Les données et l'intelligence artificielle ont surtout changé le recrutement par des outils modestes : des logiciels qui mesurent chaque étape du processus, et des systèmes de tri des candidatures désormais encadrés par le droit européen. Au milieu des années 2010, les conférences RH promettaient bien davantage avec le « big data » : prédire la réussite d'un candidat, détecter les départs, automatiser le tri des CV.
Qu'est-ce qui a vraiment changé avec les données RH ?
Le progrès le plus net n'est pas venu des algorithmes, mais des logiciels de recrutement (les ATS) devenus courants, y compris dans les entreprises moyennes. Ils permettent enfin de suivre des chiffres que l'on estimait à la main :
- la source de chaque recrutement : job board, cooptation, site carrières, chasse ;
- le délai à chaque étape : de la candidature au premier contact, à l'entretien, à l'offre ;
- le taux de passage d'une étape à l'autre, pour repérer où l'on perd les bons candidats ;
- le taux d'acceptation des offres, et les raisons des refus.
Ces données ne sont pas « big ». Elles sont même modestes. Mais elles répondent à des questions concrètes : quelle source amène des gens qui restent, à quelle étape le processus est trop lent.
People analytics : utile, à condition de rester modeste
L'analyse des données RH à plus grande échelle (rétention, mobilité, engagement) a trouvé sa place dans les grands groupes. Elle fonctionne quand elle sert à poser de meilleures questions : pourquoi tel service perd-il ses recrues dans l'année ? Elle fonctionne moins quand elle prétend prédire le comportement d'une personne. Les volumes de la plupart des entreprises sont trop faibles pour cela, et les biais du passé se retrouvent dans les modèles.
Que dit la loi sur l'IA dans le recrutement ?
Les systèmes d'IA utilisés pour recruter ou sélectionner des candidats sont classés à haut risque par le règlement européen sur l'IA, et le RGPD continue de s'appliquer à toutes les données traitées. Des outils classent les CV, résument les profils, proposent des questions d'entretien. Trois points à garder en tête :
- Le cadre juridique s'est durci. Le règlement (UE) 2024/1689 sur l'intelligence artificielle range les systèmes utilisés pour recruter et sélectionner des candidats parmi les systèmes à haut risque (annexe III), avec des obligations de documentation, de contrôle humain et d'information des personnes. Ces obligations, d'abord prévues pour le 2 août 2026, ont été repoussées au 2 décembre 2027 par le règlement « omnibus » sur l'IA publié en juillet 2026.
- Le RGPD s'applique toujours. Le candidat doit savoir que ses données sont traitées et comment. En France, la CNIL admet qu'un employeur garde le dossier d'un candidat non retenu dans un vivier jusqu'à deux ans après le dernier contact, sauf opposition de sa part, et le conserve en archive cinq ans au plus pour se défendre en cas de recours (guide du recrutement de la CNIL, détail dans la fiche CV en ligne). Les mêmes règles valent pour les jeux et tests gamifiés.
- L'humain doit pouvoir expliquer la décision. Si personne dans l'équipe ne peut dire pourquoi un candidat a été écarté, l'outil prend une décision qu'il ne devrait pas prendre seul.
Le double numérique du candidat
Il y a un effet moins discuté. À force de traitements automatiques, chaque candidat existe en deux versions : la personne, et le profil reconstitué par les outils, fait de mots-clés, de durées de poste et de scores. Quand les deux divergent, c'est le profil qui passe le premier filtre. Les candidats l'ont compris et rédigent pour les machines, ce qui rend les CV plus semblables et moins informatifs. Voir ce que regardent les recruteurs sur un CV.
Alors, buzzword ou big bang ?
Le big data RH promis en 2015 n'est pas arrivé, et c'est plutôt une bonne nouvelle. Pour la plupart des équipes, la priorité reste de bien suivre quelques chiffres simples avant de chercher à prédire quoi que ce soit.
