Le guide dudirigeant des RH surl’utilisation de l’IA dans le recrutement
AVERTISSEMENT : Ce livre électronique contient des informations destinées à guider les dirigeants des RH qui souhaitent en savoir plus sur les outils et plateformes de recrutement basés sur l’IA. Lors de la mise en œuvre de plateformes ou d’outils d’IA au sein de votre organisation, il est essentiel d’impliquer les acteurs clés des équipes informatiques, juridiques, financières, d’approvisionnement et de conformité.
Introduction
Nous remercions tout particulièrement les membres suivants du Comité consultatif Trendicators qui ont offert les orientations nécessaires pour façonner ce rapport. Pour comprendre le rôle de l’IA dans le recrutement, il faut commencer par examiner comment cette technologie a remodelé le paysage de l’acquisition des talents. Les premières versions de l’IA (années 1990) dans les systèmes de suivi des candidats (ATS – Applicant Tracking Systems) ont été utilisées dans la correspondance des mots-clés pour aider les recruteurs à trier des volumes importants de candidatures. Avec l’amélioration exponentielle de la puissance de calcul informatique une décennie plus tard, les algorithmes d’apprentissage automatique et le traitement du langage naturel ont conduit à utiliser l’analyse prédictive pour l’évaluation des candidats et l’analyse des sentiments, ce qui a permis aux recruteurs de mieux comprendre la personnalité et la compatibilité culturelle des candidats.
Aujourd’hui, l’IA dans le recrutement comprend l’application d’algorithmes d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique pour automatiser et améliorer les fonctions de recrutement, depuis la recherche et l’évaluation des candidats jusqu’à leur mobilisation, en passant par les entrevues et l’aide à la décision d’embauche.
La question n’est pas de savoir si l’IA va transformer les processus de recrutement : elle l’a déjà fait. Cette publication explore une question prioritaire pour les dirigeants des RH : que peuton faire pour garantir une application de l’IA qui soit responsable, équitable et conforme à la loi afin de rationaliser les flux de travail, de gagner du temps, de permettre une utilisation plus efficace des ressources et d’améliorer la qualité des embauches?
Lors d’une récente table ronde avec les membres du Comité consultatif Trendicators, nous avons abordé cette question. Le Dr Charles Scherbaum, chef de la direction des analyses d’Engage2Excel et professeur de psychologie au Collège Baruch de l’Université de la ville de New York, a mené la discussion. Le Dr Scherbaum a travaillé en tant que spécialiste des litiges en matière d’emploi. Il a fourni des conseils et des orientations pour plusieurs règlements de recours collectifs et décrets fédéraux de consentement liés à la discrimination en matière d’embauche, de rémunération et d’évaluation du rendement.
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L’état actuel de l’IA dans le recrutement
Selon le rapport 2025 sur les tendances en matière de talents de la Society for Human Resource Management (SHRM), 43 % des organisations exploitent désormais l’IA dans des tâches liées aux RH, alors qu’elles n’étaient que 26 % à le faire en 2024. McKinsey, qui suit les tendances mondiales en matière d’adoption de l’IA depuis 2017, a signalé que 76 % des organisations américaines utilisaient régulièrement l’IA dans les RH en 2025. Malgré ces différences dans les résultats d’enquête, une chose est claire. Même si les taux d’adoption varient considérablement en fonction de la taille de l’entreprise et du secteur, l’IA est devenue une force de transformation dans le paysage du recrutement en constante évolution.
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Aperçu des cas d’utilisation et des avantages de l’IA
La plupart des employeurs sont encore en train d’évaluer l’utilisation de l’IA dans les processus de recrutement, mais l’adoption de l’IA devrait augmenter considérablement au cours des prochaines années, à mesure que les équipes de recrutement comprendront mieux comment l’IA peut être mise à profit pour améliorer l’efficacité et l’efficience du recrutement. Selon MMR, une société d’études de marché au service des entreprises du classement Fortune 500, le marché du recrutement basé sur l’IA, évalué à 661 millions de dollars en 2023, devrait atteindre 1,1 milliard de dollars d’ici 2030.
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Profils d’utilisation de l’IA dans le recrutement
Comment les grandes marques de l’industrie utilisent-elles l’IA dans le recrutement? Les profils suivants, basés sur les rapports de sources en ligne et de fournisseurs de plateformes IA, révèlent la façon dont l’IA est utilisée pour rationaliser les processus de recrutement, faciliter une bonne expérience candidat et améliorer la mise en concordance des compétences avec les postes vacants. La mesure dans laquelle les entreprises indiquent leur utilisation de l’IA sur leurs sites de carrière varie. Elle est parfois incluse dans les FAQ. Toutes les entreprises répertoriées incluent des informations détaillées sur l’utilisation, le stockage et la protection des renseignements personnels dans les informations de confidentialité.
