement selon vos règles. Concrètement, c’est un petit fichier texte contenant une méthodologie : quand Claude détecte que votre demande correspond (par exemple « fais-moi une scoping review sur les influenceurs virtuels »), il lit le skill et suit sa méthode — les bonnes étapes, les bons standards, la checklist de vérification — au lieu d’improviser. Une fois installé, le skill se déclenche tout seul : vous n’avez rien à faire.
Comment installer les skills dans Claude, pas à pas
Étape 1. Cliquez sur le bouton orange ci-dessus. Le fichier skills-revues-litterature-complet.zip arrive dans votre dossier Téléchargements.
Étape 2. Décompressez-le : sur Windows, clic droit sur le fichier → « Extraire tout » ; sur Mac, double-cliquez simplement dessus. Un dossier s’ouvre : il contient 13 fichiers se terminant par .skill (un par type de revue) et un fichier INDEX-revues-litterature.md (le guide de choix).
Étape 3. Ouvrez claude.ai dans votre navigateur et connectez-vous. Cliquez sur vos initiales en bas à gauche de l’écran, puis sur « Paramètres ».
Étape 4. Dans les paramètres, ouvrez l’onglet « Capacités » (Capabilities) et descendez jusqu’à la section « Skills ». Cliquez sur le bouton d’import (« Charger un skill » / « Upload skill »).
Étape 5. Sélectionnez un fichier .skill dans le dossier décompressé (par exemple revue-systematique.skill) et validez. Répétez pour chaque skill qui vous intéresse — inutile de tous les installer, commencez par ceux dont vous avez besoin.
Étape 6. C’est terminé. Ouvrez une nouvelle conversation et écrivez par exemple : « Aide-moi à faire une revue systématique sur l’IA générative en marketing » — le skill correspondant se déclenche automatiquement et Claude suit la méthodologie encodée.
À savoir : l’import de skills personnalisés nécessite un abonnement Claude qui inclut cette fonctionnalité. Si la section « Skills » n’apparaît pas dans vos paramètres, vérifiez votre formule d’abonnement.
Comment lire le contenu d’un skill (le fichier markdown), pas à pas
Vous pouvez lire chaque méthodologie sans rien installer — c’est même un bon réflexe avant de l’utiliser :
Étape 1. Un fichier .skill est en réalité une archive ZIP déguisée. Renommez-le en remplaçant .skill par .zip (exemple : meta-analyse.skill devient meta-analyse.zip). Windows vous demandera de confirmer le changement d’extension : acceptez.
Étape 2. Décompressez ce nouveau zip (clic droit → « Extraire tout » sur Windows, double-clic sur Mac). Vous obtenez un dossier contenant un fichier nommé SKILL.md.
Étape 3..md signifie « markdown » : c’est du texte brut avec une mise en forme légère. Ouvrez-le avec n’importe quel éditeur de texte : Bloc-notes sur Windows (clic droit → « Ouvrir avec » → Bloc-notes), TextEdit sur Mac, ou Word si vous préférez.
Étape 4. Pour décoder la mise en forme : les lignes commençant par # sont des titres (plus il y a de #, plus le titre est petit), les mots entre **doubles astérisques** sont en gras, les lignes commençant par - sont des listes, et les lignes avec des | sont des tableaux. Astuce confort : collez le contenu dans Claude ou dans un afficheur markdown en ligne (cherchez « markdown viewer ») pour le lire joliment mis en page.
Ce que contient chaque skill, en une ligne
revue-systematique — Le protocole complet PRISMA 2020 et sa version gestion (SPAR-4-SLR) : question, équation de recherche, tri des articles, diagramme de flux, synthèse thématique, checklist.
meta-analyse — La chaîne statistique : extraction des tailles d’effet, moyenne pondérée, mesure des contradictions entre études (I²), tests du biais de publication, lecture du forest plot.
revue-mixte — Comment croiser études chiffrées et études d’entretiens sur une même question : designs d’intégration, grille d’évaluation MMAT, matrice de convergence.
umbrella-review — La « revue de revues » : noter la qualité des revues existantes (AMSTAR 2), éviter de compter deux fois les mêmes études, graduer la confiance des résultats.
