En 2025, Lyra a recruté plus de 50 collaborateurs en France. Aucun algorithme n’a filtré leurs candidatures. Derrière chaque CV, l’analyse d’un recruteur et une décision assumée. À l’heure où l’intelligence artificielle transforme de nombreuses pratiques professionnelles, le recrutement n’échappe pas au mouvement.

Chez Lyra, nous avons fait le choix de conserver un process de recrutement 100 % humain. Bien que l’IA fasse pleinement partie de notre environnement, cette position reflète avant tout notre conviction : le recrutement est un métier de relations humaines. Et ce lien, nous souhaitons le préserver dès les premières étapes du recrutement.

L’IA dans le recrutement : de quoi parle-t-on vraiment ?

L’IA peut intervenir à de nombreuses étapes d’un recrutement. Certains outils utilisés en amont permettent d’identifier des profils, de rapprocher les compétences recherchées de celles présentes sur un CV. D’autres permettent d’évaluer une candidature via le scoring de profils. L’automatisation peut même aller plus loin, puisqu’il est désormais possible de conduire des entretiens vidéo assistés par l’IA.

Pourquoi les entreprises s’intéressent-elles à l’IA pour recruter ?

Lorsqu’une entreprise reçoit des milliers de candidatures pour un même poste, l’idée d’automatiser leur traitement peut être séduisante. Au-delà du gain de temps, cela permet aux équipes de se concentrer sur d’autres activités liées au recrutement.

D’autre part, l’IA peut également apporter plus de régularité dans l’application des critères définis. Là où deux personnes peuvent interpréter différemment une même information, une règle automatisée peut être appliquée de manière constante.

Pour l’OCDE (Organisation de Coopération et de Développement Economique), ces outils d’IA peuvent apporter des gains d’efficacité, réduire certains coûts, améliorer la mise en relation entre offres et candidats et, lorsqu’ils sont correctement conçus, contribuer à limiter certains biais humains. Et pourtant, elle identifie également plusieurs points de vigilance dans la robustesse des systèmes, la protection des données, la transparence et l’explication des décisions.

L’IA peut aussi reproduire des biais

Nous sommes tous concernés par les biais cognitifs. Ces raccourcis que notre cerveau utilise en permanence pour analyser rapidement les informations qui l’entourent.

Dans un recrutement, cela peut conduire à accorder davantage d’importance à une première impression ou une information qui confirme une intuition déjà présente.

Dans ce contexte, confier une partie de l’évaluation à une machine peut paraître séduisant. Un algorithme n’éprouve ni sympathie particulière pour un candidat ni effet de première impression.

Mais cela ne suffit pas à rendre sa décision neutre.

Une IA fonctionne à partir de données, de règles et de critères qui ont eux-mêmes été produits dans un contexte humain. Si les données utilisées reflètent des déséquilibres, l’outil peut les apprendre. Si les critères choisis pour définir un « bon candidat » sont imparfaits, le système pourra les reproduire.

Autrement dit : l’IA peut être biaisée parce qu’elle est nourrie de données produites par des humains, et que nous sommes nous-mêmes biaisés.

Le cas d’Amazon est devenu emblématique. À partir de 2014, l’entreprise a expérimenté un outil capable d’analyser et de noter automatiquement les CV. Le modèle avait appris à partir de plusieurs années de candidatures, majoritairement masculines pour les métiers techniques concernés. Résultat : il a progressivement reproduit ce déséquilibre, jusqu’à pénaliser certains termes associés aux femmes dans les CV. Amazon a tenté de corriger ces critères, avant d’abandonner le projet, faute de pouvoir garantir que d’autres biais ne réapparaîtraient pas sous une autre forme.

Ce que pensent les candidats de l’IA dans le recrutement

Si de plus en plus de candidats utilisent l’IA dans leurs démarches liées à la recherche d’un emploi (rédaction de CV, préparation aux entretiens…), ils se montrent aussi plus réservés lorsqu’elle intervient dans l’analyse de leur candidature.

Une enquête menée par Gartner au premier trimestre 2025 sur près de 3000 candidats montre que seuls 26 % déclaraient faire confiance à l’IA pour les évaluer de manière équitable. De même, un quart des répondants ont indiqué faire moins confiance à un employeur lorsque celui-ci utilise l’IA pour évaluer leurs informations. Enfin, seuls 30 % des candidats interrogés se déclaraient ouverts à des entretiens conduits par une IA.

