IA recrutement : tri de CV, chatbot et AI Act (2026)

Pourquoi utiliser l'IA en recrutement en 2026 ?

Le volume de candidatures a explosé avec la démocratisation des candidatures en un clic (LinkedIn Easy Apply, Indeed). Une offre de développeur reçoit en moyenne 200 à 500 CV en quelques jours. Pour un commercial, c'est parfois davantage. Résultat : les recruteurs passent 60 à 70 % de leur temps sur des tâches de tri et de coordination au lieu de se concentrer sur l'évaluation réelle des profils.

Les quatre douleurs que l'IA résout structurellement

• Volume incontrôlable : trier 300 candidatures manuellement prend plusieurs jours et fatigue le jugement. Un chatbot IA fait ce premier filtre en quelques minutes, avec des critères constants.
• Délais qui font fuir les talents : le time-to-hire moyen en France dépasse 45 jours selon l'Apec. Les meilleurs profils sont volatils. Chaque jour de retard augmente le risque de perdre le candidat idéal.
• Ghosting candidat : selon Indeed, 77 % des candidats déclarent avoir été ignorés par un employeur au moins une fois. Ce silence nuit directement à votre marque employeur sur Glassdoor et LinkedIn.
• Incohérence des évaluations : un recruteur fatigué en fin de journée n'évalue pas avec la même rigueur qu'en début de matinée. Les biais cognitifs (effet de halo, biais de récence) altèrent les décisions.

Un chatbot recrutement IA s'appuie sur l'IA générative couplée au RAG (Retrieval-Augmented Generation) : il connaît parfaitement vos fiches de poste, votre culture d'entreprise et vos critères pour évaluer les profils et répondre aux candidats avec précision. Contrairement à un simple formulaire, il engage une vraie conversation. Pour une vue d'ensemble de tous les usages RH possibles, consultez notre guide complet du chatbot RH pour les PME.

IA recrutement : les 4 cas d'usage concrets

Un chatbot de recrutement remplit quatre missions sur le parcours candidat : il préqualifie les profils dès la page carrières, répond aux questions des candidats 24h/24, assiste le tri et la priorisation des CV avant transmission au recruteur, et organise la planification des entretiens. Ces usages fonctionnent ensemble, mais chacun peut aussi être déployé isolément selon vos priorités.

1. Préqualification sur le site carrières

Placé directement sur votre page carrières ou sur chaque annonce, le chatbot engage la conversation dès que le candidat manifeste de l'intérêt. Il pose quelques questions ciblées (disponibilité, localisation, compétences clés, prétentions salariales) avant même que le CV ne soit examiné. Cette préqualification en amont évite de faire remonter des candidatures hors critères et fait gagner un temps considérable au recruteur, sans passer par un formulaire long et rébarbatif.

2. FAQ candidats 24h/24, 7j/7

Le chatbot répond en continu aux questions les plus courantes des candidats : rémunération, télétravail, avantages, étapes du process, délai de réponse. Grâce au RAG, il puise directement dans vos fiches de poste et documents internes plutôt que de donner des réponses génériques. Un candidat qui consulte l'offre un dimanche soir obtient une réponse immédiate au lieu d'attendre le lundi, un détail qui pèse sur votre marque employeur.

3. Tri et priorisation des CV

Enfin, le chatbot aide à trier et prioriser les candidatures reçues, en combinant le screening conversationnel et un score pondéré selon vos critères de poste. Le recruteur reçoit une shortlist classée plutôt qu'une pile de CV à parcourir un par un, et reste libre de consulter les profils moins bien classés. Le détail de ce mécanisme (screening, scoring et pré-filtrage par RAG) est expliqué dans la section tri de CV automatisé ci-dessous.

4. Planification des entretiens

Une fois le candidat validé par le recruteur, le chatbot propose des créneaux issus de l'agenda du manager, confirme le rendez-vous, envoie les rappels et gère les reports. Moins de relances par email, moins de délai entre la shortlist et le premier entretien : c'est souvent le gain le plus visible côté candidat, et il ne touche à aucune décision de sélection.

