Avec Quentin Decré, co-fondateur de Jarvi
(article modifié le 8 septembre 2026)
Résumé de l’épisode
78 % des recruteurs français disent utiliser l’IA générative dans leur métier. Mais pour faire quoi ? Dans la majorité des cas, rédiger des offres d’emploi ou des messages LinkedIn. Autrement dit : de la génération de texte. Pour Quentin Decré, cofondateur de Jarvi, l’ATS qui intègre l’IA au quotidien de milliers de recruteurs dans une trentaine de pays, ce niveau d’usage est déjà dépassé.
De retour au micro du podcast « On n’a jamais fait comme ça » deux ans après son premier passage, Quentin pose un constat franc : il s’est trompé en pensant que l’IA ne remplacerait personne. Ce qui l’a surpris, ce ne sont pas les progrès technologiques, mais les pratiques des recruteurs eux-mêmes. Quand un métier se résume à dépiler des tâches, l’IA agentique sait le faire. Le vrai différenciateur, c’est le jugement.
L’épisode déroule la journée concrète d’un recruteur qui utilise bien l’IA : brief automatique le matin, analyse de CV assistée sans tri automatique, réponses aux candidats traitées en 30 minutes au lieu de deux heures, génération de documents pour les managers. Zéro copier-coller, zéro mise à jour manuelle de statuts. Quentin explique aussi pourquoi Jarvi refuse le tri de CV par IA (le cas Amazon reste un avertissement), comment il a négocié avec Anthropic pour que les données candidats ne soient ni stockées ni utilisées pour l’entraînement, et ce que le report de l’AI Act au 2 décembre 2027 change pour les recruteurs.
Le message clé : l’IA ne rend pas magiquement meilleur. Les recruteurs capables de jugement, de prise de recul et de communication vont exploser leurs résultats. Les autres risquent de stagner, quel que soit l’outil.
Article (pour aller plus loin)
Tu passes 30 minutes par jour à copier-coller des statuts dans ton ATS. Tu rédiges tes offres avec ChatGPT en pensant être à la page. Et tu te demandes si tout ce bruit autour de l’IA et du recrutement te concerne vraiment, ou si c’est encore un effet de mode LinkedIn. Quentin Decré, cofondateur de Jarvi, un ATS qui équipe des milliers de recruteurs dans une trentaine de pays, voit passer les usages réels de centaines d’utilisateurs chaque jour. De retour au micro du podcast On n’a jamais fait comme ça deux ans après son premier passage, il trie le vrai du bullshit. Et il ne s’en prive pas.
De l’IA générative à l’IA agentique : le vrai tournant pour les recruteurs
Selon une enquête Hellowork de fin 2025, 78 % des recruteurs français déclarent utiliser l’IA générative dans leur métier, soit presque le double d’un an avant. Impressionnant sur le papier. Mais Quentin Decré invite à creuser : 75 % de ces usages se limitent à la rédaction d’offres d’emploi, et la moitié à la production de messages LinkedIn ou de courriers candidats. En clair : 100 % de génération de texte.
Réponse directe : L’IA agentique, contrairement à l’IA générative qui se contente de produire du texte en réponse à un prompt, est capable d’agir sur des outils. Elle accède à l’ATS, à la boîte mail, à l’agenda du recruteur, et exécute des actions concrètes : envoi de messages, mise à jour de statuts, programmation de relances. C’est le passage de « l’IA qui rédige » à « l’IA qui fait ».
Pour Quentin Decré, cette distinction n’est pas un détail technique. Elle change la nature même du métier. Un recruteur qui ne fait que générer des textes avec l’IA reste dans un usage 2024. Celui qui programme des automatisations, délègue le traitement des réponses candidats et se concentre sur le jugement et la relation est dans un usage 2026.
La journée d’un recruteur qui utilise bien l’IA (sans copier-coller)
Quentin Decré décrit la journée type observée chez les utilisateurs Jarvi les plus performants. Ce n’est pas de la théorie : c’est ce qui se passe concrètement sur la plateforme.
