# TemplateDimension

id: cmlula1a70002hkk3v7al97qy
templateId: full-15
slug: tools
title: Choix & maîtrise des outils
rubric:
  1:Usage ponctuel — utilisation occasionnelle, sans réelle stratégie ni critères de choix;2:Outil identifié — un outil principal utilisé, choix fait de manière informelle;3:Usage raisonné — comparaison de plusieurs outils, critères explicites (coût, latence, qualité);4:Stack partagée — stack commune à l'équipe, documentée et maintenue;5:Intégré au workflow — adoption généralisée

suggestedQuestions:
  ["Quels outils IA utilisez-vous au quotidien ?","Comment les avez-vous choisis et intégrés à votre workflow ?","Utilisez-vous des rules, skills ou agents (Cursor, etc.) pour configurer vos outils ?","Partagez-vous une stack commune avec l'équipe ?"]


id: cmlula1a70004hkk34fbueoi1
templateId: full-15
slug: prompts
title: Clarté des prompts
rubric:
  1:Vague — prompts improvisés, peu de structure, résultats aléatoires;2:Simple — prompts basiques avec instructions claires mais sans systématisation;3:Structuré — format cohérent (rôle, contexte, tâche, format attendu), testés manuellement;4:Templates — bibliothèque de prompts réutilisables, versionnés;5:Prompt engineering maîtrisé — techniques avancées (chain-of-thought, few-shot), optimisation continue, validation des outputs

suggestedQuestions:
  ["Comment structurez-vous vos prompts pour des tâches complexes ?","Utilisez-vous des templates ou des patterns réutilisables ?","Comment gérez-vous les cas limites et les outputs inattendus ?"]


id: cmlula1a80006hkk39atqotvk
templateId: full-15
slug: context
title: Pertinence du contexte fourni
rubric:
  1:Peu — contexte minimal fourni, l'IA manque d'informations pour bien répondre;2:Partiel — contexte partiel, parfois pertinent, parfois manquant;3:Suffisant — contexte adapté à la tâche, couvre les éléments essentiels;4:Structuré — contexte organisé (sections, priorités), stratégie de sélection;5:Contextualisation avancée — RAG, embedding, contexte dynamique selon la requête

suggestedQuestions:
  ["Quel contexte fournissez-vous typiquement à l'IA ?","Comment décidez-vous ce qui est pertinent à inclure ?","Avez-vous des stratégies pour limiter le contexte tout en restant pertinent ?"]


id: cmlula1a80008hkk3yxrzmepi
templateId: full-15
slug: iteration
title: Capacité d'itération
rubric:
  1:One-shot — une seule tentative, pas de retry si le résultat est insuffisant;2:Quelques itérations — 2-3 essais manuels si la première réponse échoue;3:Itératif — approche systématique: retry, reformulation, décomposition en sous-tâches;4:Décomposition — tâches complexes découpées en étapes, prompts en chaîne;5:IA sparring partner — dialogue continu avec l'IA pour explorer, affiner, challenger les réponses

suggestedQuestions:
  ["Comment itérez-vous quand la première réponse ne convient pas ?","Décomposez-vous les tâches complexes en sous-étapes ou sous-agents ?","Utilisez-vous l'IA comme sparring partner pour réfléchir ?","Avez-vous des workflows agentiques (agents, sous-agents) ?"]


id: cmlula1a9000ahkk3g0zkn32m
templateId: full-15
slug: evaluation
title: Évaluation critique
rubric:
  1:Acceptation — acceptation des sorties sans vérification significative;2:Relecture superficielle — lecture rapide, pas de critères explicites;3:Vérif fonctionnelle — tests manuels ou automatisés, vérification du comportement;4:Regard archi — évaluation de la maintenabilité, alignement, cohérence;5:Culture critique — critères de qualité partagés, revue systématique, détection des hallucinations

suggestedQuestions:
  ["Comment vérifiez-vous les sorties de l'IA avant de les utiliser ?","Avez-vous des critères explicites de qualité ?","Comment gérez-vous les hallucinations ou erreurs subtiles ?"]