rapid-review — La revue express pour décideurs : le menu des raccourcis méthodologiques assumés et la structure d’une note de synthèse en quelques semaines.
scoping-review — L’inventaire d’un champ émergent : question large (méthode PCC), cartographie des définitions et des trous, checklist PRISMA-ScR, variante « mapping ».
revue-bibliometrique — La carte d’un très gros corpus : préparation des données, analyses de co-citation et de mots-clés, logiciels gratuits (VOSviewer, Bibliometrix), interprétation des clusters.
realist-review — Le « pourquoi ça marche ici et pas là » : construire des configurations Contexte-Mécanisme-Résultat (CMO) et affiner une théorie, selon les standards RAMESES.
meta-synthese-qualitative — Faire dialoguer des études d’entretiens entre elles (méta-ethnographie) : traduction des concepts, traitement des contradictions, checklist ENTREQ.
revue-critique — Évaluer un champ avec des critères annoncés et des preuves, puis proposer mieux : redéfinition, typologie ou modèle. La contribution positive y est obligatoire.
revue-integrative — Croiser des littératures qui s’ignorent (plusieurs disciplines, empirique + théorique) via des matrices de comparaison, pour bâtir un cadre commun.
revue-narrative — La revue « classique » d’un article ou d’une thèse : la règle anti-catalogue, les plans types, l’art de rendre la question de recherche inévitable, la variante état de l’art.
revue-cadre-tccm — Structurer la synthèse avec les grilles TCCM ou ADO : tableaux d’analyse, et l’agenda de recherche déduit des « cases vides » du champ.
+ INDEX-revues-litterature.md — Le guide de choix : arbre de décision « quelle question → quel format » et correspondance avec la typologie de Grant & Booth.
Le lexique : tous les sigles traduits en clair
Prenez deux minutes ici : une fois ces termes décodés, tout le reste de la page devient limpide.
Les termes de base
Revue de littérature — Travail qui rassemble et synthétise ce que les recherches déjà publiées disent sur un sujet. C’est la matière première de toute recherche : avant d’étudier quelque chose, on fait le bilan de ce qu’on sait déjà.
SLR (Systematic Literature Review) — Revue systématique de la littérature : une revue où chaque étape est documentée (quels mots-clés, quelles bases de données, quels critères de tri), au point qu’un autre chercheur pourrait la refaire et retomber sur les mêmes articles.
Corpus — L’ensemble des articles retenus pour la revue, après tri. « Un corpus de 87 articles » = on a gardé 87 articles à analyser.
Études quantitatives / qualitatives — Les quantitatives mesurent avec des chiffres (questionnaires, expérimentations) ; les qualitatives comprennent en profondeur avec des mots (entretiens, observations, études de cas).
Les protocoles et checklists (les « normes qualité » des revues)
PRISMA — La checklist internationale de référence pour les revues systématiques : 27 points à rapporter pour prouver que la revue a été faite dans les règles. Son élément le plus connu est le diagramme de flux : un schéma qui compte les articles à chaque étape (1 240 trouvés → 300 lus → 87 gardés, avec le motif de chaque exclusion).
PRISMA-ScR — La version de PRISMA adaptée aux scoping reviews (revues de repérage, voir plus bas).
SPAR-4-SLR — Un protocole équivalent à PRISMA mais conçu spécialement pour les revues en gestion et marketing. Trois phases faciles à retenir : assembler les articles, les organiser, les évaluer.
AMSTAR 2 — Une grille de 16 questions qui sert à noter la qualité… d’une revue systématique elle-même (utile quand on fait une « revue de revues »).
MMAT (Mixed Methods Appraisal Tool) — La seule grille capable d’évaluer avec des critères cohérents des études quantitatives, qualitatives et mixtes dans un même corpus.
RAMESES / ENTREQ — Les checklists de transparence pour deux formats particuliers : la realist review (RAMESES) et la méta-synthèse qualitative (ENTREQ). Même logique que PRISMA : une liste de points à rapporter.
Les grilles d’analyse (comment classer les articles du corpus)
TCCM — Théories, Contextes, Caractéristiques, Méthodes. Un tableau à 4 colonnes : pour chaque article, quelle théorie il mobilise, dans quel pays/secteur il a été mené, quelles variables il étudie, avec quelle méthode. Les cases vides du tableau deviennent l’agenda de recherche (« personne n’a testé cette relation en B2B » → future recherche). C’est LE format dominant des revues en marketing.