Ce contraste est intéressant : les candidats ne rejettent pas nécessairement l’IA. Ils semblent surtout beaucoup plus attentifs à son rôle dans l’évaluation de leur candidature.

La question de la transparence rejoint alors directement celle des biais. Lorsqu’un candidat ignore comment fonctionne le système qui l’évalue, il lui est difficile de savoir si son parcours a été correctement compris ou si certains critères ont joué en sa défaveur.

Mais il y a aussi quelque chose de plus simple : un recrutement permet à deux parties de se découvrir. Plus l’évaluation est automatisée, plus cette première possibilité d’échange peut être repoussée.

L’IA Act reconnaît le caractère sensible du recrutement

L’IA Act est le premier règlement adopté en 2024 par l’Union européenne pour encadrer l’intelligence artificielle. Il vise à classifier les systèmes d’IA selon leur niveau de risque pour garantir la sécurité, la transparence et le respect des droits fondamentaux tout en encourageant l’innovation.

Il classe, parmi les systèmes d’IA à haut risque, ceux destinés au recrutement ou à la sélection de personnes, notamment lorsqu’ils sont utilisés pour cibler des offres d’emploi, analyser et filtrer des candidatures, ou évaluer des candidats.

Le signal envoyé reste fort : lorsqu’un outil peut influencer l’accès d’une personne à un emploi, la question ne peut pas être uniquement celle de l’efficacité ou du temps gagné.

Elle concerne aussi l’équité, la transparence, le contrôle et la responsabilité de la décision.

Garder le lien humain dès la sélection des candidats

Chez Lyra, nous avons choisi de placer notre limite à cet endroit. Aucun outil ne décide quels CV doivent être retenus en priorité. Aucun système de scoring n’attribue à un candidat un niveau de compatibilité déterminant la suite de son parcours.

Lire un CV permet aussi d’aller au-delà d’une simple correspondance de mots-clés. Nous pouvons replacer une expérience dans son contexte, mesurer la transférabilité d’une compétence ou nous arrêter sur un élément que nous n’avions pas nécessairement anticipé au moment de définir le poste.

Une expérience acquise dans un autre environnement peut être directement transposable. Une reconversion peut créer une double expertise. Une technologie différente peut reposer sur des fondamentaux proches de ceux que nous recherchons.

Une décision humaine basée sur des éléments factuels

Nous avons, nous aussi, nos biais. Une première impression peut influencer la suite d’un entretien. Une école spécifique ou une entreprise connue peut sembler plus rassurante.

Pour limiter l’influence de nos biais, nous donnons du cadre à nos décisions.

Avant de rencontrer des candidats, nous définissons ce que nous attendons réellement du poste. Les missions, les résultats attendus, les compétences indispensables et celles qui pourront être développées… Les entretiens nous permettent d’aller chercher des éléments concrets dans les expériences passées : comprendre une réalisation, revenir sur une difficulté rencontrée, questionner une décision.

Plusieurs personnes interviennent dans le process de recrutement pour croiser les regards et expertises. Les éléments récupérés pendant le process doivent nous permettre d’expliquer pourquoi factuellement, l’expérience d’un candidat, ses compétences et sa manière d’aborder certaines situations correspondent au besoin du poste.

Cette méthode nous aide à garder les critères communs pour évaluer.

Enfin, cette approche a aussi une autre fonction, celle de permettre au candidat de nous évaluer. Nous avons tendance à l’oublier mais un entretien fonctionne dans les deux sens. Il permet au candidat de poser ses questions, confronter ce qui lui a déjà été présenté, et déterminer s’il peut se projeter dans l’entreprise.

Préserver ce qui fait la valeur du recrutement

La question de l’IA est liée aux usages dans lesquels elle apportera suffisamment de valeur pour justifier son intervention.

Bien qu’elle permette de gagner du temps en automatisant certaines tâches répétitives, ce bénéfice ne nous permet pas de justifier de l’IA dans nos recrutements.

Nous voulons utiliser la technologie là où elle apporte de la valeur, sans renoncer à ce qui fait la richesse du recrutement : comprendre un parcours, échanger et créer les conditions d’une rencontre.

Les outils évolueront, nos pratiques aussi. Mais aujourd’hui, nous faisons le choix de garder le process de recrutement entre les mains de nos équipes.