Recrutement, IA, ATS : la machine m'a demandé de mentir

Près de 80 % des entreprises trient les candidatures par logiciel, les ATS. Une candidate raconte ce que les outils d'optimisation de CV exigent : le même CV noté 97 puis 45, et une fiction à son nom.

Le même CV, noté 97 par un outil d'optimisation payant, puis 45 par un concurrent. Capture d'écran de l'autrice, juin 2026, nom de l'outil remplacé par "ATS" et édité avec ChatGPT.

Près de 80 % des entreprises filtrent aujourd'hui leurs candidatures à travers des logiciels de tri, selon la question écrite déposée à l'Assemblée nationale sur la régulation de ces systèmes, à laquelle le gouvernement a répondu en décembre 2025. Je voudrais raconter ce débat depuis un angle que les rapports ne montrent pas : l'intérieur.

Comme des millions de candidats, j'ai utilisé les outils d'optimisation censés rendre un CV "compatible ATS". Leur promesse est simple : reformuler votre parcours pour que la machine le comprenne. Leur pratique l'est moins. L'outil me suggérait des intitulés que je n'ai jamais portés, des mots-clés pour des responsabilités que j'exerçais sous d'autres noms, une trajectoire lissée dont les angles, c'est-à-dire l'essentiel, avaient disparu. À chaque refus de suivre la suggestion, mon score de compatibilité baissait. La machine ne me demandait pas d'exagérer. Elle me demandait, méthodiquement, de mentir.

J'ai fini par le mesurer, carte bancaire en main. J'ai payé l'un de ces outils pour reconstruire puis évaluer mon CV : 97 sur 100, "excellent", rien à retoucher. Puis j'ai soumis ce fichier estampillé "excellent", sans y changer une virgule, aux vérificateurs concurrents. L'un d'eux, payant lui aussi, l'a noté 45 et m'a annoncé que mon CV "avait besoin de travail". Un autre m'a proposé ce que son interface appelle un "plan d'injection de mots-clés" : un clic, les termes s'ajoutent au CV, le score remonte. À l'intérieur, des accomplissements prêts à coller : un taux de renouvellement de 95 %, une progression de 12 % d'un indicateur que je n'ai jamais mesuré, rattachés à un employeur réel de mon parcours. L'outil ne se contente pas de suggérer la fiction : il l'insère et la récompense.

J'ai poussé l'expérience au bout : un outil a appliqué l'intégralité de sa réécriture. Le résultat n'était plus moi : une fiction à mon nom. Et une fiction se joue : récit à écrire, chiffres jamais mesurés à mémoriser, entretien à tenir. Le CV plaqué or n'est pas un document, c'est une dette. Deux thermomètres qui affichent 45 et 97 pour le même verre d'eau ne mesurent pas la température : chacun impose son échelle.

On pourrait objecter que l'outil d'optimisation n'est pas l'ATS du recruteur, mais son miroir commercial. Justement : il rend visible l'incitation créée en amont par un recrutement devenu lisible à travers des mots-clés, des intitulés normalisés et des scores de correspondance. Ce n'est pas un bug d'un produit mal conçu. C'est un gradient structurel : plus vous décrivez honnêtement un travail réel, moins vous êtes lisible pour le filtre ; plus vous vous conformez au gabarit statistique du poste, plus vous vous éloignez de votre propre histoire. L'optimisation pousse chacun, mécaniquement, vers la fiction la plus crédible. Et les premiers à payer ce gradient sont exactement ceux que la question parlementaire place en première ligne : les candidats en reconversion, les seniors, les profils dits atypiques.

Élargissez la scène : les logiciels de recrutement proposent désormais de rédiger l'annonce par IA, pour qu'elle soit analysée par une autre, pendant qu'un troisième outil réécrit le CV pour franchir le quatrième. Le concours ne se joue plus entre des candidats, il se joue entre des logiciels. Et il ne sélectionne plus la meilleure personne pour un poste : il sélectionne la meilleure histoire collée à une annonce. Me voilà avec un CV plaqué or, à charge d'écrire l'histoire qui l'accompagne et de la faire survivre à l'entretien.