ADO — Antécédents, Décisions, Outcomes (résultats). Une grille cause → phénomène → conséquences : qu’est-ce qui amène au phénomène étudié, en quoi il consiste, et qu’est-ce qu’il produit. Souvent combinée avec TCCM.
6W — Who, What, Where, When, Why, hoW : qui a écrit, sur quoi, où, quand, avec quelles théories et quelles méthodes. La grille la plus simple, pour décrire un champ jeune.
CMO — Contexte, Mécanisme, Outcome (résultat). La brique de base de la realist review : « dans tel contexte, tel mécanisme se déclenche et produit tel résultat ». Exemple : la gamification (les points, les badges) ne motive pas tout le monde — chez les profils compétitifs (contexte), elle déclenche l’envie de gagner (mécanisme), d’où plus d’engagement (résultat) ; chez d’autres, rien.
Les outils statistiques (pour les méta-analyses)
Taille d’effet — Un chiffre qui résume la force d’une relation. Exemple : une corrélation de 0,40 entre confiance et fidélité. La méta-analyse consiste à faire la moyenne (pondérée) de ces chiffres à travers toutes les études.
Forest plot — Le graphique emblématique de la méta-analyse : chaque étude y figure sur une ligne, avec son résultat et sa marge d’incertitude ; en bas, un losange représente le résultat moyen de toutes les études combinées. On voit d’un coup d’œil si les études convergent.
I² (hétérogénéité) — Un pourcentage qui mesure à quel point les études se contredisent entre elles. 0 % = toutes disent la même chose ; 75 % = elles divergent fortement, et il faut chercher pourquoi (le contexte ? la méthode ?).
Biais de publication — Les revues publient plus volontiers les résultats significatifs que les résultats nuls. Conséquence : la littérature publiée surestime les effets. Toute méta-analyse sérieuse teste ce biais.
CCA (chevauchement) — Quand on synthétise plusieurs revues systématiques, les mêmes études primaires apparaissent souvent dans plusieurs d’entre elles. Le CCA mesure ce recouvrement pour éviter de compter deux fois les mêmes preuves.
VOSviewer / Bibliometrix — Deux logiciels gratuits qui dessinent les cartes des revues bibliométriques : quels articles sont cités ensemble, quels mots-clés apparaissent ensemble, quels clusters (groupes) se forment.
Comment choisir son type de revue ?
Le bon format ne dépend pas de vos préférences mais de la question que vous vous posez. Cinq situations couvrent l’essentiel :
Typologie adaptée de Grant & Booth (2009), l’article de référence qui a recensé les 14 types de revues, complétée par les formats propres aux sciences de gestion.
1. Faire le bilan des résultats : les revues de synthèse
La méthode de référence
Revue systématique (SLR)
En clair : le bilan rigoureux de ce que la recherche a établi sur une question précise, avec une méthode si transparente qu’un autre chercheur pourrait la refaire à l’identique.
Concrètement : on définit une question, on interroge les bases de données avec des mots-clés documentés, on trie les articles selon des critères annoncés à l’avance, on compte tout dans un diagramme de flux (le schéma PRISMA : trouvés → lus → gardés), puis on synthétise par thèmes. Le skill couvre le protocole PRISMA 2020 et sa version « gestion », SPAR-4-SLR.
Quand l’utiliser : votre question est fermée et précise (« que sait-on de l’effet des avis clients sur la confiance ? »), et la revue académique que vous visez exige une méthode documentée. C’est le format le plus demandé — et le socle de presque tous les autres.
Le bilan chiffré
Méta-analyse
En clair : au lieu de résumer les études avec des mots, on fait la moyenne de leurs résultats chiffrés. Trente études ont mesuré l’effet de X sur Y ? La méta-analyse calcule l’effet moyen, toutes études confondues.
Chaque étude fournit sa « taille d’effet » (un chiffre : corrélation, différence de moyennes…) ; on les combine en les pondérant, on vérifie si les études se contredisent (l’indicateur I²) et si la littérature n’est pas biaisée par la non-publication des résultats nuls. Le tout se lit sur un forest plot, le graphique où chaque étude est une ligne et la moyenne un losange.
