Problématique
Automatiser notre propre recrutement, et que nos recruteurs s'en servent vraiment.
Nous accompagnons nos clients sur l'adoption de leurs produits data et IA. Nous voulions d'abord faire la preuve chez nous, sur un processus qui compte : notre recrutement.
Le défi n'était pas technique. Il tenait en trois exigences.
- Couvrir tout le processus. Du sourcing des candidats à la première prise de contact, sans rupture.
- Respecter le RGPD. Traiter des données personnelles de candidats exige un cadre de conformité clair dès la conception.
- Obtenir un usage réel. Un outil que les recruteurs contournent ne vaut rien, aussi performant soit-il.
Le besoin : un recrutement automatisé de bout en bout, que les recruteurs et les business managers utilisent au quotidien.
Solution
Partir du travail réel des recruteurs, et mesurer l'adoption avant de construire.
Nous avons traité l'outil comme un produit, avec ses utilisateurs et ses indicateurs. Trois principes structurent la démarche.
- Le workflow réel d'abord. L'outil reproduit la façon dont les recruteurs travaillent vraiment, pas un processus théorique.
- Des indicateurs d'adoption fixés avant le développement. Le succès se mesure à l'usage, et cette mesure est définie dès le départ.
- Lever les risques dans l'ordre. Le POC sécurise le scoring et la conformité, le MVP prouve l'usage quotidien, l'industrialisation vient ensuite.
Dispositif
Un POC pour sécuriser, un MVP pour prouver, un socle pour durer.
- Cadrage produit. Analyse du workflow réel des recruteurs et définition des indicateurs d'adoption avant toute ligne de code.
- POC. Validation du scoring des candidats et du cadre de conformité RGPD.
- MVP. Sourcing, scoring et prise de contact automatisés, mis entre les mains des recruteurs pour prouver l'usage quotidien.
- Industrialisation. Intégration de l'outil au socle technique interne de Diametral.
Une équipe de cinq personnes : un product owner, un tech lead et trois développeurs, appuyée par le CTO sur le socle technique. Dix mois de projet, du cadrage en février 2026 à l'ouverture à l'ensemble des recruteurs, prévue en décembre 2026.
Environnement technique : Python, front JavaScript, déploiement conteneurisé ; appels aux modèles de langage centralisés dans une gateway LLM interne, fournisseur sélectionné par configuration, chaque appel journalisé avec sa version de prompt, ses tokens et son coût par fonctionnalité ; datalake de profils ; intégration à l'ATS Boond.
Résultats
Un recrutement assisté par l'IA, où chaque décision s'appuie sur une preuve.
Une campagne se lance en une conversation. L'assistant lit la fiche besoin, propose les champs manquants en citant sa source, et le recruteur accepte en un clic. Le filtre est déterministe et explique chaque exclusion, critère par critère. Le scoring qualifie les profils à fort potentiel avec les preuves trouvées dans le profil, et n'exclut jamais un candidat.
L'objectif est fixé avant la mise en service : 20 entretiens qualifiés par semaine et par recruteur, contre 6 à 10 auparavant, en libérant le temps de sourcing et d'administratif. L'ouverture à l'ensemble des recruteurs et des business managers est prévue en décembre 2026.
Surtout, nous appliquons à nous-mêmes la méthode que nous proposons à nos clients : des indicateurs d'adoption définis avant de construire, et des risques levés étape par étape.
Signature
Quatre mécaniques qui font la différence.
- Une méthode testée chez nous. Ce que nous recommandons à nos clients, nous l'appliquons d'abord à notre propre activité.
- L'adoption comme critère de succès. Les indicateurs d'usage sont fixés avant le développement, pas après.
- La conformité dès le POC. Le cadre RGPD est validé avant de passer à l'échelle.
- Une IA qui montre ses preuves. Chaque champ proposé cite sa source, chaque exclusion est expliquée, et aucun candidat n'est écarté par le scoring.
Pour vous
Un produit data adopté par ceux qui l'utilisent.
Ce dispositif répond à quatre situations.
- Vous voulez automatiser un processus métier de bout en bout, pas seulement une tâche isolée.
- Vos outils internes existent mais vos équipes ne s'en servent pas.
- Vos données personnelles imposent un cadre RGPD solide.
- Vous voulez passer d'un POC à un produit industrialisé, avec des indicateurs d'usage.
Nous partons du travail réel de vos équipes et fixons avec vous les indicateurs d'adoption avant de construire. Les experts qui conçoivent le produit le mettent aussi en production et suivent son usage.
