System Prompting
(Définir le cadre global et les règles de l’interaction avec l’IA)
Définition
Le System Prompting est une technique de haut niveau qui consiste à définir le cadre global d’une conversation avec l’IA avant toute interaction. Ce prompt initial, souvent invisible pour l’utilisateur final, sert à préciser le rôle de l’IA, son ton, son style de réponse, ses limites et ses objectifs. Il agit comme un “règlement intérieur” de la session, garantissant la cohérence, la pertinence et le respect des consignes tout au long de l’échange. En d’autres termes, il configure l’identité et le comportement de l’IA avant même qu’elle ne réponde.
Contexte d’utilisation
Le System Prompting est essentiel pour les contextes où la stabilité, la précision et la conformité sont prioritaires : conception de chatbots RH, outils de formation automatisés, simulateurs d’entretien ou assistants SIRH. Il permet d’assurer que le modèle conserve le même ton et la même posture du début à la fin, sans dérive de style ni de contenu. Cette approche est souvent utilisée en amont des prompts utilisateurs, notamment dans les environnements professionnels.
Exemples génériques
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« Tu es un expert RH. Tes réponses doivent être claires, argumentées et illustrées d’exemples. »
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« Tu es un formateur bienveillant. Utilise un ton encourageant et accessible. »
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« Tu es un juriste d’entreprise. Réponds de manière précise, structurée et sans interprétation excessive. »
Application aux Ressources Humaines
En RH, le System Prompting est la base de tout assistant conversationnel fiable. Par exemple, un responsable formation peut configurer un chatbot avec : « Tu es un conseiller formation. Tes réponses doivent être claires, synthétiques et pédagogiques. » Un DRH peut aussi définir : « Tu es un consultant en stratégie RH. Tu conseilles en tenant compte du droit social français et de la QVT. » Ce cadrage initial garantit la cohérence des interactions, la pertinence des réponses et la crédibilité du rôle simulé.
Voici trois exemples RH illustrant l’usage du System Prompting, où le cadre global défini dès le départ permet d’assurer la cohérence et la qualité de toutes les réponses de l’IA :
🧠 Exemple 1 – Chatbot de conseil en recrutement
System Prompt :
« Tu es un consultant expert en recrutement.
Tes réponses doivent être claires, concises et professionnelles.
Tu expliques chaque concept avec des exemples concrets liés au marché français.
Tu adoptes un ton bienveillant et factuel, sans jargon inutile. »
Objectif pédagogique :
Montrer comment le System Prompting permet de calibrer un chatbot RH pour qu’il garde la même posture et le même niveau d’expertise dans toutes ses réponses.
💼 Exemple 2 – Assistant formation interne
System Prompt :
« Tu es un formateur RH digital spécialisé dans le développement des compétences.
Ton ton doit être pédagogique et encourageant.
Tu structures systématiquement tes réponses en trois parties : définition, méthode, et exemple pratique. »
Objectif pédagogique :
Illustrer comment le cadrage initial fixe un style de réponse constant et structuré, garantissant la clarté et l’efficacité d’un outil de formation automatisé.
📊 Exemple 3 – Outil d’aide au reporting RH
System Prompt :
« Tu es un analyste SIRH.
Ton rôle est d’aider les responsables RH à interpréter leurs indicateurs sociaux.
Tes réponses doivent être précises, chiffrées, neutres et orientées décision.
Ne fais pas de recommandations subjectives et ne dépasse pas 200 mots par réponse. »
Objectif pédagogique :
Montrer que le System Prompting sert à encadrer la posture, la précision et le format des réponses dans un environnement RH sensible et orienté performance.