L’étude de ResumeGenius fournit une photographie intéressante, mais encore partielle, de l’usage de l’IA dans les candidatures. Cette première vague d'analyse des résultats permet d’identifier plusieurs tendances structurantes.
1. Une adoption massive de l’IA par les candidats
Le chiffre clé - 70 % des recruteurs déclarent avoir déjà identifié du contenu IA - montre que l’usage de l’intelligence artificielle n’est plus marginal. Ce n’est plus un comportement “d’innovation individuelle”, mais une pratique largement normalisée.
La donnée la plus marquante concerne la forte présence d’IA dans les CV et lettres de motivation (47 %).
Ces deux supports représentent historiquement les premières portes d’entrée d’un candidat : leur transformation par l’IA signifie que la phase initiale de sélection est désormais profondément modifiée.
2. Une extension de l’IA à toutes les étapes de candidature
Au-delà des documents classiques, l’étude montre que l’IA touche désormais des aspects beaucoup plus sensibles :
- Portfolios (35 %)
- Profils en ligne (33 %)
- Tests techniques (29 %)
- Visioconférences (17 %)
Ces chiffres traduisent un glissement :
On ne parle plus seulement de "polir un CV", mais d’un usage stratégique, pensé pour optimiser toutes les étapes d’un recrutement.
Dans les tests techniques - traditionnellement difficiles à externaliser - le taux de 29 % suggère que l’IA est utilisée pour automatiser, accélérer ou contourner des évaluations, ce qui rebat les cartes de la notion même d’épreuve "authentique".
Le 17 % sur l’entretien vidéo est particulièrement préoccupant : cela signifie que des cas de deepfakes, scripts IA ou assistants conversationnels ont déjà été détectés.
3. Un effet générationnel, mais pas uniforme
Les recruteurs les plus jeunes (18–27 ans, puis 28–43 ans) identifient davantage de contenu généré par l’IA.
Deux hypothèses émergent :
- Ils sont plus exposés à des candidatures provenant de générations plus habituées à utiliser l’IA.
- Ils possèdent une meilleure culture numérique, donc une meilleure capacité à reconnaître les “signatures” de l’IA.
Mais ce qui surprend, c’est que cette différence s’efface presque complètement lorsqu’on observe les cas de deepfakes ou d’usages avancés.
Autrement dit : plus l’IA est sophistiquée, plus elle échappe à l’œil humain - quel que soit l’âge du recruteur.
Cette analyse préliminaire ouvre donc une série de questions, dont certaines seront éclairées par les prochaines phases de l’étude.
Ce que l'IA change pour le recrutement
1. Vers une nouvelle vigilance pour les recruteurs
Historiquement, le CV, la lettre de motivation, le portfolio - souvent personnalisés - étaient vus comme un reflet authentique du candidat. L’essor de l’IA modifie la donne : un recruteur ne peut plus prendre pour argent comptant ce qui est “pro-formaté”.
Cela rend plus complexe la détection de l’adéquation réelle d’un candidat à un poste (compétences, sincérité, personnalité).
2. Équité entre candidats vs. "course à l’optimisation"
Si l’IA permet d’améliorer la forme des candidatures (orthographe, clarté, structure), elle peut autant niveler par le haut que par le bas... Un candidat particulièrement à l’aise avec l’IA peut masquer un manque d’expérience ou gonfler artificiellement ses compétences.
Le risque : privilégier des profils "IA-friendly" plutôt que les meilleurs candidats réels...
3. Une pression accrue sur les recruteurs
Pour rester efficaces et pertinents, les recruteurs doivent développer un regard plus critique, s’équiper d’outils ou de pratiques pour évaluer la sincérité des candidatures (vérification des antécédents, entretiens approfondis, tests techniques difficiles à “IA-falsifier”, etc.).
En tant qu’éditeur d’un ATS/CRM, c’est un signal fort : les outils de recrutement vont devoir évoluer - pour aider les recruteurs à détecter l’IA, ou pour offrir des workflows qui intègrent cette dimension.
Ce que cela signifie pour un éditeur d’ATS / CRM
Du fait de mon expérience via Nicoka CABS (outil de gestion de recrutement pour cabinets/ESN), je vois plusieurs implications concrètes - mais aussi des opportunités, en phase avec l’évolution des attentes du marché.
- Intégrer des fonctions de détection IA : un ATS moderne devrait alerter lorsqu’un CV ou une lettre semble “trop lisse”, trop formatée, ou générée automatiquement - par exemple via des indicateurs de style, de structure, de répétition, etc.
- Proposer des évaluations “anti-IA” : des tests techniques, des mises en situation, des QCM avec des questions imprévisibles - bref, des outils pour vérifier les compétences réelles.
- Sensibiliser les recruteurs à ces enjeux : les former à repérer les signaux faibles, à différencier un bon CV d’un “super CV IA”, à creuser lors des entretiens.
- Mettre l’accent sur l’humain : au final, la valeur d’un recruteur ne sera plus dans la simple présélection, mais dans la capacité à discerner le vrai du faux - l’humain de l’artificiel.
3 recommandations pour les recruteurs
- Ne jamais traiter un CV comme "vérité absolue" : toujours creuser, questionner, confronter à d’autres sources (références, réalisations concrètes, entretiens, etc.).
- Intégrer des méthodes d’évaluation robustes: tests techniques, cas pratiques, échelles d’évaluation, entretiens exploratoires.
- Adopter des outils adaptés : ATS/CRM + modules d’analyse, détection potentielle de contenu IA, suivi d’historique des candidatures, traçabilité des modifications de CV, etc.
En conclusion
L’étude ResumeGenius montre que l’IA n’est plus un concept futuriste dans le recrutement : elle est déjà largement présente dans les candidatures. Pour les recruteurs - et pour les éditeurs d’outils de recrutement - c’est un signal fort. Il s’agit moins d’interdire l’IA que de s’habituer à recruter dans un monde où l’IA coexiste avec l’humain - en développant un regard critique, des outils adaptés, et des pratiques responsables.
Lien vers l'étude :
https://resumegenius.com/blog/job-hunting/ai-impact-on-hiring