Quand l’utiliser : vos études mesurent toutes la même relation avec des chiffres comparables, et vous voulez trancher : l’effet existe-t-il, et quelle est sa force ? C’est le niveau de preuve le plus élevé — mais il exige un corpus homogène.
Le combien + le pourquoi
Revue à méthodes mixtes
En clair : on croise les études qui mesurent (« les chatbots améliorent la satisfaction de 15 % ») avec celles qui expliquent (« oui, mais certains clients se sentent méprisés quand ils comprennent qu’ils parlent à une machine »).
La difficulté — et l’apport — de ce format tient dans l’intégration : il ne suffit pas de poser deux synthèses côte à côte, il faut les confronter dans une matrice (là où les chiffres et les témoignages convergent, se complètent ou se contredisent). L’évaluation de la qualité utilise le MMAT, la seule grille qui note équitablement les études quantitatives, qualitatives et mixtes.
Quand l’utiliser : votre question a deux faces — l’ampleur d’un phénomène ET la façon dont les gens le vivent — et votre corpus mélange questionnaires, expérimentations et entretiens.
La revue de revues
Umbrella review
En clair : quand un sujet a déjà été couvert par dix revues systématiques, on ne refait pas la onzième : on synthétise les revues elles-mêmes. « Umbrella » = le parapluie qui coiffe l’ensemble.
Deux défis propres à ce format : noter la qualité de chaque revue incluse (avec la grille AMSTAR 2, 16 questions) et gérer le chevauchement — les mêmes études primaires apparaissent dans plusieurs revues, il ne faut pas compter deux fois les mêmes preuves (c’est l’indicateur CCA). Le livrable dit ce qui est solidement établi, ce qui est débattu, et pourquoi les revues divergent quand elles divergent.
Quand l’utiliser : le champ compte déjà au moins 5 à 10 revues systématiques ou méta-analyses, éventuellement contradictoires, et vous voulez le panorama de très haut niveau.
La version express
Rapid review
En clair : une revue systématique en accéléré — quelques semaines au lieu de plusieurs mois — pour éclairer une décision qui n’attendra pas.
Toute la différence avec une revue bâclée tient dans un tableau : celui des raccourcis assumés (une seule base de données au lieu de quatre, les dix dernières années seulement, appui sur les revues systématiques existantes…) avec, pour chacun, le risque qu’il induit. On va plus vite, mais on dit exactement où l’on a coupé.
Quand l’utiliser : note de synthèse pour un décideur, réponse à un appel à projets, expertise, positionnement rapide sur un sujet d’actualité — quand l’échéance se compte en semaines.
2. Explorer un sujet nouveau : les revues de repérage
L’inventaire du terrain
Scoping review (revue de portée)
En clair : avant de demander « que sait-on ? », on demande « qu’est-ce qui existe ? ». La scoping review dresse l’inventaire d’un champ : combien d’études, de quels types, avec quelles définitions du concept, et où sont les trous.
C’est le format naturel des sujets émergents, quand les définitions ne sont pas encore stabilisées (que recouvre exactement « influenceur virtuel » ? « GEO » ?). Particularité assumée : on ne juge pas la qualité des études et on ne conclut jamais sur l’efficacité de quoi que ce soit — on cartographie. Le reporting suit la checklist PRISMA-ScR, la déclinaison de PRISMA pour ce format.
Quand l’utiliser : sujet récent ou éclaté, définitions concurrentes à clarifier, ou étude de faisabilité avant de se lancer dans une revue systématique complète.
La carte du champ
Revue bibliométrique
En clair : quand le corpus compte des centaines ou des milliers d’articles, on ne peut plus tout lire. On analyse alors les métadonnées — qui cite qui, quels mots-clés vont ensemble — pour dessiner la carte du champ : ses écoles, ses clusters, ses fronts émergents.
Les techniques ont des noms savants mais des logiques simples : la co-citation (deux références souvent citées ensemble = elles fondent la même école) révèle le passé du champ ; le couplage bibliographique (deux articles récents qui citent les mêmes sources = ils travaillent sur le même front) révèle son présent. Les cartes se produisent avec des logiciels gratuits, VOSviewer ou Bibliometrix. Règle d’or du skill : les cartes ne suffisent pas, chaque cluster doit être lu et interprété.
