Une candidate connaît le métier, mais cherche parfois ses mots. Un autre candidat maîtrise parfaitement l’art de raconter ses réussites. Après quarante minutes, le deuxième inspire davantage confiance. Le choix semble évident… jusqu’au jour où l’on se demande si l’entrevue a réellement permis d’évaluer le travail à accomplir. Ce doute, les spécialistes du recrutement le connaissent. Et les candidats aussi : il est difficile de résumer des années de compétences dans une courte conversation.
Recruter n’est pas qu’une tâche administrative. Pour une organisation, une décision influence les collègues, les clients, les coûts de formation et les projets à venir. Pour la personne qui postule, elle peut modifier le revenu familial, le trajet quotidien, les possibilités d’apprentissage et le sentiment d’être reconnue. L’enjeu est donc double : prendre de meilleures décisions et offrir à chacun une occasion équitable de démontrer ce qu’il sait faire.
Depuis plusieurs décennies, la psychologie du travail examine quelles méthodes prédisent le mieux la performance. Une découverte récente mérite particulièrement l’attention : les résultats les plus connus ont été réanalysés, et certaines estimations ont changé. À l’heure où l’intelligence artificielle accélère le tri des candidatures, cette révision nous invite à une forme de modestie. La science peut améliorer notre jugement ; elle ne supprime ni l’incertitude ni la responsabilité humaine. [1, 2]
La meilleure entrevue n’est pas toujours celle qui ressemble à une conversation agréable
L’entrevue libre a de véritables qualités : elle favorise l’échange, permet de découvrir un parcours et peut rassurer les deux parties. Son défaut apparaît lorsqu’on lui demande d’être un instrument de comparaison. Si chaque candidat reçoit des questions différentes, que le recruteur improvise et que l’évaluation repose sur une impression générale, la décision risque de dépendre de ce qui a retenu l’attention sur le moment plutôt que des exigences du poste.
Les recherches menées par Campion, Palmer et Campion ont décrit dès 1997 plusieurs composantes de la structuration des entrevues. Une synthèse de Levashina et de ses collègues, publiée en 2014, a ensuite examiné les questions comportementales, les échelles d’évaluation, les relances, les réactions des candidats et les mécanismes qui peuvent réduire certains biais. Ces travaux ne proposent pas de supprimer la chaleur humaine : ils proposent de rendre les preuves de compétence plus comparables. [3, 4]
L’idée est simple. Pour un poste en maintenance, on peut demander à tous les candidats de décrire une panne complexe qu’ils ont diagnostiquée, puis évaluer les réponses selon des critères définis : sécurité, méthode, communication et résultat. Pour un poste en RH, on peut faire expliquer une situation de désaccord entre gestionnaire et employé. La personne demeure libre de raconter son expérience ; le recruteur, lui, sait ce qu’il cherche à comprendre.
![FIGURE 1. Estimations historiques de 1998 et réestimations de 2022 de la validité prédictive moyenne. Corrélations r, et non pourcentage de bonnes embauches. Sources : Schmidt et Hunter [1] ; Sackett et coll. [2], synthèse comparative [9].](https://i0.wp.com/www.emploisspecialises.com/wp-content/uploads/2026/11/Figure-1.png?resize=1166%2C537&ssl=1)
FIGURE 1. Estimations historiques de 1998 et réestimations de 2022 de la validité prédictive moyenne. Corrélations r, et non pourcentage de bonnes embauches. Sources : Schmidt et Hunter [1] ; Sackett et coll. [2], synthèse comparative [9].
Voilà notre première question pour un employeur québécois : si nous devions expliquer à une personne refusée pourquoi une autre a été choisie, pourrions-nous décrire des compétences observées et des critères connus, ou parlerions-nous surtout d’une « meilleure impression » ? La rigueur commence peut-être avec cette capacité à expliquer son jugement.
Que valent vraiment les chiffres, et quelle place donner à l’intelligence artificielle ?
Un coefficient de validité de 0,42 ne veut pas dire que 42 % des embauches réussissent. Il décrit une corrélation statistique moyenne entre le résultat à une méthode de sélection et une mesure ultérieure de performance. Cette relation varie d’un métier à l’autre, selon la manière dont l’entrevue est construite et selon ce qu’on appelle la performance. Les résultats ne garantissent pas le sort d’une candidature individuelle.
