L’IA dans les RH fait du bruit depuis quelques années. Elle fascine autant qu’elle interroge. Elle fait parfois peur. Pour la fonction ressources humaines, l’IA présente de formidables opportunités. Encore faut-il savoir bien l’exploiter !
Voici un décryptage des différents usages de l’IA au service des RH et la méthode pour prompter de manière redoutablement efficace. Nous remercions pour leur contribution :
Et si vous préférez le format vidéo, nous vous invitons à visionner le replay de webinar dont est issu ce contenu : IA et prompts RH, les méthodes pour passer de débutant à confirmé
Il n’existe pas une définition unique de l’intelligence artificielle. Voici la définition de l’IA selon le Parlement Européen : « L’IA désigne la possibilité pour une machine de reproduire des comportements liés aux humains, tels que le raisonnement, la planification et la créativité ».
Aujourd’hui, si on simplifie un peu, on peut dire qu’on distingue deux grandes approches de l’IA.
Il s’agit ici de modéliser le processus de réflexion humaine. Par exemple, une voiture arrive à un feu rouge. Quand peut-elle démarrer ?
La technologie accepte beaucoup plus de paramètres qu’un humain, avec un processus rationnel, explicable. Cette approche atteint vite ses limites face à l’émergence de nouveaux problèmes qui n’existaient pas initialement.
Exemple : reprenons l’image de la voiture qui peut avancer lorsque le feu est vert. Si un accident se présente sur la route, elle ne saura pas réagir de manière appropriée : le feu est vert, donc elle poursuit son chemin.
Ici, c’est une modélisation de la « machinerie », c’est-à-dire le cerveau, les réseaux de neurones artificiels. Ainsi s’ajoute une phase d’apprentissage : on parle de machine learning.
Le modèle a besoin d’absorber beaucoup de données et de s’entraîner pour parvenir à atteindre les objectifs fixés. Le machine learning peut être :
L’IA générative vise à générer de la donnée. La plupart des modèles sont des réseaux de neurones de type Large Language Model (LLM).
L’utilisateur adresse un ‘token’ à l’IA sous la forme de texte, d’image, d’un son ou de nombres. Cette data est encodée et une phase de traitement s’ensuit. La réponse est ensuite encodée avant d’être partagée à l’utilisateur. Attention ici à un biais qu’on appelle « hallucination » : la réponse semble correcte mais est totalement fantasque.
En tant que RH, avoir recours à une IA générative peut se faire suivant 4 approches distinctes :
Pour exploiter tout le potentiel de ces outils, encore faut-il savoir fournir les bonnes informations et donner les bonnes instructions. Sauf si ces fonctionnalités sont embarquées de manière native dans un outil de gestion des talents, comme l'IA chez Skillup.
D’après ChatGPT, voici la définition d’un prompt :
« Un prompt est une instruction ou une demande formulée à une IA pour obtenir une réponse ou générer un contenu. Il peut s’agir d’une phrase, d’une question ou même d’un paragraphe qui donne du contexte et orienter l’IA sur ce qu’elle doit produire (texte, image, code, résumé, etc.). On peut le voir comme le briefing donné à l’IA : plus il est clair, précis et contextualisé, meilleure sera la réponse ».
Commençons par les fondamentaux. Ce qui fait le succès d’un prompt, c’est son contexte. Il faut savoir qu’il est possible de donner des éléments de contexte en amont d’un prompt.
1. Customer instructions
Sur l’interface de ChatGPT, en haut à droite (idem sur d’autres IA), il suffit de cliquer sur vos initiales pour accéder à un onglet qui se nomme « personnaliser mon ChatGPT ». Il convient de répondre à quelques rapides questions. Et hop : l’ensemble des réponses qui seront apportées par l’IA seront ensuite anglées en fonction des renseignements concernant votre profil utilisateur.
2. Option Memory
Au même endroit, se rendre dans « paramètres » et « gérer les données ». Il est possible de sélectionner les données que vous souhaitez que ChatGPT garde en mémoire ou non.
3. Choix du modèle
Observez la barre de saisie du prompt. En haut à gauche, ChatGPT propose en option différents modèles. Si vous allez sur des gros sujets, vous pouvez monter en puissance pour changer de modèle. Les utilisations classiques ne requièrent pas d’action spécifique de votre part. Le niveau de puissance sera suffisant pour travailler sur un plan de développement des compétences, par exemple.
La méthode CRAFT
Assurez-vous d’inclure ces 5 éléments dans vos prompts :
Attention au rôle donné à l’IA : il ne s’agit pas du vôtre, mais de celui qu’il doit endosser pour le travail à mener. Si vous lui demandez d’analyser des données relatives à l'expérience collaborateur, il doit être data analyst. Pensez aux compétences à mobiliser pour mener à bien la tâche afin de bien lui indiquer le rôle qui sera le sien.