Quand l’utiliser : corpus trop volumineux pour une lecture intégrale, besoin d’identifier la structure d’un domaine, ou en préparation d’une revue systématique ciblée sur les clusters découverts.
3. Comprendre les mécanismes et le vécu
Le pourquoi contextuel
Realist review (synthèse réaliste)
En clair : elle ne demande pas « est-ce que ça marche ? » mais « qu’est-ce qui marche, pour qui, dans quelles circonstances, et pourquoi ? ». Parce qu’un même dispositif — une formation, la gamification, un programme IA — produit des effets opposés selon les contextes.
Son unité de base est la configuration CMO : dans tel Contexte, le dispositif déclenche tel Mécanisme (la réaction des acteurs : envie de gagner, peur d’être surveillé…) qui produit tel résultat (Outcome). La revue collecte les preuves, y compris hors du champ d’origine, pour affiner une théorie de ce qui se passe vraiment. Le reporting suit les standards RAMESES.
Quand l’utiliser : les résultats de la littérature sont contradictoires et le « ça dépend » est au cœur de votre question ; vous étudiez un dispositif complexe dont les effets varient selon les terrains.
La synthèse des expériences
Méta-synthèse qualitative
En clair : l’équivalent de la méta-analyse pour les études qualitatives — mais au lieu de moyenner des chiffres, on fait dialoguer les interprétations. Dix études d’entretiens sur le vécu des salariés face à l’IA ? La méta-synthèse en tire une lecture d’ensemble qu’aucune ne portait seule.
La méthode phare (la méta-ethnographie) « traduit » les concepts d’une étude dans ceux des autres : le « bricolage identitaire » décrit ici est-il le « travail de façade » décrit là ? Les contradictions entre études ne sont pas gommées : elles sont analysées comme des résultats. La transparence suit la checklist ENTREQ.
Quand l’utiliser : votre corpus est fait d’entretiens, d’ethnographies, de netnographies ou d’études de cas, et vous voulez monter en généralité sur des expériences vécues sans les écraser.
4. Repenser un champ : les revues conceptuelles
Évaluer et proposer
Revue critique
En clair : là où les autres formats décrivent, celui-ci juge — avec des critères annoncés et des preuves à l’appui — puis propose mieux : une redéfinition, une typologie, un modèle. C’est le format des articles purement conceptuels.
Deux garde-fous encodés dans le skill : chaque critique doit s’appuyer sur des exemples nommés du corpus (une critique sans pièce à conviction est une insinuation), et la démolition seule ne publie pas — la contribution positive est obligatoire. La grille d’évaluation s’applique à tous les travaux, y compris ceux qu’on apprécie.
Quand l’utiliser : vous pensez que le champ a mal défini son concept central, ou que ses méthodes ne soutiennent pas ses conclusions, et vous avez une alternative à proposer.
Croiser les disciplines
Revue intégrative
En clair : certains sujets sont étudiés en silos — l’IA et le travail, par exemple, sont traités séparément par l’économie, la gestion des ressources humaines et les systèmes d’information, sans que ces littératures se parlent. La revue intégrative les croise pour construire un cadre commun.
Le cœur méthodologique : des matrices de comparaison entre corpus (quels concepts se recoupent d’une discipline à l’autre, sous quels noms différents, avec quelles contradictions), qui débouchent sur une figure intégratrice où chaque relation est traçable aux littératures qui la fondent. Le format accepte tout : études empiriques, travaux théoriques, quantitatif et qualitatif.
Quand l’utiliser : votre sujet est à cheval sur plusieurs disciplines qui s’ignorent, ou un champ mûr a besoin d’être reconceptualisé d’ensemble.
5. Le quotidien académique : la revue d’un article ou d’une thèse
Le texte argumenté
Revue narrative
En clair : la revue de littérature « classique », celle qui ouvre les articles empiriques et les chapitres de thèse. Elle ne vise pas l’exhaustivité mais la construction d’un raisonnement qui rend votre question de recherche inévitable.
