Self-Ask Prompting
(Raisonnement autonome par génération de sous-questions)
Définition
Le Self-Ask Prompting est une technique de prompting dans laquelle l’IA décompose elle-même une question complexe en plusieurs sous-questions, avant d’y répondre. Au lieu de recevoir une structure imposée par l’utilisateur, le modèle choisit ses propres angles d’analyse, ce qui favorise un raisonnement plus spontané, structuré et complet. Cette méthode améliore la profondeur du traitement et réduit le risque d’oubli ou de simplification excessive.
Contexte d’utilisation
Le Self-Ask Prompting est particulièrement utile pour les tâches nécessitant analyse critique, exploration d’options ou réflexion stratégique : évaluation de politiques RH, audit organisationnel, ou élaboration de plans de formation. En laissant l’IA formuler ses propres sous-questions, on stimule sa capacité d’autonomisation et d’autoréflexion, deux leviers importants pour la qualité de la réponse. Cette technique s’apparente à une forme de “pensée métacognitive” appliquée au prompting.
Exemples génériques
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« Analyse les avantages et les inconvénients du télétravail en te posant d’abord tes propres sous-questions. »
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« Décompose cette problématique en trois questions clés avant d’y répondre. »
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« Identifie les questions que tu dois te poser pour comprendre ce sujet, puis rédige la synthèse finale. »
Application aux Ressources Humaines
En RH, le Self-Ask Prompting permet d’obtenir des analyses plus argumentées et nuancées. Par exemple, un formateur peut demander : « Évalue la pertinence d’un dispositif de formation en te posant d’abord les questions que soulèverait un responsable pédagogique. » De même, un DRH peut l’utiliser pour : « Analyser les causes d’un taux d’absentéisme élevé en te posant d’abord tes propres sous-questions sur les causes, les conséquences et les leviers d’action. » Cette approche favorise la rigueur intellectuelle et la pensée systémique en RH.
🧩 Exemple 1 – Diagnostic de l’absentéisme
Prompt :
« Analyse les causes possibles d’un taux d’absentéisme élevé dans une entreprise industrielle.
Commence par te poser toi-même trois à cinq sous-questions pour structurer ton raisonnement avant de rédiger ta réponse. »
Objectif pédagogique :
Faire comprendre comment le Self-Ask Prompting pousse l’IA à explorer différents angles d’analyse (organisation, climat social, santé, management) avant de formuler des conclusions pertinentes et hiérarchisées.
💼 Exemple 2 – Évaluation d’un dispositif d’onboarding
Prompt :
« Évalue l’efficacité d’un processus d’onboarding dans une PME de 150 salariés.
Pose-toi d’abord les questions essentielles pour structurer ton analyse (ex. : quels indicateurs suivre ? quelles bonnes pratiques appliquer ? quels points de vigilance ?), puis rédige ta réponse. »
Objectif pédagogique :
Montrer comment l’IA, en générant ses propres sous-questions, peut adopter une démarche réflexive proche de celle d’un consultant RH ou d’un auditeur interne.
🎯 Exemple 3 – Construction d’un plan de développement RH
Prompt :
« Construis un plan de développement RH pour accompagner la transformation digitale d’une entreprise.
Avant de répondre, pose-toi les questions qui te semblent essentielles pour cerner les enjeux, les compétences à développer et les leviers de mise en œuvre. »
Objectif pédagogique :
Illustrer la capacité du Self-Ask Prompting à amener l’IA à raisonner en profondeur, à structurer son plan d’action et à adopter une logique stratégique globale.