Context Stitching
(Fusion de plusieurs contextes distincts pour une réponse unifiée)
Définition
Le Context Stitching (ou “couture contextuelle”) désigne la capacité de l’IA à fusionner plusieurs sources d’information ou situations distinctes pour produire une réponse globale, cohérente et synthétique. L’utilisateur fournit plusieurs contextes (exemples, documents, témoignages, rapports, extraits de réunions, etc.) que l’IA “coud” ensemble pour faire émerger une vision d’ensemble. Cette technique permet de traiter des problématiques transversales sans perdre la logique propre à chaque élément. L’enjeu est d’obtenir une réponse intégrée, sans redondances ni contradictions.
Contexte d’utilisation
Le Context Stitching est particulièrement utile lorsque les données proviennent de sources multiples ou d’acteurs différents : diagnostics internes, résultats d’enquêtes, comptes rendus de réunions ou retours d’expérience. Il s’applique aussi à la synthèse de plusieurs cadres théoriques ou modèles méthodologiques. L’IA devient alors un “couturier cognitif” qui assemble les morceaux d’un raisonnement éclaté pour produire une image complète et structurée.
Exemples génériques
– “Voici trois rapports d’enquête : fusionne leurs conclusions en une synthèse unique, cohérente et sans doublons.”
– “Combine ces deux cadres conceptuels (ADKAR et Kotter) pour proposer un modèle unifié de conduite du changement.”
Application aux Ressources Humaines
En RH, le Context Stitching facilite la consolidation de données issues de multiples sources : entretiens annuels, enquêtes QVT, tableaux de bord ou retours de managers. Il permet, par exemple, d’unifier différents diagnostics sociaux en un rapport clair ou d’intégrer plusieurs plans d’action (QVT, formation, engagement) en une stratégie RH unique. Résultat : une vision holistique et cohérente, propice à la décision stratégique.
📊 Exemple 1 – Synthèse d’enquêtes QVT et engagement
Contexte : un DRH souhaite regrouper plusieurs enquêtes internes (QVT, engagement, climat social) en une analyse unique.
Prompt :
« Voici trois rapports issus d’enquêtes internes : QVT, engagement collaborateurs et climat social.
Fusionne leurs conclusions en une synthèse unique, cohérente et sans redondances.
Identifie les tendances communes, les divergences et propose trois priorités d’action. »
Résultat : un rapport consolidé et équilibré, permettant de dégager une stratégie RH cohérente à partir de données dispersées.
🧩 Exemple 2 – Fusion de retours de managers pour un plan de compétences
Contexte : le service formation reçoit des retours hétérogènes de 15 managers sur les besoins en compétences.
Prompt :
« Voici plusieurs notes de managers concernant les besoins en formation.
Fusionne ces contributions en un plan de développement des compétences unique, structuré par métier et par priorité. »
Résultat : un document unifié, clair et exploitable, facilitant la présentation du plan au CSE ou à la direction.
🧠 Exemple 3 – Consolidation de comptes rendus d’entretiens individuels
Contexte : un HRBP veut extraire des tendances globales à partir de 40 comptes rendus d’entretiens.
Prompt :
« Analyse ces extraits d’entretiens individuels et combine-les pour identifier les points communs, les signaux faibles et les recommandations globales.
Propose une synthèse homogène pour le comité de direction. »
Résultat : une vision consolidée des attentes collaborateurs, facilitant la priorisation des actions RH et la communication interne.