Recrutement
ISCO-08 2423, 3333Chargé de recrutement, Talent acquisition specialist, Responsable recrutement, Sourceur, Assistant recrutement, Chargé de relations écoles
Effectif nécessaire, en ETP
Compétences IA cibles
niveau 1 à 4Compétences métier
Se renforcent
- Conseil aux managers sur la définition du poste
- Évaluation des candidats en entretien structuré
- Négociation d'offres avec les profils rares
- Contrôle des biais du tri automatisé
- Marque employeur auprès de viviers spécialisés
Se déprécient
- Rédaction d'annonces à partir de zéro
- Tri manuel des CV
- Recherches booléennes sur les réseaux professionnels
- Organisation des entretiens
Les transformations attendues
Un recruteur consacre une grande partie de sa semaine à des tâches que l'IA maîtrise bien : rédiger des annonces, chercher des profils, trier des candidatures, caler des entretiens, relancer les candidats. Les outils de sourcing proposent désormais des listes classées et des agents gèrent la logistique des entretiens. Les candidats utilisent eux aussi l'IA pour rédiger leurs dossiers, ce qui rend les CV moins discriminants.
La valeur se déplace vers les moments où le jugement et la conviction comptent : aider un manager à définir le poste, mener un entretien structuré, convaincre un ingénieur très recherché. Les outils de recrutement étant classés à haut risque par l'AI Act, le recruteur doit aussi contrôler les critères de sélection et les biais. Le bon recruteur de demain est un conseiller écouté des managers et un évaluateur exigeant.
- 2026-2027
- Annonces assistées, présélections classées et planification automatisée des entretiens.
- 2028-2030
- Des agents mènent les premières étapes de tri, l'AI Act s'applique aux outils.
- 2031+
- Moins de recruteurs, plus seniors, centrés sur l'évaluation et les postes rares.
Un tri automatisé que personne n'audite peut écarter de bons candidats et exposer l'entreprise juridiquement. Préserver en interne la capacité à définir les critères et à tester les outils est l'enjeu principal. Voir l'effet démographique ci-dessous.
Et si vous recrutiez moins de juniors ?
Les seniors de 2036 sont les juniors que vous recrutez aujourd'hui.
Paramètres avancés modifié
2026 2036
The AI Cookbook 2026
Le guide d'albert pour dépasser le bruit autour de l'IA générative et en faire des décisions sur les effectifs.
- Ce que l'IA change vraiment dans les métiers et les compétences
- Pourquoi la filière junior compte plus que la plupart des entreprises ne le pensent
- Comment intégrer l'IA dans la planification des effectifs

Faites tourner ces scénarios sur vos vrais effectifs
Diagnostic Impact IA : 6 à 8 semaines, vos données dans albert, trois scénarios chiffrés et la pyramide projetée pour chaque famille de métiers.
Comment les chiffres sont construits
Chaque chiffre d'effectif combine quatre hypothèses. Trois sont pré-remplies à partir de la recherche publique et des valeurs de la famille. Le plafond stratégique, c'est vous qui le fixez.
Pyramide d'expérience
Un modèle de flux à trois niveaux d'expérience dans le métier. Les taux de promotion et de départ sont calés pour que la pyramide actuelle reste stable sans changement de recrutement : l'écart affiché vient uniquement de la baisse du recrutement junior.
Sources
- International Labour OrganizationGenerative AI and jobs: a refined global index of occupational exposure (2025)
- ILO datasetTask-level GenAI exposure scores by ISCO-08 occupation
- AnthropicAnthropic Economic Index (June 2026 release, April and May 2026 usage data)
- Stanford Digital Economy LabCanaries in the Coal Mine? Six facts about the recent employment effects of AI