Lisez chaque CV, gardez la décision.

Le tri des CV par l’intelligence artificielle ne commence pas par les candidatures. Il commence par le poste, et par des critères écrits noir sur blanc avec le recruteur et le manager.

D’abord, les critères. À partir de la description du poste, le recruteur précise ce qui est requis et ce qui est souhaité : les compétences indispensables, le niveau d’expérience, les diplômes et la formation exigés par la réglementation du métier, les langues. Chaque critère doit être lié au poste. L’âge, la photo, l’adresse ou le nom n’en font jamais partie.

Ensuite, la lecture. L’IA lit chaque candidature en entier, CV et réponses du formulaire, et en extrait les éléments utiles, comme l’expérience et les compétences. Les données personnelles qui n’ont rien à voir avec les compétences, nom, âge, photo, adresse, peuvent être masquées pour la première lecture.

Puis le rapprochement. Pour chaque critère, l’IA indique si le CV apporte un élément, et cite le passage correspondant. Le recruteur voit, candidat par candidat, pourquoi l’IA a rapproché telle expérience de telle compétence. Rien n’est caché derrière une note.

Enfin, la décision. Le recruteur parcourt l’ensemble des candidatures, avec ces repères sous les yeux, et décide qui rencontrer en entretien. Le processus de recrutement reste le sien. Il peut corriger un rapprochement, ajouter une remarque, revenir sur un profil. L’IA l’aide à gagner du temps sur la lecture, pas sur le jugement, car l’entretien reste le moment où l’on évalue vraiment un candidat.

• Des critères écrits et liés au poste
• Chaque CV lu en entier
• Des rapprochements justifiés par le texte du CV
• Une décision prise par le recruteur

Le risque le plus sérieux du tri de CV par l’IA tient à la discrimination, plus qu’à la technique. Des algorithmes entraînés sur les recrutements passés apprennent aussi leurs biais.

L’exemple le plus connu reste celui d’Amazon. En octobre 2018, Reuters a révélé que l’entreprise avait abandonné un outil expérimental de classement des candidats. Entraîné sur dix ans de CV majoritairement masculins, il pénalisait les CV qui contenaient le mot « women’s », comme dans le nom d’un club sportif féminin. Personne n’avait programmé ce biais ; le modèle l’avait appris seul, à partir des données.

En France, le Code du travail (article L1132-1) interdit d’écarter un candidat pour son origine, son sexe, son âge, son lieu de résidence, parmi plus de vingt critères. Un outil d’IA qui reproduit ces écarts, même sans le vouloir, expose les entreprises qui l’utilisent. La responsabilité reste celle de l’entreprise, pas celle du logiciel, et les obligations légales s’appliquent à tous les recrutements.

Nous encadrons donc l’IA de quatre manières. Les critères sont explicites et liés au poste, jamais appris sur les recrutements passés. Les informations sans rapport avec les compétences sont masquées. Chaque rapprochement porte une justification visible. Enfin, les résultats font l’objet d’un suivi régulier, pour vérifier que le tri ne défavorise aucun groupe de candidats.