id: cmlula1aa000chkk3xrcgkpfo
templateId: full-15
slug: integration
title: Intégration dans les pratiques d'équipe
rubric:
  1:Isolé — usage personnel, pas de partage ou discussion en équipe;2:Discussions — échanges informels sur les usages, pas de formalisation;3:Partages — démos, retours d'expérience, bonnes pratiques partagées;4:Formalisé — pratiques documentées, onboarding, standards d'usage;5:Doctrine équipe — vision partagée, roadmap IA, adoption comme pilier de la stratégie

suggestedQuestions:
  ["Comment l'IA est-elle discutée et partagée dans l'équipe ?","Y a-t-il des pratiques formalisées ou documentées ?","Comment les nouveaux arrivants sont-ils onboardés sur ces usages ?"]


id: cmlula1aa000ehkk39od9qpar
templateId: full-15
slug: usecases
title: Cas d'usage couverts
rubric:
  1:Snippets — usage limité à la génération de petits snippets ou complétion;2:Code basique — génération de fonctions, classes, scripts simples;3:Tests/refacto — génération de tests, refactoring, documentation;4:Debug/opt — aide au debug, optimisation, analyse de code;5:Discovery→review — exploration de solutions, design, revue de code, boucle complète

suggestedQuestions:
  ["Quels cas d'usage couvrez-vous (snippets, tests, refacto, debug...) ?","Quel est votre cas d'usage principal ?","Avez-vous exploré des usages plus avancés (discovery, review, agents, skills) ?"]


id: cmlula1ab000ghkk35kzga2nh
templateId: full-15
slug: impact
title: Impact sur la delivery
rubric:
  1:Aucun — pas d'impact visible sur la delivery;2:Marginal — gain de temps perçu mais non quantifié;3:Accélération — vélocité accrue, moins de tâches répétitives;4:Gain mesurable — métriques (temps, qualité, vélocité) documentées;5:Levier clair — IA comme levier stratégique, pilotage de l'adoption, ROI démontré

suggestedQuestions:
  ["Quel impact mesurable l'IA a-t-elle sur votre delivery ?","Comment le quantifiez-vous (temps, qualité, vélocité) ?","L'IA est-elle un levier stratégique pour l'équipe ?"]


id: cmlula1ab000ihkk3rfsy7f0v
templateId: full-15
slug: risks
title: Gestion risques & sécurité
rubric:
  1:Aucune — pas de considération des risques (sécurité, confidentialité, biais);2:Sensibilisation — conscience des risques, pas de processus formalisé;3:Bonnes pratiques — précautions appliquées (données, prompts, sanitization);4:Règles partagées — règles d'usage, checklist, validation des données;5:Doctrine — politique de sécurité IA, gouvernance, revue des risques

suggestedQuestions:
  ["Quelles précautions prenez-vous (sécurité, confidentialité, biais) ?","Y a-t-il des règles partagées ou une doctrine ?","Comment gérez-vous les risques liés aux données sensibles ?"]


id: cmlula1ac000khkk3fgzzgv64
templateId: full-15
slug: alignment
title: Alignement archi & standards
rubric:
  1:Hors standards — code généré souvent non conforme, rework systématique;2:Rework lourd — modifications importantes nécessaires pour aligner;3:Cohérent — code généralement aligné, quelques ajustements;4:Aligné — prompts et garde-fous pour respecter standards et archi;5:Quasi conforme — sorties quasi conformes, validation automatisée possible

suggestedQuestions:
  ["Comment vous assurez-vous que le code généré respecte vos standards ?","Avez-vous des garde-fous pour l'alignement archi ?","Comment gérez-vous le rework quand l'IA sort du cadre ?"]


id: cmlula1ad000mhkk3jjfct1wt
templateId: full-15
slug: code_quality
title: Qualité du code généré
rubric:
  1:Peu maintenable — code fragile, difficile à faire évoluer;2:Correct fragile — fonctionne mais cas limites non gérés;3:Maintenable — code propre, testable, évolutif;4:Propre structuré — patterns respectés, séparation des responsabilités;5:Quasi senior — qualité équivalente à un code produit par un dev senior

suggestedQuestions:
  ["Quelle qualité de code attendez-vous des sorties IA ?","Comment validez-vous la maintenabilité ?","Avez-vous des exemples où le code généré était fragile ?"]


