Introduction

Yanis lit les lettres de motivation du poste de technicien. « Elles se ressemblent toutes. Je suis sûr que c’est l’IA. Il existe des détecteurs : on pourrait écarter celles qui en sortent. »

Hélène n’est pas convaincue. Un technicien utilisant un assistant pour écrire une lettre sait-il moins bien réparer une machine ? Et que se passerait-il si le détecteur se trompait ?

Elle a aussi deux autres sujets à boucler : répondre à tous les candidats et garder une trace claire de la décision. Ce chapitre traite ces trois points : la fin d’un recrutement, là où un outil peut faire gagner du temps et où la responsabilité reste entièrement humaine.

1. Les candidats utilisent l’IA : changer de question

Il est normal que des candidats utilisent un assistant pour leur CV ou leur lettre. Ce qui compte n’est pas de savoir s’ils l’ont fait. C’est de savoir s’ils ont les compétences du poste.

Les détecteurs sont fragiles. Deux signaux doivent suffire à vous méfier :

• En 2023, OpenAI a retiré son propre outil de détection, faute de fiabilité : selon ses chiffres, il repérait 26 % des textes écrits par une IA et signalait à tort 9 % des textes humains.
• Une étude de Stanford publiée en 2023 a testé sept détecteurs sur des textes en anglais : ils ont classé en moyenne 61 % des rédactions d’étudiants non natifs comme écrites par une IA, à tort.

Ces chiffres datent et portent sur l’anglais. Ils rappellent toutefois qu’un tel outil peut se tromper et pénaliser certains profils. Or la capacité à s’exprimer dans une langue autre que le français figure parmi les critères de discrimination de l’article L1132-1. Ne fondez pas une décision sur un détecteur.

Évaluez autrement.

• Réduisez le poids de la lettre, si elle n’est pas utile au poste.
• Demandez une mise en situation : une panne simulée, un exercice court, en lien avec le poste.
• Faites expliquer une réalisation citée dans le CV : « Comment avez-vous procédé ? »

Posez une règle claire. Dites ce qui est admis : par exemple, l’aide à la rédaction est acceptée, mais l’exercice en entretien se fait sans assistant.

Une pratique récente : le texte caché. La presse américaine a décrit en 2025 des candidats insérant dans leur CV des instructions invisibles, en blanc sur blanc, destinées à un outil de tri. C’est une raison de plus de lire les candidatures elles-mêmes.

Avec l’IA. Pour un poste inventé, demandez trois mises en situation de quinze minutes, avec leurs critères d’évaluation. Assurez-vous qu’elles ne demandent aucun matériel ou savoir sans rapport avec le poste.

Exemples :

• Mauvais réflexe : écarter une candidature à cause du score d’un détecteur.
• Bon réflexe : une panne simulée, évaluée avec la grille du chapitre 4.2.
• Règle claire : « Vous pouvez utiliser l’IA pour vous préparer ; l’exercice se fait sur place, sans outil. »

2. Répondre à tous les candidats

L’IA aide bien à préparer des modèles, puisqu’ils ne demandent aucune donnée individuelle. Chaque étape peut avoir le sien.

Étape	Contenu	À vérifier
Accusé de réception	Merci, délai, contact, lien vers l’information	Délai tenable, mention sur le traitement des données
Convocation	Date, durée, interlocuteurs, déroulé, aménagements possibles	Exactitude
Refus	Courtois, sans motif personnel inventé, contact	Aucun critère discriminatoire, cohérence avec la décision
Proposition	Poste, conditions, prochaines étapes	Validation RH et direction

Un refus ne se génère pas au hasard. L’outil peut inventer un motif flatteur et faux. Si le candidat demande une explication, vous devez pouvoir répondre à partir de vos critères. La CNIL prévoit, dans son modèle, une possible conservation de trois mois pour que les candidats non retenus puissent obtenir des explications sur les raisons de la décision.

Le vivier s’annonce. Si vous souhaitez garder une candidature pour un autre poste, dites-le dans la réponse et précisez la durée. La CNIL donne un repère de deux ans au plus après le dernier contact.

Un message envoyé par un humain se relit. Évitez les envois automatiques d’un refus sans contrôle : un message erroné peut ne jamais être rattrapé.

Avec l’IA. Demandez trois modèles de refus : après lecture du dossier, après entretien, après une mise en situation. 80 mots, ton respectueux, aucun motif personnel, contact à la fin. Adaptez-les ensuite.

Exemples :

• Bien : « Votre candidature a retenu notre attention, mais d’autres profils correspondent davantage aux compétences recherchées pour ce poste. »
• À éviter : « Nous recherchons un profil plus jeune. »
• Vivier : « Avec votre accord, nous conservons votre candidature pour une durée de [durée]. »

3. Contrôler les biais avant de décider

Avant de prendre la décision, Hélène s’accorde dix minutes sur quatre questions :

1. Le critère du poste est-il respecté ? Ou un nouveau critère est-il apparu en cours de route ?
2. Chaque note s’appuie-t-elle sur un fait ? Ou sur une impression ?
3. La candidature retenue ressemble-t-elle à ce que nous avons toujours fait ? Est-ce justifié ?
4. Tous les candidats ont-ils eu les mêmes chances ? Mêmes questions, même durée, mêmes conditions, aménagements proposés si besoin.

