Recruter avec un agent IA : de l’offre d’emploi à l’entretien

Préparer une offre, lire des candidatures, organiser les entretiens, répondre aux candidats et accueillir les personnes retenues : le recrutement demande bien plus que de trier des CV. Dans cette démonstration, on suit ces étapes avec un agent IA, puis on passe côté candidat pour adapter un CV à une offre précise.

Le scénario porte sur deux profils d’apprentis polyvalents pour NXUS. Les vingt CV sont fictifs, l’offre préparée sur LinkedIn n’est pas publiée et aucun recrutement réel n’est annoncé. Cela permet d’observer le travail de l’agent, ses propositions et les points à reprendre.

Donner du contexte avant de demander une offre

L’agent utilisé dans la vidéo travaille sur l’ordinateur et dispose déjà d’informations sur l’entreprise, ses activités et ses outils. Ce contexte lui permet d’enchaîner la rédaction, la lecture de fichiers et les actions dans le navigateur.

On commence par préciser le besoin : quelles missions déléguer, combien de personnes envisager et quel budget prévoir. L’agent recherche des informations sur l’apprentissage et propose une estimation. Ce sont des éléments de travail propres au scénario, à vérifier pour une embauche réelle.

On lui demande ensuite de poser les questions nécessaires pour rédiger une offre complète. Il fait préciser les missions, le fonctionnement hybride, le lieu et la date de démarrage. Les prompts RH et recrutement peuvent servir de base pour structurer ce premier échange.

Ajouter un mini-projet à la candidature

Pour ces postes, l’offre combine une candidature classique avec un petit défi : présenter une application réalisée avec l’aide de l’IA. On peut ainsi discuter d’un problème choisi par le candidat et de la façon dont il a essayé de le résoudre.

Le résultat ouvre des questions concrètes : comment l’application a-t-elle été construite, qu’est-ce qui a été vérifié, quels problèmes restent à traiter ? La capacité à expliquer son travail devient un sujet d’entretien à part entière.

Après rédaction, l’agent remplit le formulaire d’offre d’emploi sur LinkedIn en utilisant le navigateur. La démonstration s’arrête avant publication. Cette étape montre comment prolonger un travail de rédaction jusque dans l’interface d’un service.

Analyser les CV et revenir aux documents

L’agent reçoit ensuite vingt CV aux contenus et aux présentations variés. La demande porte sur les parcours, les projets, la présentation des documents et leur adéquation avec les missions envisagées. Il doit produire des résumés et un tableau comparatif.

Le tableau rassemble les éléments utiles à la discussion : formation, réalisations, informations pratiques, points à creuser et propositions d’entretien. L’agent envisage aussi des binômes et des profils à reconsidérer si les besoins de l’entreprise évoluent, par exemple vers davantage de publicité ou d’automatisation.

Ces propositions donnent des pistes à examiner. On revient aux CV pour vérifier les informations et aux candidats pour comprendre leur travail. Une impression tirée d’une mise en page ou une note produite par l’agent ne suffit pas à établir une compétence.

Un CV tente de donner des instructions à l’IA

Un des documents fictifs contient une prompt injection : du texte adressé à l’agent pour tenter d’influencer son évaluation. L’agent repère cette tentative dans la démonstration.

Le cas met en évidence une difficulté de la lecture automatisée : un document reçu peut contenir des consignes qui cherchent à détourner la tâche. Ici, elles sont détectées ; ce résultat ne garantit pas que toutes les variantes le seraient. Les conclusions restent à contrôler à partir du contenu des candidatures.

Préparer des questions à partir des projets

La suite consiste à préparer les entretiens des profils retenus dans le scénario. L’agent propose un déroulé et des questions générales, puis des questions techniques liées aux réalisations décrites dans chaque CV.

Pour une application de réservation, il suggère par exemple de demander comment le candidat empêche deux équipes de réserver le même créneau. Un incident de migration mentionné dans un parcours devient une autre occasion de discuter des erreurs rencontrées et de leur résolution.

L’intérêt est d’arriver à une conversation précise : faire montrer un projet, comprendre les choix effectués et observer comment la personne explique ce qu’elle maîtrise ou ce qui lui a posé problème.

Répondre aux candidats et préparer leur arrivée

Après des entretiens supposés concluants, l’agent prépare les messages destinés aux deux candidats retenus. On lui demande également une réponse pour les personnes non retenues, avec un ton respectueux et des éléments personnalisables. La démonstration porte sur la rédaction de ces messages.

Le même contexte sert ensuite à créer une documentation d’accueil : fonctionnement de l’entreprise, outils, prise en main du poste et premières tâches. L’agent peut organiser ces informations dans un document consultable par les nouveaux arrivants. On retrouve ce type d’enchaînement parmi les cas d’usage d’agents IA pour les RH.

Côté candidat : partir d’un parcours complet

La seconde partie se place du côté de la personne qui postule. On aborde la lecture des CV par les logiciels de suivi des candidatures, appelés ATS, et par les agents IA, puis on prépare une candidature adaptée à un poste.

Dans le générateur de CV NXUS, on importe d’abord un document qui décrit largement son parcours. Il sert à remplir un profil réutilisable avec les expériences, formations et compétences. On ajoute ensuite le texte de l’offre visée, ici un exemple de poste de Product Owner.

L’analyse compare le parcours avec les attentes de l’offre : expériences pertinentes, points forts et écarts à examiner. On peut aussi mener ce travail dans une conversation avec un assistant en lui fournissant les mêmes éléments.

Adapter les mots et les exemples sans inventer

Le CV ciblé met en avant les expériences qui répondent au poste et reformule leur présentation avec un vocabulaire pertinent. Une réalisation décrite de façon générale peut être expliquée plus précisément à partir des responsabilités réellement exercées.

Chaque formulation doit rester justifiable. Si l’agent déduit une compétence à partir d’un outil ou d’un projet, on vérifie qu’elle correspond bien à son expérience. Les prompts de reformulation peuvent aider à clarifier le texte, avec une consigne explicite de conserver les faits.

L’outil prépare également une lettre de motivation. Dans la démonstration, les résultats des tests DISC, Big Five et soft skills disponibles dans l’espace développement personnel peuvent enrichir sa personnalisation. On relit le résultat pour garder des formulations dans lesquelles on se reconnaît.

Arriver à un entretien utile

La vidéo revient enfin sur les tentatives de manipulation des filtres, dont les instructions cachées dans un CV. La méthode présentée privilégie une candidature ciblée, lisible et fidèle au parcours, avec des réalisations que l’on peut expliquer.

L’objectif commun aux deux côtés reste l’entretien. Le recruteur peut consacrer le temps gagné à explorer les projets et les compétences. Le candidat peut préparer des exemples solides pour montrer ce qu’il sait faire. L’agent facilite la préparation des documents et des échanges ; leur qualité se vérifie ensuite avec les personnes concernées.