Le skill encode la règle qui fait toute la différence : bannir la revue-catalogue (« Untel (2020) a montré… Untel (2021) a trouvé… ») au profit de la synthèse par idées, où chaque paragraphe porte un débat ou un constat et où les références servent l’argument. Il couvre aussi la variante « état de l’art », centrée sur les développements des 3 à 5 dernières années — précieuse dans les champs qui se périment vite comme l’IA.
Quand l’utiliser : section théorique d’un article ou d’une thèse, état de l’art d’un domaine en mouvement, ou transformation d’une pile de notes de lecture en texte construit.
Le tableau structurant
Revue structurée par grille (TCCM / ADO)
En clair : une fois le corpus constitué, comment organiser la synthèse ? La grille TCCM répond : un tableau à 4 colonnes — Théories, Contextes, Caractéristiques, Méthodes — rempli pour chaque article. Trois problèmes réglés d’un coup : la grille d’analyse, le plan de l’article, et l’agenda de recherche.
Car c’est la signature du format : les cases vides du tableau deviennent mécaniquement les pistes futures (« aucune étude en contexte B2B », « la théorie X jamais mobilisée » → questions de recherche numérotées). La variante ADO (Antécédents → Décisions → Outcomes) organise plutôt la littérature en causes → phénomène → conséquences ; les deux se combinent. C’est le format qui domine les revues publiées en marketing.
Quand l’utiliser : votre corpus est prêt et vous visez une revue de gestion ou de marketing ; vous voulez un agenda de recherche solide — c’est la partie la plus citée de ce type d’article.
Pour aller plus loin : combiner les formats
Les revues les mieux publiées combinent souvent deux formats. Trois enchaînements ont fait leurs preuves : la bibliométrie puis la revue systématique (on dessine d’abord la carte du champ, puis on synthétise en profondeur les clusters identifiés) ; le protocole PRISMA puis la synthèse TCCM (le duo standard des revues de gestion : la rigueur documentaire de l’un, la grille d’analyse de l’autre) ; et la scoping review comme éclaireur, pour vérifier qu’une revue systématique complète est faisable avant de s’y engager.
Référence fondatrice : Grant, M. J., & Booth, A. (2009). A typology of reviews: an analysis of 14 review types and associated methodologies. Health Information & Libraries Journal, 26(2), 91-108.
📦 Téléchargez les 13 skills « Revues de littérature » (format ZIP)
Un seul fichier à télécharger : il contient les 13 skills (un par type de revue) plus un guide de choix récapitulatif.
Un skill est un mode d’emploi que l’on donne à Claude (l’assistant IA d’Anthropic) pour qu’il exécute une tâche exactement selon vos règles. Concrètement, c’est un petit fichier texte contenant une méthodologie : quand Claude détecte que votre demande correspond (par exemple « fais-moi une scoping review sur les influenceurs virtuels »), il lit le skill et suit sa méthode — les bonnes étapes, les bons standards, la checklist de vérification — au lieu d’improviser. Une fois installé, le skill se déclenche tout seul : vous n’avez rien à faire.
Comment installer les skills dans Claude, pas à pas
Étape 1. Cliquez sur le bouton orange ci-dessus. Le fichier skills-revues-litterature-complet.zip arrive dans votre dossier Téléchargements.
Étape 2. Décompressez-le : sur Windows, clic droit sur le fichier → « Extraire tout » ; sur Mac, double-cliquez simplement dessus. Un dossier s’ouvre : il contient 13 fichiers se terminant par .skill (un par type de revue) et un fichier INDEX-revues-litterature.md (le guide de choix).
Étape 3. Ouvrez claude.ai dans votre navigateur et connectez-vous. Cliquez sur vos initiales en bas à gauche de l’écran, puis sur « Paramètres ».
Étape 4. Dans les paramètres, ouvrez l’onglet « Capacités » (Capabilities) et descendez jusqu’à la section « Skills ». Cliquez sur le bouton d’import (« Charger un skill » / « Upload skill »).
Étape 5. Sélectionnez un fichier .skill dans le dossier décompressé (par exemple revue-systematique.skill) et validez. Répétez pour chaque skill qui vous intéresse — inutile de tous les installer, commencez par ceux dont vous avez besoin.
