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Recruter avec l’IA : déléguer mieux, décider soi-même
67 % des entreprises françaises utilisent au moins un outil d’IA dans leur process de recrutement selon un baromètre PwC. Un record en Europe. Pourtant, seulement 11% en font un usage avancé et structuré. Mais avec l‘entrée en vigueur de l’IA Act, il ne sera bientôt plus possible d’improviser. En l’état, que peut-on donc déléguer sereinement à l’IA ? Et quels garde-fous instaurer pour ne pas en faire une machine à biais ?
Pendant longtemps, la question de l’IA en recrutement s’est posée en termes de choix : faut-il ou non s’y mettre ? Un débat clos tant l’IA s’est imposée dans les process RH, avant même que les entreprises aient eu le temps de définir leurs règles du jeu. « À l’heure actuelle, d’un point de vue purement technique, on pourrait déjà mettre de l’IA dans 90 % des process de recrutement », confirme Lobna Calleja Ben Hassine, conférencière et formatrice RH & IA. Rédiger son annonce, la diffuser sur un jobboard, faire du sourcing de candidats, réaliser un scoring ou même mener un entretien de recrutement avec un avatar… C’est déjà techniquement possible.
« Mais en faisant cela, est-ce que je crée de la valeur pour toutes les parties prenantes ? Est-ce que je respecte le cadre éthique et légal ? », reprend l’experte. C’est précisément sur la question du comment que tout se joue, car l’enjeu n’est plus seulement opérationnel mais réglementaire. L’AI Act classe officiellement les outils de recrutement IA parmi les systèmes à haut risque. Les obligations complètes (documentation technique, tests anti-biais, traçabilité, supervision humaine…), initialement prévues pour août 2026, ont été reportées par le Digital Omnibus en décembre 2027. L’enjeu est donc d’analyser chaque étape du process : voir où l’IA crée véritablement de la valeur et où elle introduit des risques souvent sous-estimés, avant l’échéance.
À retenir
Si le Digital Omibus reporte la mise en application définitive, il n’est pas question d’amnistie. En cas de manquement, les sanctions restent inchangées : jusqu’à 15 millions d’euros ou 3 % du chiffre d’affaires mondial (Règlement UE 2024/1689, article 99).
Ce que l’IA fait mieux que l’humain en recrutement
Ekino, agence tech et IA du groupe Havas, et Socomec, groupe industriel spécialisé dans les équipements électriques, ont tous deux structuré leur usage de l’IA en recrutement. Non pas en automatisant tout ce qui pouvait l’être, mais en identifiant précisément les étapes où elle apporte un avantage réel, sans empiéter sur le jugement du recruteur.
La rédaction et la diffusion d’offres : de la vélocité sans sacrifier la pertinence
L’IA permet de gagner en vélocité sur des tâches essentielles mais peu créatrices de valeur, comme rédiger les annonces et les publier sur les jobboards. « Nous avons formé nos recruteurs pour qu’ils créent des agents capables de nous livrer toutes les publications avec la bonne formulation et le bon sizing selon le site ou le réseau social utilisé », explique Christophe Lefebvre, Directeur Développement des Ressources Humaines chez Socomec.
L’analyse de marché : un copilote, pas un oracle
Connaître les grilles de rémunération sur un poste donné, les compétences attendues, les signaux faibles du marché... « Nous nous servons de l’IA pour nous donner un éclairage sur les nouveaux postes que nous ne maîtrisons pas bien en interne. C’est une aide, un copilote, mais cela ne se substitue pas à l’humain en dernière instance », rapporte Charlotte Desvernay, DRH d’Ekino.
Le tri de CV : un gain réel, à condition de ne pas en faire un filtre de présélection
À ne pas confondre avec la présélection, le tri de CV permet d’isoler des profils à partir de mots–clés. « On le fait avec notre ATS, mais avec beaucoup de prudence. Par exemple, on va formuler une requête précise type “onduleur”, “ingénieur électrique”. C’est pratique lorsqu’on a 150 candidatures pour un poste. En revanche, nous n’avons pas encore créé d’agent pour présélectionner, c’est juste du tri », décrit Christophe Lefebvre.
La préparation des score cards : neutraliser les biais humains par la structuration
Si Ekino n’utilise pas l’IA pour attribuer un score à un candidat, elle s’en sert en revanche pour préparer ses score cards, c’est-à-dire les critères d’évaluation qui serviront à comparer les candidats. « L’idée étant de mettre en place des critères les plus objectifs possibles pour neutraliser nos biais en tant qu’humains », soutient la DRH. L’intérêt : appliquer les mêmes critères à tous les candidats, sans fatigue décisionnelle ni variations liées à l’humeur du recruteur.
