« Un recruteur qui utilise l’IA devient un meilleur recruteur »

L’IA s’est installée dans le quotidien des recruteurs comme dans celui des candidats. Reste à savoir ce qu’elle change réellement, et à quelles conditions. Rodolphe Morfoise-Gauthier, Head of Product chez Hellowork, revient sur la façon dont l’IA est intégrée aux solutions du groupe. Il détaille aussi les garde-fous posés dès la conception et le rôle de tiers de confiance que Hellowork entend jouer dans la mise en relation.

Comment Hellowork souhaite-t-il se positionner dans la mise en relation entre candidats et recruteurs, à l’ère de l’IA ?

Avec l’essor de l’IA, candidats comme recruteurs ont des interrogations légitimes. Les candidats se demandent si un algorithme les a écartés sans raison. Les recruteurs ne savent pas toujours comment fonctionnent les IA qu’ils utilisent, ni si leurs résultats sont biaisés.

L’IA va aussi accélérer la prolifération de faux profils de candidats, et de fausses offres dans de fausses entreprises. Notre conviction, c’est que le besoin d’un tiers de confiance dans la mise en relation devient central. Le rôle que nous voulons jouer est d’être un acteur capable de garantir que derrière chaque profil, il y a une vraie personne, et derrière chaque offre, un vrai poste. C’est une conviction qui ne bougera pas, quelle que soit la vitesse à laquelle la technologie évolue.

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Comment priorisez-vous l’intégration de l’IA dans vos produits ?

Notre premier filtre est la valeur apportée à l’utilisateur. Nous nous appuyons sur des retours quantitatifs et qualitatifs pour identifier ce qui mérite d’évoluer dans son expérience.

Notre second filtre est la capacité de l’IA à tirer parti de nos données. Un LLM seul peut répondre à un problème. Mais chez Hellowork, nos équipes de data scientists enrichissent et structurent nos données année après année. C’est ce qui nous permet de passer d’une réponse standard à une réponse adaptée à une personne, à une offre, à un moment précis du parcours.

Quant à la conformité au RGPD et à l’IA, ce n’est pas un critère parmi d’autres, mais un prérequis. Nous ne lançons jamais rien qui n’y réponde pas.

Quels garde-fous intégrez-vous dès la conception ?

Notre approche repose sur quatre axes :

1. Le cadrage en amont. Avant de construire quoi que ce soit, nous définissons ce que la fonctionnalité doit faire, ce qu’elle ne doit pas faire et les limites à ne pas franchir. C’est à ce stade que nous identifions les risques de biais et les enjeux liés aux données utilisées.
2. La vérification automatique des modèles. Au fil des années, nous avons constitué des jeux de données représentatifs et équilibrés, qui tiennent compte des biais historiques des LLM. Ils nous permettent de construire des scénarios de test fidèles à des situations réelles, et de vérifier que le modèle produit les réponses attendues. Nous repérons ainsi les dérives avant qu’elles n’atteignent l’utilisateur. Une fois la fonctionnalité en production, ces tests continuent de tourner pour éviter toute régression.
3. La revue manuelle systématique. Aucune fonctionnalité intégrant de l’IA ne sort en production sans que des humains aient validé ce qu’elle produit. Ce n’est pas de la méfiance vis-à-vis de la technologie, c’est de la rigueur.
4. Le déploiement progressif. Nous ne lançons jamais une fonctionnalité auprès de 100 % de nos utilisateurs d’un coup, mais d’abord auprès de 5 % d’entre eux, puis 10 %, puis 30 %. L’idée est d’obtenir des retours réels le plus tôt possible, et de corriger avant de déployer à grande échelle. Aucune fonctionnalité n’est généralisée sans avoir démontré qu’elle se comporte comme prévu sur des populations diverses.

Il faut aussi rappeler que l’utilisateur garde toujours la main. Notre rôle est de le conseiller et de l’accompagner, pas de décider à sa place. L’IA est un copilote, pas un pilote automatique.

L’IA agentique monte en puissance. Quels sont vos projets dans ce domaine ?

