Tri de CV par IA : présélectionnez plus vite, sans déléguer la décision

Cent candidatures pour un poste, trois heures de lecture, et le sentiment d'avoir mal comparé. Le tri de CV par IA aide votre équipe RH à classer les dossiers selon une grille de critères que vous écrivez vous-même : expériences requises, diplômes, certifications, mobilité, langues. Chaque candidature reçoit un résumé et les raisons du classement ; le recruteur consulte, corrige et décide. Aucun refus automatique n'est envoyé. Le dispositif est cadré pour tenir compte de l'AI Act, qui traite le recrutement comme un usage sensible, et du RGPD. Déploiement en 5 à 8 jours.

Les modèles de langage lisent très bien un CV, y compris quand il est mal mis en page ou rédigé dans une autre langue. Le danger n'est pas technique : c'est de laisser une machine écarter des candidats sur des critères opaques ou discriminants. Voilà pourquoi ce service ne fait pas de scoring en boîte noire. Nous commençons par traduire l'offre en critères objectifs et pondérés, validés par le recruteur et le manager. Le tri de CV par IA extrait les informations pertinentes, les compare à la grille, résume le parcours et signale les points à vérifier en entretien. Le nom, la photo, l'âge, l'adresse et tout élément sans lien avec le poste peuvent être masqués avant analyse. Le recruteur voit toujours le CV d'origine et peut contredire le classement ; ses corrections servent à ajuster la grille. Les systèmes d'IA utilisés pour le recrutement figurent parmi les usages à haut risque de l'AI Act, dont l'application est progressive : nous documentons donc les critères, la supervision humaine et la conservation des données. Ce que le service n'est pas : un recruteur automatique, ni un outil d'analyse du visage ou des émotions en entretien, que nous ne proposons pas. Un candidat peut à tout moment demander qu'un humain réexamine son dossier.

• Grille de critères écrite avec vous, pondérée et lisible par un candidat ou un inspecteur, plutôt qu'un score opaque.
• Masquage possible du nom, de la photo, de l'âge et de l'adresse avant l'analyse, pour limiter les biais de première lecture.
• Aucun rejet envoyé sans action d'un recruteur : l'outil classe et résume, la décision et le courrier restent humains.
• Test à l'aveugle sur d'anciennes candidatures pour comparer le classement de l'IA avec celui de votre équipe, écarts à l'appui.
• Dossier de documentation reprenant critères, supervision humaine et durées de conservation, utile face à l'AI Act et au RGPD.

• Grille de critères par type de poste
• Outil d'analyse et de classement des candidatures
• Interface de revue pour les recruteurs
• Note de conformité (AI Act, RGPD) à destination de la direction
• Rapport du test à l'aveugle
• Procédure de conservation et de suppression des CV

• Des centaines de CV lus en diagonale sous la pression
• Une présélection qui varie selon le recruteur et la fatigue
• Des candidats qualifiés oubliés dans la boîte mail
• Une incertitude juridique sur l'usage de l'IA en recrutement

Cabinet de recrutement recevant plusieurs centaines de candidatures par mission : résumé comparatif des profils pour le consultant, qui conserve la prise de contact et la décision de présenter un candidat.

Entreprise de transport de 200 salariés recrutant des conducteurs toute l'année : vérification des permis et qualifications exigés avant que le recruteur ne contacte les candidats.

Agence d'intérim gérant de nombreux CV non structurés dans sa base : recherche de profils proches d'une demande client, classés avec leurs points de correspondance et leurs réserves.

Public visé

DRH · Responsable recrutement · Dirigeant de PME

Tailles d’entreprise

PME · ETI

Secteurs adaptés

Recrutement et intérim · Transport · Services · Industrie · Distribution

Prérequis

Deux ou trois offres représentatives et un historique de candidatures anonymisable · Disponibilité d'un recruteur et d'un manager pour valider la grille · Accord de la direction sur l'information des candidats et la durée de conservation

• Python
• Claude
• Mistral
• OpenAI
• n8n
• Make
• Microsoft 365

La lecture de grands volumes de candidatures occupe souvent des heures par poste ouvert ; un classement justifié permet d'en consacrer une partie aux entretiens. Le gain réel dépend du nombre d'offres et du taux de candidatures non qualifiées, et il se mesure lors du test à l'aveugle.