Promu comme la solution miracle à la pénurie de talents et à la saturation des services RH, le recrutement par intelligence artificielle est en train de produire l’effet inverse de celui escompté. En automatisant à grande échelle la sélection des candidats, les entreprises ont créé un système opaque, frustrant et souvent contre-productif, qui épuise les recruteurs autant qu’il décourage les candidats. L’IA devait rationaliser l’embauche ; elle est en passe d’en devenir l’un des principaux facteurs de dysfonctionnement.Contexte
Alors que le marché du travail américain ralentit, les entretiens menés par l'IA et les lettres de motivation générées automatiquement changent radicalement le processus de recherche d'emploi. Et peut-être pas pour le mieux. Plus de la moitié des organisations interrogées par la Society for Human Resource Management ont utilisé l'IA pour recruter des travailleurs en 2025. Et environ un tiers des utilisateurs de ChatGPT auraient eu recours au chatbot OpenAI pour les aider dans leur recherche d'emploi.
Cependant, des recherches récentes ont montré que lorsque les demandeurs d'emploi utilisent l'IA au cours du processus, les candidats ont moins de chances d'être embauchés. Parallèlement, les entreprises reçoivent un nombre croissant de candidatures.
Le recrutement automatisé, symptôme d’un marché du travail sous tension
Si l’IA s’est imposée aussi rapidement dans les processus de recrutement, ce n’est pas par fascination technologique mais par contrainte économique. Les entreprises reçoivent des centaines, parfois des milliers de candidatures pour un seul poste. Face à cette inflation, l’automatisation est apparue comme la seule réponse viable. Les algorithmes trient, établissent des scores, éliminent, accélèrent.
Mais cette logique industrielle appliquée au travail humain révèle aujourd’hui ses limites. Le recrutement n’est pas une chaîne d’assemblage. C’est un processus d’évaluation complexe, fait d’intuition, de contexte et de potentiel. En cherchant à l’optimiser à l’extrême, les entreprises ont transformé un acte stratégique en opération mécanique.
Ce malaise n’est plus marginal. Il traverse tout le marché du travail, des jeunes diplômés aux profils seniors, des startups aux multinationales.
« La capacité (des entreprises) à sélectionner les meilleurs travailleurs est aujourd'hui peut-être moins bonne en raison de l'IA », a déclaré Anaïs Galdin, chercheuse à Dartmouth et co-auteure d'une étude sur l'impact des grands modèles de langage (LLM) sur les lettres de motivation.
Des algorithmes qui standardisent les parcours et pénalisent la singularité
Les systèmes de recrutement automatisés reposent sur des modèles statistiques entraînés sur des données historiques. Autrement dit, ils apprennent à reconnaître ce qui a déjà été recruté par le passé. Ce mécanisme favorise mécaniquement les profils standardisés et pénalise les trajectoires atypiques, pourtant souvent porteuses d’innovation.
Un CV qui sort des cases, une reconversion professionnelle, une expérience entrepreneuriale ou un parcours international non conventionnel deviennent des signaux faibles, voire négatifs. L’algorithme ne comprend pas l’intention ni le contexte. Il calcule une distance par rapport à une norme implicite.
Pour les entreprises, cela crée un biais stratégique majeur : elles croient sélectionner les meilleurs profils alors qu’elles sélectionnent les plus conformes. À long terme, cette homogénéisation des talents appauvrit la diversité intellectuelle et réduit la capacité d’adaptation des organisations.
À l'arrivée de ChatGPT, les lettres de motivation étaient mieux rédigées mais les entreprises leur accordaient moins d'importance
Galdin et son coauteur, Jesse Silbert, de Princeton, ont analysé les lettres de motivation de dizaines de milliers de candidatures sur Freelancer.com, un site d'offres d'emploi.
Les chercheurs ont constaté qu'après l'introduction de ChatGPT en 2022, les lettres étaient toutes plus longues et mieux rédigées, mais que les entreprises ne leur accordaient plus autant d'importance. Il est alors devenu plus difficile de distinguer les candidats qualifiés des autres, et le taux d'embauche a chuté, tout comme le salaire moyen de départ.
« Si nous ne faisons rien pour améliorer la circulation de l'information entre les travailleurs et les entreprises, nous pourrions aboutir à un résultat similaire à celui-ci », a déclaré Silbert, en référence aux conclusions de son étude.
Et avec un nombre croissant de candidatures à examiner, les employeurs automatisent désormais les entretiens eux-mêmes.
Une majorité (54 %) des demandeurs d'emploi américains interrogés en octobre par la société de logiciels de recrutement Greenhouse ont déclaré avoir passé un entretien mené par une IA. Les entretiens virtuels ont connu un essor fulgurant pendant la pandémie de 2020. De nombreuses entreprises utilisent désormais l'IA pour poser les questions, mais cela n'a pas rendu le processus moins subjectif.
« Les algorithmes peuvent reproduire, voire amplifier, les préjugés humains », explique Djurre Holtrop, chercheur qui a mené des études sur l'utilisation des entretiens vidéo asynchrones, des algorithmes et des modèles linguistiques à grande échelle (LLM) dans le processus de recrutement. « Tous les développeurs doivent en être conscients. »
Daniel Chait, PDG de Greenhouse, a averti qu'avec l'infiltration de...
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Envoyé par calvaire
