Quels logiciels ou ressources utiliser pour créer des figures scientifiques ?

Introduction

Une figure scientifique efficace tient à deux choses : la rigueur du contenu et sa lisibilité. Pour y arriver, il existe aujourd’hui de nombreux outils, gratuits ou payants, qui permettent de produire des visuels corrects même sans être graphiste.

L’offre a beaucoup bougé ces derniers mois : la suite Affinity est devenue entièrement gratuite fin 2025, de nouvelles banques d’icônes libres ont vu le jour (NIH BioArt, Bioicons), et les outils d’IA générative se sont multipliés. Ce panorama tient compte de ces évolutions.

Mais soyons clairs : aucun logiciel, aussi bien conçu soit-il, ne remplacera l’accompagnement sur-mesure d’un·e professionnel·le du design scientifique. Même BioRender repose sur des bibliothèques standardisées : il vous donne une base que vous devrez adapter vous-même.

Dans cet article, je vous propose un panorama complet des logiciels et ressources utiles pour créer vos propres figures, ce que les éditeurs autorisent aujourd’hui en matière d’IA générative, et les formats où la figure se régénère à la lecture. Pour les bonnes pratiques de conception, consultez également mon article Bonnes pratiques pour réaliser une figure scientifique.

Tableau comparatif des outils

Voici un aperçu rapide pour vous aider à choisir :

Outils gratuits

Affinity by Canva (gratuit)

Changement majeur fin 2025 : Canva a relancé Affinity en une application unique, gratuite « pour toujours » (depuis le 31 octobre 2025), réunissant les anciens Affinity Designer, Photo et Publisher dans trois espaces (vectoriel, pixel, mise en page). C’est désormais l’alternative gratuite la plus complète à la suite Adobe : précision vectorielle, retouche d’image et mise en page de poster dans un seul outil, sans abonnement ni connexion internet.

• Disponible sur Windows et macOS ; la version iPad est annoncée pour novembre 2026.
• Exports professionnels (PDF, SVG, EPS) compatibles avec les exigences des revues.
• Les fonctions d’IA générative (Generative Fill/Expand) nécessitent un abonnement Canva payant, mais le logiciel lui-même reste gratuit.

Inkscape (gratuit)

Un excellent logiciel de dessin vectoriel libre, avec de belles possibilités techniques. Il demande un petit temps de prise en main, mais permet de réaliser des visuels de qualité professionnelle. Export en SVG, PDF, EPS.

Idéal pour : chercheur·ses souhaitant créer des figures vectorielles sans budget logiciel, en particulier dans un environnement 100 % open source.

Canva (freemium)

Très intuitif, parfait pour des présentations simples. Les éléments intégrés (icônes, images, templates) sont soumis à des droits d’usage spécifiques.

Limites : peu adapté aux figures complexes ou aux exigences des revues. À réserver aux présentations orales ou supports internes.

Google Drawings / Slides (gratuit)

Utile pour des figures simples, surtout si vous travaillez à plusieurs ou en environnement collaboratif. Parfait pour des schémas pédagogiques ou explicatifs.

Limites : options graphiques basiques, export limité.

R (ggplot2) / Python (matplotlib) (gratuit)

Pour des visualisations de données reproductibles et publication-ready. Courbe d’apprentissage plus longue, mais contrôle total sur le rendu et excellente intégration dans les workflows de recherche.

Idéal pour : graphiques statistiques, données reproductibles, automatisation.

Outils payants

Adobe Illustrator (~26 €/mois)

C’est celui que j’utilise au quotidien pour mes créations. Il permet une très grande précision, une liberté graphique totale, et une exportation parfaite pour l’impression et les revues scientifiques (PDF, EPS, TIFF vectoriel).

À noter : demande un vrai apprentissage. La référence professionnelle pour les graphistes. Depuis qu’Affinity est gratuit, l’abonnement Adobe se justifie surtout par l’écosystème (Photoshop, InDesign, polices Adobe Fonts) et les habitudes de production.

Microsoft PowerPoint (inclus Office 365)

Accessible et déjà installé dans la plupart des structures. Permet de composer facilement des figures, schémas, organigrammes.

Limites : dès que l’on souhaite quelque chose de très précis ou d’illustré, on atteint vite ses limites. Export vectoriel limité.

GraphPad Prism (~260 $/an académique)

Le standard pour les graphiques statistiques en sciences de la vie. Interface intuitive, analyses statistiques intégrées, export publication-ready.

Idéal pour : courbes dose-réponse, survival curves, comparaisons statistiques.

ChemDraw (licence labo)

La référence pour les structures chimiques. Respecte les conventions IUPAC, export compatible avec les exigences des revues (Nature, ACS…).

À noter : souvent disponible via les licences institutionnelles.

