Guided Prompting
(L’IA suit un schéma de raisonnement pré-écrit)
Définition
Le Guided Prompting repose sur l’idée d’imposer à l’intelligence artificielle un chemin de raisonnement prédéfini. Plutôt que de laisser le modèle dérouler librement son analyse, l’utilisateur structure à l’avance les étapes logiques que l’IA doit suivre. Ce cadre agit comme une carte mentale qui guide la réflexion : décrire le problème, analyser les causes, proposer des solutions, puis conclure par une recommandation. En fixant cette trame, l’utilisateur obtient des réponses plus cohérentes, méthodiques et conformes à son intention initiale.
Contexte d’utilisation
Cette technique est particulièrement utile pour les tâches nécessitant rigueur et progression logique : rédaction de rapports, diagnostic de situations, conception d’argumentaires ou accompagnement à la décision. Le Guided Prompting s’apparente à un GPS cognitif : il aide l’IA à ne pas se disperser et à articuler ses réponses selon une structure claire. Il peut s’appuyer sur des frameworks existants comme QQOQCP, SWOT, ou encore la méthode DESC.
Exemples génériques
– “Suis ce raisonnement : 1. Identifier le problème. 2. Proposer 3 hypothèses. 3. Évaluer la plus pertinente. 4. Conclure.”
– “Analyse cette situation RH selon les étapes : Constat → Diagnostic → Actions → Résultats.”
Application aux Ressources Humaines
En RH, le Guided Prompting aide à formaliser des raisonnements professionnels. Il peut servir à structurer une analyse d’absentéisme, à dérouler une démarche de GPEC, ou à préparer un entretien d’évaluation. Par exemple, en guidant l’IA étape par étape — contexte, critères, feedback, plan d’action —, le professionnel RH obtient un support cohérent et exploitable pour ses décisions ou ses échanges managériaux.
🧭 Exemple 1 – Analyse structurée d’un problème d’absentéisme
Contexte : un responsable RH veut comprendre les causes d’un absentéisme croissant sur un site industriel.
Prompt initial :
« Analyse le problème d’absentéisme sur ce site en suivant les étapes suivantes :
1️⃣ Identifier les symptômes observables
2️⃣ Lister les causes possibles
3️⃣ Proposer des actions correctives
4️⃣ Définir les indicateurs de suivi »
Résultat : une réponse claire, hiérarchisée et immédiatement exploitable en comité QVT ou en revue de performance.
🪜 Exemple 2 – Préparation d’un entretien annuel
Contexte : un manager souhaite structurer sa préparation d’entretien d’évaluation avec un collaborateur.
Prompt :
« Suis cette trame de réflexion :
1️⃣ Bilan de l’année écoulée
2️⃣ Forces du collaborateur
3️⃣ Axes de développement
4️⃣ Objectifs pour l’année à venir
5️⃣ Moyens de formation ou d’accompagnement »
Résultat : l’IA produit une fiche d’entretien équilibrée, mêlant reconnaissance et projection, avec des exemples concrets pour nourrir la discussion.
⚙️ Exemple 3 – Diagnostic d’une politique de formation
Contexte : un responsable formation souhaite auditer la cohérence du plan de formation avec la stratégie de l’entreprise.
Prompt :
« Analyse la politique de formation selon ce plan :
1️⃣ Contexte et objectifs stratégiques
2️⃣ Publics et compétences visées
3️⃣ Modalités pédagogiques employées
4️⃣ Évaluation de l’impact
5️⃣ Recommandations d’amélioration »
Résultat : une synthèse ordonnée, conforme à la logique d’audit RH et utile pour le dossier Qualiopi ou le dialogue avec la direction.