![FIGURE 2. Pour l’entrevue structurée : moyenne de validité r = 0,42 et intervalle de crédibilité de 80 % allant d’environ 0,18 à 0,66 dans les méta-analyses examinées. Ce n’est pas un intervalle de confiance d’une étude locale. Source : Sackett et coll., discussion appliquée [9].](https://i0.wp.com/www.emploisspecialises.com/wp-content/uploads/2026/11/Figure-2.png?resize=1028%2C252&ssl=1)
FIGURE 2. Pour l’entrevue structurée : moyenne de validité r = 0,42 et intervalle de crédibilité de 80 % allant d’environ 0,18 à 0,66 dans les méta-analyses examinées. Ce n’est pas un intervalle de confiance d’une étude locale. Source : Sackett et coll., discussion appliquée [9].
L’intelligence artificielle ajoute une nouvelle possibilité, mais aussi de nouvelles responsabilités. Williams et McDonald ont publié en 2026 un modèle conceptuel expliquant comment les systèmes de recrutement par IA dépendent autant de choix organisationnels et de relations entre acteurs que de technologies. Leur texte ne démontre pas qu’un logiciel élimine les biais. Il rappelle plutôt l’importance de comprendre qui conçoit, déploie, surveille et remet en question les outils. [6]
Sur le plan humain, Lavanchy et ses collègues ont étudié les réactions de personnes placées dans le rôle de candidats au moyen de quatre études expérimentales. Les processus exclusivement pilotés par algorithme y étaient généralement jugés moins équitables que les processus humains ou assistés par algorithme. Un mécanisme évoqué était le sentiment que la singularité de la personne serait mal reconnue. Il s’agit de perceptions recueillies dans des contextes expérimentaux, et non d’une mesure directe des taux d’embauche au Québec. [5]
Au Québec, la Commission d’accès à l’information précise que l’usage de l’IA pour trier ou évaluer des candidatures devrait être communiqué dès le début du recrutement. Lorsqu’une décision est fondée exclusivement sur un traitement automatisé de renseignements personnels, des obligations particulières d’information et un droit de présenter ses observations à une personne capable de la réviser s’appliquent. La transparence n’est donc pas seulement une marque de politesse : elle fait partie des responsabilités de l’employeur. [7, 8]
À quel moment une technologie aide-t-elle réellement un candidat à être mieux compris ? Et à quel moment transforme-t-elle un parcours professionnel complexe en simple classement ? L’efficacité d’un outil ne peut se mesurer uniquement aux minutes économisées si la confiance et la possibilité d’être entendu disparaissent au passage.
Comment rendre une embauche plus juste sans alourdir le travail des équipes ?
Une démarche rigoureuse n’exige pas nécessairement un service RH de grande taille. Elle commence par une description honnête du poste : les tâches essentielles, les exigences réglementaires, les compétences qui s’apprennent et les qualités réellement nécessaires dès le premier jour. Puis viennent quelques questions identiques pour tous, une situation de travail représentative lorsque c’est pertinent, des critères de notation simples et un moment réservé pour consigner les observations avant la discussion collective.
La logique dite « recrutement par compétences » mérite d’être traitée avec la même prudence scientifique. Un rapport de 2024 du Burning Glass Institute et de la Harvard Business School a observé que la suppression d’exigences de diplôme dans les annonces ne se traduisait pas automatiquement par un changement substantiel dans les pratiques d’embauche. Ce rapport est une recherche appliquée, non une méta-analyse évaluée par des pairs ; sa leçon est néanmoins utile : les intentions affichées doivent se traduire en décisions observables. [10]
| Geste concret | Ce que cela change pour le recruteur | Ce que cela change pour le candidat |
| Définir les critères avant les entrevues | Aide à comparer sur des bases stables | Comprend mieux ce qui compte réellement |
| Poser des questions comparables | Réduit l’improvisation | Obtient une possibilité plus comparable de répondre |
| Prévoir une tâche liée au poste, lorsque justifiée | Ajoute une observation concrète | Peut démontrer ses compétences autrement que par l’éloquence |
| Évaluer séparément avant concertation | Limite le risque de suivre automatiquement la première opinion | Favorise une décision explicable |
| Annoncer clairement le recours à l’IA | Clarifie les responsabilités et les limites | Préserve la possibilité de comprendre ou contester une décision automatisée |
FIGURE 3. Simulation pour huit entrevues : processus libre (8 × 60 min + 8 × 20 min de notes + 60 min de décision = 11 h 40) et processus structuré (8 × 45 min + 8 × 10 min de notation + 100 min de préparation/décision = 9 h). Différence hypothétique : 2 h 40. Aucun gain n’est garanti.