J'ai longtemps rangé cette expérience au rayon de l'absurde. Il m'a fallu du temps pour voir ce qu'elle pointait.

La machine m'a demandé de me rendre lisible pour elle. Chaque trou expliqué, chaque intitulé normalisé, chaque transition justifiée, toute mon histoire remodelée jusqu'à ce que le système puisse l'analyser. Mais je ne pouvais pas exiger l'inverse. Dans certains outils, le recruteur voit les critères, le score, la justification, et peut corriger l'évaluation. Le candidat, lui, ne voit ni les critères, ni le raisonnement, ni le score, parfois pas même le fait qu'un système a opéré. Nous avons construit une chaîne de recrutement avec une transparence totale d'un côté et une boîte noire de l'autre, et nous avons posé l'obligation de transparence sur la partie qui n'a aucun pouvoir.

Ce que voit le recruteur, ce que voit le candidat. Le système juge les deux ; un seul peut regarder. Illustration de l'autrice, d'après les interfaces d'un logiciel de recrutement observées en juin 2026.

C'est cette asymétrie, et non les jeux de mots-clés, la vraie découverte. Lorsqu'un intermédiaire transforme, pondère et classe sans rendre sa lecture visible à la personne évaluée, celle-ci ne peut pas répondre à la seule question qui compte : qu'a-t-on réellement évalué de moi ? Le recruteur peut auditer mon CV. Moi, je ne peux pas auditer la lecture qui en est faite.

Le droit est en train de rattraper cette asymétrie. L'annexe III de l'AI Act classe les systèmes d'IA destinés au recrutement parmi les systèmes à haut risque. Les obligations de gouvernance, de supervision humaine et de documentation s'appliqueront à partir du 2 décembre 2027, en vertu du règlement (UE) 2026/1744. Autrement dit : la boîte noire devra rendre des comptes. Reste à savoir avec quelle méthode : imposer documentation et supervision ne dit pas encore à quoi ressemble une évaluation lisible pour le candidat.

Cette expérience m'a laissée avec une autre question : à quoi ressemblerait un recrutement où la charge de la lisibilité ne pèserait pas entièrement sur le candidat ? Y travailler m'a conduite à écrire un protocole ouvert d'évaluation, où la grille est écrite avant que quiconque soit jugé, où les signaux catégoriels restent hors du chemin de décision, et où ce qui a compté peut être reconstruit après coup, critère par critère. Il existe à cause de la phrase ci-dessus. On m'a demandé de devenir lisible pour un système qui refuse d'être lu. Le moins que je pouvais faire était d'écrire à quoi ressemble un système lisible.

Références

L'expérience personnelle décrite, outils d'optimisation de CV, scores de compatibilité, suggestions des outils, est documentée par captures d'écran datées de juin 2026 et reçus de paiement.

Question écrite n° 9017, Assemblée nationale, 17e législature, publiée au JO le 29 juillet 2025, réponse publiée le 16 décembre 2025.

Règlement (UE) 2024/1689, annexe III, classification à haut risque des systèmes d'IA de recrutement.

Règlement (UE) 2026/1744, publié au JO de l'UE le 24 juillet 2026, reportant les obligations de l'annexe III au 2 décembre 2027.

Défenseur des droits et CNIL, "Algorithmes : prévenir l'automatisation des discriminations", 2020.

IREP, protocole ouvert d'évaluation.

Notes

L'expérience personnelle décrite, outils d'optimisation de CV, scores de compatibilité, suggestions des outils, est documentée par captures d'écran datées de juin 2026 et reçus de paiement, disponibles sur demande.

Image de couverture : Capture d'écran de l'autrice éditée avec ChatGPT (retrait du nom de l'outil). Image intérieure : Générée avec ChatGPT.