Le vice-président des talents partage comment l’IA peut être intégrée tout au long du cycle d’acquisition des talents
Découvrez comment un leader mondial des talents intègre l’IA dans l’ensemble du cycle de recrutement pour améliorer l’évaluation des candidats, la productivité des recruteurs et la qualité des embauches sans externaliser le jugement.
Intégration de l’IA: Greg Russell utilise l’IA pour améliorer l’acquisition de talents chez Cover Genius, en donnant la priorité à la 'qualité de l’embauche'.
Petite équipe: Cover Genius s’appuie sur une petite équipe de recrutement répartie dans le monde entier, qui a récemment réussi à embaucher 230 personnes.
Évolution de l’entretien: Les outils d’IA améliorent les processus d’entretien, offrant des transcriptions détaillées et de meilleures évaluations chez Cover Genius.
Amélioration stratégique: L’IA réduit le temps consacré aux tâches stratégiques, permettant de finaliser plus rapidement les dossiers commerciaux et les présentations.
Limites de l’IA: Les décisions d’évaluation et de sélection chez Cover Genius restent pilotées par l’humain, garantissant que l’IA ne remplace pas le jugement essentiel.
Lorsque Greg Russell a rejoint Cover Genius en tant que VP Talent Acquisition, l’organisation était sur-optimisée pour l’efficacité. Il a utilisé l’IA pour repenser leurs processus de Talent Acquisition, en utilisant la « Qualité d’Embauche » comme indicateur principal.
Nous avons rencontré Greg pour savoir à quoi cela ressemble concrètement. Voici ce qu'il nous a partagé.
Faire de la « Qualité d’Embauche » son cap
Je suis Greg Russell, VP Talent Acquisition chez Cover Genius, une insurtech mondiale qui intègre des solutions d’assurance sur les plateformes que les gens utilisent déjà. Mon rôle est de construire l’équipe qui concrétise cette vision.
Continuez à lire—et continuez à diriger plus intelligemment
Créez un compte gratuit pour terminer cet article et rejoindre une communauté de leaders tournés vers l'avenir exploitant outils, guides pratiques et perspectives pour prospérer à l'ère de l'IA.
Comme beaucoup de personnes dans le recrutement, j’y suis arrivé par hasard. Mais ce qui m’a retenu, et ce que j’en suis venu à apprécier sincèrement, c’est que le recrutement est avant tout une question de narration. Les meilleurs recruteurs savent raconter une histoire authentique sur une entreprise et un poste d’une manière qui touche exactement la bonne personne au bon moment.
J’ai passé quatre ans chez Snapdocs à me concentrer sur la culture, l’expérience candidat, la maîtrise du métier de recruteur et sur la façon de coacher les collaborateurs pour devenir de véritables partenaires au recrutement.
Lorsque j’ai rejoint Cover Genius, j’ai hérité d’une fonction sur-optimisée pour l’efficacité et la rapidité. Cela a aidé pour l’amorçage, mais pour construire l’entreprise que nous visions, la vitesse seule n’allait pas suffire. Nous avons donc opéré un virage délibéré : la « Qualité d’Embauche » (QoH) est devenue notre boussole. Nous avons entièrement repensé notre processus et affirmé : « Nous allons recruter plus intentionnellement, et cela en vaudra la peine. »
Ce travail d’exigence et de rigueur m’a ouvert les portes de l’IA. Lorsque l’on cartographie tout son tunnel de recrutement et qu’on identifie les obstacles, on se rend compte de tous les points où les processus manuels ralentissent l’opération ou font perdre en précision. Puis l’IA apparaît et dit : « Je peux aider là-dessus. »
Ce parcours, je l’ai vécu comme une transition de l’artisanat à la pensée systémique, puis à la technologie. Je n’ai jamais cessé de me soucier de la dimension humaine de l’embauche. Mais je me suis mis à exiger beaucoup de l’infrastructure qui l’accompagne, afin qu’elle soit digne des personnes qui prennent ces décisions.
Le recrutement est fondamentalement une question de narration.
Gérer la Talent Acquisition mondiale avec une équipe resserrée
Cover Genius compte 600 collaborateurs, mais l’équipe Talent Acquisition reste volontairement réduite. J’ai sept recruteurs répartis dans nos régions principales : Amérique du Nord, APAC depuis Sydney, EMEA à Londres, ainsi que deux recruteurs et une coordinatrice basés en Uruguay pour l’organisation clients.
