CV générés par IA, tri par IA : le recrutement est en train de devenir une conversation entre machines
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Les candidats utilisent désormais des outils d'intelligence artificielle (IA) pour générer automatiquement leurs CV et lettres de motivation. Aux États-Unis, 22 % des candidats recourent déjà à un agent IA pour postuler à leur place, selon un rapport de Greenhouse publié en 2025. Ces agents envoient des centaines de candidatures identiques en quelques secondes, souvent sans que le candidat n'ait lu l'offre d'emploi en détail. Par exemple, l'entreprise AIApply revendique plus d'un million d'utilisateurs pour son service, bien qu'elle affiche une note F, la pire possible, auprès du Better Business Bureau, un organisme américain de contrôle des entreprises. Cette pratique illustre une tendance où les candidats automatisent leurs candidatures pour gagner du temps, mais au risque de produire des documents peu adaptés aux postes visés.
De leur côté, les recruteurs utilisent aussi des outils d'IA pour trier les candidatures. Greenhouse, une plateforme de recrutement, a lancé en 2025 un outil nommé Real Talent pour détecter automatiquement les candidatures frauduleuses ou générées par des bots. Cette initiative répond à un problème croissant : le nombre de candidatures reçues par poste a triplé depuis 2021, passant à plus de 300 en moyenne en 2026, selon une étude d'Ashby. Les recruteurs se retrouvent submergés par des pipelines de candidats impossibles à traiter manuellement, ce qui les pousse à automatiser leur propre processus de sélection. Ainsi, le recrutement devient une course aux armements où chaque camp utilise l'IA pour contrer l'autre.
Cette automatisation croissante du recrutement a des conséquences paradoxales. D'une part, les candidats ont deux fois moins de chances d'obtenir un entretien qu'il y a cinq ans, malgré l'envoi de davantage de candidatures. D'autre part, le cabinet Gartner estime que d'ici 2028, un quart des candidatures dans le monde pourraient être entièrement fausses, générées par des techniques comme le deepfake (fausses données ou images) ou le clonage vocal (fausses voix). Cette situation crée un cercle vicieux : les candidats envoient plus de candidatures, les recruteurs filtrent davantage avec l'IA, et les deux parties perdent en efficacité. Le candidat ne reçoit souvent qu'un silence en réponse, qu'il interprète comme un rejet de ses compétences, alors qu'il s'agit d'un tri algorithmique entre machines.
Pour sortir de cette course inefficace, les experts recommandent d'utiliser l'IA non pas pour envoyer plus de candidatures, mais pour mieux les cibler. Par exemple, l'entreprise Personal Job Coach observe que dans un marché saturé, la qualité prime sur la quantité. Une IA utile aide un candidat à comprendre un poste, à préparer un entretien ou à formuler clairement ce qu'il peut apporter à une entreprise. À l'inverse, une IA qui remplace la réflexion et candidate à l'aveugle ne fait qu'alimenter la course sans résoudre le problème. L'objectif reste le même pour les candidats et les recruteurs : trouver la bonne personne pour le bon poste. Une candidature humaine, claire et adaptée, a toujours plus de chances d'être lue jusqu'au bout qu'une candidature générée par une machine.
