Introduction :
Le Chain-of-Thought (CoT), ou chaîne de pensée, est une technique d’incitation (prompting) qui permet aux modèles de langage de décomposer un problème complexe en une série d’étapes logiques intermédiaires. Au lieu de fournir une réponse directe, l’IA simule un raisonnement pas à pas, ce qui améliore considérablement la précision des tâches nécessitant de la logique, de l’arithmétique ou une planification stratégique.
Pourquoi est-ce important ?
Pour un employeur, la technologie Chain-of-Thought transforme l’IA d’un simple générateur de texte en un véritable outil de conseil stratégique. Dans les RH, de nombreuses décisions ne sont pas binaires. Par exemple, évaluer la cohérence d’un plan de succession ou analyser un conflit social demande de relier plusieurs faits entre eux. Le CoT permet à l’IA d’expliciter son cheminement, ce qui offre deux avantages majeurs : la réduction drastique des erreurs de logique (hallucinations) et une transparence totale pour l’utilisateur humain. Pour un recruteur, pouvoir lire comment l’IA est arrivée à la conclusion qu’un candidat possède un fort potentiel managérial (en reliant ses expériences passées, ses soft-skills et ses résultats chiffrés) est bien plus précieux qu’un simple score brut. C’est le passage de l’IA “boîte noire” à l’IA “explicable” (XAI).
Comment le mettre en oeuvre ?
La mise en œuvre du Chain-of-Thought peut se faire de deux manières. Soit par le “Few-shot CoT”, où l’on donne à l’IA quelques exemples de problèmes résolus étape par étape, soit plus simplement par le “Zero-shot CoT” en ajoutant la consigne “Réfléchis étape par étape” dans le prompt. Pour une intégration industrielle dans vos outils Job-guard, il est recommandé d’utiliser des modèles nativement optimisés pour le raisonnement (comme la série o1 d’OpenAI ou DeepSeek-R1). Techniquement, cela nécessite d’allouer plus de “temps de réflexion” au modèle (tokens de pensée), ce qui peut augmenter légèrement la latence mais garantit une qualité de sortie nettement supérieure pour les analyses de dossiers complexes ou la rédaction de synthèses juridiques RH.
Exemples concrets :
Si vous demandez à une IA classique de comparer deux profils de rémunération complexes avec primes variables et avantages en nature, elle peut faire une erreur de calcul. Avec le Chain-of-Thought, l’IA va d’abord lister les éléments fixes, calculer les variables selon les hypothèses fournies, déduire les charges, puis comparer les nets fiscaux avant de rendre son verdict. Un autre exemple est l’analyse d’une fiche de poste : l’IA va décomposer les missions, identifier les compétences tacites nécessaires pour chaque mission, puis vérifier si ces compétences sont présentes dans le CV, étape par étape, garantissant un matching bien plus fiable.