Nous renforçons temporairement avec des ressources contractuelles lorsqu’un pic d’embauches survient, plutôt que d’augmenter définitivement l’effectif, ce qui entraînerait des réductions plus tard. Nous avons réalisé environ 230 recrutements sur cette année fiscale (10,5 mois), avec un pic de 38 embauches le mois le plus intense.
Côté périmètre, je supervise tout, de la stratégie à la conception des process, jusqu’aux opérations de recrutement au quotidien. L’accompagnement des managers, la montée en compétence des recruteurs, les outils et la marque employeur sont sous ma responsabilité. Je reporte à notre Chief People Officer et je travaille étroitement avec l’équipe de direction pour la planification et la priorisation des effectifs.
En résumé : petite équipe, grande mission, rayonnement international.
Comment l’IA est intégrée à toutes les étapes du recrutement
Notre processus d’embauche démarre avant même le premier échange avec un(e) candidat(e). Lorsqu’un manager lance une nouvelle ouverture de poste, l’IA vient aider à rédiger et affiner la description du poste. Cela paraît basique, mais une fiche de poste bien construite est le socle de tout ce qui suit, y compris l’efficacité de l’outil de scoring IA. Si l’information initiale est mauvaise, tout le reste l’est aussi.
Dès que le poste est publié et que nous recevons des candidatures, nous utilisons notre ATS natif IA, Kula, et sa fonction de scoring afin de nous aider à prioriser le vivier. Il est important de décrire précisément ce processus, car il est facile de mal l’interpréter.
Ce n'est pas une IA qui classe les candidats de manière autonome. Les recruteurs et les responsables du recrutement construisent de façon itérative un filtre hautement personnalisable pour refléter précisément ce qu'ils recherchent. L'outil met en avant les candidats les plus qualifiés selon les critères que nous lui transmettons. Il n'agit jamais de façon indépendante. C'est un outil qui permet d'appliquer notre jugement à grande échelle, pas de le remplacer.
Puis, nous passons aux entretiens. L'assistant de prise de notes IA fonctionne pour chaque présélection téléphonique et chaque entretien en panel, fournissant des transcriptions fidèles, des notes générées par IA, et des résumés de candidat.
Cela crée un signal beaucoup plus riche pour chaque candidat qu'auparavant. Les debriefings sont plus approfondis car tout le monde s'appuie sur le même dossier détaillé plutôt que sur des notes personnelles incomplètes.
Côté offre, lorsque nous recrutons en dehors de l’un de nos pôles de bureaux établis, nous utilisons l’IA pour collecter et synthétiser des données sur la rémunération du marché. Nous nous apprêtons également à effectuer une révision complète des fourchettes de salaires où l’IA réalisera une grande partie de l’analyse.
Après l’embauche, nous effectuons nos rapports grâce à la fonction conversationnelle de Kula. Plutôt que de créer des requêtes ou d’utiliser un outil BI, il suffit de poser une question en langage naturel. « Quel était notre délai moyen pour pourvoir un poste d’ingénierie au T1 ? » et l’outil affiche la réponse. Cela change réellement l’accessibilité des données pour les personnes qui ne sont pas spécialistes de la donnée.
Comment un ATS natif IA améliore les entretiens
Je voudrais m’attarder un peu sur la façon dont l’IA de Kula transforme nos entretiens.
Le système intégré d’enregistrement et de prise de notes a changé les choses pour nous. Pour ceux qui connaissent des outils similaires, c’est comme si BrightHire était intégré directement. Pour les autres, imaginez quelque chose comme Gong, mais pour les entretiens. L’IA enregistre, transcrit et résume automatiquement chaque entretien. Cette capacité unique a eu des répercussions sur tout notre processus :
Les intervieweurs peuvent pleinement participer à l’échange. Avant, quelqu’un prenait des notes à la hâte, à moitié concentré sur le candidat. Aujourd’hui, ils sont engagés, posent de meilleures questions de relance, ont de vraies conversations. L’IA enregistre tout.
Les responsables du recrutement peuvent revoir l’enregistrement. Cela peut sembler simple, mais cela change tout. Lorsqu’il faut trancher sur une hésitation pendant un debrief, on peut regarder l’entretien au lieu de se fier à la mémoire ou à un résumé en points clés. La qualité de ces échanges s’améliore nettement.