L’analyse data : le terrain où l’IA est la plus puissante
« C’est sans doute sur ce point que l’IA est la plus puissante », affirme Lobna Calleja Ben Hassine. Un avis partagé par Christophe Lefebvre et Charlotte Desvernay qui utilisent la data pour monitorer leurs processus de recrutement : nombre de candidats approchés en outbound, taux de candidatures préqualifiées retenues par les équipes opérationnelles, durée du process entre le premier contact et la signature du contrat… L’IA aide à réduire le time to hire, en pointant les défaillances systémiques.
L’automatisation des réponses : personnaliser sans déshumaniser
Si l’automatisation permettait déjà d’accuser réception d’une candidature ou de la refuser, l’IA va un cran plus loin dans la personnalisation. « Pour autant, dès qu’il y a eu un contact humain avec un candidat, nous n’utilisons jamais de réponse automatisée mais passons un coup de téléphone », précise Charlotte Desvernay.
Le soutien aux équipes opérationnelles : l’IA comme base de connaissance interne
Au sein de Socomec, les recruteurs peuvent interroger un chatbot pour être au clair sur les process et pratiques de l’entreprise en termes de recrutement. « C’est notre petit “Chat GPT” interne, et cela permet de donner facilement accès à tous nos tutoriels », explique Christophe Lefebvre.
En pratique
Un recruteur qui reçoit une recommandation générée par une IA a tendance à la suivre, même lorsqu’elle est biaisée. Ce phénomène, parfois appelé « déférence algorithmique », est documenté : lorsqu’un score ou un classement est présenté par un système d’IA, il tend à être perçu comme une forme de vérité, créant une hésitation à contredire la machine. C’est précisément pourquoi l’AI Act impose une supervision humaine effective. Valider mécaniquement une recommandation algorithmique ne constitue pas une supervision au sens du règlement.
Ce que l’IA fait moins bien et ce qu’on ne lui confie pas
L’IA excelle sur des tâches bien délimitées, mais elle a aussi ses angles morts. Dans le recrutement, ces derniers ne sont pas anodins : ils peuvent écarter des talents, reproduire des discriminations et engager la responsabilité juridique de l’entreprise. Ekino et Socomec ont appris à les identifier, sans jamais franchir certaines lignes.
La validation des candidatures : l’opacité des algorithmes, ce risque réglementaire
En l’état actuel, confier à l’IA la sélection des profils – même au stade du CV – reste imprudent. L’IA reproduit les biais des données sur lesquelles elle a été entraînée. Dans le recrutement, ces données reflètent les choix passés de l’entreprise, avec tous leurs angles morts. « On n’est absolument pas au clair sur les critères employés par une IA pour retenir ou non un candidat. Tant qu’on ne peut pas l’expliquer de façon transparente à un candidat, c’est un red flag absolu », estime Charlotte Desvernay. Elle ajoute que si l’IA peut détecter des correspondances, elle est beaucoup moins pertinente sur des subtilités entre candidatures.
La détection des profils atypiques : ce que l’algorithme ne sait pas voir
« L’un des risques de l’IA est de passer à côté de profils atypiques qui ne matchent pas en termes de mots clefs, comme des profils en reconversion par exemple. Pour l’heure, l’IA n’est pas capable de détecter le potentiel d’un candidat », souligne Lobna Calleja Ben Hassine. Conséquence perverse : les entreprises qui recrutent massivement via l’IA poussent les candidats à uniformiser leurs CV, quitte à y glisser des mots-clés correspondant à des compétences qu’ils ne maîtrisent pas réellement.
Les entretiens de recrutement : l’humain n’est pas optionnel
Sur ce point, l’unanimité est totale. « C’est la fin annoncée de l’humanité », ose Christophe Lefebvre. Certaines entreprises utilisent des IA pour faire passer des entretiens de présélection aux candidats, viaWhatsApp ou des visios avec un avatar. En face, des candidats utilisent déjà des filtres pour adapter leurs réponses en temps réel. Une IA qui recrute une autre IA : un non–sens absolu. « Toutes les études démontrent qu’un process dénué de présence humaine est beaucoup moins bien perçu par les candidats », rappelle Lobna Calleja Ben Hassine.
La décision finale : l’IA recommande, l’humain décide
« Si l’IA peut être utilisée comme un copilote, elle ne supprime jamais la responsabilité du recruteur », avance Christophe Lefebvre. La décision d’embauche engage des dimensions que l’algorithme ne peut pas évaluer : la dynamique d’équipe, la culture d’entreprise, le potentiel non visible dans un CV. « Sans compter que des tests menés sur des IA démontrent que selon la langue utilisée, la réponse ne sera pas la même », ajoute Lobna Calleja Ben Hassine. D’où la nécessité de ne pas prendre les réponses de l’IA pour argent comptant.
