Logical Chain of Thought (LogiCoT) Prompting
(Raisonnement rigoureux et vérifiable étape par étape)
Définition
Le Logical Chain of Thought (LogiCoT) Prompting est une variante du Chain of Thought classique, centrée sur la rigueur logique et la vérifiabilité du raisonnement. L’IA est invitée à justifier chacune de ses étapes par un lien rationnel, en évitant les approximations, les incohérences ou les sauts d’interprétation. Cette méthode favorise un raisonnement transparent, traçable et argumenté, où chaque conclusion découle explicitement de la précédente.
Contexte d’utilisation
Le LogiCoT Prompting est particulièrement adapté aux contextes où la logique, la cohérence et la précision analytique sont essentielles : calculs d’indicateurs RH, analyses de données, diagnostics organisationnels ou évaluations de performance. En imposant une structure logique stricte, il réduit les risques d’erreur et permet de comprendre le “pourquoi” derrière chaque résultat. Cette approche est aussi utile en formation, car elle aide les apprenants à visualiser la progression logique d’un raisonnement.
Exemples génériques
-
« Explique ton raisonnement étape par étape, en justifiant chaque lien logique. »
-
« Vérifie que chaque conclusion découle rationnellement de la précédente avant de donner la réponse finale. »
-
« Montre ton raisonnement complet, en précisant les hypothèses et les preuves utilisées. »
Application aux Ressources Humaines
Dans le domaine RH, le LogiCoT Prompting s’avère particulièrement utile pour les analyses quantitatives et les raisonnements argumentatifs : par exemple, calculer un taux d’absentéisme, évaluer la corrélation entre turnover et satisfaction, ou justifier une recommandation stratégique. Un responsable RH peut ainsi demander à l’IA d’expliciter chaque lien de cause à effet avant de proposer une conclusion, garantissant ainsi un raisonnement fiable et méthodologiquement solide.
📊 Exemple 1 – Calcul et interprétation du taux d’absentéisme
Prompt :
« Calcule le taux d’absentéisme annuel d’une entreprise de 250 salariés ayant cumulé 2 000 jours d’absence. Explique ton raisonnement étape par étape en justifiant chaque opération, puis interprète le résultat final en lien avec les standards du secteur. »
Objectif pédagogique :
Apprendre à l’IA (et à l’utilisateur) à raisonner avec rigueur : formuler l’hypothèse, choisir la formule, effectuer le calcul, puis analyser logiquement le sens du résultat.
🧩 Exemple 2 – Diagnostic de la mobilité interne
Prompt :
« Analyse les freins à la mobilité interne dans une entreprise. Détaille ton raisonnement en reliant chaque cause à une conséquence concrète (ex : manque de visibilité → stagnation de carrière → risque de désengagement). Assure-toi que chaque lien est logique et vérifiable. »
Objectif pédagogique :
Montrer comment la méthode LogiCoT transforme une analyse descriptive en raisonnement structuré et cohérent, utile pour les décisions RH.
💼 Exemple 3 – Corrélation entre turnover et climat social
Prompt :
« Explique pas à pas la relation entre un taux de turnover élevé et la baisse du climat social. Justifie chaque étape de ton raisonnement : quelles variables interviennent, quels effets de causalité peuvent être établis, et quelles conclusions logiques peut-on en tirer ? »
Objectif pédagogique :
Favoriser un raisonnement analytique rigoureux, où chaque étape est fondée sur une logique explicite, évitant les interprétations intuitives ou non prouvées.