Nous venons de lancer Coach Emploi, un agent IA destiné aux candidats. L’idée est de leur offrir une expérience personnalisée tout au long de leur parcours. Cela va de la recherche d’offres à la préparation de la candidature, jusqu’à l’entraînement à l’entretien avec un coach virtuel. Le candidat interagit en direct, reçoit des feedbacks immédiats et progresse concrètement. Comme avec un vrai coach, disponible à tout moment.

Concrètement, que fait Coach Emploi aujourd’hui ?

Nous n’en sommes qu’au tout début, mais notre agent IA intègre déjà deux fonctionnalités principales :

1. Le matching candidat-offre. Le candidat dépose son CV, que Coach Emploi analyse au regard de l’offre pour vérifier que ses compétences clés sont bien mises en avant. L’agent peut par exemple lui indiquer : « Cette offre requiert cette compétence indispensable. Elle n’est pas présente dans votre CV. Si vous la possédez, ajoutez-la. » Et si l’offre ne correspond pas à son profil, nous le lui expliquons avec des arguments factuels, puis l’orientons vers d’autres offres où il aura davantage de chances.
2. Le coach d’entretien virtuel. Le candidat a un entretien prévu pour une offre. L’agent lui pose des questions pour l’entraîner et rebondit sur ses réponses. À la fin, il obtient un bilan complet. Pour le recruteur, le bénéfice est immédiat, avec des candidats mieux préparés et donc des entretiens plus efficaces.

Comment mesurez-vous que l’IA produit les effets attendus ?

L’IA doit s’inscrire dans une stratégie globale. Nous mesurons l’impact de nos fonctionnalités au regard de nos indicateurs clés. L’un des plus structurants est le taux de pertinence des candidatures. C’est l’étalon auquel nos fonctionnalités doivent répondre.

Prenons un exemple concret : depuis que nous avons intégré la recherche conversationnelle à notre CVthèque, qui permet aux recruteurs d’exprimer leur besoin comme s’ils le faisaient à un collègue, le taux de pertinence des résultats a progressé de 30 % par rapport à la recherche classique.

Beaucoup d’équipes RH empilent les outils IA et s’épuisent plus qu’elles ne gagnent en efficacité. Quelle est votre lecture ?

Je vois deux sujets. Le premier, c’est la fragmentation : des outils qui ne communiquent pas entre eux et s’ajoutent les uns aux autres, sans s’intégrer aux façons de travailler existantes. Notre réponse est de proposer une IA native, intégrée directement à nos fonctionnalités, qui respecte le cadre légal et corrige les biais algorithmiques et les hallucinations qu’elle peut produire.

Le second, c’est la conduite du changement, et c’est à mon sens le plus sous-estimé aujourd’hui. On ne peut pas demander à un recruteur de bouleverser sa manière de travailler du jour au lendemain, en passant ses journées sur un outil d’IA généraliste. L’IA doit s’intégrer là où les gens travaillent déjà. C’est la condition pour que le changement soit accepté, et non subi. C’est vrai pour les recruteurs, et tout autant pour les candidats avec Coach Emploi. Tout repose sur une notion essentielle : la confiance. Et cette confiance suppose pour les deux parties de bien comprendre le fonctionnement des IA, leurs bénéfices comme leurs risques, et de disposer de conseils pour garder la main.

Quel message adresseriez-vous aux directions recrutement qui hésitent encore à faire confiance à l’IA ?

Cette hésitation est légitime. Faire confiance à un outil qu’on ne maîtrise pas encore, sur des décisions aussi humaines que le recrutement, prend du temps. Il faut aussi rester vigilant sur les outils utilisés, former les recruteurs aux risques que peuvent représenter les usages de l’IA, ainsi qu’au cadre réglementaire.

Mais un recruteur qui utilise l’IA ne devient pas moins recruteur. Il devient un meilleur recruteur. Il passe moins de temps à rédiger des offres ou des messages d’approche, à préparer ses entretiens, et plus de temps à écouter, sentir un potentiel, construire une relation de confiance avec un candidat ou un manager.

Selon notre dernière étude, 95 % des recruteurs estiment que l’IA va transformer leur métier. La vraie question est de savoir si vous choisissez d’en être acteur ou spectateur. Être acteur, c’est définir vous-même ce que vous décidez de lui confier, en ayant pleinement conscience des risques et des opportunités que cela représente.

Comment l'IA peut vous aider dans vos recrutements ?

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