Dans cette simulation, on retrouve environ 2 h 40, soit une après-midi de travail partielle, mais la véritable économie pourrait être nulle ou inversée selon le contexte. L’objectif n’est pas de raccourcir la rencontre au détriment de la personne. Il est de mieux consacrer le temps disponible à ce qui compte : écouter, observer et prendre une décision que l’on peut défendre. Pour un emploi hautement spécialisé, davantage de temps peut au contraire être justifié.
Avant de retenir une pratique, une organisation pourrait se poser trois questions simples : qu’avons-nous réellement évalué ? Nos critères étaient-ils identiques et pertinents pour chacun ? Les candidats savent-ils ce qui adviendra de leurs renseignements ? Ces questions n’éliminent pas l’erreur humaine, mais elles permettent de prendre au sérieux les conséquences de nos décisions.
La science n’embauche personne à notre place
Une embauche réussie commence rarement par une formule magique. Elle naît d’un travail parfois discret : comprendre les tâches réelles, préciser les attentes, écouter des parcours différents et confronter nos impressions à des observations. Les recherches sur les entrevues structurées fournissent des repères solides, mais elles nous rappellent aussi que les prédictions demeurent incertaines et que les méthodes doivent être adaptées à leur contexte.
La technologie peut accélérer certaines étapes. Elle ne peut pas, à elle seule, porter la responsabilité morale de refuser une candidature ou d’offrir à une personne une nouvelle direction dans sa vie. Derrière chaque CV se trouvent des apprentissages, des responsabilités, parfois des épreuves, souvent beaucoup d’espoir. Les employeurs ont le droit de chercher les bonnes compétences ; les candidats méritent une chance réelle de les montrer.
Et si le progrès en recrutement consistait moins à choisir plus vite qu’à mieux comprendre ? Une démarche plus juste n’est pas seulement bonne pour le prochain poste à combler. Elle peut renforcer, longtemps après l’entrevue, la confiance que nous accordons au travail et à ceux qui le rendent possible.
Pour aller plus loin — deux questions fréquentes
- Une entrevue structurée est-elle froide ? Non. La structure concerne surtout les critères et la comparabilité. L’écoute, les relances pertinentes et le respect demeurent essentiels.
- L’IA peut-elle éliminer les biais ? Les travaux examinés ne permettent pas de le garantir. Il faut évaluer la qualité, les effets et les risques des outils, puis préserver la transparence et des recours humains.
Sources scientifiques et références vérifiables
- Schmidt, F. L., et Hunter, J. E. (1998), Psychological Bulletin, 124 (2), 262-274. — Consulter la source
- Sackett, P. R. et coll. (2022), Journal of Applied Psychology, 107(11), 2040-2068. — Consulter la source
- Campion, M. A., Palmer, D. K. et Campion, J. E. (1997), Personnel Psychology. — Consulter la source
- Levashina, J. et coll. (2014), Personnel Psychology, 67, 241-293. — Consulter la source
- Lavanchy, M. et coll. (2023), Journal of Business Ethics. — Consulter la source
- Williams, P. et McDonald, P. (2026), Journal of Information, Communication and Ethics in Society — modèle conceptuel. — Consulter la source
- Commission d’accès à l’information du Québec, Recrutement de personnel et IA. — Consulter la source
- Commission d’accès à l’information du Québec, Décision exclusivement automatisée. — Consulter la source
- Sackett et coll. (2023), Revisiting the design of selection systems, Industrial and Organizational Psychology. — Consulter la source
- Burning Glass Institute / Harvard Business School (2024), Skills-Based Hiring — rapport appliqué non évalué par les pairs. — Consulter la source