Outils spécialisés en sciences

BioRender (freemium)

Un outil en ligne bien connu qui permet de créer des schémas scientifiques à partir d’une vaste bibliothèque d’icônes et de modèles prédéfinis. Pratique pour produire vite un schéma biologique propre.

Côté tarifs (2026), comptez environ 35 $/mois pour un abonnement académique individuel (420 $ en facturation annuelle, 39 $/mois sans engagement), davantage pour les plans industrie ou équipe. La génération de figures par IA (« Leo ») est une option payante en plus. Un plan gratuit existe, mais avec une limite importante à connaître.

• Outil standardisé : adapté aux visuels simples, il devient vite restrictif dès qu’on veut représenter une méthode originale.
• Rendu uniforme : le style graphique est très reconnaissable et peu personnalisable.
• Coût cumulé : l’abonnement s’accumule vite sans garantir une qualité sur-mesure.

Si vous l’utilisez déjà, j’ai rassemblé les six erreurs que je vois le plus souvent dans les figures BioRender, et comment les corriger.

Mind the Graph (freemium, dès 19 $/mois)

Une autre plateforme en ligne avec une interface intuitive et une bibliothèque d’illustrations prêtes à l’emploi.

À utiliser avec précaution : visuels génériques et options de personnalisation limitées.

ChimeraX / PyMOL (gratuit académique)

Pour la visualisation de structures moléculaires 3D (protéines, complexes). Indispensables en biologie structurale.

Idéal pour : figures de structures protéiques, docking, interactions moléculaires.

Ressources libres et open source (alternatives à BioRender)

On peut aujourd’hui composer des figures scientifiques de qualité sans abonnement, en combinant des banques d’icônes libres avec un logiciel vectoriel gratuit comme Affinity ou Inkscape. Voici les ressources les plus solides :

• NIH BioArt Source : bibliothèque gratuite du NIAID (NIH) : plus de 2 000 visuels scientifiques et médicaux (cellules, organites, microbes, matériel de labo, anatomie), disponibles en vectoriel éditable (SVG, AI, EPS) en plus du PNG.
• Bioicons : bibliothèque open source de plus de 2 800 icônes pour les sciences du vivant, classées en ~30 catégories. Très utile pour les figures de biologie computationnelle.
• Servier Medical Art (SMART) : plus de 3 000 visuels médicaux libres (CC BY 4.0). Mention de la source obligatoire.
• SciDraw : vaste bibliothèque de vecteurs (matériel de labo, structures biologiques, organismes), pensée pour la recherche.
• Reactome Icon Library : éléments pour voies de signalisation et processus cellulaires.

Outils d’intelligence artificielle

Depuis 2025, l’IA générative est entrée dans la fabrication des figures scientifiques. Les outils changent de nom et de tarif tous les six mois ; plutôt que d’en dresser une liste vite périmée, voici les deux familles que vous rencontrerez, et ce qu’elles valent pour une figure destinée à être publiée.

Illustration ou donnée : la distinction qui commande le reste

Avant de vous demander si vous avez le droit d’employer un outil d’IA, regardez ce que montre votre image. Sous le mot « figure » cohabitent deux objets que les politiques éditoriales traitent de façon opposée.

• L’illustration d’accompagnement : schéma conceptuel, métaphore visuelle, vue d’artiste d’un mécanisme. Elle représente une idée, et non une mesure. C’est le seul terrain où l’IA générative est parfois admise, sous conditions.
• L’image de données : western blot, micrographie, gel, cliché de microscopie, courbe issue de vos mesures. Elle est votre résultat. Y introduire de l’IA générative revient à fabriquer des données, et aucune politique éditoriale ne l’accepte.

Cette image montre-t-elle une mesure réelle, ou illustre-t-elle une idée ? De la réponse dépend tout ce qui suit.

Les générateurs d’images généralistes

ChatGPT (GPT Image), Gemini (Nano Banana), Midjourney, Adobe Firefly… Ils produisent en quelques secondes une illustration à partir d’une description. Pour un brouillon de composition ou une image d’ambiance, c’est utile. Pour une figure, trois limites restent entières :

• Sortie en pixels : pas de vecteurs, pas de calques, donc pas de correction fine ni d’export propre pour une revue.
• Exactitude non garantie : le modèle invente des structures plausibles, pas des structures justes (nombre de doigts, de chromosomes, de liaisons chimiques…).
• Traçabilité : impossible de documenter ce qui a été généré, condition que les éditeurs exigent de plus en plus.

Le cas le plus connu date de février 2024. La revue Frontiers in Cell and Developmental Biology a rétracté un article trois jours après sa publication, pour des figures produites avec Midjourney. Les auteurs avaient déclaré l’outil dans leur manuscrit, et l’article avait passé la relecture par les pairs.

