La réalité du recrutement
L’intelligence artificielle s’est imposée dans le recrutement comme une réponse logique à la montée en volume des candidatures et à la pression sur les équipes. Le matching CV par IA promet de trier plus vite, de mieux cibler et d’objectiver les décisions. Sur le papier, l’équation semble évidente.
Dans les faits, l’outil fonctionne. Il analyse, compare, classe. Mais très rapidement, un décalage apparaît entre ce que l’IA est capable de faire et ce que le recrutement attend réellement d’elle.
Ce décalage n’est pas une défaillance technologique. Il révèle surtout une limite de périmètre.
Un CV fige un instant, le recrutement cherche une dynamique
Le matching par IA repose avant tout sur des éléments formels : compétences listées, expériences déclarées, intitulés de poste, mots-clés. Il traite un CV comme une donnée stable, comparable et normalisable.
Or, un CV est rarement le reflet fidèle d’un parcours.
Il capture un moment, souvent simplifié, parfois optimisé, et toujours incomplet. Il ne dit rien des transitions, des renoncements, des évolutions choisies ou subies. Il ne raconte ni la logique d’un chemin, ni l’intention derrière un changement.
En cherchant à rapprocher des profils sur la base de ressemblances visibles, l’IA ignore ce qui fait la cohérence d’un parcours dans le temps.
La ressemblance n'est pas toujours un synonyme de pertinence
Le matching CV par IA excelle dans un exercice précis : identifier des profils similaires à ceux déjà connus. Cette capacité rassure, notamment dans des contextes de recrutement sous tension ou à fort volume.
Mais cette logique a un effet secondaire souvent sous-estimé. Elle favorise les parcours linéaires, les intitulés standards et les trajectoires déjà validées. Et elle confond proximité sémantique et adéquation réelle au poste.
Progressivement, le recrutement se normalise. Les profils atypiques, les compétences transférables ou les évolutions naturelles deviennent plus difficiles à détecter, non pas parce qu’elles sont moins pertinentes, mais parce qu’elles sont moins reconnaissables par l’algorithme.
Ce que l’algorithme ne perçoit pas : le sens et le contexte
Un candidat ne postule jamais uniquement pour une fiche de poste.
Il postule dans un contexte précis, à un moment donné de sa vie professionnelle, avec des attentes, des contraintes et un projet plus large.
Le matching CV par IA ne capte pas ces dimensions. Il ne comprend pas pourquoi un candidat souhaite évoluer, ce qu’il cherche à construire, ni ce qu’il est prêt à investir dans un nouveau rôle. Il ignore la notion de sens, pourtant centrale dans les décisions de mobilité.
À ce stade, l’IA classe des profils. Elle ne comprend pas les personnes.
L’illusion de l’objectivité algorithmique
Le matching automatisé est souvent présenté comme un moyen de réduire les biais humains. En réalité, il s’appuie sur des données historiques, des référentiels existants et des pratiques passées. Ce qui a été recruté hier devient la norme implicite de demain.
Les biais ne disparaissent pas ; ils sont intégrés dans les modèles, parfois amplifiés, et surtout rendus moins visibles.
L’objectivité promise se transforme alors en une reproduction silencieuse des schémas existants, au détriment de la diversité des parcours et des approches.
Quand un score remplace la compréhension
En sortie de matching, l’IA produit des classements, des priorités, des scores. Ces indicateurs peuvent être utiles pour organiser un flux. Ils ne suffisent pas à éclairer une décision de recrutement.
Recruter, ce n’est pas choisir le profil le mieux noté.
C’est comprendre l’adéquation entre une personne, un rôle, une équipe et un environnement. C’est évaluer une capacité à s’inscrire dans une dynamique collective et à évoluer dans le temps.
Aucun score ne résume cette complexité.
Redonner à l’IA sa juste place dans le recrutement
Le matching CV par IA n’est pas inutile. Il remplit efficacement une fonction précise : traiter des volumes, repérer des éléments communs, structurer une première lecture. Il devient problématique lorsqu’il est utilisé comme un filtre central plutôt que comme un outil d’aide. L’enjeu n’est pas de renoncer à l’intelligence artificielle, mais de dépasser une approche exclusivement centrée sur le CV et les mots-clés. Recruter ne consiste pas à rapprocher des textes, mais à aligner des trajectoires, des contextes et des projets.
Dans ce cadre, l’IA apporte de la valeur lorsqu’elle éclaire la décision, en fournissant des éléments de lecture, des points d’attention et des signaux utiles. Elle devient un levier lorsque son rôle est clairement défini et assumé comme tel.
En revanche, elle atteint rapidement ses limites dès lors qu’on lui demande de décider à la place des humains. Car aucune technologie ne peut, seule, apprécier l’intention, le sens d’un parcours ou la capacité d’un individu à s’inscrire durablement dans une organisation.
Si vous vous interrogez sur les limites du matching CV par IA, et si vous cherchez une approche du recrutement qui dépasse le simple tri de profils, une démonstration permet souvent de mieux comprendre ce que change concrètement une IA pensée pour l’alignement plutôt que pour la sélection automatique.
