Self-Consistency Prompting
(Génération multiple suivie d’une sélection de la réponse la plus cohérente)
Définition
Le Self-Consistency Prompting est une technique de prompting qui consiste à faire produire à l’IA plusieurs réponses ou hypothèses différentes, puis à lui demander de choisir celle qui lui semble la plus cohérente, logique ou pertinente. Cette approche exploite la diversité interne du raisonnement du modèle : plutôt que de se limiter à une seule piste, l’IA explore plusieurs chemins de pensée avant d’effectuer un arbitrage. Elle permet d’obtenir des réponses plus stables, nuancées et fiables, surtout pour les tâches complexes.
Contexte d’utilisation
Le Self-Consistency Prompting est particulièrement utile pour les situations où il existe plusieurs solutions possibles : élaboration de scénarios RH, choix de stratégies, analyse de causes multiples ou résolution de problèmes organisationnels. Il améliore la qualité du raisonnement en combinant exploration divergente (plusieurs options) et validation convergente (sélection raisonnée).
Exemples génériques
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« Donne trois hypothèses de résolution pour ce problème, puis indique celle qui te semble la plus crédible. »
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« Propose trois plans d’action possibles et choisis le plus efficace. »
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« Génère trois réponses à cette question, puis explique pourquoi tu retiens la meilleure. »
Application aux Ressources Humaines
En RH, le Self-Consistency Prompting permet de tester plusieurs options avant décision. Par exemple, un DRH peut demander : « Propose trois plans de réduction de turnover et choisis celui qui te paraît le plus réaliste pour une PME industrielle. » Un formateur peut l’utiliser pour : « Générer trois scénarios d’accompagnement du changement, puis sélectionner le plus cohérent avec la culture d’entreprise. » Cette méthode développe la rigueur analytique, la justification du choix et la fiabilité des recommandations RH.
💼 Exemple 1 – Stratégie de réduction du turnover
Prompt :
« Propose trois stratégies différentes pour réduire le taux de turnover dans une entreprise de services.
Pour chacune, précise les leviers d’action et les risques associés.
Puis, indique laquelle te semble la plus cohérente et explique pourquoi. »
Objectif pédagogique :
Faire comprendre comment le Self-Consistency Prompting aide à comparer plusieurs approches avant de retenir la solution la plus équilibrée et réaliste.
🧠 Exemple 2 – Amélioration du climat social
Prompt :
« Génère trois hypothèses expliquant une dégradation du climat social dans une PME industrielle.
Pour chaque hypothèse, propose une action corrective.
Enfin, choisis celle qui te semble la plus probable et justifie ton choix. »
Objectif pédagogique :
Illustrer la capacité de l’IA à raisonner de manière divergente (exploration de causes) puis convergente (sélection logique), à la manière d’un consultant RH.
🎯 Exemple 3 – Élaboration d’un plan de formation
Prompt :
« Propose trois plans de formation pour accompagner une transformation digitale dans une entreprise de 300 salariés.
Compare-les selon leur faisabilité, leur impact et leur coût.
Sélectionne le plan le plus pertinent et explique ton raisonnement. »
Objectif pédagogique :
Montrer comment cette méthode permet de renforcer la rigueur décisionnelle dans la planification RH en combinant exploration et validation.