Tri de CV automatisé : comment ça fonctionne vraiment

Le tri automatisé ne se limite pas à scanner des mots-clés dans un PDF. Un agent IA moderne combine trois approches complémentaires pour produire une shortlist exploitable.

Le screening conversationnel en amont du CV

Au lieu de parser un document souvent mal formaté, le chatbot engage une conversation avec le candidat dès la candidature. Il pose 5 à 8 questions ciblées sur les critères éliminatoires : disponibilité, prétentions salariales, localisation, compétences clés, droit de travail. Le candidat répond en langage naturel. Le chatbot évalue la cohérence avec le profil recherché et récupère des informations que le CV ne contient jamais (mobilité, motivation, contraintes).

La qualification par scoring pondéré

Le chatbot attribue un score à chaque profil selon vos priorités. Pour un poste technique : 40 % sur les compétences, 30 % sur l'expérience, 30 % sur les critères pratiques. Le recruteur reçoit une shortlist triée par score, accompagnée d'un résumé des échanges. En 2 minutes de lecture, il prend une décision éclairée qui aurait nécessité 20 minutes d'appel téléphonique.

Le pré-filtrage documentaire par RAG

Grâce à la technologie RAG de Heeya, le chatbot connaît parfaitement chaque fiche de poste. Quand un candidat pose une question ("Le télétravail est-il possible ?", "Quel est le salaire prévu ?"), l'assistant répond à partir de vos documents internes. Cette transparence filtre naturellement : les candidats dont les attentes ne correspondent pas se désengagent d'eux-mêmes, sans mobiliser de temps recruteur.

Résultat concret sur le tri

Voici comment les candidats sont classés à l'issue du screening :

• Qualifiés (score > 80 %) : transmis immédiatement au recruteur avec résumé et verbatims clés.
• À approfondir (50 à 80 %) : le chatbot pose des questions complémentaires ou propose un test court.
• Non qualifiés (< 50 %) : le candidat reçoit un message de remerciement personnalisé avec explication. Zéro ghosting.

Pré-qualification candidat : au-delà du screening initial

Un bon CV ne dit rien sur la motivation réelle du candidat, sa capacité à travailler en équipe ou sa compréhension réelle du poste. C'est le rôle de la pré-qualification : valider l'adéquation motivationnelle, les attentes pratiques et les soft skills essentiels avant de mobiliser un manager.

Ce que la pré-qualification téléphonique coûte vraiment

Un entretien téléphonique de présélection dure en moyenne 20 minutes. Ajoutez 5 minutes de préparation et 5 minutes de prise de notes. Pour 30 profils shortlistés sur un seul poste, c'est 15 heures de travail recruteur, juste pour la présélection. Sur 5 postes ouverts simultanément : 75 heures, soit presque deux semaines dédiées uniquement à la présélection.

Les questions types d'un entretien de pré-qualification automatisé

Questions de motivation et compréhension du poste :

• "Qu'est-ce qui vous a attiré dans cette offre en particulier ?"
• "Comment ce poste s'inscrit-il dans votre projet professionnel ?"
• "Que savez-vous de notre entreprise et de notre secteur ?"

Questions de cadrage pratique :

• "Quelle est votre disponibilité pour débuter ?"
• "Le poste nécessite 3 jours de présence sur site à [ville]. Est-ce compatible ?"
• "Quelle fourchette de rémunération brute annuelle recherchez-vous ?"
• "Avez-vous d'autres processus de recrutement en cours ?"

Questions situationnelles par profil :

• Commercial : "Décrivez une situation où vous avez convaincu un client réticent. Quelle approche avez-vous adoptée ?"
• Technique : "Racontez un projet complexe que vous avez mené. Quel était le principal défi et comment l'avez-vous résolu ?"
• Managérial : "Donnez un exemple de décision difficile que vous avez prise concernant un membre de votre équipe."

