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Un défi RH devenu opportunité technologique
Gojob est une entreprise pionnière de la HR Tech, qui s’appuie sur une intelligence artificielle propriétaire pour rendre le marché du travail plus fluide et efficace et redonner de la dignité aux individus par le travail.
Face à un marché du recrutement dysfonctionnel (volume de candidatures toujours croissant, expérience candidat dégradée, sous-exploitation des bases de CV, lenteur des processus, coûts de sourcing élevés), l’entreprise a développé une technologie d’IA propriétaire baptisée Aglaé pour répondre à ce défi majeur : comment améliorer les process de recrutement en automatisant les interactions humaines dans un processus à forte intensité relationnelle ?
Objectif : fluidifier et accélérer le processus de qualification des candidats sans sacrifier la qualité des échanges, pour permettre aux recruteurs de se concentrer sur les candidats les plus pertinents.
Une IA générative … qui envoie des sms
Pour relever ce pari, Gojob développe depuis 10 ans une plateforme d’intelligence artificielle (Aglae) qui permet de sourcer, matcher et pré-qualifier des candidats en temps réel. Elle s’appuie sur les modèles d’IA génératives proposés par Mistral AI ou Open AI et engage des conversations avec les candidats par SMS.
L’idée est simple sur le papier : permettre à un agent IA d’identifier les candidats qui matchent les pré-requis du poste, de prendre contact avec eux, valider leur disponibilité et leurs critères, avant même qu’un humain n’intervienne.
Le projet démarre rapidement grâce à une approche no-code. Les équipes tech, produit et métier s’alignent. Les recruteurs, Product Builders et AI Engineers travaillent main dans la main pour tester, affiner et itérer.
Mais très vite, les choses se complexifient. Le passage d’un POC à une solution robuste va demander… beaucoup plus qu’un bon prompt.
Du POC à l’industrialisation : un chantier de fond
Il a fallu près de 6 mois pour obtenir un premier POC fonctionnel, mais surtout entre 1 et 2 ans de développement pour “fine-tuner” le système.
Les étapes clés ont inclus :
- Définition des scénarios conversationnels SMS
- Paramétrage des workflows automatisés
- Tests avec un panel restreint de candidats
- Itérations rapides pour optimiser les réponses de l’IA et les taux de conversion
- Tests d’intégration continus dans un environnement non déterministe pour détecter les comportements inattendus ou indésirables de l’agent
- Mise en place d’un système de supervision avancé : détection des hallucinations, gestion des conversations sensibles, et traitement des alertes humaines
- Industrialisation du monitoring, avec possibilité de “débrayer” l’agent à tout moment
- Déploiement progressif à très grande échelle (plus de 50 000 conversations automatisées chaque semaine)
L’intégration dans le workflow de recrutement a permis aux recruteurs de pré sélectionner de manière rapide et fiable les candidats les plus qualifiés pour le poste, libérant ainsi un temps précieux pour des interactions plus qualitatives avec les candidats préqualifiés.
La supervision humaine est restée centrale, avec une vigilance constante sur les risques éthiques liés aux biais de l’IA et au traitement des données.
L’adoption a été facilitée par la simplicité d’utilisation de la solution et par la formation des équipes, qui ont rapidement constaté l’impact positif sur leur travail quotidien.
Des résultats spectaculaires
Avant l’arrivée de l’IA, il fallait contacter et interviewer 35 candidats pour en placer un seul en mission. Aujourd’hui, l’IA présélectionne et le recruteur interviewe en moyenne 2 candidats pour trouver le bon.
Une multiplication par 18 de la performance des recruteurs, rendue possible par l’automatisation des premières étapes.
Cela s’est traduit par :
- Une réduction massive du temps consacré aux tâches répétitives
- Une hausse du taux de conversion des candidats qualifiés
- Un accroissement du reach et du volume d’interactions sans surcharger les équipes
- Une meilleure expérience candidat, plus réactive et fluide
- Une meilleure rétention en poste car plus de temps passé par les recruteurs lors des entretiens finaux.
- Une capacité à extraire et enrichir les données issues des conversations pour affiner les parcours de recrutement et mieux segmenter les profils
Les indicateurs de performance ont été suivis en temps réel : nombre de conversations SMS, taux de réponses positives, conversions en missions, permettant un pilotage précis du projet.
Les recettes d’un déploiement réussi
Ce succès repose sur plusieurs clés :
- L’utilisation d’outils simples, no-code
- le mindset de l’équipe et la maturité sur les sujets IA
- L’implication des équipes métiers dans la conception des scénarios conversationnels
- La mesure continue des résultats pour ajuster la solution en temps réel
- La construction progressive d’un socle technique permettant d’encadrer et sécuriser les interactions à large échelle, sans sacrifier la qualité
- La complémentarité IA / humain : le recruteur a un agent sur lequel il a la main et qui lui permet de se focaliser sur les échanges riches. l’IA ne remplace pas le recruteur, elle le libère pour qu’il fasse mieux ce qu’il sait faire
👉 Le conseil à retenir : commencez petit, mesurez vite, mais pensez tout de suite à la montée en charge. Ce qui marche à 100 conversations par semaine ne survivra pas à 50 000 si la structure n’est pas solide.
Et après ?
Fort de ce succès, Gojob voit plus loin. Prospection commerciale, onboarding, suivi de mission : les cas d’usage potentiels ne manquent pas. L’ambition : connecter l’agent IA aux autres briques internes pour fluidifier tout le tunnel de recrutement, et aller vers plus de personnalisation et de prédiction.
L’IA n’est plus une “expérimentation”. Elle devient une brique métier à part entière.
Gojob prouve que l’IA générative peut transformer des processus complexes sans casser l’humain. Mieux : elle peut doper la performance tout en améliorant l’expérience candidat. Un exemple inspirant pour toutes les entreprises qui cherchent à réconcilier automatisation et qualité de service.
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