Au fil des recrutements, regardez les résultats globaux : qui postule, qui passe en entretien, qui est retenu. Dans une PME, les chiffres sont faibles et ne prouvent rien seuls. Ils permettent de poser des questions. Attention aussi à ne pas créer un fichier sensible pour faire ce contrôle.

Si un outil a aidé, vérifiez aussi ce point : l’humain a-t-il eu accès à la candidature complète et pourrait-il expliquer son choix sans citer l’outil ? (chapitre 2.4)

Exemples :

• Critère ajouté en cours de route : « Il nous faudrait quelqu’un qui connaît déjà notre logiciel. »
• Note sans fait : « Il ne le sent pas » ne suffit pas.
• Bon contrôle : la mise en situation s’est déroulée dans les mêmes conditions pour les trois.

4. Documenter la décision

Une décision documentée vous protège et protège le candidat. En cas de litige pour discrimination, la personne présente des éléments de fait et l’employeur doit prouver que sa décision repose sur des éléments objectifs (article L1134-1).

Une fiche de décision tient sur une page :

• le poste et les critères annoncés ;
• les personnes qui ont participé à la décision ;
• les candidats rencontrés et leur grille ;
• le choix et ses motifs, à partir des critères ;
• le rôle éventuel d’un outil et le contrôle effectué ;
• la date.

Écrivez des motifs vérifiables : « Niveau 4 sur le diagnostic et la sécurité, lors de la mise en situation du 12 mars. » Et non : « Le meilleur feeling ».

Conservez ce qu’il faut, le temps qu’il faut. La CNIL indique que le candidat retenu voit ses données intégrées à son dossier administratif. Pour les autres, elle mentionne une possibilité d’archivage à des fins de preuve, jusqu’à cinq ans au plus à compter de la clôture du recrutement, en lien avec le délai de prescription de l’action en discrimination. Cet archivage doit rester limité et réservé à cet objectif, avec un accès restreint.

L’IA dans la décision. Elle peut mettre en forme une fiche de décision à partir d’un modèle vide. Les motifs, eux, s’écrivent à la main.

Avec l’IA. Demandez une fiche de décision vide, en une page, avec des rubriques et des exemples fictifs de motifs factuels. Faites-la valider, puis ajoutez-la à votre bibliothèque de modèles.

Exemples :

• Motif fort : « Seul candidat à avoir résolu la panne simulée dans le temps imparti. »
• Motif à éviter : « Il s’intègrera mieux. »
• Accès : la fiche archivée n’est visible que par le service RH.

5. Ce qu’il reste à faire : préparer l’arrivée

La décision prise, le recrutement n’est pas terminé. Hélène envoie la proposition et les réponses aux autres candidats, purge les conversations et les fichiers temporaires, puis prépare l’arrivée.

L’information de la nouvelle recrue. Les données utilisées pour le recrutement peuvent être reprises pour la gestion du personnel. Une nouvelle information peut alors être requise, selon la CNIL, en cas de nouvelle finalité.

Le parcours d’intégration et la checklist font l’objet du chapitre 5.2.

Exemples :

• Purge : suppression des CV dans l’espace de travail de l’assistant.
• Information : la mention sur la gestion du personnel remise à l’embauche.
• Passage de relais : la fiche de poste sert de base au parcours d’intégration.

Résumé

Les candidats utilisent l’IA. Plutôt que de chercher à la détecter avec des outils fragiles, qui peuvent pénaliser certains profils, évaluez les compétences réelles grâce à des mises en situation.

L’IA prépare bien les modèles de message. Les refus restent sans motif inventé, cohérents avec la décision et relus.

Avant de décider, contrôlez les critères, les faits et l’égalité des conditions. Documentez ensuite la décision : critères, personnes, motifs factuels, rôle de l’outil. L’employeur doit pouvoir la justifier par des éléments objectifs. Conservez ces éléments pour une durée limitée, avec un accès restreint.

Questions fréquentes

Peut-on interdire l’IA aux candidats ?

Vous pouvez fixer une règle pour certaines épreuves, comme un exercice sur place. Interdire l’usage pour une lettre serait difficile à contrôler et peu utile. Dites clairement ce qui est attendu.

Un détecteur d’IA suffit-il pour écarter une lettre ?

Non. Ces outils peuvent se tromper. Une décision fondée sur leur seul résultat serait fragile et peut pénaliser certains profils.

Doit-on expliquer un refus ?

Selon le guide de la CNIL, le candidat non retenu peut chercher à connaître les raisons de la décision. Prévoyez une réponse factuelle à partir de vos critères et prenez conseil en cas de contestation.

Combien de temps garder la fiche de décision ?

La CNIL mentionne jusqu’à cinq ans au plus pour un archivage à des fins de preuve, à compter de la clôture du recrutement. Définissez votre durée, inscrivez-la au registre et limitez les accès.

