⚠️ Il existe autant de contextes de recrutement que d’entreprises.

Cabinet ou PME.
Google Drive ou SharePoint.
ATS dernier cri ou Excel bricolé.
Recruteuse solo ou équipe de 5.

Donc non : il n’existe pas une méthode absolue pour concevoir un agent IA en recrutement.

Ce serait aussi prétentieux que de dire qu’il existe une clé unique pour ouvrir toutes les serrures.

En revanche, il existe une méthode universelle de réflexion.

Une marche à suivre qui fonctionne quel que soit ton contexte : outils, secteur, volume de recrutements, type de profils.

Ce que tu vas lire ici n’est pas un tutoriel technique. C’est une méthode stratégique pour concevoir ton agent IA en recrutement de manière solide, rentable et maîtrisée.

Un agent IA, ce n’est pas de la magie

Créer un agent IA, ce n’est pas “installer ChatGPT”.

C’est :

1. Choisir les bonnes tâches
2. Les structurer
3. Choisir les bons outils
4. Les assembler dans le bon ordre

C’est tout. Mais c’est déjà beaucoup.

Étape 1 – Lister les tâches (cartographie métier recrutement)

Avant d’automatiser quoi que ce soit, tu dois comprendre ton propre métier.

Objectif : avoir une cartographie claire de tes tâches en recrutement.

Liste tout ce que tu fais dans ton process :

• Sourcing
• Tri de CV
• Messages d’approche
• Réponses aux candidats
• Préparation d’entretien
• Comptes-rendus
• Relances managers
• Reporting
• Onboarding

Plus tu décris précisément les tâches, plus tu verras :

• le temps réel passé
• les irritants
• les tâches répétitives
• les goulots d’étranglement

Pas le temps de tout cartographier ?

Alors commence par lister :

• Les tâches qui t’énervent
• Les tâches qui mangent ton temps
• Les tâches ultra répétitives

Exemples typiques en recrutement :

• Relancer des managers qui ne répondent pas
• Trier 3000 candidatures
• Répondre aux mêmes questions basiques
• Reformuler 10 fois la même annonce

C’est souvent là que se cache ton futur agent IA.

Étape 2 – Vérifier si la tâche vaut le coup

Toutes les tâches ne méritent pas d’être confiées à une IA.

On passe par 3 filtres.

Tamis 1 – La récurrence

❌ Une tâche faite une fois par an → inutile d’automatiser.

Tu mettras plus de temps à créer le système qu’à la faire.

✅ Une tâche hebdomadaire ou quotidienne → candidate idéale.

Tamis 2 – La maîtrise

Tu dois :

1. Savoir faire la tâche.
2. Savoir expliquer comment tu la fais.

Une IA ne sait que ce que tu lui enseignes.

Si tu ne maîtrises pas ta méthode d’évaluation, ton sourcing ou ta trame d’entretien… l’IA va improviser.

Et quand elle improvise, elle hallucine.

Tamis 3 – Le ROI (temps vs coût)

On estime qu’en moyenne, l’IA peut faire gagner environ 2 heures par semaine.

Soit 8 heures par mois.

Si ton coût chargé est de 2000€ net, ça représente environ 240€ de valeur mensuelle.

Mais attention :
c’est une moyenne.

Il faut comparer :

• Le coût des outils IA
• Le temps de mise en place
• Le gain réel attendu

Un agent IA rentable est un agent qui libère du temps stratégique.

Pourquoi prévoir un budget outils IA ?

Il faut être clair :
l’IA performante est rarement gratuite.

Trois raisons de payer :

1. Rentabilité si le gain > coût.
2. Protection des données (RGPD, confidentialité).
3. Qualité et stabilité des modèles payants.

Compter environ 100€ par mois pour une stack IA sérieuse.

Sans budget, tu risques de bricoler.
Et bricoler en recrutement, on sait où ça mène.

Étape 3 – Prioriser avec le modèle IER

Une fois les tâches sélectionnées, il faut les prioriser. On utilise le modèle IER. Pour chaque tâche, note :

1. Impact (de 0 à 3)

Question : Si cette tâche est automatisée, qu’est-ce que ça change vraiment ?

