Les agents IA entrent dans les services de recrutement, et les ESN, grandes consommatrices de CV, sont en première ligne. Un reportage publié le 26 octobre par Solutions Numériques, centré sur l’éditeur de logiciels RH Tellent, détaille ce que ces outils font déjà et ce qu’ils s’interdisent. Il rappelle aussi que le tri de candidats peut être classé à haut risque par le règlement européen sur l’IA.
IA et recrutement avancent ensemble, mais la décision finale reste humaine : chez Tellent, chaque action proposée par l’agent doit être validée, et le rejet automatique de candidats est exclu. Les risques viennent surtout de la confiance excessive dans les évaluations préparées par la machine.
Ce que font les agents côté recruteur
Selon l’article, les agents de Tellent signalent les informations manquantes dans un dossier, repèrent les processus de recrutement bloqués, préparent des messages aux candidats et analysent les campagnes. À la différence des assistants précédents, qui répondaient à partir de documents, ils accèdent aux données de recrutement en direct et agissent dans le cadre des droits de l’utilisateur.
La fonction de présélection fonctionne avec des critères définis par le recruteur pour chaque poste. L’outil produit une évaluation expliquée pour chaque candidat, que le recruteur peut relire et modifier. Toute modification est enregistrée avec l’identité de son auteur dans l’historique du candidat.
Des garde-fous, mais pas de garantie
L’éditeur affirme retirer les données personnelles telles que le nom, la date de naissance, le genre et la nationalité avant d’envoyer les informations à son fournisseur d’IA pour les fonctions de présélection et de mise en correspondance. Il avertit aussi le recruteur lorsqu’il choisit des critères potentiellement sensibles.
L’article souligne toutefois la limite de cette approche : d’autres éléments du parcours, comme les établissements ou les dates, peuvent révéler indirectement l’origine, l’âge ou la situation personnelle. Tellent dit tester ses fonctions avant leur lancement et les surveiller ensuite, sans avoir publié de résultats chiffrés.
Son directeur général, Moritz Kothe, réserve aux humains la résolution des conflits, les enquêtes sur harcèlement ou discrimination, les licenciements sensibles et les décisions finales d’embauche ou de sanction. Il reconnaît aussi un risque de biais d’automatisation : un recruteur surchargé peut valider une évaluation préparée sans réel examen, et l’obligation de validation humaine ne suffit pas nécessairement à garantir une relecture attentive.
Le cadre européen
Le règlement européen classe parmi les systèmes à haut risque ceux qui évaluent ou sélectionnent des candidats, car ils influencent l’accès à l’emploi. Le calendrier d’application a été repoussé pour certaines obligations, comme l’explique notre article sur le report du haut risque de l’AI Act, mais les principes de transparence, de contrôle humain et de traçabilité s’imposent déjà comme référence de bonne pratique.
Une étude relayée par LeMagIT, par ailleurs, indique que de nombreux salariés français de moins de 45 ans n’ont reçu aucune formation à l’IA et manquent de consignes claires sur son usage. Les équipes de recrutement ne font probablement pas exception.
Ce que ça change pour les ESN et leurs candidats
Pour une ESN, qui traite chaque semaine des centaines de profils pour des missions précises, l’attrait est évident : gagner du temps sur le tri, relancer les candidats, repérer les dossiers incomplets. Mais le risque est tout aussi net. Un filtre mal paramétré écarte des profils atypiques, des reconversions ou des juniors, alors que les ESN disent attendre de ces derniers une meilleure maîtrise de l’IA, comme on le voit dans notre analyse des attentes envers les jeunes diplômés.
Il ressort de ce cas trois bonnes pratiques pour les directions de recrutement : documenter les critères de présélection, conserver une trace de chaque décision modifiée, et former les recruteurs au risque de validation par réflexe. Côté candidats, il vaut mieux soigner l’intitulé des compétences et des technologies dans le CV, puisque les outils s’appuient sur des critères explicites.
Le contexte du marché pèse aussi. Les ESN recrutent moins et plus sélectivement, ce que détaille notre dossier sur le recrutement dans les ESN en 2026. Dans ce contexte, l’automatisation du tri risque d’accentuer la concurrence entre candidats sur des critères de mots-clés.
Les questions à poser à son prestataire logiciel
Avant d’activer un agent de présélection, une direction de recrutement peut vérifier quelques points : quelles données quitte le périmètre de l’entreprise, qui peut modifier une évaluation et comment la modification est tracée, quels critères sont proposés par défaut et lesquels sont signalés comme sensibles. L’IA et le recrutement ne se jugent pas sur la promesse de gain de temps, mais sur la capacité à expliquer pourquoi un candidat a été retenu ou écarté.
Un second point concerne la charge de travail. Si le recruteur doit valider cinquante évaluations par jour, la validation devient un geste automatique. Limiter le volume ou échantillonner les contrôles fait partie du dispositif. Sur le terrain, IA et recrutement exigent donc une organisation du travail adaptée, et pas seulement un logiciel bien configuré. Une règle claire sur le temps minimal de relecture aide à garder le contrôle humain réel.
Les points à retenir
- Les agents IA de recrutement préparent des dossiers et des évaluations, mais Tellent exclut le rejet automatique des candidats.
- Les données personnelles sont retirées avant traitement, sans que cela suffise à écarter tout risque de discrimination indirecte.
- Le règlement européen classe le tri de candidats parmi les usages à haut risque.
- Pour les ESN : critères documentés, décisions tracées et recruteurs formés au risque de validation par réflexe.
Sources : Solutions Numériques, Agents IA, les salariés sans badge (6/7) ; LeMagIT, les employés français face à l’IA.