Règle de base : limitez la pré-qualification à 8 à 12 questions maximum. Au-delà, le taux d'abandon augmente fortement. Chaque question doit discriminer réellement les profils.

Ce qu'un chatbot peut évaluer, et ce qu'il ne peut pas

L'objection classique : "Un chatbot ne peut pas évaluer les soft skills." En partie vrai pour les compétences qui nécessitent une observation directe. Mais plusieurs dimensions sont parfaitement évaluables à l'écrit :

• Capacité de structuration : un candidat qui répond de façon claire et organisée démontre une bonne capacité d'analyse.
• Capacité d'illustration : les candidats qui fournissent des exemples concrets montrent une expérience réelle, contrairement à ceux qui restent dans les généralités.
• Proactivité : un candidat qui pose des questions sur le poste ou la culture montre un engagement supérieur.
• Cohérence : les incohérences entre les réponses (salaire, expérience, disponibilité) sont détectées automatiquement.

En revanche, le leadership en situation de crise, l'intelligence émotionnelle en face-à-face et la capacité à fédérer une équipe nécessitent l'entretien humain. Le chatbot prépare l'entretien managérial, il ne le remplace pas.

Entretien préliminaire conversationnel par chatbot

L'entretien préliminaire conversationnel va plus loin que la pré-qualification : c'est un échange structuré de 5 à 15 minutes qui simule un premier entretien de présélection, avec adaptation dynamique des questions selon les réponses du candidat.

Le workflow complet du CV à l'entretien managérial

Phase 1 : Candidature et screening initial

Le candidat découvre l'offre sur LinkedIn, Indeed, Welcome to the Jungle ou votre site. Au lieu d'un formulaire à 15 champs, un chatbot engage la conversation : "Bonjour ! Je vais vous poser quelques questions pour voir si votre profil correspond à ce poste." Le screening prend 3 minutes.

Phase 2 : Invitation à la pré-qualification

Les profils shortlistés reçoivent un lien vers l'entretien de pré-qualification. Le candidat répond quand il le souhaite, en soirée, le week-end, depuis son téléphone. Aucune coordination d'agenda nécessaire.

Phase 3 : Entretien automatisé

Le chatbot mène l'entretien conversationnel. Il adapte ses questions en fonction des réponses précédentes : si le candidat mentionne une reconversion, les questions s'orientent vers la motivation et la formation suivie. Si une expérience managériale est évoquée, le chatbot creuse cette dimension.

Phase 4 : Scoring et rapport

À l'issue de l'échange, le chatbot génère un rapport de pré-qualification : score global, score par dimension (motivation, compétences, adéquation pratique), verbatims significatifs, recommandation (avancer, approfondir, décliner).

Phase 5 : Prise de rendez-vous automatique

Les candidats validés sont automatiquement invités à choisir un créneau d'entretien avec le manager. Le dossier complet (CV + rapport) est transmis avant la rencontre. Le manager arrive en entretien avec un dossier solide et peut se concentrer sur les dimensions humaines.

Phase 6 : Onboarding

Une fois recruté, un agent IA de support salarié prend le relais pour accompagner le nouveau collaborateur dans ses premiers jours.

Impact mesuré : un processus qui prenait 3 à 4 semaines (tri + appels + planification) se réduit à 5 à 7 jours. Les recruteurs se concentrent sur les entretiens à forte valeur ajoutée.

Marque employeur et expérience candidat

La qualité du processus de recrutement influence directement la perception de votre entreprise. 78 % des candidats consultent les avis Glassdoor ou Indeed avant de postuler. Un candidat mal traité pendant le recrutement ne deviendra jamais un ambassadeur de votre marque, et il le fera savoir.

Les points de friction qui dégradent votre attractivité employeur

• Formulaires interminables : demander 15 champs obligatoires décourage 60 % des candidats avant même qu'ils postulent.
• Délais de réponse excessifs : au-delà de 48h sans accusé de réception, le candidat considère sa candidature perdue.
• Communication générique : des emails type "Nous avons bien reçu votre candidature" sans personnalisation n'engagent personne.
• Pages carrière statiques : une simple liste de postes sans interaction donne l'image d'une entreprise froide.