Exemples à fort impact en recrutement :

• Scoring automatique des CV
• Synthèse de profils pour les managers
• Préparation structurée d’entretien
• Messages d’approche optimisés

2. Effort (de 0 à 3)

• Prompt simple → effort faible
• Workflow multi-outils → effort moyen
• Automatisation complexe → effort élevé

3. Risque (de 0 à 3)

Question : Que se passe-t-il si l’IA se trompe ?

Risque élevé :

• Décision finale d’embauche
• Message envoyé sans relecture
• Éléments juridiques

Risque faible :

• Pré-analyse
• Brouillons
• Scoring indicatif

Formule de priorisation

Impact × 2 – Effort – Risque

Les tâches avec le score le plus élevé sont à automatiser en premier.

Exemple :

Screening LinkedIn
Impact = 3
Effort = 1
Risque = 0

Score = 6 – 1 – 0 = 5 (priorité forte)

Étape 4 – Les 3 briques techniques d’un agent IA en recrutement

Une fois la tâche choisie, il faut assembler l’infrastructure.

Un agent IA repose sur 3 éléments.

1. La base de données (la matière première)

Où sont tes données ?

• ATS
• Google Drive
• Notion
• SharePoint
• Excel / Google Sheets

Question clé :

Où l’IA va-t-elle chercher l’information dont elle a besoin ?

Et surtout :

Les données sont-elles propres et exploitables ?

Un agent IA mal nourri = agent IA inefficace.

2. Le système d’exploitation (le cerveau)

C’est le LLM (Large Language Model) :

• ChatGPT
• Claude
• Gemini
• Copilot
• Le Chat
• DeepSeek

Tous ne sont pas équivalents :

• ChatGPT → polyvalent
• Claude → rédactionnel performant
• Gemini → très structuré, plus scolaire

C’est lui qui exécute la logique via un prompt.

Astuce :
tu peux demander au LLM de rédiger le prompt dont tu as besoin.

3. L’interface d’exécution (l’automatisation)

C’est ce qui fait circuler l’information.

Exemples :

• Zapier
• Make
• n8n

Cas concret :

Quand un nouveau CV arrive dans l’ATS, générer une synthèse avec 3 points forts / faibles et l’envoyer par email.

Pour 80% des besoins, Zapier suffit.

Étape 5 – Construire (et tester, tester, tester)

C’est ici que la méthode universelle s’arrête.

Parce que :

• Un chatbot de prise de brief ≠ un outil de préqualification CV
• Un agent de scoring ≠ un assistant rédactionnel

Chaque contexte est unique.

Avant d’industrialiser ton agent IA

Checklist de fiabilité :

• Vérifier sur un échantillon (10-12 profils)
• Utiliser une moyenne, pas un résultat isolé
• Forcer l’IA à poser des questions si elle ne sait pas
• Stabiliser les résultats avant déploiement

Un agent IA fiable n’est pas parfait.
Il est contrôlé.

Agent IA en recrutement : ce qu’il faut retenir

Créer un agent IA efficace, ce n’est pas :

• Installer un outil miracle
• Empiler des prompts
• Croire que la techno remplace la méthode

C’est :

• Comprendre ton métier
• Structurer tes tâches
• Prioriser intelligemment
• Assembler les bons outils
• Tester rigoureusement

L’IA ne remplace pas le recrutement. Elle structure et accélère une méthode déjà solide.

Besoin d’aller plus loin ?

Si tu es dans l’une de ces situations :

• Tu ne sais pas par où commencer pour créer ton agent IA RH
• Tu manques de temps pour structurer tout ça
• Tu veux éviter les erreurs coûteuses
• Tu veux une solution adaptée à TON contexte

On peut t’aider.

À L’École du Recrutement, on travaille déjà avec des équipes qui veulent :

• Construire leur agent IA sur-mesure
• Former leurs recruteurs à l’IA utile (pas gadget)
• Intégrer l’IA dans une vraie méthode de recrutement

👉 Prends rendez-vous avec nous pour parler IA & Recrutement.