En pratique
Les biais algorithmiques ne sont pas une abstraction théorique. En 2024, l’entreprise américaine Workday a été poursuivie en justice pour discrimination via son logiciel de recrutement IA : un candidat affirmait avoir été rejeté plus de cent fois en raison de son âge et de ses origines. Plus tôt, Amazon avait abandonné un outil de tri de CV qui pénalisait systématiquement les candidatures féminines. Dans les deux cas, l’algorithme ne discriminait pas consciemment, mais reproduisait les schémas présents dans ses données d’entraînement. C’est précisément ce risque que l’AI Act cherche à encadrer.
Comment structurer un process hybride qui tient la route
1 – Définir en amont ce que l’IA décide seule, ce qu’elle recommande, et ce qu’elle ne touche pas
« L’IA peut décider et avancer seule, c’est pourquoi le rôle d’un DRH est de fixer le cadre éthique et stratégique : qu’est-on vraiment prêt à lui déléguer ? », insiste Lobna Calleja Ben Hassine. L’IA ne peut se substituer à l’humain, l’IA Act exigeant de surcroît de pouvoir retracer de façon transparente les décisions qui impactent la trajectoire d’un candidat. La sélection et la formulation d’une offre restent donc la chasse gardée de l’humain.
Pour Charlotte Desvernay, c’est avant tout une question de gouvernance : qu’est-ce qui a de la valeur ajoutée ? Que peut-on déléguer ? Quels sont les besoins spécifiques à la culture d’entreprise ?
2 – Auditer régulièrement les outputs de l’IA sur les critères de diversité et d’équité
C’est un principe appliqué rigoureusement chez Socomec. « Tous nos outils doivent être conformes avec l’IA Act, qui classe les sujets RH comme étant à haut risque. Nous devons donc toujours être au contrôle de nos usages. C’est aussi pourquoi nous sommes sans cesse audités par le département sécurité, légal, IT et data compliance » , explique Christophe Lefebvre.
Même principe de précaution pour Charlotte Desvernay qui, bien qu’elle évolue dans une entreprise spécialisée dans l’IA, se garde bien d’ouvrir les vannes. « Nous sommes très sensibles à la question des données personnelles et confidentielles. C’est un très gros enjeu pour un DRH. »
3 – Former les recruteurs à travailler avec l’IA, pas à lui faire confiance aveuglément
Chez Socomec, ce travail de fond est engagé depuis plusieurs années. « Notre conviction est que la direction doit elle-même être exemplaire sur ce sujet et se former afin d’impulser la bonne posture vis-à-vis de l’IA », affirme Christophe Lefebvre. Des ateliers sont régulièrement menés avec les recruteurs pour tester les outils en conditions réelles. « Nos recruteurs savent bien prompter, mais la nouvelle étape est la création d’agents. L’IA doit être au service du recruteur, qui peut lui déléguer sereinement des tâches et se concentrer sur ce qui crée de la valeur. »
Former les recruteurs ne consiste donc pas seulement à maîtriser les outils, mais aussi à apprendre à les contredire. Une recommandation produite par une IA ne constitue jamais une vérité : elle doit rester une hypothèse que le recruteur vérifie et challenge.
À retenir
Ce que l’AI Act impose pour le recrutement :
- Les IA utilisées pour le recrutement (tri de CV, évaluation ou classement des candidats) sont, dans la plupart des cas, classées à haut risque
- Les décisions ne peuvent pas reposer uniquement sur l’IA : un contrôle humain effectif doit être documenté
- Les fournisseurs d’outils IA ont l’obligation d’informer les employeurs du fonctionnement, des limites et des conditions d’utilisation de leur système
- Les résultats produits par l’IA doivent être traçables grâce à des journaux d’activité (logs)
- Les systèmes doivent faire l’objet d’une documentation technique, d’une gestion des risques et de contrôles visant à limiter les biais et les discriminations
- Les entreprises devront être en mesure de justifier le rôle joué par l’IA dans la décision, notamment en cas de contrôle ou de contestation par un candidat
L’IA est un outil, le recrutement un jugement
L’IA ne supprime pas la responsabilité du recruteur, elle la déplace. Les organisations qui l’ont compris ont une longueur d’avance : sur la qualité de leurs recrutements, sur leur conformité réglementaire et sur leur attractivité employeur. Car 64 % des candidats considèrent désormais l’usage responsable de l’IA comme un critère de choix d’employeur (Edelman Trust Barometer, 2025).
Reste à oser poser la vraie question, celle que formule Lobna Calleja Ben Hassine : « Cela fait 50 ans que l’on recrute de la même façon. Arrêtons de mettre un moteur de Ferrari sur une 2CV, elle n’avancera pas plus vite ! Le champ des possibles s’ouvre à nous. De la même façon qu’on a révolutionné les rencontres amoureuses, ne peut-on pas bouleverser la rencontre professionnelle ? » Voilà qui devrait inspirer de belles sessions de créativité, un bloc-notes et un stylo à la main… et l’IA pas très loin ?