Comment un chatbot transforme l'expérience candidat

Un chatbot marque employeur bien configuré agit comme un ambassadeur virtuel de votre entreprise. Concrètement :

• Réponse instantanée 24h/24 : un candidat qui découvre votre offre à 22h un dimanche peut poser ses questions et obtenir des réponses immédiates. Cette réactivité est un marqueur d'attractivité que peu d'entreprises offrent encore.
• Personnalisation par la base de connaissances : grâce au RAG, le chatbot s'appuie sur vos documents internes (page culture, témoignages collaborateurs, politique de télétravail). Il ne donne pas des réponses génériques, il répond avec votre ton et vos données.
• Suivi post-candidature proactif : au lieu de laisser le candidat dans l'incertitude, le chatbot envoie des mises à jour automatiques. "Votre candidature est en cours d'examen. Nous reviendrons vers vous d'ici jeudi." Ce message transforme l'attente anxieuse en patience confiante.
• Zéro ghosting : les candidats non retenus reçoivent un message de remerciement personnalisé. 42 % des candidats ghostés affirment ne plus jamais postuler dans l'entreprise concernée.

Pour approfondir la dimension marque employeur et mesurer son impact sur votre attractivité, notre guide RH 2026 détaille les KPIs de perception candidat à suivre.

Quels outils d'IA pour le recrutement ?

Le marché se répartit en quatre familles. Le bon choix dépend de votre volume de recrutement, de votre ATS actuel et de votre capacité à documenter vos critères.

• Les ATS avec fonctions d'IA intégrées (Workable, Lever, SmartRecruiters, Teamtailor, entre autres) : tri, suggestions de profils, rédaction d'annonces. Pratique si vous en utilisez déjà un, mais la logique de scoring est rarement paramétrable en détail.
• Les solutions spécialisées de tri et de matching de CV : performantes sur le gros volume, mais à auditer de près (données d'entraînement, explicabilité, hébergement) puisqu'elles relèvent clairement des systèmes à haut risque.
• Un chatbot sur mesure alimenté par vos documents (approche RAG, comme Heeya) : préqualification, FAQ candidats et prise de rendez-vous à partir de vos fiches de poste, avec un scoring que vous définissez vous-même et un recruteur qui valide.
• Les assistants généralistes (ChatGPT, Claude, Copilot) : utiles pour rédiger une annonce ou résumer une fiche de poste, mais à ne pas alimenter avec des CV nominatifs sans cadre RGPD clair (contrat, hébergement, durée de conservation).

Quel que soit l'outil, posez trois questions à l'éditeur : où sont hébergées les données, comment le score est expliqué au recruteur, et comment un humain peut corriger ou écarter une recommandation.

Intégration ATS : Workable, Lever, Welcome to the Jungle

Un chatbot recrutement isolé de votre ATS (Applicant Tracking System) génère de la friction : double saisie, données dispersées, historique fragmenté. L'intégration est indispensable pour un workflow fluide.

Comment fonctionne l'intégration technique

La plupart des ATS du marché exposent des API REST qui permettent de :

• Créer automatiquement un dossier candidat dans l'ATS à l'issue du screening chatbot.
• Pousser le rapport de pré-qualification (score, verbatims, recommandation) dans la fiche candidat.
• Mettre à jour le statut du candidat selon son avancement dans le parcours conversationnel.
• Déclencher des actions automatiques (invitation à l'entretien, email de remerciement) depuis l'ATS.