Ce point me motive en tant que responsable TA : cela offre une visibilité inédite sur la performance des intervieweurs. Nous voyons désormais ce qui se passe dans la salle. Les questions sont-elles pertinentes ? La société est-elle bien présentée ? L’expérience candidat est-elle de qualité ? Nous pouvons accompagner avec des retours ciblés et précis. C’est une capacité véritablement nouvelle pour la plupart des équipes TA.
En ce qui concerne les résultats, notre entretien Leadership et Valeurs (L&V) est notre dernière étape pour évaluer l’adhésion à la culture, doté d’un droit de veto intrinsèque. L’enregistreur IA de Kula permet ce droit de veto. Si quelqu’un dit « non », je lis la transcription et regarde les passages essentiels de l’entretien. Ensuite, nous en discutons.
De même, si un intervieweur a une incertitude, il me demande de visionner la partie concernée de l’entretien pour donner mon avis. Dans les deux premiers mois après avoir renforcé ce processus grâce aux enregistrements, L&V a abouti à huit refus d’embauche sur 56 recrutements. Ce n’est pas anodin. C’est le filtre qui fonctionne.
Le signal est le fil conducteur de tout cela. Notre philosophie sur la qualité des recrutements repose sur l’idée que de meilleurs signaux mènent à de meilleures décisions. Les outils IA de Kula fournissent plus de signaux, de meilleure qualité, et davantage de moyens d’y réagir. Le changement ne tient pas seulement à l’outil : c’est le système qui a changé la façon dont chacun se comporte.
Comment l’IA transforme le travail stratégique
Un autre aspect impacté est mon travail stratégique. Écrire un business case ou une note de stratégie pouvait prendre des jours, parfois des semaines, à travers de multiples brouillons et sessions. Aujourd’hui, ce travail est réalisé en quelques heures. Assembler diapos, graphiques et infographies pour les dirigeants, tâche jadis d’une journée, prend maintenant quelques minutes. Ce n’est pas de l’exagération, c’est simplement la réalité.
Parce que les outils IA sont reliés à nos systèmes — Slack, Gmail, Google Docs — je peux leur demander de rassembler du contexte provenant de toutes ces sources à la fois. Ils peuvent résumer les dernières discussions sur un sujet, retrouver un document et croiser un fil de discussion. Ce travail nécessitait auparavant de jongler avec quatre onglets ; aujourd’hui, il s’agit d’un simple prompt.
Sincèrement, je n’ai pas encore vu d’inconvénients marquants ou quantifiables à l’intégration de l’IA. Nous avons dû guider certains responsables du recrutement à ne pas se reposer exagérément sur l’IA pour forger leur opinion, mais cela a été facile à détecter et à corriger.
Je sais que cela paraît trop beau pour être vrai, et il est encore tôt. Je reste vigilant à des problématiques telles qu’une baisse de la qualité du signal si les personnes cessent d’analyser de façon critique les productions de l’outil. Des risques réels existent, mais ils ne se sont pas encore matérialisés chez nous.
Où l’IA doit être limitée dans le recrutement
Greg partage
L’IA peut nous aider à faire correspondre les profils, à mettre en avant les meilleurs candidats et à résumer ce qui s’est passé lors d’un entretien. Elle ne peut pas prendre la décision.
Je veux être clair sur la limite que nous posons, car j’y tiens énormément.
L’évaluation et la sélection restent à 100 % humaines. L’IA peut nous aider à faire correspondre les profils, à mettre en avant les meilleurs candidats et à résumer ce qui s’est passé lors d’un entretien. Elle ne peut pas prendre la décision.
Notre règle concernant le preneur de notes est explicite : l’IA peut remplir les notes, mais c’est l’intervieweur humain qui doit attribuer une note au candidat et rédiger son propre retour, en expliquant son raisonnement. L’IA ne rejettera jamais automatiquement un candidat chez Cover Genius. Point final.
La raison n’est pas une aversion pour la technologie. Le recrutement est une décision humaine concernant un être humain. Nous décidons qui rejoint cette entreprise, qui fait partie de cette culture, et qui a cette opportunité. Ce n’est pas une décision à remettre à un algorithme, aussi avancé soit-il.
L’IA est un outil incroyablement utile, et elle ne fera que gagner en puissance. Mais au bout du compte, ce sont des humains qui composent cette entreprise. Ce sont aussi des humains qui doivent décider des autres humains à intégrer.
