Palettes de couleurs de qualité publication et adaptées au daltonisme pour figures scientifiques, avec valeurs HEX, conventions de revues et conseils d'usage.
SciFig Team
Scientific Illustration Experts
La couleur est le moyen le plus rapide de rendre une figure scientifique professionnelle — et le moyen le plus rapide de la rendre amateure. Les mêmes données, tracées avec un arc-en-ciel Excel par défaut plutôt qu'avec une palette sobre de quatre couleurs, se lisent soit comme un projet de lycée, soit comme une soumission à Nature. Les évaluateurs se forgent cette impression dès la première seconde, avant de lire la moindre étiquette d'axe.
Ce guide vous donne des palettes de couleurs de qualité publication avec des valeurs HEX que vous pouvez copier, les conventions de revues qu'il faut connaître et des recommandations d'usage pour les graphiques, les cartes de chaleur, les posters et les voies. Il couvre aussi la contrainte qu'encore trop de figures ignorent : environ 8 % des hommes et 0,5 % des femmes présentent une forme de déficience de la vision des couleurs, ce qui signifie qu'une palette échouant aux tests d'accessibilité au daltonisme est illisible pour une part significative de votre audience — y compris des évaluateurs.
Une grille d'échantillons de palettes de couleurs scientifiques avec valeurs HEX, couvrant les schémas séquentiels, divergents et catégoriels (Figure générée avec SciFig)
Pourquoi la couleur décide de la lisibilité et de l'acceptation d'une figure
Dans une figure scientifique, la couleur n'est pas une décoration — c'est un canal d'encodage, et elle porte soit de l'information, soit du bruit. Une palette bien choisie rend les catégories instantanément distinguables, guide l'œil vers le résultat clé et survit à la fois à l'impression en niveaux de gris et à la vision daltonienne. Une palette mal choisie force le lecteur à faire un effort, et un évaluateur fatigué contraint à faire un effort a tendance à décrocher.
Trois modes d'échec reviennent. La palette arc-en-ciel (l'ancienne carte de couleurs jet) crée de fausses frontières là où les données sont continues, car l'œil humain ne perçoit pas ses paliers de couleur comme égaux. L'encodage rouge-vert est invisible pour la forme la plus courante de daltonisme, et pourtant il reste le réglage par défaut pour « bon contre mauvais ». Et trop de catégories — plus d'environ huit couleurs distinctes — dépasse ce que quiconque peut retenir en mémoire de travail, si bien qu'une légende de douze couleurs devient une table de correspondance que le lecteur abandonne. Les palettes ci-dessous sont choisies pour éviter ces trois écueils.
Palettes de qualité publication (Nature, Cell, IEEE, Lancet)
Les grandes revues n'imposent pas de palettes exactes, mais leurs figures publiées convergent vers un style maison reconnaissable : des couleurs sourdes, peu saturées, avec un fort contraste de valeur. S'aligner sur ce style signale « ceci a sa place ici » avant même que l'évaluateur ne lise la légende. Voici des palettes de départ alignées sur les esthétiques courantes des revues.
Palette
Cas d'usage
Exemples de valeurs HEX
Catégorielle sourde
Jusqu'à 6 groupes en graphiques à barres/lignes
#4E79A7#F28E2B#59A14F#E15759#B07AA1#76B7B2
Style Nature, froide
Comparaisons de deux à trois groupes
#386CB0#7FC97F#BEAED4
Séquentielle (teinte unique)
Données ordonnées, densité, magnitude
#F7FBFF#9ECAE1#4292C6#08519C
Divergente
Données avec un point médian signifiant (ex. log-fold change)
#B2182B#F4A582#F7F7F7#92C5DE#2166AC
Deux règles portent l'essentiel du bénéfice. Utilisez des palettes séquentielles (du clair au foncé d'une seule teinte) pour les données ordonnées ou continues, et des palettes divergentes pour les données centrées sur un zéro signifiant. Réservez les palettes catégorielles aux groupes non ordonnés, et plafonnez le nombre autour de six — au-delà, distinguez les groupes par la forme ou la texture, pas par davantage de couleurs.
Palettes de style revue côte à côte — catégorielle sourde, séquentielle et divergente — appliquées au même graphique à barres et à la même carte de chaleur (Figure générée avec SciFig)
Palettes adaptées au daltonisme (et pourquoi elles ne sont pas négociables)
Une palette adaptée au daltonisme n'est pas une coquetterie d'accessibilité — c'est une condition pour que votre figure soit lue correctement par tous, et plusieurs revues la recommandent désormais explicitement. Les deux options les mieux testées sont la palette Okabe-Ito et la palette de Wong, toutes deux conçues pour que chaque paire de couleurs reste distinguable à travers les formes courantes de déficience de la vision des couleurs.