id: cmlula1ad000ohkk3vd166nba
templateId: full-15
slug: quality_usage
title: Usage pour la qualité (tests, review)
rubric:
  1:Rarement — utilisation peu fréquente pour la qualité;2:Tests simples — génération de tests unitaires basiques;3:Tests utiles — tests pertinents, couverture, refacto assistée;4:Refacto guidée — IA pour identifier du code à améliorer, suggérer des refactorings;5:Levier qualité — IA intégrée dans la boucle qualité (review, dette technique, standards)

suggestedQuestions:
  ["Utilisez-vous l'IA pour les tests ? Comment ?","Et pour la revue de code ou le refactoring ?","L'IA est-elle un levier pour améliorer la qualité globale ?"]


id: cmlula1ae000qhkk3kz17ao9i
templateId: full-15
slug: capitalization
title: Capitalisation & partage
rubric:
  1:None — pas de capitalisation, tout est dans la tête ou éparpillé;2:Informel — notes personnelles, partage oral;3:Bonnes pratiques — document informal, exemples partagés;4:Base prompts — bibliothèque de prompts, wiki interne;5:Wiki & REX — base documentée, retours d'expérience, amélioration continue

suggestedQuestions:
  ["Comment capitalisez-vous les prompts, rules, skills et bonnes pratiques ?","Y a-t-il une base partagée (rules, skills, wiki) ?","Comment partagez-vous les retours d'expérience ?"]


id: cmlula1ae000shkk3s71xxl2l
templateId: full-15
slug: learning
title: Montée en compétence via IA
rubric:
  1:Dépendance — copier-coller sans comprendre, risque de régression;2:Apprentissage limité — utilisation pour débloquer mais compréhension superficielle;3:Compréhension — IA pour comprendre les concepts, valider sa compréhension;4:IA pour patterns — utilisation pour apprendre des patterns, architectures, bonnes pratiques;5:Accélérateur de progression — IA comme outil de montée en compétence structurée

suggestedQuestions:
  ["Comment l'IA vous aide-t-elle à monter en compétence ?","Utilisez-vous l'IA pour comprendre des patterns ou concepts ?","Évitez-vous la dépendance passive (copier-coller sans comprendre) ?"]


id: cmlula1af000uhkk3beg7hegr
templateId: full-15
slug: measurement
title: Mesure & pilotage
rubric:
  1:Aucun suivi — pas de mesure de l'usage ou de l'impact;2:Perception — sentiment d'impact, pas de données;3:Feedback — retours utilisateurs, observations qualitatives;4:Indicateurs simples — métriques d'usage (adoption, volume), premiers KPIs;5:Pilotage structuré — tableau de bord, suivi de l'adoption, pilotage de l'amélioration

suggestedQuestions:
  ["Comment mesurez-vous l'usage et l'impact de l'IA ?","Avez-vous des indicateurs ou du feedback utilisateur ?","Comment pilotez-vous l'adoption et l'amélioration ?"]


# AuditLog

id: cmlum4dai008jidsiq0j1zb13
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  {"candidateName":"Alice Chen","candidateRole":"Senior ML Engineer","candidateTeam":"dzadaz","evaluatorName":"Jean Dupondt","evaluationDate":"2025-02-14T23:00:00.000Z","status":"submitted","findings":"Bonne maîtrise des outils et des prompts. Axes d'amélioration : capitalisation et mesure.","recommendations":"Former sur la capitalisation des prompts et mettre en place des indicateurs."}


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  {"candidateName":"Alice Chen","candidateRole":"Senior ML Engineer","candidateTeam":"Cars Front","evaluatorName":"Jean Dupont","evaluationDate":"2025-02-14T12:00:00.000Z","status":"draft"}


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  {"candidateName":"Julien Froidefond","candidateRole":"JFR","candidateTeam":"dzadzadza","evaluatorName":"JFR","evaluationDate":"2026-02-20T00:00:00.000Z","status":"draft"}


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