Interview
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Bonjour Thibaut, pourriez-vous nous raconter ce qui vous a conduit à fonder Aurelia.jobs et comment cela s'inscrit dans votre parcours professionnel antérieur?
Mon parcours vers Aurelia.jobs s'est construit de manière assez organique. En 2024, j'ai fondé Algomind avec l'ambition d'aider les agences d'intérim à automatiser certains de leurs processus grâce à l'intelligence artificielle. Au fil des échanges sur LinkedIn, j'ai rencontré des cabinets de recrutement qui avaient des besoins similaires mais plus structurés : analyse de CV, préparation des réunions de lancement, définition des critères d'évaluation, conception des grilles d'entretien, rédaction des annonces... C'est de ces collaborations qu'est née Aurelia.jobs.
Mon parcours antérieur n'était pas dans le recrutement à proprement parler : j'étais directeur d'un site d'emballage industriel. Mais à ce poste, j'ai beaucoup recruté, notamment des intérimaires. En découvrant ensuite le monde du recrutement professionnel, j'ai réalisé à quel point un processus bien structuré fait la différence. Un recrutement bien préparé, c'est un recrutement avec beaucoup moins de risques d'erreur.
Comment voyez-vous l'utilisation de l'intelligence artificielle dans le processus de recrutement, notamment en ce qui concerne la réduction du temps et des biais dans la sélection des candidats?
pact de l'IA sur le temps de travail est considérable. Préparer un recrutement de manière rigoureuse — conduire le brief client, prendre des notes, les analyser, rédiger un rapport, définir les critères d'évaluation, construire les questions d'entretien et leurs grilles de notation — peut facilement prendre une journée entière. Avec Aurelia.jobs, on passe d'une journée à moins d'une demi-heure, tout en maintenant un niveau de détail et de rigueur supérieur.
Concernant les biais, prenons l'exemple de l'analyse de CV. Un humain peut inconsciemment être influencé par la mise en page, les couleurs, ou même le nom du candidat. L'IA, elle, se concentre exclusivement sur le contenu textuel. Nous ne lui transmettons pas les informations personnelles susceptibles de créer une discrimination. Sans accès à ces données, elle ne peut tout simplement pas produire de résultats biaisés.
À votre avis, quels sont les défis actuels auxquels les entreprises font face lorsqu'elles intègrent des technologies d'intelligence artificielle dans leurs processus de recrutement, et comment les adressez-vous avec Aurelia.jobs?
Le principal défi, c'est la confiance. Les entreprises ont besoin d'être certaines que les résultats produits par l'IA sont fiables et de qualité professionnelle.
C'est pourquoi nous avons conçu Aurelia.jobs en nous appuyant sur l'état de l'art des bonnes pratiques de recrutement. Notre objectif : que chaque livrable soit au moins équivalent, voire supérieur, à ce qu'aurait produit un recruteur senior expérimenté. Nous avons programmé nos intelligences artificielles pour travailler exactement comme le ferait ce recruteur senior, en suivant une méthodologie éprouvée.
Pourriez-vous nous expliquer comment Aurelia.jobs se distingue des autres plateformes de recrutement en termes de structure et d'efficacité, et comment l'IA joue-t-elle un rôle dans cette distinction?
Aurelia.jobs se positionne sur un terrain que personne n'occupe vraiment aujourd'hui : la phase de préparation du recrutement. Or, c'est précisément cette préparation qui représente 80% du succès d'un recrutement.
Les plateformes existantes se concentrent généralement sur le sourcing ou la gestion des candidatures. Très peu proposent une véritable analyse de CV et d'entretien par l'IA. Et aucune, à ma connaissance, ne couvre l'ensemble du processus jusqu'à la phase d'assessment.
La différence fondamentale, c'est qu'Aurelia.jobs a été conçue nativement avec l'IA, alors que la plupart des plateformes concurrentes ont été créées avant son avènement et tentent de l'intégrer après coup. Notre architecture est pensée pour l'IA dès le départ.
En tant que membre du collectif Savoy IA, comment évaluez-vous la communauté académique et entrepreneuriale en France dans son approche de l'IA appliquée au recrutement?
En tant que membre du collectif Savoy IA, une communauté d'entrepreneurs spécialisés en intelligence artificielle en Savoie, j'observe que la communauté IA appliquée au recrutement est en plein essor.
Plus largement, c'est tout le secteur des ressources humaines qui s'empare du sujet. On voit se multiplier les formations, les MOOCs sur LinkedIn, et des communautés "IA & RH" émergent un peu partout en France. C'est un signe clair que le secteur RH prend conscience du potentiel de ces technologies et cherche à se les approprier.
Avec votre expertise en développement de produits utilisant Next.js et SQL, dans quelle mesure la technologie a-t-elle joué un rôle clé dans la création et l'amélioration d'Aurelia.jobs?
Ce qui a véritablement joué un rôle clé, c'est la capacité de coder avec l'assistance de l'intelligence artificielle. Aujourd'hui, pour quelqu'un qui comprend les architectures techniques, les stacks de développement, les enjeux de sécurité et le fonctionnement des bases de données, utiliser l'IA pour développer est une révolution.
Cela fait gagner un temps considérable et permet, avec de bonnes idées en termes d'interface utilisateur et d'architecture, de construire des logiciels complets en solo. C'est exactement ce que j'ai fait avec Aurelia.jobs : transformer une vision produit en réalité technique, rapidement et efficacement.
Enfin, à quoi ressemble, selon vous, l'avenir de l'IA dans le recrutement, et quels changements majeurs anticipez-vous dans les cinq à dix prochaines années?
L'intelligence artificielle va prendre une place de plus en plus centrale dans le recrutement. Dans les années à venir, je pense que nous verrons des entretiens menés directement par des IA, capables de préqualifier les candidats de manière objective.
Les entreprises utiliseront des plateformes comme Aurelia.jobs pour définir leurs besoins, puis des agents autonomes iront sourcer les candidats, les contacter, leur faire passer des tests, identifier les points de blocage, et finalement assister l'humain dans sa prise de décision finale.
L'objectif n'est pas de remplacer l'humain, mais de lui fournir un avis non biaisé et une préparation rigoureuse pour qu'il puisse se concentrer sur ce qu'il fait de mieux : la relation humaine et la décision finale.
