J'ai analysé 300 soutenances : voici comment réussir la vôtre

J’ai analysé 300 soutenances de thèse
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🎓 J’ai analysé 300 soutenances de thèse – et dans cette vidéo, je vous partage tout ce que j’ai appris pour vous aider à préparer votre propre soutenance de thèse. Comment structurer votre présentation de soutenance ? Que dire dans son discours de soutenance de thèse ? Que regardent vraiment les membres du jury – et votre direction de thèse – pendant votre soutenance ?

🔥 Je vous donne des conseils concrets pour réussir votre soutenance de thèse, éviter les erreurs les plus fréquentes, et pourquoi faire une soutenance blanche. Vous découvrirez aussi combien de temps dure une soutenance de thèse en moyenne, et surtout… peut-on rater une soutenance de thèse ? Spoiler : la réponse est plus nuancée qu’il n’y paraît !

📄 Je vous explique également comment peut aider le rapport de soutenance, comment se préparer aux échanges avec le jury de soutenance et comment gérer cette prestation orale (et le stress qui va avec !).

💡 Que vous soyez en pleine rédaction ou à deux semaines de soutenir votre thèse, cette vidéo va vous apporter des repères essentiels pour savoir comment préparer sa soutenance de thèse sereinement.

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Sections :
00:00 Introduction
00:37 L’enquête
01:28. Bien présenter ses recherches
06:37 Réussir les échanges avec le jury
12:23 Erreurs qui coûtent cher
14:38 Soutenances coup de cœur
18:50 Que retenir ?


Détails de la méthodologie :

La collecte de données a consisté à systématiquement ouvrir les vidéos présentes sur YouTube qui correspondaient à une soutenance. L’ambition initiale était d’être exhaustif, mais après 300 soutenances il est devenu clair qu’il y en avait encore beaucoup trop.

L’analyse a consisté en trois temps :
Tout d’abord, un visionnage classique exploratoire pour identifier les tendances qui pourraient être intéressantes.
Puis un visionnage en accéléré en allant directement aux morceaux les plus intéressants.
L’ampleur de la tâche étant trop grande, j’ai par la suite eu recours à l’IA pour systématiquement analyser le contenu de ces vidéos.

Dans la mesure où ses analyses étaient approximatives, j’ai regardé des soutenances aléatoirement pour voir si cela correspondait à ce que l’IA avait indiqué. Si dans l’ensemble les résultats étaient justes, une marge d’erreur apparaissait parfois. 5 à 10 minutes pour la longueur des présentations et des sessions questions / réponses. La marge était environ d’un membre dans le jury. C’est dans le nombre de questions que la marge d’erreur était la plus grande, pour l’IA comme dans mon cas, dans la mesure où il est parfois difficile de déterminer quand finit une question, quand commence la suivante et s’il s’agit en réalité d’une grande question ou de deux petites questions.