Compatibilités avec les principaux ATS français et européens

• Workable : API native et webhooks. Le chatbot peut créer un candidat, ajouter des notes structurées et changer le stage du pipeline automatiquement.
• Lever : intégration via API ou Zapier. Remontée des scores chatbot sous forme de tags et de notes dans le dossier candidat.
• Welcome to the Jungle (Teamtailor) : intégration via API ou connecteurs no-code (Make, Zapier). Le chatbot peut être intégré directement sur les pages offres de Welcome to the Jungle.
• Greenhouse, SmartRecruiters : API REST documentées, compatibles avec les connecteurs Zapier ou Make pour les équipes sans développeur.
• ATS custom / sans API : extraction CSV périodique des données chatbot pour import manuel. Solution de repli fonctionnelle pour les PME avec des outils RH moins standardisés.

Conseil : avant de déployer, vérifiez que votre ATS exporte les champs personnalisés via API. C'est le prérequis pour une intégration sans couture. Si votre ATS ne l'expose pas, un connecteur Zapier ou Make couvre 80 % des besoins sans développement.

Agences d'intérim : intérimaires et entreprises clientes

Une entreprise de travail temporaire (ETT) a deux publics à servir en même temps : les intérimaires, qui cherchent des missions et posent des questions sur leurs contrats ou leurs papiers, et les entreprises clientes, qui ont des besoins de personnel urgents. Un même agent, alimenté par la documentation de l'agence, peut répondre aux deux. Il prépare le travail du chargé de recrutement, qui garde le placement, la relation client et les décisions.

Côté intérimaires : un guichet de réponses disponible en continu

Beaucoup d'appels à une agence portent sur les mêmes sujets : « Quels documents dois-je fournir pour m'inscrire ? », « Comment se passe une première mission ? », « Quand est versée ma paie ? », « Que couvrent l'indemnité de fin de mission et les congés payés ? ». Si ces réponses figurent dans vos procédures internes, votre guide d'accueil et vos conditions, l'agent les retrouve et les formule à toute heure, y compris le soir et le dimanche. Il peut aussi mener la préqualification d'une nouvelle inscription : secteur d'activité, compétences, zone géographique, disponibilités, permis, habilitations. Le dossier arrive structuré au chargé de recrutement, qui le valide.

Côté entreprises clientes : une demande de personnel qualifiée dès le premier échange

Une entreprise cliente qui écrit « J'ai besoin de deux caristes CACES 3 pour lundi, site de Rungis, de 6 h à 14 h » obtient souvent un rappel après plusieurs échanges pour compléter la demande. L'agent peut poser d'emblée les questions qui manquent et transmettre une demande complète par le formulaire de contact, avec notification par email au chargé de recrutement :

• le poste et les qualifications ou habilitations exigées ;
• le nombre de personnes et la date de début ;
• la durée de la mission et les horaires ;
• le lieu de la mission et les équipements de protection requis ;
• le nom, le téléphone et l'email du demandeur.

C'est plus efficace qu'un formulaire de contact classique, parce que l'agent relance sur les informations absentes au lieu de laisser le chargé de recrutement les redemander.

Ce que l'agent ne fait pas

Précisons les limites, car elles comptent particulièrement dans l'intérim. Heeya est un agent qui répond à partir de vos documents et capte des demandes ; il ne remplace pas votre logiciel de gestion d'agence. Il ne sélectionne pas à votre place les intérimaires dans votre base, ne suit pas les dates d'expiration des habilitations et ne gère ni les DPAE ni les contrats de mission. Ces obligations, comme le contrôle des habilitations avant une mission, restent portées par l'agence et son outil métier. Les décisions de placement doivent par ailleurs rester humaines, pour les raisons de supervision exposées dans la section conformité ci-dessous.

Limites et conformité : biais, AI Act haut risque et RGPD

L'IA en recrutement a des limites claires : elle peut reproduire des biais, elle ne juge pas les qualités humaines et elle manipule des données personnelles. Deux textes structurent les obligations : le RGPD, en vigueur depuis 2018, et l'AI Act européen. Les obligations applicables aux systèmes à haut risque étaient prévues à partir d'août 2026 ; un report a été proposé au niveau européen, vérifiez le calendrier en vigueur auprès de votre conseil juridique avant de déployer.

