(Un format lisible, léger et parfait pour les consignes hiérarchisées)
Définition
Le YAML Prompting consiste à structurer les instructions en listes hiérarchiques simples, utilisant des indentations au lieu de balises ou d’accolades. Plus lisible que le JSON ou l’XML, le YAML est très apprécié pour la configuration d’agents IA, car il permet une écriture visuelle claire. Chaque ligne décrit un paramètre, une intention ou une contrainte, ce qui permet à l’IA de lire et interpréter les instructions comme une configuration complète.
Contexte d’utilisation
Le YAML est privilégié dans les contextes nécessitant une lisibilité forte : scripts pédagogiques, workflows RH, assistants internes, briefs analytiques, templates de réponses. On le retrouve beaucoup dans les environnements techniques (DevOps, data), ce qui facilite son adoption dans les agents IA.
Exemples génériques
role: expert_RH
style: clair et pédagogique
objectif: fournir une analyse synthétique
task:
type: résumé
format: puces
ton: neutre
Application aux Ressources Humaines
Le YAML fonctionne très bien pour configurer rapidement des assistants RH, structurer des rapports ou paramétrer des actions : analyse d’indicateurs, veille RH, création de contenus pédagogiques.
🧠 Exemple 1 – Analyse d’un profil candidat
role: consultant_recrutement
objectif:
– analyser le CV
– identifier les forces
– détecter les risques
ton: professionnel et concis
Objectif pédagogique :
Montrer comment le YAML permet une configuration claire et rapide pour un assistant de recrutement.
💼 Exemple 2 – Assistant de formation structuré
YAML Prompt :
role: formateur_RH_digital
structure:
– définition
– méthode
– exemple
ton: pédagogique et encourageant
Objectif pédagogique :
Souligner la capacité du YAML à imposer une structure de réponse simple et lisible.
📊 Exemple 3 – Interprétation de KPIs RH
YAML Prompt :
role: analyste_SIRH
objectif: interpréter les indicateurs sociaux
style: neutre, chiffré, décisionnel
limite: 200 mots
Objectif pédagogique :
Montrer que le YAML est idéal pour encadrer des réponses concises dans des environnements analytiques.