Comment définir des garde-fous pour l’IA dans les processus de recrutement
J’ai sous-estimé à quel point certaines personnes étaient prêtes à laisser leur jugement à l’IA. Pas de façon spectaculaire, mais progressivement et silencieusement, ce qui est facile à manquer si on n’y prête pas attention.
Nous l’avons d’abord constaté avec les descriptions de poste. Certaines personnes ont tendance à prendre la sortie de l’IA, relire rapidement, puis envoyer. Pour être juste, c’est probablement le même réflexe qui poussait ces mêmes personnes à copier la description d’un autre poste avant l’ère de l’IA. L’outil a changé, mais pas le comportement.
Une version plus conséquente est apparue avec les résumés d’entretien. Peu après avoir mis en place le preneur de notes IA, nous avons remarqué que beaucoup étaient à l’aise de laisser l’IA remplir non seulement les notes, mais aussi le résumé global du candidat et leur opinion. Essentiellement, ils externalisaient la recommandation d’embauche à l’outil.
Nous l’avons rapidement détecté et instauré des garde-fous. La règle est maintenant explicite : l’IA peut aider à prendre des notes, mais l’intervieweur doit rédiger lui-même son évaluation et attribuer la note. Non négociable.
Mais ce qui m’a vraiment surpris, c’est d’avoir à le préciser. Cela me semble tellement fondamental que l’humain est toujours le décideur ; je pensais que c’était un instinct largement partagé. Finalement, ce n’est pas aussi universel que je le croyais.
Je mettrais ces garde-fous en place avant le lancement, pas après. Et je définirais beaucoup plus clairement dès le départ ce que l’IA peut venir soutenir, et ce qu’elle ne doit jamais remplacer. Cette clarté compte, et il vaut mieux la poser avant que des habitudes ne s’installent, que d’essayer de les corriger après coup.
Je définirais beaucoup plus clairement dès le départ ce que l’IA peut venir soutenir, et ce qu’elle ne doit jamais remplacer. Cette clarté compte, et il vaut mieux la poser avant que des habitudes ne s’installent, que d’essayer de les corriger après coup.
Voici un bon exemple. Nous assistons à une vague de ce que j’appelle des CV « parfaits ». Les candidats utilisent l’IA pour adapter leurs candidatures exactement à notre description de poste. Nous recevons 100 candidatures, et 50 obtiennent un score de 95 ou plus sur 100 dans le système de Kula. Des correspondances parfaites, toutes.
Alors, comment décider qui appeler en premier ? On ne peut pas. L’examen du CV, comme outil de sélection, est en train de mourir.
Et il n’est pas possible de faire un pré-entretien téléphonique avec 50 ou 100 personnes pour chaque poste. Ce n’est pas réaliste.
Nous réglons un problème d’IA avec l’IA. Nous évaluons des intervieweurs IA capables de présélectionner chaque candidat rapidement et de manière cohérente. Tout le monde bénéficie du même premier entretien, quel que soit le moment de candidature ou la personne qui consulte le CV. Franchement, c’est plus équitable pour les candidats, pas moins. Nous commençons par les postes de support client à fort volume, où le cas d’usage est le plus évident, mais nous constatons la même problématique dans l’ingénierie.
Les ingénieurs seront-ils ravis de passer un entretien avec une IA ? Probablement pas au début. Mais je pense que cela changera plus vite qu’on ne le croit. Mon pronostic honnête : dans 12 à 18 mois, il sera impossible de distinguer un intervieweur IA d’un humain. Peut-être même avant. Donc, l’inconfort que l’on ressent aujourd’hui autour de ce sujet ne durera probablement pas aussi longtemps qu’il n’y paraît.
Pourquoi les leaders devraient adopter l'IA avec pleine conscience
Greg partage
Alors lancez-vous. Mais lancez-vous les yeux ouverts…N’imitez pas Chicken Little. Mais ne soyez pas non plus un somnambule.
Entourez-vous d’enthousiasme pour la transformation IA. N’ayez pas peur. Je sais que ce n’est pas aussi facile à faire qu’à dire. Les craintes sont légitimes. Il n’est pas difficile d’imaginer un monde où des catégories d’emplois entières disparaîtraient sous le poids de l’automatisation plus vite que l’on peut s’adapter, ou où l’IA ne ferait qu’amplifier les biais et les failles de nos systèmes actuels. Ce ne sont pas des inquiétudes irrationnelles. Elles sont réelles.