Étape 6. C’est terminé. Ouvrez une nouvelle conversation et écrivez par exemple : « Aide-moi à faire une revue systématique sur l’IA générative en marketing » — le skill correspondant se déclenche automatiquement et Claude suit la méthodologie encodée.
À savoir : l’import de skills personnalisés nécessite un abonnement Claude qui inclut cette fonctionnalité. Si la section « Skills » n’apparaît pas dans vos paramètres, vérifiez votre formule d’abonnement.
Comment lire le contenu d’un skill (le fichier markdown), pas à pas
Vous pouvez lire chaque méthodologie sans rien installer — c’est même un bon réflexe avant de l’utiliser :
Étape 1. Un fichier .skill est en réalité une archive ZIP déguisée. Renommez-le en remplaçant .skill par .zip (exemple : meta-analyse.skill devient meta-analyse.zip). Windows vous demandera de confirmer le changement d’extension : acceptez.
Étape 2. Décompressez ce nouveau zip (clic droit → « Extraire tout » sur Windows, double-clic sur Mac). Vous obtenez un dossier contenant un fichier nommé SKILL.md.
Étape 3..md signifie « markdown » : c’est du texte brut avec une mise en forme légère. Ouvrez-le avec n’importe quel éditeur de texte : Bloc-notes sur Windows (clic droit → « Ouvrir avec » → Bloc-notes), TextEdit sur Mac, ou Word si vous préférez.
Étape 4. Pour décoder la mise en forme : les lignes commençant par # sont des titres (plus il y a de #, plus le titre est petit), les mots entre **doubles astérisques** sont en gras, les lignes commençant par - sont des listes, et les lignes avec des | sont des tableaux. Astuce confort : collez le contenu dans Claude ou dans un afficheur markdown en ligne (cherchez « markdown viewer ») pour le lire joliment mis en page.
Ce que contient chaque skill, en une ligne
revue-systematique — Le protocole complet PRISMA 2020 et sa version gestion (SPAR-4-SLR) : question, équation de recherche, tri des articles, diagramme de flux, synthèse thématique, checklist.
meta-analyse — La chaîne statistique : extraction des tailles d’effet, moyenne pondérée, mesure des contradictions entre études (I²), tests du biais de publication, lecture du forest plot.
revue-mixte — Comment croiser études chiffrées et études d’entretiens sur une même question : designs d’intégration, grille d’évaluation MMAT, matrice de convergence.
umbrella-review — La « revue de revues » : noter la qualité des revues existantes (AMSTAR 2), éviter de compter deux fois les mêmes études, graduer la confiance des résultats.
rapid-review — La revue express pour décideurs : le menu des raccourcis méthodologiques assumés et la structure d’une note de synthèse en quelques semaines.
scoping-review — L’inventaire d’un champ émergent : question large (méthode PCC), cartographie des définitions et des trous, checklist PRISMA-ScR, variante « mapping ».
revue-bibliometrique — La carte d’un très gros corpus : préparation des données, analyses de co-citation et de mots-clés, logiciels gratuits (VOSviewer, Bibliometrix), interprétation des clusters.
realist-review — Le « pourquoi ça marche ici et pas là » : construire des configurations Contexte-Mécanisme-Résultat (CMO) et affiner une théorie, selon les standards RAMESES.
meta-synthese-qualitative — Faire dialoguer des études d’entretiens entre elles (méta-ethnographie) : traduction des concepts, traitement des contradictions, checklist ENTREQ.
revue-critique — Évaluer un champ avec des critères annoncés et des preuves, puis proposer mieux : redéfinition, typologie ou modèle. La contribution positive y est obligatoire.
revue-integrative — Croiser des littératures qui s’ignorent (plusieurs disciplines, empirique + théorique) via des matrices de comparaison, pour bâtir un cadre commun.
revue-narrative — La revue « classique » d’un article ou d’une thèse : la règle anti-catalogue, les plans types, l’art de rendre la question de recherche inévitable, la variante état de l’art.
revue-cadre-tccm — Structurer la synthèse avec les grilles TCCM ou ADO : tableaux d’analyse, et l’agenda de recherche déduit des « cases vides » du champ.
+ INDEX-revues-litterature.md — Le guide de choix : arbre de décision « quelle question → quel format » et correspondance avec la typologie de Grant & Booth.