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Risques réglementaires et juridiques
L’utilisation de l’IA dans le recrutement a fait l’objet d’une surveillance réglementaire scrupuleuse au cours des dernières années. Bien que les États-Unis n’aient pas de réglementation fédérale en place, les États et les municipalités en viennent rapidement à adopter une législation qui affecte les employeurs et les fournisseurs de logiciels. Actuellement, au moins 16 États ont légiféré et adopté des réglementations en matière d’IA. Au cours de l’année écoulée, les projets de lois liés à l’IA au niveau des États ont augmenté de 1600 % et leur nombre dépasse maintenant les 400. Pour les entreprises opérant à l’échelle internationale, il est encore plus difficile de s’y retrouver dans ces exigences complexes.
Le 1er août 2024, le Parlement européen a publié la version finale tant attendue de la loi sur l’IA, qui considère l’utilisation de l’IA par les employeurs sur le lieu de travail comme un risque potentiellement élevé. Cette loi impose des obligations pour l’utilisation de l’IA ainsi que des sanctions potentielles en cas de violation. La législation sera mise en œuvre progressivement au cours des trois prochaines années. Bien qu’elle ne s’applique qu’aux organisations opérant dans l’Union européenne, la loi sur l’IA devrait fournir une base de référence pour d’autres pays, notamment pour des réglementations similaires au Canada, en Inde et en Chine.
Gestion des risques réglementaires et juridiques
L’un des avantages les plus importants de l’IA dans le recrutement est sa capacité à automatiser l’analyse de quantités massives de données structurées et non structurées. Cependant, la collecte et l’analyse de ces informations pour une utilisation lors des décisions de sélection et d’embauche soulèvent des problèmes en matière de confidentialité, de conformité et de légalité. Le Dr Scherbaum, qui a travaillé en tant que spécialiste des litiges en matière d’emploi et de dossiers d’action collective, a formulé les recommandations suivantes à l’intention des employeurs, afin de les aider à gérer les risques associés à l’utilisation de l’IA dans les processus de recrutement. Consultez un conseiller juridique pour obtenir des informations sur les exigences de conformité spécifiques à votre entreprise.
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Perceptions des candidats
De nombreux candidats, sans surprise, sont sceptiques quant à l’utilisation de l’IA au cours des processus de recrutement et d’embauche. Les gens ne font pas confiance à ce qu’ils ne comprennent pas. En examinant les résultats des enquêtes sur les perceptions de l’IA dans le recrutement, il est important de faire la distinction entre celles qui évaluent les perceptions générales et celles qui évaluent les perceptions basées sur l’utilisation réelle de l’IA dans les processus de recrutement. Voici un aperçu des résultats de deux études sur ce sujet. Votre meilleure source de recherche proviendra des enquêtes menées auprès des candidats à des postes de votre entreprise.
Une étude réalisée en 2022 par le Pew Research Center a révélé que 62 % des personnes interrogées ne postuleraient pas pour un emploi chez un employeur qui utilise l’IA pour l’aider à prendre des décisions d’embauche. En revanche, l’utilisation de l’IA par un employeur ne dissuaderait pas 32 % des personnes interrogées de postuler. La même enquête a révélé que 47 % des personnes interrogées ont déclaré que l’IA serait adaptée pour traiter tous les candidats de manière objective, mais qu’elles estimaient que l’IA serait moins adaptée qu’un humain pour identifier le potentiel de quelqu’un.
Une étude publiée dans Computers in Human Behavior intitulée « Applicants’ Perception of Artificial Intelligence in the Recruitment Process » a analysé les réactions des personnes interrogées aux outils IA de recrutement dans une simulation de processus de candidature basés sur l’IA. La plupart des participants (69 %) ont convenu que l’IA réduit le temps de réponse et qu’elle est rapide et efficace lorsqu’elle est utilisée correctement. Près de la moitié des personnes interrogées ont confirmé que les outils IA sont faciles à utiliser, intuitifs, explicites et pratiques et que la technologie IA fonctionne généralement bien. Les résultats ont également montré que les candidats avaient l’impression d’être traités moins favorablement lorsqu’ils croyaient être évalués par un système IA que lorsqu’ils étaient évalués par des examinateurs humains. Cependant, il n’y avait pas de différences dans l’équité du processus entre les conditions de l’IA et des RH.
Points clés à retenir : le contraste entre ces résultats d’enquête est important pour les dirigeants des RH qui envisagent d’utiliser ou utilisent déjà l’IA dans le recrutement. La perception populaire, comme l’illustre l’étude du Pew Research Center, est que l’IA pourrait dissuader les candidats de postuler. Cependant, les tests basés sur l’expérience et l’utilisation généralisée de l’IA par les grands employeurs démontrent de nombreux effets positifs lorsque l’IA est utilisée de manière responsable.