L'AI Act classe le recrutement IA comme "système à haut risque"

L'AI Act européen place les outils IA utilisés dans l'emploi et le recrutement dans la catégorie des systèmes à haut risque (Annexe III, point 4). Concrètement, si votre outil influence ou prend des décisions de sélection de candidats (tri, scoring, classement), vous êtes soumis à des obligations renforcées en tant qu'utilisateur (« déployeur ») :

• Gestion des risques documentée : un système de gestion des risques doit être maintenu tout au long du cycle de vie de l'outil.
• Surveillance humaine obligatoire : une personne compétente doit pouvoir superviser, corriger ou écarter les résultats du système. En parallèle, l'article 22 du RGPD encadre strictement les décisions fondées exclusivement sur un traitement automatisé.
• Documentation et conservation des journaux : documentez comment l'IA est utilisée, sur quels critères elle évalue les candidats et avec quels résultats.
• Qualité des données et prévention des discriminations : les critères de scoring doivent être contrôlés pour éviter les discriminations indirectes.
• Transparence vis-à-vis des candidats : informer explicitement que le traitement initial est réalisé par un système IA.

Côté données personnelles, la CNIL reste l'interlocuteur de référence sur le RGPD et publie des recommandations sur l'IA. La désignation des autorités de surveillance de l'AI Act en France est à vérifier au moment de votre déploiement. Pour un guide complet sur la conformité, consultez notre article sur l'AI Act 2026 et la conformité des chatbots.

RGPD : les obligations spécifiques au recrutement

Le traitement de données de candidats impose des règles précises :

• Base légale : le traitement des données candidat repose sur le intérêt légitime de l'employeur ou le consentement explicite du candidat selon le contexte.
• Durée de conservation : les données d'un candidat non retenu ne peuvent être conservées plus de 2 ans après le dernier contact, sauf consentement explicite du candidat à rejoindre un vivier.
• Droits des personnes : accès, rectification, suppression des données à tout moment. Le candidat doit pouvoir exercer ces droits facilement.
• Hébergement des données : les données doivent être hébergées dans l'Union européenne ou bénéficier de garanties équivalentes (clauses contractuelles types).

Pour les détails pratiques de mise en conformité, notre guide RGPD pour les chatbots détaille les clauses à vérifier dans votre contrat éditeur et les mentions à inclure dans vos interfaces candidat.

Gestion des biais algorithmiques

Les algorithmes ne sont jamais neutres. S'ils reposent sur des données historiques biaisées (un historique de recrutements à dominante masculine dans un secteur, par exemple), ils peuvent reproduire ces schémas. Pour prévenir ce risque :

• Utilisez des questions situationnelles ouvertes plutôt que des critères binaires.
• Évitez les critères de scoring liés à l'âge, au genre, à l'origine ou au niveau d'études comme facteur éliminatoire seul.
• Auditez régulièrement les résultats du chatbot par profil démographique.
• Documentez les critères de pondération et maintenez la possibilité pour un recruteur humain de contester une décision.

Ces pratiques ne sont pas seulement une obligation légale, elles améliorent aussi la qualité des recrutements en élargissant le vivier de talents considérés. Les agences d'intérim, qui ont des obligations spécifiques supplémentaires, sont traitées dans la section qui leur est consacrée plus haut.

KPIs : mesurer l'impact de votre agent IA

Déployer un chatbot recrutement sans mesurer ses résultats, c'est naviguer à vue. Voici les indicateurs à suivre, structurés par dimension.

KPIs d'efficacité opérationnelle

• Time-to-hire : délai entre la publication de l'offre et la signature du contrat. Objectif : diviser par deux par rapport au processus manuel. Référence de marché : 45 jours en moyenne pour les cadres selon l'Apec.
• Time-to-screen : délai entre la réception d'une candidature et sa qualification. Avec un chatbot : moins de 24h. Sans : 3 à 7 jours en moyenne.
• Taux de shortlisting : pourcentage de candidats passant le screening initial. Un taux trop élevé (> 40 %) indique des critères trop souples. Un taux trop bas (< 5 %) indique des critères peut-être trop sévères ou une offre mal calibrée.
• Taux de complétion : pourcentage de candidats qui terminent le parcours conversationnel. Un taux sain se situe entre 65 et 80 %. En dessous de 50 %, le parcours est trop long ou les questions mal formulées.