Le jeu de huit couleurs d'Okabe-Ito est le plus largement cité : #000000 (noir), #E69F00 (orange), #56B4E9 (bleu ciel), #009E73 (vert bleuté), #F0E442 (jaune), #0072B2 (bleu), #D55E00 (vermillon) et #CC79A7 (violet rougeâtre). Ce n'est intentionnellement pas un arc-en-ciel — les couleurs ont été sélectionnées pour leur contraste sous déficience, et non pour leur joliesse visuelle, ce qui est exactement pourquoi elle fonctionne.
Deux habitudes rendent toute palette plus sûre. D'abord, n'encodez jamais le sens par le seul rouge-contre-vert — associez la couleur à un second canal comme la position, la forme ou une étiquette directe. Ensuite, testez en niveaux de gris : si votre figure reste lisible une fois désaturée, elle survivra à la fois à la vision daltonienne et à l'impression en noir et blanc que certaines revues pratiquent encore. L'exemple ci-dessous montre la même figure en encodage rouge-vert et en encodage Okabe-Ito, simulés sous deutéranopie.
Une figure montrée deux fois — encodage rouge-vert et palette Okabe-Ito — chacune simulée sous deutéranopie pour montrer laquelle reste lisible (Figure générée avec SciFig)
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La bonne palette dépend de ce que fait la figure, pas du goût personnel. Faire correspondre le type de palette au type de données est la décision la plus déterminante dans la couleur d'une figure.
Graphiques à lignes et à barres — une palette catégorielle sourde, plafonnée à environ six couleurs. Si vous avez plus de séries que cela, divisez en petits multiples plutôt que d'ajouter des couleurs.
Boîtes à moustaches et comparaisons groupées — deux à quatre couleurs catégorielles à fort contraste ; gardez le remplissage intra-groupe clair pour que la ligne médiane reste visible.
Cartes de chaleur — une palette séquentielle pour une magnitude unidirectionnelle, ou une palette divergente lorsqu'il existe un centre signifiant (zéro, ligne de base, témoin). Évitez entièrement les cartes de chaleur arc-en-ciel.
Diagrammes de voies et de mécanismes — une petite palette où la couleur signifie quelque chose (une teinte par classe de molécule, par exemple), pas une couleur différente par objet. La cohérence à travers la figure compte plus que la variété.
Camemberts — si vous devez en utiliser un, plafonnez à cinq parts et ordonnez-les ; au-delà de cinq, un graphique à barres communique mieux.
Le principe unificateur : la couleur doit réduire l'effort du lecteur, pas l'augmenter. Quand une palette vous oblige à revenir sans cesse à la légende, elle fait l'inverse de son travail. Pour l'ensemble plus large des erreurs de figures évitables, voyez 5 erreurs courantes lors de la création de figures scientifiques.
Palettes de couleurs spécifiques aux posters
Les posters changent le calcul des couleurs parce que la distance de visionnage change. Une palette élégante à l'échelle d'une figure d'article peut se délaver à travers une salle de posters de deux mètres, si bien que les posters privilégient un contraste légèrement plus élevé et une palette plus resserrée — souvent juste deux ou trois couleurs plus des neutres. Un schéma gagnant courant associe un bleu marine ou un sarcelle profond pour la structure à une seule couleur d'accent réservée au résultat clé, sur un fond blanc ou très clair.
La discipline est la même que pour les figures, seulement plus stricte : moins de couleurs, plus de contraste, et la couleur réservée au sens. Pour l'anatomie complète d'un poster efficace — hiérarchie, figure phare et comment la couleur soutient les deux — voyez notre guide des exemples de posters scientifiques.
Appliquez des palettes en un clic avec SciFig
Choisir la bonne palette est un problème ; l'appliquer de façon cohérente à chaque figure d'un article en est un autre. Recolorer manuellement une figure multipanneaux selon une palette de revue, puis revérifier son accessibilité au daltonisme, est le genre de travail fastidieux qu'on saute sous la pression des délais. Le figure-enhancer de SciFig gère l'étape de recoloration : il applique une palette choisie à travers les éléments d'une figure et maintient le schéma cohérent, pour que vous n'ayez pas à apparier les valeurs HEX à la main, panneau par panneau.
Le déroulé est simple — générez ou importez votre figure, choisissez une palette (alignée sur une revue ou adaptée au daltonisme) et laissez l'outil l'appliquer uniformément. Les figures restent prêtes à publier sans la comptabilité manuelle des couleurs. Pour voir à quoi ressemblent de vraies figures avec des palettes disciplinées appliquées, parcourez la galerie d'inspiration.
Avant et après : une figure recolorée d'une palette arc-en-ciel par défaut vers une palette de revue adaptée au daltonisme dans le figure-enhancer de SciFig (Figure générée avec SciFig)
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Téléchargez votre figure — corrigez les étiquettes, agrandissez en 8K et exportez des résultats prêts à publier.
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