Data / IA
Les recruteurs présentent-ils davantage de biais que l’IA ?
Par La rédaction, publié le 01 septembre 2026
Et si la machine paraissait désormais plus juste que l’humain ? Une vaste étude AssessFirst, qui notamment analyse les relations entre les pratiques de recrutement, les usages de l’IA, l’impact des biais et leur perception; fait vaciller une vieille certitude et révèle une crise de confiance des candidats.
C’est un point d’inflexion. Selon une enquête réalisée par AssessFirst auprès de 11 746 candidats entre novembre 2025 et février 2026, 57,2 % d’entre eux estiment que les jugements des recruteurs sont plus biaisés que ceux de l’IA.
Jusqu’à présent, les études de ce type donnaient un avantage plus ou moins marqué aux humains sur la machine. Cette inversion ne signifie pas que les candidats croient soudainement à l’infaillibilité des algorithmes. Elle témoigne plutôt d’une défiance croissante envers des processus de recrutement dont les règles leur paraissent trop souvent implicites, variables ou insuffisamment expliquées.
Ce n’est pas pour autant un plébiscite en faveur de l’intelligence artificielle. Seule une moitié, soit 49,9 % des candidats, a une perception globalement positive de l’IA pour l’évaluation des compétences, dont 38,4 % « plutôt positive » et 11,5 % « très positive ». Ses avantages supposés sont d’ailleurs très pragmatiques. Le gain de temps arrive en tête, cité par 52,7 % des répondants, devant la réduction du stress pour 36,3 % et la possibilité de réaliser les évaluations avec davantage de flexibilité horaire pour 35,4 %.
L’IA séduit donc moins par ses prouesses technologiques que par la promesse d’un parcours plus rapide, plus homogène et moins éprouvant.
Parmi les arguments couramment avancés, les pro-IA citent sa capacité à analyser un grand volume d’informations, en toute neutralité – du moins on l’espère –, et sans jamais se fatiguer. Face à une pile de CV et faute de temps, un recruteur peut, consciemment ou non, être tenté de se rattacher à un profil type, ou pire, de faire appel à son feeling. L’effet de halo, la proximité avec un parcours familier, la qualité de la première impression ou la ressemblance avec des collaborateurs déjà en poste peuvent alors peser davantage que les compétences réellement recherchées. Une grille identique appliquée à tous les candidats apparaît, par contraste, plus équitable et plus facile à justifier.
Cette préférence relative rejaillit également sur l’image de l’entreprise. Quelque 51,7 % des candidats associent l’utilisation de l’IA à une marque employeur plus moderne et 33 % y voient le signe d’une avance technologique sur les concurrents. L’effet reste cependant essentiellement symbolique : pour 52,3 % des personnes interrogées, le recours à l’IA ne change pas leur envie de rejoindre l’organisation. L’outil peut donc moderniser l’expérience candidat, mais il ne compense ni une offre peu attractive, ni un manque d’échanges, ni l’absence de retour à l’issue du processus.
L’expérience a toutefois révélé que la pertinence de l’IA dépend étroitement de la façon dont elle est entraînée, puisqu’elle hérite et peut amplifier les biais présents dans ses données d’entraînement. Un algorithme nourri par l’historique des recrutements d’une entreprise risque ainsi de reproduire ses préférences passées sous une apparence de neutralité statistique. Sa régularité ne garantit donc ni la pertinence des critères choisis ni l’équité de leurs effets. L’étude mesure d’ailleurs une perception, et non le niveau réel de discrimination des recruteurs et des systèmes automatisés. Ses résultats doivent également être considérés avec le recul nécessaire, AssessFirst commercialisant lui-même des solutions d’évaluation et de recrutement reposant sur l’IA.
Les candidats font surtout confiance à l’IA pour évaluer leurs compétences techniques, plus facilement objectivables que les compétences comportementales. Ils sont 29,3 % à lui accorder davantage de crédit sur ce terrain. Un exercice de programmation, un test linguistique ou la résolution d’un problème peuvent être comparés à partir d’éléments relativement tangibles. L’analyse de l’empathie, de la créativité, du potentiel managérial ou de l’adéquation à une culture d’entreprise repose, en revanche, sur des notions plus mouvantes et plus contestables. C’est précisément là que l’expertise du recruteur, sa capacité à contextualiser un parcours et à discuter un résultat algorithmique conservent toute leur valeur.
Plus qu’une remise en cause de la valeur du recruteur, l’étude AssessFirst montre que les candidats sont davantage en quête de transparence sur les méthodes d’évaluation utilisées. Quelque 40,5 % affirment qu’ils ont rarement ou jamais connaissance des critères exacts utilisés pour les juger, tandis que seulement 12,2 % considèrent que l’évaluation est toujours clairement expliquée. Le véritable avantage de l’IA ne tient donc peut-être pas à sa neutralité supposée, mais à la possibilité de formaliser des critères, d’appliquer une méthode cohérente et de rendre la décision plus traçable. À condition, bien sûr, d’expliquer ce qui est mesuré, comment les résultats sont exploités et de laisser au recruteur la responsabilité de la décision finale.
Le modèle attendu par les candidats semble moins être celui d’un recrutement entièrement automatisé que celui d’un humain mieux outillé et enfin capable d’expliciter ses choix.
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