La méthode QEERR pour aller plus loin
QEERR pour : Questions – Evaluation – Exemple – Réutilisation - Reset
Commencez par vous assurer que l’IA ait bien compris votre demande en lui posant la question, tout simplement. Vous pouvez également lui demander d’évaluer son propre travail afin qu’il s’améliore par lui-même. N’hésitez pas à lui donner des exemples et à importer des documents pour nourrir le modèle.
Les bonnes idées peuvent être partagées : n’hésitez pas à utiliser des prompts rédigés par autrui ou à repartir de zéro pour une demande identique.
Les bibliothèques de prompts peuvent se révéler très utiles, à condition de bien adapter le prompt à votre contexte. Un simple copier/coller sans aucune adaptation ne donnera pas le résultat espéré.
Parfois, il vaut mieux repartir de zéro sur une conversation pour ne pas être pollué par des instructions données précédemment. Ces dernières ne seront pas toujours pertinentes sur la nouvelle requête.
1. Transférer son processus mental
2. Itérer avec des questions
3. Ne jamais s’arrêter à sa première réponse
4. Insister sur les éléments de contexte
5. Ne jamais lui faire confiance
Prenons deux exemples concrets.
Vous souhaitez que l’IA produise le résumé d’un document 20 pages. Si vous vous contentez de le télécharger et de solliciter un résumé, la qualité du résultat obtenu sera probablement discutable. Une autre approche est recommandée : « prends connaissance de ce document, pose des questions si tu n’as pas compris, voici le format attendu et à quelle audience il est destiné… ». Pensez à bien lui préciser de ne rien inventer, également !
Autre exemple. Vous êtes à la recherche de pistes pour résoudre un conflit de territoire en interne. Demandez à l’IA de poser des questions pour bien appréhender le contexte. Précisez-lui d’adopter une posture neutre et empathique. Demandez-lui d’agir en tant que médiateur avec une expertise en psychologie du travail, etc. Le plan d’action obtenu peut aller très loin : grille d’entretien à utiliser, points de vigilance à garder en tête…
❓ L’IA peut-elle être utilisée pour un travail de veille ?
Oui mais le prompt doit bien cadrer pour éviter les erreurs et les hallucinations. Attention également à la date du modèle si vous cherchez des informations à jour. Perplexity propose ainsi des sources de qualité et à jour.
❓ En recrutement, des candidats utilisent ChatGPT, est-ce détectable et gênant ?
Est-ce vraiment problématique ? Côté RH, non. Selon Victor, aucun détecteur d’IA du marché n’est fiable aujourd’hui. Quand on voit que la constitution US a été décrétée comme un contenu généré par une IA… Les modèles d’aujourd’hui sont trop perfectionnés et nuancés pour être détectables.
❓ Comment trouver des prompts ?
RDV sur LinkedIn, des posts de partage sont régulièrement publiés pour apprendre à automatiser des tâches via l'IA générative. Certaines bibliothèques de prompts dédiées aux professionnels des RH sont également en vente en ligne.
❓ Conseillez-vous de supprimer nos échanges avec GPT régulièrement ?
Cela n’est pas utile. Il est possible de purger la mémoire si nécessaire. Il est plus intéressant d’initier une nouvelle conversation.
❓ Quels sont les cas d’usage RH pour la gestion de la paie ?
Ce n’est pas évident d’avoir recours à l’IA générative pour un secteur très réglementé et très normé. Il convient d’y avoir recours avec prudence, par exemple pour mieux appréhender des évolutions législatives. Ce périmètre de la gestion des talents intègre de nombreuses tâches répétitives, mais qui peuvent difficilement être déléguées à une IA RH.
❓ Comment s’assurer de la protection des données et de la confidentialité des documents partagés avec une IA ?
Il faut passer par l’option payante. On peut alors exiger la confidentialité des échanges et une option permet de s’assurer que les données ou conversations ne seront pas utilisées à des fins d’entraînement des modèles. Les trois providers les plus fiables en la matière : OpenAI, Claude et Mistral.
Il est plus sage de supprimer toutes les données sensibles avant de partager un fichier à une : il faut penser à anonymiser en amont.
❓ Peut-on imaginer prochainement un usage sans rédaction de prompt ?
Faire une demande sans demander, ça semble compliqué… Les techniques de prompt ne seront peut-être plus aussi exigeantes, mais il faudra quand même demander une action pour qu’elle soit réalisée !
❓ Existe-il une IA fiable pour des questions relatives au droit du travail ?
Ce sujet est sensible. Il faut exiger des sources fiables avec les url associées, s’assurer qu’il n’y aura aucune hallucination ou erreur. Un prompt très solide et cadré est indispensable. L'aide à la prise de décision dans le secteur juridique n’est pas toujours adaptée à ce type d’usage.
❓ Existe-il des biais dans les requêtes ou des contenus sponsorisés dans l’IA ?
Suivant la donnée fournie au modèle, il y aura des biais. Il convient donc de prêter une grande attention aux sources et données RH fournies, et à la formulation des instructions.
L'IA permet-elle aux équipes RH de mieux démontrer leur impact ?
Retrouvez une réponse complète à cette question dans notre article : L’IA au service de l’impact RH : promesse ou illusion ?