Mais voici la réalité : l’IA est là. Elle ne disparaîtra pas. Tout professionnel, quel que soit son poste, doit monter à bord sous peine de se faire écraser, et j’oserais dire que cela vaut au moins autant pour les leaders que pour n’importe qui d’autre.
Les leaders peuvent se sentir relativement à l’abri grâce à leur expérience et leur ancienneté, et je pense qu’il y a une part de vérité. L’IA n’automatise pas facilement le jugement qui naît de la navigation à travers de vrais défis, de vrais échecs et une véritable complexité au fil d’une carrière. Il faut quelqu’un pour diriger l’IA. Quelqu’un doit décider sur quoi la cibler et si le résultat est digne de confiance. C’est un travail de leadership.
Mais être relativement plus en sécurité ne signifie pas être à l’abri. Et surtout, jouer la défensive est une mauvaise stratégie. Les leaders qui prospèrent en ce moment ne seront pas ceux qui protègent leur position. Mais bien ceux qui saisiront cet outil à pleines mains pour se doter de superpouvoirs. Et la fenêtre pour agir, c’est maintenant. Les choses avancent trop vite pour attendre un moment plus confortable.
Alors lancez-vous. Mais lancez-vous en gardant les yeux ouverts.
C’est là que la pleine conscience entre en jeu, dans le sens le plus authentique et non pas comme un mot à la mode. Abordez chaque interaction avec l’IA, chaque idée qu’elle génère, chaque moment de transformation qu’elle permet, avec clarté, rigueur et intention. Sachez ce que vous demandez et pourquoi. Passez au crible ce que vous obtenez en retour.
Les raisons pour lesquelles cet engagement conscient est essentiel sont même plus fortes avec l’IA qu’avec l’humain seul, car les résultats arrivent plus vite, sont démultipliés, et les dérives ne sont pas toujours immédiatement perceptibles.
Ne soyez pas comme Chicken Little. Mais ne marchez pas non plus en somnambule.
Comment repenser l’acquisition de talents avec l’IA
Je dirais que, même si l’on met de côté mon biais évident, l’acquisition de talents est aujourd’hui l’un des domaines les plus pertinents pour toute organisation. Pas seulement pour les équipes de recrutement. Pour toute entreprise qui embauche.
La capacité existe. C’est ce qui a changé. Ce n’est plus théorique. L’IA est aujourd’hui suffisamment performante pour apporter des améliorations concrètes et significatives aux processus d’embauche, alors que la plupart des organisations fonctionnent encore selon des méthodes quasi inchangées depuis cinq ans.
Le cadre pour transformer l’acquisition de talents est simple :
Identifiez et automatisez d’abord tout ce qui est répétitif et routinier dans votre processus de recrutement. Rédaction de fiches de poste, planification, recherche et approche des candidats, tri de CV, présélection, prise de notes, reporting de base… Retirez-en autant que possible des tâches de vos recruteurs, ou du moins rendez-les beaucoup plus efficaces.
Prenez du recul sur les étapes à plus forte valeur ajoutée du processus — là où une meilleure qualité d’information permet de meilleures décisions — et demandez-vous comment l’IA peut vous aider à aller plus loin.
Réfléchissez à ce que vos recruteurs pourront faire de plus avec le temps et l’énergie retrouvés, car l’objectif n’est pas l’efficacité pour l’efficacité. Il s’agit de les transformer en vrais partenaires du business capables de conseiller, pas simplement de gérer des processus.
Si vous appliquez bien cette démarche, trois choses se produisent : vous obtenez des signaux plus forts, plus larges et plus profonds sur chaque candidat ; vos recruteurs disposent du temps et des outils pour conseiller les responsables de recrutement au lieu de simplement faire passer des candidats dans un pipeline ; et l’expérience candidat s’améliore car le processus est plus rapide, plus cohérent, et plus humain là où ça compte.
Toutes ces avancées sont accessibles dès maintenant. Pas dans deux ans. Maintenant.
À suivre
Vous pouvez connecter avec Greg Russell sur LinkedIn ou visiter Cover Genius pour en savoir plus.
D'autres interviews d’experts à venir sur People Managing People !