Le matin, le recruteur ouvre sa boîte mail et trouve un brief automatique généré par l’IA de son ATS : rappels du jour, messages manqués, entretiens prévus, candidats en attente de retour manager. En quelques lignes, il sait quoi faire. Ensuite, un brief avec un manager : la prise de note est assurée par un outil intégré, et l’IA génère une synthèse structurée (attentes, salaire, contexte, équipe). A partir de cette synthèse, elle crée l’offre d’emploi, la publie dans l’ATS et active la diffusion. Le recruteur valide, mais ne tape rien.
Sur le traitement des candidatures, l’IA analyse chaque CV et met en avant les points d’attention et les points positifs. Ce n’est pas un tri : c’est une aide à la décision. Le recruteur reste celui qui accepte ou refuse. Sur les 300 messages de réponse reçus dans la journée, 200 sont traités automatiquement : réponse positive avec lien de prise de rendez-vous, réponse négative avec message d’ouverture. Le recruteur ne traite que les 50 cas qui nécessitent un humain. Résultat : 30 minutes au lieu de 2 heures.
L’IA agentique va encore plus loin. Si un projet de recrutement bloque depuis deux mois parce que les candidats demandent 30 % de salaire en plus, le recruteur demande à l’IA d’analyser les motifs de refus, de chercher les fourchettes salariales du marché, et de préparer un email argumenté pour le manager. En cinq minutes, un travail qui aurait pris une heure.
Le point commun de toute cette journée : zéro copier-coller, zéro mise à jour manuelle de statut dans l’ATS, zéro message générique envoyé en masse. Le recruteur ne fait que des choses qui ont de la valeur : décision, analyse, relation.
Pourquoi le tri de CV par IA reste une fausse bonne idée
Réponse directe : Le tri automatique de CV par intelligence artificielle reproduit les biais des données sur lesquelles le modèle a été entraîné. Amazon en a fait l’expérience : son système favorisait systématiquement les candidats masculins, car l’IA avait été formée sur un historique de recrutements majoritairement masculins. C’est pourquoi des ATS comme Jarvi refusent de laisser l’IA prendre la décision d’accepter ou de refuser un candidat.
Quentin Decré reçoit plusieurs demandes par jour de candidats qui veulent savoir si « l’IA de Jarvi va trier leur CV ». La réponse est non, et ce n’est pas qu’un choix de valeur : c’est aussi une question de conformité légale et d’efficacité. L’IA est performante pour analyser un grand volume d’informations et en extraire les points saillants. Elle est mauvaise pour émettre un jugement équitable.
La bonne approche : l’IA fournit une analyse du CV rapprochée du brief manager et de la scorecard, avec des points positifs et des points d’attention. Le recruteur décide. L’IA gère ensuite les messages de refus ou de suite, mais toujours après validation humaine.
Ce que l’IA et le recrutement changent pour l’expérience candidat
La première plainte des candidats reste le taux et le délai de réponse. Environ un candidat sur deux déclare ne jamais recevoir de retour après une candidature. Paradoxe : 90 % des recruteurs affirment envoyer des emails de refus. L’écart entre les deux chiffres dit tout sur le volume à traiter.
L’IA peut améliorer cette situation, selon Quentin Decré, précisément parce que la réactivité est son terrain. Traiter des centaines de messages par jour à la main, c’est un enfer. Si l’IA prend en charge 80 % des réponses (positives ou négatives, avec le message adapté et la suite logique), le recruteur peut se concentrer sur les échanges qui exigent un humain. Et le candidat, lui, a une réponse dans la journée.
Mais Quentin prévient : l’IA n’est pas magique. Il compare l’outil à « une armée de stagiaires hyper efficaces et hyper rapides ». Encore faut-il savoir diriger des stagiaires. Ceux qui savent s’en servir vont faire « une différence colossale ». Les autres ne verront pas de miracle juste parce qu’ils font rédiger leurs offres par ChatGPT.
AI Act et recrutement : ce qui s’applique déjà et ce qui attend
Réponse directe : Le règlement européen sur l’IA (AI Act) classe les outils de recrutement parmi les systèmes « à haut risque ». Les obligations spécifiques de l’annexe III (supervision humaine, documentation, traçabilité) ont été reportées du 2 août 2026 au 2 décembre 2027, suite au vote du Digital Omnibus en juin 2026. En revanche, les obligations de transparence de l’article 50 et les pouvoirs de sanction s’appliquent depuis le 2 août 2026.
