Decomposed Prompting
(Découpage d’une question complexe en sous-questions guidées)
Définition
Le Decomposed Prompting est une technique qui consiste à prendre une demande complexe et à la découper en plusieurs sous-questions simples, traitées l’une après l’autre par l’IA. Au lieu de solliciter une réponse globale — souvent superficielle — on guide le modèle pas à pas : d’abord le “quoi”, puis le “comment”, puis le “avec quoi”, puis le “comment mesurer”. Ce découpage réduit le risque d’oubli, améliore la précision et permet d’obtenir une réponse finale structurée et exploitable.
Contexte d’utilisation
Cette approche est particulièrement utile dans les situations où l’on doit analyser, concevoir ou diagnostiquer : ingénierie de formation, construction de processus RH, audit d’onboarding, élaboration de politiques internes. Elle convient aussi très bien au contexte pédagogique, car elle rend visible la démarche de résolution : on voit les étapes, pas seulement le résultat.
Exemples génériques
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« Commence par identifier les objectifs, puis liste les moyens, enfin propose les indicateurs. »
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« Décompose la problématique en 3 volets : contexte, enjeux, solutions possibles. »
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« Réponds d’abord aux questions de définition, ensuite aux questions d’application. »
Application aux Ressources Humaines
En RH, le Decomposed Prompting permet de traiter méthodiquement des sujets complexes : GPEC, QVT, absentéisme, formation, conduite du changement. Par exemple, on peut demander à l’IA : 1️⃣ d’identifier les besoins de compétences, 2️⃣ de proposer les actions de développement, 3️⃣ de définir les indicateurs de suivi. Chaque sous-réponse est vérifiable et peut être corrigée avant de passer à l’étape suivante, ce qui renforce la fiabilité du livrable RH.
🧱 Exemple 1 – Analyse d’un projet de formation
Prompt :
« Analyse ce projet de formation en trois étapes :
1️⃣ Décris les objectifs pédagogiques visés.
2️⃣ Détaille les activités prévues pour atteindre ces objectifs.
3️⃣ Propose les indicateurs d’évaluation permettant de mesurer l’efficacité du dispositif. »
Objectif pédagogique :
Montrer comment la décomposition progressive aide à obtenir une réponse complète, logique et exploitable pour un formateur RH.
🧩 Exemple 2 – Diagnostic de l’absentéisme
Prompt :
« Pour analyser le phénomène d’absentéisme dans une entreprise, procède en quatre étapes :
1️⃣ Identifie les types d’absences et leurs causes principales.
2️⃣ Évalue les impacts organisationnels et humains.
3️⃣ Propose des leviers de prévention adaptés.
4️⃣ Indique les indicateurs de suivi à mettre en place. »
Objectif pédagogique :
Aider l’IA à structurer un diagnostic RH complet et à articuler causes, conséquences et solutions.
🧠 Exemple 3 – Élaboration d’une politique de mobilité interne
Prompt :
« Construis une politique de mobilité interne en trois temps :
1️⃣ Décris les enjeux de mobilité pour l’entreprise et les collaborateurs.
2️⃣ Propose les dispositifs concrets à mettre en œuvre.
3️⃣ Définis les indicateurs de réussite et les critères d’équité. »
Objectif pédagogique :
Faire comprendre comment la décomposition d’une demande stratégique favorise la cohérence et la rigueur dans les réponses RH.