Il est important de noter que lorsque les candidats croient avoir été rejetés par un outil IA, ils doutent davantage de l’équité de la procédure que s’ils étaient rejetés par un humain. Les préoccupations concernant les préjugés raciaux peuvent également inciter les candidats issus de minorités à se méfier des rejets de l’IA. Ces résultats soulignent l’importance de mener des audits de partialité, de l’interaction humaine avec les candidats et d’une communication claire sur la façon dont les décisions de sélection et d’embauche sont prises.
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Questions-réponses de la table ronde
Voici les extraits d’une séance de questions-réponses entre le Dr Scherbaum et les membres du Comité consultatif Trendicators.
Comment envisagez-vous l’avenir de l’IA et sa contribution pour aider les employeurs à améliorer l’équité en matière d’embauche?
Je crois qu’il est possible d’utiliser l’IA pour accroître l’équité dans les décisions d’embauche. Les avantages évidents sont l’efficacité et l’automatisation. L’IA peut faire les choses beaucoup plus rapidement et plus facilement, à une échelle bien supérieure à ce les humains peuvent faire. En ce qui concerne l’équité, l’IA peut introduire une normalisation dans les domaines où le degré de subjectivité est le plus élevé. Chaque fois que vous pouvez réduire la quantité de subjectivité dans un processus, c’est une bonne chose. L’IA impose un processus et une structure aux phases de recrutement subjectives, ce qui représente un avantage en matière de légitimité.
Cependant, parce que l’IA a fait l’objet d’une surveillance réglementaire scrupuleuse, les employeurs sont confrontés à des risques accrus. En outre, l’équité ultime de tout outil d’IA dépendra des ensembles de données utilisés pour entraîner le modèle. Une meilleure équité ne peut être obtenue que si les données sous-jacentes reflètent des décisions et des résultats justes et équitables.
Dans les recrutements à haut volume, les préjugés humains sont inévitables mais ils ne sont pas soumis aux mêmes risques juridiques que lorsque l’IA est impliquée. Pourquoi cela?
Dans un recours collectif contre un employeur, les membres potentiels du recours doivent tous avoir subi une action ou une inaction découlant d’un ensemble commun de faits. Dans Mobley contre Workday, ce critère a été satisfait parce que les membres du recours collectif étaient tous soumis au même processus normalisé de sélection ou de rejet par une application d’IA. En revanche, même si les responsables du recrutement à différents endroits peuvent prendre personnellement des décisions d’embauche partiales, une telle situation est moins susceptible de répondre aux critères d’un recours collectif. Bien que l’IA puisse aider à améliorer l’équité en matière d’embauche grâce à la normalisation, il pourrait s’agir d’une arme à double tranchant. Nous commençons tout juste à comprendre les nombreux compromis qui font partie de l’application de l’IA dans le recrutement.
L’IA peut-elle être utilisée pour auditer les pratiques d’embauche traditionnelles?
L’IA pourrait s’avérer utile pour vérifier les processus d’embauche. Mais aujourd’hui, nous utilisons encore des humains pour effectuer les audits. En plus des modèles statistiques, nous examinons les processus et les données dans le contexte de leur utilisation. Par exemple, dans le cadre d’un audit plus large, on pourrait examiner les lieux des entrevues ou des tests en personne. Un test ou une entrevue peut être équitable, mais les lieux peuvent ne pas être accessibles en transports en commun. Cela pourrait exclure un grand nombre de personnes du bassin de candidats. Les experts ne se limitent pas aux simples résultats des analyses statistiques pour déterminer le contexte pour évaluer l’équité, que l’IA soit impliquée ou non.
À votre avis, quelles applications de l’IA présentent le niveau de risque le plus faible avec le plus grand bénéfice immédiat ?
Il existe aujourd’hui trois domaines dans lesquels l’IA peut faire gagner du temps, améliorer l’expérience candidat et améliorer le succès du recrutement avec le moins de risques possible. Il s’agit des descriptions de poste, des communications avec les candidats et de la planification des effectifs.
Il existe des travaux prometteurs sur l’utilisation de l’IA pour effectuer des analyses de postes et créer des descriptions de postes. Un manque d’analyse de poste est le talon d’Achille de tout litige contre un employeur parce que les employeurs ne prennent souvent pas le temps de le faire. Presque toutes les façons acceptées de démontrer qu’un processus d’embauche est justifié par rapport au poste considéré reposent sur une analyse de poste.
L’IA peut également aider à faciliter une meilleure communication avec les candidats. Par exemple, si un candidat n’a pas eu d’entrevue programmée pendant un certain nombre de jours, un système d’IA peut envoyer un message disant : « Votre candidature est toujours en cours d’examen. Le poste est toujours vacant. Nous vous contacterons sous peu. Nous espérons vraiment que vous êtes toujours intéressé(e). »
Enfin, la planification des effectifs peut grandement bénéficier de l’IA. Les systèmes basés sur l’IA peuvent analyser les données historiques, les tendances du marché et les objectifs commerciaux pour aider à prédire la demande future, identifier les déficits de compétences et recommander d’éventuels réaménagements des effectifs.
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