Les agents IA commencent à intervenir dans les processus de recrutement, depuis l’analyse des candidatures jusqu’à la préparation des décisions. Si les employeurs conservent officiellement le dernier mot, ces outils prennent désormais part à l’évaluation des profils. À travers le cas de Tellent, éditeur de solutions RH qui vient de lancer son propre agent IA, ce sixième épisode de notre série « Agents IA, les salariés sans badge » s’intéresse aux limites de l’automatisation du recrutement et aux conditions d’une véritable supervision humaine.
Quand les agents IA entrent dans l’évaluation des candidatures
Repérer les informations manquantes dans un dossier, identifier les blocages d’un recrutement, préparer des échanges avec les candidats ou analyser les données d’une campagne d’embauche… Les agents IA commencent à prendre en charge une partie du travail des équipes RH. Leur particularité tient à leur capacité à intervenir dans le contexte d’un processus en cours, en exploitant les informations auxquelles le recruteur a accès.
Moritz Kothe, CEO de Tellent, explique : « Jusqu’ici, notre Assistant RH pouvait répondre à des questions à partir de documents internes ou traiter des demandes via le chat. Aujourd’hui, l’Agent IA Tellent peut accéder aux données de recrutement en temps réel et tenir compte de l’étape du processus dans laquelle se trouve le recruteur ». L’agent peut également utiliser certains outils pour rechercher des informations, rédiger des courriels ou gérer des tâches, dans les limites des autorisations accordées à l’utilisateur. Les actions proposées restent soumises à son approbation.
L’automatisation ne concerne plus seulement les opérations administratives. Par exemple, avec sa fonctionnalité de présélection baptisée Screening, Tellent permet aux recruteurs de définir des critères d’évaluation pour un poste. L’outil produit ensuite, pour chacun d’eux, un résultat accompagné d’une explication directement sur le profil du candidat. Le recruteur peut examiner cette évaluation et la modifier. Une partie de l’analyse des candidatures est donc réalisée en amont par l’IA, selon les critères définis par l’entreprise.
Le recruteur décide, mais à partir des informations choisies par l’IA
Moritz Kothe reconnaît : « Bien sûr qu’une recommandation peut influencer une décision. C’est d’ailleurs tout l’intérêt d’un outil d’aide à la décision, à condition que le recruteur puisse examiner les informations qui lui sont présentées et comprendre sur quoi reposent les recommandations de l’IA ». Cette intervention ne suppose pas nécessairement qu’un agent classe ou écarte automatiquement des candidats. En faisant ressortir certains éléments d’un dossier, en signalant des informations manquantes ou en proposant une évaluation, il contribue à orienter l’attention du recruteur, qui conserve la responsabilité du choix final.
Dans le recrutement, cette distinction est particulièrement sensible. Les systèmes d’IA destinés à évaluer ou sélectionner des candidats peuvent relever de la catégorie des systèmes à haut risque prévue par le règlement européen sur l’intelligence artificielle, précisément en raison de leurs conséquences possibles sur l’accès à l’emploi.
Les biais constituent une autre difficulté. Tellent affirme retirer plusieurs données personnelles, notamment le nom, la date de naissance, le genre ou la nationalité, avant leur transmission à son fournisseur d’IA pour les fonctionnalités Screening et Matching. Le système avertit également les recruteurs lorsqu’ils choisissent des critères potentiellement sensibles.
Ces précautions ne garantissent toutefois pas, à elles seules, l’absence de discrimination. D’autres informations présentes dans un parcours professionnel peuvent indirectement renseigner sur l’origine, l’âge ou la situation personnelle d’un candidat. Tellent indique procéder à des tests avant le lancement de ses fonctionnalités et poursuivre leur surveillance après déploiement, sans communiquer de résultats chiffrés permettant d’en apprécier l’efficacité.
Une validation humaine qui ne doit pas devenir automatique
À force de retrouver des évaluations déjà préparées, le risque existe pour les recruteurs de les accepter sans véritable examen, particulièrement lorsque les équipes doivent traiter un grand nombre de candidatures. « C’est un risque qu’il faut prendre au sérieux. Demander une validation humaine ne suffit pas nécessairement à garantir qu’une recommandation a été examinée avec suffisamment de recul », admet Moritz Kothe. Chez Tellent, chaque action proposée par l’agent doit être approuvée par l’utilisateur. Le dirigeant insiste également sur la possibilité d’examiner les recommandations et les informations qui les accompagnent.
La traçabilité devient essentielle lorsqu’une décision d’embauche est contestée. Tellent précise que toute modification par un recruteur d’une évaluation produite par Screening est enregistrée avec l’identité de son auteur, dans l’historique du candidat et les journaux d’audit. Ce dispositif permet de retrouver les corrections apportées par les recruteurs, sans nécessairement reconstituer l’ensemble des éléments ayant conduit à retenir ou écarter une candidature.
Pour Moritz Kothe, certaines responsabilités doivent néanmoins rester hors du champ de l’automatisation : « Certaines responsabilités doivent rester exclusivement humaines, notamment la résolution des conflits au travail, les enquêtes sur des faits de harcèlement ou de discrimination, la gestion de licenciements sensibles et les décisions finales concernant le recrutement, les promotions ou les sanctions disciplinaires. »
Tellent prévoit d’étendre progressivement les fonctionnalités de son agent, tout en maintenant leur activation sous le contrôle des administrateurs. Les décisions d’embauche, comme le rejet automatique d’une candidature, demeurent exclues de son périmètre actuel.