Quentin Decré aborde le sujet sous l’angle pratique. Quand un recruteur utilise Claude, ChatGPT ou tout autre LLM en dehors de son ATS pour analyser des CV, les données partent aux Etats-Unis et servent potentiellement à l’entraînement du modèle. Pour un recruteur, c’est un risque RGPD et un risque AI Act.
Jarvi a fait le choix d’intégrer l’IA en interne avec un accord négocié directement avec Anthropic (l’éditeur de Claude). Les données candidats ne sont pas stockées par Anthropic, ne servent pas à l’entraînement, et sont anonymisées avant envoi. Le recruteur n’a pas à s’en occuper : c’est l’ATS qui garantit la conformité. Pour les recruteurs qui travaillent avec des outils externes, la question de la conformité AI Act reste ouverte et urgente.
Recruter un junior ou investir dans un bon outil : que conseiller à un DRH ?
La question se pose pour beaucoup de PME qui font 10 à 15 recrutements par an. Quentin Decré retourne le problème : la bonne question n’est pas « ATS ou pas ATS », mais « est-ce que mon recruteur pourrait faire mieux que du copier-coller sur la moitié de sa journée ? »
Il y a des coûts invisibles : le temps perdu sur des tâches manuelles, la durée du recrutement qui s’allonge, la qualité des profils qui baisse quand on ne source pas. Pour un DRH, la priorité selon Quentin est de regarder les soft skills de son équipe existante. Il utilise le terme « high agency » : cette capacité à prendre de la hauteur, à poser les bonnes questions, à anticiper. C’est ce jugement qui fait la différence avec un bon outil. Sans jugement, l’outil ne sert à rien. Avec du jugement, l’efficacité peut être multipliée par deux ou trois.
Pour les recruteurs freelances, le constat est le même. Chez Jarvi, certains indépendants réalisent plus de 50 placements par an en solo. Leur secret n’est pas l’outil : c’est qu’ils investissent leur énergie sur la relation client et la qualité, et délèguent tout le reste à l’automatisation. Ceux qui veulent devenir recruteurs freelances sans structure risquent de passer un temps déraisonnable sur des tâches que des professionnels du recrutement RH peuvent accompagner.
Ce qui sépare un recruteur qui explose ses résultats de celui qui stagne
Quentin Decré identifie une ligne de fracture nette. D’un côté, les recruteurs capables de jugement, de prise de recul et de communication, qui délèguent les tâches à l’IA et se concentrent sur ce qui a de la valeur. De l’autre, ceux qui « dépilent des tâches » sans jamais prendre de décision. Les premiers vont voir leur autonomie et leurs responsabilités grandir. Les seconds sont en concurrence directe avec l’IA.
Le parallèle avec le marché de l’emploi est parlant. Le marché s’est assoupli, mais de manière inégale. Les profils juniors qui occupaient des postes d’exécution trouvent moins d’opportunités, parce que les seniors délèguent ces tâches à l’IA au lieu de recruter. En revanche, la demande pour les profils expérimentés avec de vraies compétences de jugement explose.
Pour les cabinets de recrutement, Quentin estime que les honoraires restent justifiés, à condition d’apporter de la valeur. Pas des tâches. La valeur d’un bon cabinet, c’est son vivier (trois candidats pertinents en quelques heures au lieu de trois semaines de sourcing) et son expertise (structuration de l’offre, scorecard, accès à des profils que les concurrents ne trouvent pas). L’IA ne remplace pas ça. Pour les entreprises qui peinent à structurer leur recrutement, travailler sa communication employeur reste un levier puissant avant même de parler d’outil.
Un candidat qui utilise l’IA : bon ou mauvais signe ?
Si un candidat postule chez Jarvi et avoue avoir écrit sa lettre de motivation avec Claude ou ChatGPT, Quentin Decré considère que c’est un très bon signe. A une condition : qu’il ait donné du contexte à l’IA (son CV, son parcours, les spécificités de l’offre, des anecdotes personnelles). La lettre sera alors dans le top 10 %. S’il a juste tapé « fais-moi une lettre de motivation pour l’entreprise X », le résultat sera d’un générique terrible.
