Une étude américaine menée sur 3,4 millions de candidats révèle des biais dans les algorithmes de recrutement entrainant les mêmes rejets d’un employeur à l’autre.
Le recrutement algorithmique s’est imposé ces dix dernières années.
En France, un tiers des entreprises intègre ou expérimente ces outils, un deuxième tiers s’y prépare.
Les logiciels de gestion de candidatures (Applicant Tracking Systems) assurent le classement et l’administration des dossiers reçus.
Les outils de sourcing recherchent des profils qualifiés en croisant les grandes bases de données (HireEZ, People GPT, …).
Les plateformes d’entretien vidéo automatisé évaluent les candidats sur leur expression orale, leur diction et leur langage corporel (Hirevue, …)
Les outils de scoring alimentés par l’intelligence artificielle, à partir des données du CV, déterminent un score de correspondance entre le candidat et le poste à pourvoir (Flatcher, Taleez, …).
Premier résultat de l’étude américaine : la discrimination s’établit à un niveau très élevé, 26% des candidats noirs et 15% des candidats asiatiques ont un niveau de sélection nettement inférieur à la moyenne.
Deuxième résultat : 10% des candidats pour quatre employeurs à des postes différents ont été rejetés, 4% ont été rejetés partout, car les employeurs utilisent presque tous les mêmes algorithmes, qui rendent le même verdict.
Comment expliquer que ces outils vantés comme plus objectifs soient finalement plus discriminants que des recruteurs ayant chacun leurs propres biais ?
Opacité des bases de référence de l’IA et des critères de sélection retenus, parallélisme et opacité des méthodes employées, la clarté et la diversité ne vont pas de soi.
La prophétie autoréalisatrice, souvent étudiée par les sociologues, s’applique aussi aux candidats malheureux, un candidat rejeté partout ne peut démontrer sa valeur et la prédiction de son inemployabilité devient vraie par ses effets …
La CNIL, en France, vient d’inscrire le recrutement algorithmique parmi ses priorités de contrôle.
Face à cette réalité, l’équipe FRES Emploi préconise d’utiliser au maximum les contacts humains.
Faire fonctionner son réseau, rechercher des contacts possibles dans les entreprises convoitées, ne pas candidater uniquement par les voies digitales.
Nous préparons les candidats à gérer les (dures) réalités du monde du recrutement.
Etude : Algorithmic Monocultures in Hiring Chapman University juin 2026