FAQ – Vos questions les plus fréquentes sur l’IA dans le recrutement
Un candidat peut-il demander à savoir si une IA a été utilisée dans le traitement de sa candidature ?
Oui, et ce droit est renforcé par l’AI Act. Dès lors qu’un système d’IA classé à haut risque – ce qui inclut la plupart des outils de tri ou d’évaluation de candidats – est utilisé dans le process, l’entreprise doit être en mesure de justifier le rôle joué par l’IA dans la décision, notamment en cas de contestation. Le RGPD ajoute une couche supplémentaire : tout candidat a le droit de ne pas faire l’objet d’une décision entièrement automatisée et peut demander une intervention humaine. En pratique, ces droits sont encore peu exercés, mais leur montée en puissance est prévisible à mesure que les candidats prennent conscience des outils utilisés à leur encontre.
Comment s'assurer que les données de candidats utilisées pour entraîner ou alimenter un outil de recrutement sont conformes au RGPD ?
En vérifiant trois points avant tout déploiement. D’abord, la base légale du traitement : le recrutement repose en général sur l’intérêt légitime ou le consentement, mais alimenter un algorithme avec des CV reçus suppose une finalité explicitement déclarée. Ensuite, la durée de conservation : les données de candidats non retenus ne peuvent pas être conservées indéfiniment pour entraîner un modèle sans accord explicite. Enfin, la localisation des données : certains outils d’IA hébergent les données hors UE, ce qui impose des garanties contractuelles spécifiques. Ces questions doivent être posées au fournisseur avant signature, pas après le déploiement.
Le report de l'AI Act à décembre 2027 signifie-t-il qu'on peut attendre avant de structurer ses usages ?
Non, pour deux raisons pratiques. D’une part, certaines obligations sont déjà en vigueur, notamment l’interdiction des systèmes de notation sociale et les règles de transparence sur les systèmes d’IA générale. D’autre part, structurer un process hybride conforme (cartographie des usages, documentation technique, audit des biais, formation des recruteurs…) prend plusieurs mois. Les entreprises qui attendent 2027 pour commencer risquent de se retrouver dans la même situation que celles qui ont attendu la transposition de la directive transparence salariale : un chantier à mener dans l’urgence, avec un coût bien supérieur à celui d’une préparation anticipée.
Comment évaluer si un fournisseur d'outil de recrutement IA est réellement conforme à l'AI Act ?
En posant quatre questions précises avant tout achat. Le fournisseur peut-il produire une documentation technique sur le fonctionnement de son système ? Dispose-t-il d’une procédure de gestion des risques et d’un mécanisme d’audit des biais ? Fournit-il des journaux d’activité (logs) permettant de tracer les décisions ? Informe-t-il explicitement les utilisateurs des limites et conditions d’utilisation de son outil ? Un fournisseur qui ne peut pas répondre clairement à ces quatre questions expose l’entreprise utilisatrice à des risques réglementaires, même si c’est le fournisseur qui est en premier lieu responsable de la conformité de son système.
Comment gérer la résistance des recruteurs face à l'introduction d'outils d'IA dans leur process ?
En partant de leurs irritants quotidiens, pas des capacités de la technologie. La résistance naît le plus souvent d’une crainte de substitution ou d’une impression d’être court-circuité dans son jugement. La meilleure approche consiste à identifier avec les recruteurs les tâches qui les empêchent de se concentrer sur ce qui leur semble vraiment important (sourcing chronophage, réponses répétitives, reporting manuel…) et à montrer comment l’IA peut les en soulager. Former les recruteurs à contredire l’IA, pas seulement à l’utiliser, est également un signal fort : cela positionne l’humain comme arbitre ultime, pas comme validateur passif d’une recommandation algorithmique.
Les PME sans équipe RH dédiée peuvent-elles utiliser l'IA en recrutement de façon responsable ?
Oui, à condition de commencer par les usages les moins risqués. La rédaction d’offres d’emploi, l’analyse de marché salarial ou l’automatisation des accusés de réception sont des usages à faible risque réglementaire qui apportent un gain de temps réel sans impliquer de décision sur les candidats. En revanche, tout outil qui prétend évaluer, scorer ou classer des candidats automatiquement doit être abordé avec une extrême prudence par des structures qui n’ont pas les ressources pour auditer les outputs et documenter la supervision humaine requise par l’AI Act. Pour une PME, le principe de précaution est simple : plus la décision touche directement au sort d’un candidat, plus l’humain doit rester dans la boucle.
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