Les outils IA spécialisés pour la science

BioRender a intégré un générateur de figures complètes (Leo, en option payante), et une vague de nouveaux services (FigPad, SciFig, FigureLabs, ConceptViz…) promettent une figure éditable, parfois vectorielle, à partir d’un prompt. L’avantage réel : une sortie que l’on peut reprendre dans Affinity ou Illustrator. La limite ne change pas : ces outils assemblent des éléments de bibliothèque dans un style uniforme, et ne connaissent pas votre mécanisme. La vérification scientifique et l’adaptation restent entre vos mains.

Ce que demandent les éditeurs

Les politiques se sont précisées depuis 2024, et elles ne disent pas la même chose. Voici l’état des trois les plus consultées, relevé en octobre 2026.

Wiley et l’ACS demandent l’une et l’autre une déclaration de l’usage et restreignent partiellement les figures générées, d’après le recensement des politiques éditoriales publié par Davie Chen en mars 2026 (arXiv:2603.16159), qui relève leur état en janvier 2026.

Les éditeurs ont aussi leurs outils de contrôle

Le 4 janvier 2024, Science a annoncé le déploiement de Proofig, un logiciel d’analyse d’images, sur les six revues de sa famille, après un pilote démarré à l’été 2023. L’outil signale aux équipes éditoriales les duplications, rotations, montages et altérations avant publication. D’autres maisons se sont équipées de logiciels comparables.

Pour approfondir ce sujet, consultez la section dédiée dans mon article Bonnes pratiques pour réaliser une figure scientifique.

Quand la figure devient exécutable

Tous les outils de cette page produisent un objet fixe : une image, un PDF, une légende. Dans certaines disciplines, un autre format gagne du terrain, où la figure est régénérée à la lecture à partir du code et des données qui l’ont produite.

Les notebooks exécutables

Un notebook, Jupyter par exemple, réunit dans un même document le texte, le code et les résultats, figures comprises. Le lectorat reçoit l’image et, avec elle, le moyen de la refaire, de changer un paramètre, de vérifier. Dans une publication classique, une figure est un point d’arrivée opaque : on voit la courbe, jamais le filtrage ni l’échelle qui l’ont produite. Le notebook rend ce chemin inspectable, donc discutable.

MyST Markdown, pour écrire ces documents

MyST Markdown (pour Markedly Structured Text) est un langage de balisage, surensemble du Markdown standard, pensé pour produire des documents de qualité publication. Son outillage mystmd est développé en collaboration par Curvenote, 2i2c et l’équipe ExecutableBooks, avec un financement de la fondation Sloan, et génère site web, PDF, document Word et présentation depuis une source unique. C’est aussi le moteur retenu pour la version 2 de Jupyter Book.

Le signal institutionnel est venu des géosciences

En 2023, l’American Geophysical Union a lancé Notebooks Now !, un projet financé par la fondation Alfred P. Sloan, destiné à faire du notebook computationnel un livrable scientifique à part entière, soumis à la relecture par les pairs. Le projet a été présenté dans la revue Earth and Space Science, éditée par l’AGU avec Wiley (Caprarelli, 2023), et un circuit de dépôt dédié a été ouvert pour les notebooks.

L’adoption reste très inégale d’une discipline à l’autre. Les géosciences, la science des données et le calcul intensif sont en pointe. Pour un schéma de mécanisme ou une figure conceptuelle, le format fixe reste le bon choix, et l’interactivité n’apporte souvent rien. Je rencontre aussi des figures techniquement reproductibles et visuellement illisibles, parce qu’elles sont produites par des chercheur·ses qui codent, sans personne pour s’occuper de leur lecture.

Banques d’icônes et d’images générales

• PhyloPic : silhouettes d’organismes vivants pour arbres phylogénétiques.
• Unsplash : photographies haute qualité, gratuites. Peu d’éléments scientifiques mais utile pour des visuels de contexte.
• Freepik : catalogue immense de visuels vectoriels. Attention aux licences : abonnement souvent nécessaire pour usage pro.
• Flaticon : icônes vectorielles dans tous les styles. Attribution requise en version gratuite.

Couleurs et accessibilité

Environ 8 % des hommes sont daltoniens. Vos figures doivent être lisibles par tous. Voici les outils essentiels :

• Coolors : générateur de palettes harmonieuses, avec vérificateur d’accessibilité.
• Color Hunt : palettes tendances prêtes à l’emploi.
• Adobe Color : création et extraction de palettes, vérification d’accessibilité intégrée.
• ColorBrewer : palettes conçues pour la cartographie et la visualisation de données, toutes accessibles.
• Coblis : simulateur de daltonisme en ligne.
• Color Oracle : application desktop gratuite, simule en temps réel sur tout votre écran.

Quel outil choisir selon votre besoin ?