Commencez par la synthèse, pas par le score
Lorsqu’un résultat semble faux, on est tenté de fixer le score. Mais le score n’est que le symptôme. C’est dans la synthèse (la vue en 3 colonnes) que se trouve le diagnostic. Elle montre ce que l’IA a réellement vu et le poids qu’elle lui a donné.
Ouvrez le profil du candidat. Lisez d’abord la colonne 1 (« Pourquoi le profil correspond »), puis la colonne 3 (« Points à prendre en compte »). La plupart du temps, l’explication d’un score surprenant se trouve dans l’une de ces deux colonnes. La suite de cet article suppose que vous l’avez fait et que la synthèse n’explique toujours pas le résultat.
Symptôme : les scores sont faibles pour tout le vivier
La cause la plus probable : des critères essentiels trop étroits ou trop précis.
Un critère comme « exactement cinq ans d’expérience dans une fintech en série B dans les pays du Golfe » donnera des scores faibles partout, car presque aucun candidat n’y correspond exactement. L’IA fait son travail. Ce sont les critères qui sont irréalistes.
La solution : élargir le critère. Remplacez les fourchettes exactes par des seuils (« cinq ans ou plus » au lieu de « exactement cinq ans »). Remplacez les secteurs étroits par des catégories plus larges (« services financiers » au lieu de « fintech en série B »). Et divisez un critère en deux (« expérience dans la finance » avec un poids Élevé, « expérience dans les pays du Golfe » avec un poids Moyen).
Un repère utile : visez dix premiers candidats avec une correspondance CV comprise entre 70 et 95. Si votre candidat le mieux classé est en dessous de 70, les critères sont trop étroits. Si votre candidat le moins bien classé dépasse 80, les critères sont trop larges.
Symptôme : les scores sont élevés pour tout le vivier
C’est la situation inverse. Les critères essentiels sont trop vagues, trop peu nombreux ou pondérés trop généreusement. L’IA ne peut pas distinguer les candidats, car les critères ne les distinguent pas.
Deux solutions. La première : ajouter des critères. Une offre avec deux critères donne un vivier où tout le monde obtient le même score. Une offre avec six critères bien rédigés donne un classement utile. La seconde : revoir les poids. Si tous les critères ont un poids Élevé, ce poids perd son sens.
Symptôme : le score d’un candidat est très éloigné de ce que vous attendiez
Trois points à vérifier, dans cet ordre.
- Le CV a-t-il été correctement analysé ? Ouvrez le profil du candidat et comparez les champs extraits avec le CV d’origine. Si l’analyse est fausse (un intitulé de poste classé comme compétence, un CV en arabe lu de gauche à droite, des dates déformées), l’IA note le candidat à partir de données erronées. Pour les CV en arabe et les CV à mise en page inhabituelle (beaucoup de graphisme, deux colonnes avec des images), l’analyse peut parfois échouer. Pour corriger, cliquez sur « Réanalyser le CV » dans les actions du profil. L’analyse est relancée, ce qui règle généralement le problème.
- Les critères sont-ils vraiment satisfaits ? Lisez attentivement la colonne 1 de la synthèse. Si l’IA estime que le candidat remplit un critère qu’il ne remplit manifestement pas, ce critère est sans doute formulé de façon ambiguë. Modifiez-le pour le rendre plus précis.
- Une question éliminatoire s’est-elle déclenchée ? Dans un test de compétences, les questions éliminatoires signalent automatiquement les candidats comme écartés, quelle que soit leur correspondance CV. Un candidat avec un bon CV mais un classement global faible est parfois victime d’une question éliminatoire qui n’aurait pas dû l’être. Vérifiez les résultats du test dans le profil.
Symptôme : la recommandation est « Faire avancer », mais la synthèse dit le contraire
La recommandation est une conclusion globale. Elle tient compte des deux scores, de la synthèse et des résultats de tests éventuels. Il arrive qu’elle propose « Faire avancer » pour un candidat dont la colonne « Points à prendre en compte » est longue. Dans le calcul de l’IA, les atouts ou le poids du score l’emportent alors sur les réserves.
Si cela arrive assez souvent pour être remarqué, vos critères essentiels n’incluent probablement pas des points qui comptent vraiment pour vous. Ajoutez des critères pour les lacunes que vous voyez revenir dans la colonne 3. L’IA ne peut pas prendre en compte ce qu’on ne lui a pas demandé d’examiner.
Vous pouvez aussi masquer la recommandation pour un candidat précis (voir l’article précédent). Cela règle le cas individuel, pas le problème de fond.
Symptôme : la correspondance des compétences (IA) est bien plus faible que la correspondance CV
C’est l’un des désaccords les plus utiles entre les deux scores. En général, le CV du candidat est convaincant pour le poste, mais son expérience réelle correspond moins bien. Les CV rédigés avec l’aide de l’IA produisent souvent ce résultat.
Ce n’est pas un problème à corriger. C’est la double notation qui fait exactement ce pour quoi elle a été conçue : repérer les candidats dont le CV est plus solide que l’expérience. Lisez la synthèse en 3 colonnes, en particulier la colonne 3. Décidez ensuite si les résultats des tests (si vous en avez) ou un entretien peuvent lever le doute.
Le cas inverse (correspondance des compétences bien plus élevée que la correspondance CV) est plus intéressant. En général, le candidat est sous-estimé par son propre CV. Il mérite un examen plus attentif.
Quand contacter l’assistance
La plupart des problèmes d’IA sont des problèmes de configuration. Il est plus rapide de les corriger vous-même que de les signaler. Contactez l’assistance dans les cas suivants :
- La même erreur d’analyse se répète pour des candidats venant d’une même source.
- Un score change sans aucune modification des critères essentiels, des candidats ou des tests.
- L’assistant donne des réponses différentes à la même question, dans le même onglet et pendant la même session.
- L’IA semble faire quelque chose que vous ne pouvez pas expliquer en lisant la synthèse et les critères.
La marche à suivre complète figure dans « Contacter l’assistance Talinty ».