KPIs d'expérience candidat

• NPS candidat (Net Promoter Score) : ajoutez une question de clôture en fin de conversation : "Recommanderiez-vous ce processus de candidature à un proche ?" Ciblez un score > 40.
• Score de satisfaction (CSAT) : "Cette interaction vous a-t-elle été utile ?" Visez > 4/5. Utile pour identifier les sections du parcours qui créent de la friction.
• Taux de ghosting : pourcentage de candidats sans réponse après 48h. Avec un chatbot correctement configuré, cet indicateur doit tendre vers zéro.

KPIs de marque employeur

• Taux d'acceptation des offres : une expérience candidat positive augmente la probabilité que le candidat retenu accepte votre proposition.
• Note Glassdoor / Indeed sur le processus de recrutement : suivez l'évolution après déploiement du chatbot. Un delta positif à 3 mois est un signal fort.
• Taux de réengagement : pourcentage de candidats non retenus qui repostulent sur une autre offre. C'est l'indicateur le plus fiable d'une marque employeur réussie.
• Volume de candidatures spontanées : un chatbot engageant sur la page carrière attire des profils qui n'auraient pas postulé via un formulaire classique.

KPIs de conformité (AI Act)

• Taux de décisions révisées par un humain : quelle part des décisions du chatbot ont été contestées et modifiées par un recruteur ? Un taux nul peut indiquer une absence de supervision réelle.
• Couverture de l'audit de biais : fréquence des audits réalisés sur les résultats du chatbot par profil démographique. Recommandation : tous les trimestres au minimum.

Déployer votre chatbot recrutement en 4 étapes

Étape 1 : Préparer votre base documentaire

Rassemblez les fiches de poste, les grilles de compétences, la page culture d'entreprise, la politique de télétravail, les avantages sociaux et le processus de recrutement complet. Plus votre base est riche et à jour, plus les réponses du chatbot seront précises et refléteront fidèlement votre entreprise. Avec Heeya, importez vos fichiers PDF, Word ou fournissez des URLs, l'IA s'occupe de l'indexation.

Étape 2 : Définir les critères de qualification par poste

Pour chaque poste ouvert, listez les critères éliminatoires (disponibilité, localisation, rémunération, droit de travail) et les critères de scoring (compétences spécifiques, motivation, soft skills). Définissez la pondération de chaque critère. Cette grille devient le "guide d'entretien" de votre chatbot.

Étape 3 : Configurer et tester

Configurez le ton de l'assistant (formel ou décontracté selon votre culture d'entreprise), les questions de pré-qualification et le message de clôture pour les candidats non retenus. Testez avec vos collègues avant de déployer : simulez différents profils (bon candidat, mauvais candidat, candidat atypique) pour vérifier la qualité des évaluations.

Étape 4 : Intégrer, mesurer, itérer

Installez le widget de chat sur votre page carrière (un snippet de code suffit). Connectez votre ATS via API ou Zapier. Après deux semaines, analysez les résultats : les questions qui ne discriminent pas doivent être remplacées, les critères de pondération affinés. Comparez les scores chatbot avec les évaluations managers pour calibrer le modèle.

FAQ : IA recrutement et chatbot de recrutement

Pour aller plus loin

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• Chatbot RH : le guide complet pour les PME en 2026
• Chatbot IA en support salarié : répondre aux questions RH au quotidien
• AI Act 2026 : obligations de conformité pour les chatbots en entreprise
• RGPD et chatbot : guide de conformité CNIL
• Solution chatbot RH Heeya : présentation et démo
• IA RH : usages, agents IA et RGPD (2026)