Termes clés

• Détecteur d’IA : outil qui prétend repérer un texte produit par une IA.
• Faux positif : texte humain signalé à tort comme produit par une IA.
• Mise en situation : exercice proche du poste, évalué avec des critères définis.
• Injection d’instructions : texte caché qui cherche à influencer un outil d’IA.
• Décision documentée : décision dont les critères, les faits et les motifs sont écrits.
• Archivage : conservation limitée, avec accès restreint, pour un objectif précis comme la preuve.

Références

• The Decoder — OpenAI discontinues AI text detector due to lack of accuracy (2023)
• Stanford HAI — AI-Detectors Biased Against Non-Native English Writers (15/05/2023, consulté le 07/11/2026)
• The Star, reprise du New York Times — Recruiters use AI to scan resumes, applicants are trying to trick it (09/10/2025)
• Code du travail numérique — Article L1134-1 et article L1132-1 (consultés le 07/11/2026)
• CNIL — Guide Recrutement (30/01/2023, consulté le 07/11/2026)
• CNIL — Référentiel des durées de conservation RH (02/04/2026, consulté le 07/11/2026)

QCM (une seule bonne réponse par question)

Question 1 — Un candidat a utilisé l’IA pour sa lettre. La question utile est :

1. A-t-il les compétences du poste ?
2. Quel outil a-t-il choisi ?
3. Son abonnement est-il payant ?

Question 2 — Pourquoi OpenAI a-t-il retiré son outil de détection en 2023 ?

1. Pour le vendre plus cher
2. Faute de fiabilité
3. À la demande de la CNIL

Question 3 — Fonder un refus sur un détecteur :

1. Est une bonne pratique
2. Garantit l’égalité
3. Est fragile et peut pénaliser certains profils

Question 4 — Pour évaluer les compétences réelles, le mieux est :

1. De passer plus de temps sur la lettre
2. Une mise en situation liée au poste
3. Une note donnée par l’assistant

Question 5 — Un modèle de refus préparé avec l’IA doit :

1. Inventer un motif flatteur
2. Être envoyé sans relecture
3. Rester sans motif inventé et cohérent avec la décision

Question 6 — Quel motif est vérifiable ?

1. « Niveau 4 sur le diagnostic lors de la mise en situation »
2. « Meilleur feeling »
3. « Il s’intègrera mieux »

Question 7 — En cas de litige pour discrimination, selon L1134-1, l’employeur doit :

1. Citer le résultat de l’outil
2. Prouver que sa décision repose sur des éléments objectifs
3. Rester silencieux

Question 8 — La CNIL mentionne, pour un archivage à des fins de preuve, une durée de :

1. Cinq ans au plus à compter de la clôture du recrutement
2. Dix ans après le premier contact
3. Sans limite

Voir les réponses et les explications

Réponses : 1→1 · 2→2 · 3→3 · 4→2 · 5→3 · 6→1 · 7→2 · 8→1

Explications.

1. La lettre n’est qu’un indice parmi d’autres.
2. OpenAI invoque un faible taux d’exactitude.
3. Les faux positifs existent, notamment pour des non-natifs.
4. Elle est directement liée au poste.
5. Vous devez pouvoir expliquer la décision.
6. Elle s’appuie sur un critère et un fait.
7. C’est le texte de l’article.
8. C’est la durée mentionnée dans le guide.

Exercices

Exercice — Écrivez la fiche de décision (3 min) Cas fictif : deux candidats restent pour le poste de technicien. L’une a obtenu 4 en diagnostic et 3 en sécurité ; l’autre 3 et 2. Tous deux ont fait la même mise en situation. Rédigez le motif du choix en deux lignes et indiquez ce que vous conservez.

Corrections des exercices

Exercice — « Candidate retenue sur les critères diagnostic (niveau 4) et sécurité (niveau 3), évalués lors de la mise en situation commune du [date] ; l’autre candidature obtient respectivement 3 et 2. » À conserver : critères, grilles, fiche de décision, pour une durée définie, avec accès réservé au service RH. À purger : copies de CV et conversations dans les espaces de travail. Un motif de ce type ne s’appuie ni sur la personnalité, ni sur l’outil.

Annexe — Carnet IA RH, page 13 : ma fiche de décision

Poste : ___ · Critères annoncés : ___ · Décideurs : ___

Candidats rencontrés : ___ · Grilles jointes ☐

Choix et motifs factuels : ___

Rôle d’un outil : aucun ☐ · lequel : ___ · contrôle humain : ___

Contrôles : mêmes questions ☐ · mêmes conditions ☐ · aucun critère ajouté ☐

Conservation : durée ___ · accès ___ · purge des espaces de travail ☐

Messages envoyés : réponses à tous les candidats ☐

OpenAI est cité à titre d’exemple. Acadigit n’est ni affiliée, ni sponsorisée, ni approuvée par cette société. Ce chapitre a été rédigé avec l’aide de l’IA, puis relu, amélioré et validé par Acadigit.