C’est, dit Quentin, un excellent test de jugement. Exactement la qualité qu’il recherche.
Ce que l’IA ne sait pas faire (et le bullshit à ignorer)
Quentin Decré s’agace des posts LinkedIn qui annoncent avoir remplacé des postes de direction par de l’IA. Son verdict est direct : soit c’est du bullshit, soit les dirigeants remplacés n’étaient pas très bons. L’IA excelle sur les tâches. Elle est mauvaise dans le jugement.
Il cite une expérience menée par Anthropic : une boutique en ligne entièrement gérée par une IA. Résultat : stock disproportionné, bradage des produits, vente à perte. Un désastre. Il a fallu qu’un humain intervienne pour poser des limites. Dans le recrutement, c’est pareil : les « chief of staff 100 % IA » qu’on voit sur LinkedIn se limitent en réalité à synthétiser des emails et à en envoyer. Ce n’est pas un poste de direction, c’est de l’assistanat.
Le conseil de Quentin : identifie où est ta valeur, concentre-toi là-dessus, et délègue le reste. C’est la seule règle qui tienne, quel que soit l’outil.
FAQ : IA et recrutement en 2026
L’IA ne remplace pas les recruteurs capables de jugement, de relation et de prise de décision. Elle remplace les tâches répétitives : copier-coller, mise à jour de statuts, envoi de messages en masse. Les recruteurs dont le poste se limitait à exécuter ces tâches sont en revanche directement concernés, selon Quentin Decré, cofondateur de Jarvi.
L’IA générative produit du texte en réponse à un prompt (rédaction d’offres, messages candidats). L’IA agentique va plus loin : elle peut agir sur les outils du recruteur (ATS, boîte mail, agenda), exécuter des actions automatisées et mettre à jour les données sans intervention manuelle. C’est le passage de « l’IA qui écrit » à « l’IA qui agit ».
Non. L’IA reproduit les biais de ses données d’entraînement. Amazon a abandonné son système de tri automatique après avoir constaté qu’il favorisait les hommes. La bonne pratique est d’utiliser l’IA pour analyser et mettre en avant les points clés d’un CV, mais de laisser la décision au recruteur.
Les obligations de transparence (article 50) et les pouvoirs de sanction s’appliquent depuis le 2 août 2026. Les obligations spécifiques aux systèmes « à haut risque » (annexe III), dont le recrutement fait partie, ont été reportées au 2 décembre 2027 par le Digital Omnibus voté en juin 2026. Le RGPD reste pleinement applicable.
La question selon Quentin Decré n’est pas le volume, mais l’efficacité. Un RRH qui passe la moitié de son temps sur du copier-coller entre outils pourrait investir ce temps sur la qualité des profils sourcés et la relation avec les managers. Le coût d’un recrutement trop long ou d’un profil « bien » au lieu d’un profil « excellent » est souvent sous-estimé.
Au contraire. Pour Quentin Decré, un candidat qui sait utiliser l’IA en lui donnant du contexte précis (son CV, ses anecdotes, les spécificités du poste) démontre exactement la qualité recherchée : le jugement. Le problème, c’est le candidat qui envoie un résultat générique sans aucune personnalisation.
En savoir plus
- Enquête Hellowork sur l’usage de l’IA par les recruteurs – Les chiffres de l’adoption de l’IA générative par les recruteurs français (78 % en 2025).
- EU AI Act – Texte officiel du règlement européen sur l’intelligence artificielle – Le texte complet du règlement, les annexes et le calendrier d’application, y compris l’annexe III qui classe le recrutement en « haut risque ».
- Vie-publique.fr – Synthèse de l’AI Act – Décryptage officiel du calendrier, des niveaux de risque et des obligations pour les entreprises françaises.
- CNIL – Dossier Intelligence artificielle – Les recommandations de la CNIL sur l’IA, le RGPD et la protection des données dans le contexte du recrutement.
- Reuters – Amazon scraps secret AI recruiting tool – L’enquête de référence sur l’abandon par Amazon de son outil de tri de CV biaisé.
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