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October 8, 2025 10 mins

Dans cet épisode, Renaud et Jonathan discutent de l'automatisation des processus RH, en se concentrant sur la création d'un agent IA pour le tri des CV. Ils explorent les défis liés à cette tâche, les résultats impressionnants obtenus grâce à l'IA, et soulignent l'importance de la sécurité des données dans l'automatisation.


À retenir:

  • L'automatisation peut libérer du temps pour des tâches plus importantes.
  • Un agent IA peut surpasser les performances humaines dans certaines tâches.
  • Le processus d'automatisation nécessite des itérations et des ajustements continus.
  • La sécurité des données est cruciale lors de l'utilisation d'agents IA.
  • Il est essentiel de visualiser le processus d'automatisation pour une meilleure compréhension.
  • Les tests et ajustements sont nécessaires pour améliorer la fiabilité de l'IA.
  • L'IA peut aider à trier les CV de manière efficace et rapide.
  • L'importance de la confidentialité des données ne doit pas être négligée.
  • Les agents IA doivent être conformes aux réglementations en matière de données.
  • L'automatisation doit être abordée de manière progressive et réfléchie.

automatisation, intelligence artificielle, tri des CV, ressources humaines, sécurité des données

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Transcript

Episode Transcript

Available transcripts are automatically generated. Complete accuracy is not guaranteed.
(00:11):
Bonjour tout le monde, bienvenueau podcast je suis Renaud, chef
d'antenne et animateur chez openmind.
Ici, on transforme l'IA et la techno en geste concret et
pratique pour vous aider à atteindre votre plein potentiel
d'automatisation. Comme à chaque semaine, je suis
avec de wanderley. Jonathan Léveillé, président
d'open mind, auquel je trouve unnouveau titre à chaque semaine.

(00:36):
Ça va? Bien incroyable, oui, ça va bien
pour nous. Ça va très bien.
Cette semaine, on va faire du concret.
Assez le la théorie. Dans l'application, euh.
Notre très cher ami Marianne chez Openmind.
Qui s'occupe des RH? Qui est une une pieuvre de

(01:01):
multitasking? Avait besoin d'aide et l'équipe
chez Openmind a réussi à lui créer un agent pour l'aider à
trier les CV. Les CV ça peut être long, on en
reçoit beaucoup maintenant avec tu sais les LinkedIn et tout ça
de ce monde. On reçoit énormément de de
candidatures quand on poste pourune job, alors le tri de CV ça

(01:25):
peut devenir très lourd et très time consuming.
Puis elle a pas le temps de répondre à mes réponses à mes
questions sur les assurances et qu'est-ce que je peux mettre
comme massage sur nos nos assurances de bureau alors pour
la recentrer sur ses priorités. On a inventé quelque chose pour
l'aider avec les CV et Joe, Peux-tu nous expliquer comment
ça fonctionne? Oui, absolument.

(01:47):
Dans le fond, on a identifié unede ces tâches qui étaient très
énergivore, très calories, mentales un plat, mais
répétitive. Qui est effectivement justement
de trier les CV quand il rentre.On est chanceux Chopin, on a
quand même beaucoup de candidatures qui entrent et ça
prend quand même un certain temps à chaque semaine de
recevoir ces candidatures là, deles regarder en détail à savoir

(02:09):
ce que ça correspond au poste Premièrement et ensuite de
valider l'expérience, l'expertise elle est compétences
clés, soft skills, hard skills. À ce moment-là donc les
compétences techniques et les compétences un peu plus
humaines, sociales. Et c'est pas évident pour un
humain de faire ça pendant 1 h de temps, d'essayer de mettre
son jus de cerveau là-dessus, puis d'avoir un résultat qui est

(02:29):
fiable ou qui fait du sens à chaque fois.
Mais c'est long, y a beaucoup dechoses dans un CV, puis y a
beaucoup de de liens à faire, puis de.
Ben exactement. Et c'est facile de de juste dire
je vais aller vite fait. Puis lui c'est un c'est un haut
de la pile, un milieu ou en dessous à ce moment-là.
Donc ce qu'on a décidé de faire,on a fait un test de créer un
agenda et ce test là ça s'avère très positif, positif à un point

(02:49):
tel que on l'a mis à off, on l'éteint pendant 24 h et
Marianne était sur une panique incroyable.
Donc là souvent dans ce temps-làqu'on se rend compte s'il y a
une automatisation fait du sens,c'est la journée ou ce que la
personne y a pas accès pendant un certain temps si elle est en
panique, ça veut dire que ça la forme vraiment de la valeur dans
sa vie. Donc ce qu'on a fait c'est de

(03:10):
justement mettre par écrit visuellement le processus, donc
comment l'humain le ferait à ce moment-là?
Et on est venu dans ce processuslà écrire des lignes de code et
à certains endroits ce que les lignes de code ne peuvent pas
faire, ce que l'humain ferait. Eh bien on prend ça, on envoie
ça, un cerveau numérique qui estun cerveau numérique.
Dans notre cas on a pris de mémoire, c'était 4.1 de Open Air

(03:33):
donc j'ai pété 4.1 et on envoie simplement le CV, la description
de poste et nos instructions comme si ce seraient des
instructions qu'on donnerait un stagiaire ultra brillant et il
nous retourne un résultat. Et Renaud, je te fais une
confidence, la première fois quej'ai vu cet agent là rouler et
j'ai vu ce qui a sorti au final comme résultat je suis-je suis
honnêtement et très franchement pratiquement tombé en bas de ma

(03:55):
chaise. Le résultat est égal sinon
supérieur à une humain dans sa capacité de réflexion et à
connecter des liens entre ce qu'il lit de la description de
poste. De la lettre de présentation du
candidat, de son CV, de son historique qu'on peut trouver
également en ligne parce qu'on est capable à cet agent là de
donner une, d'aller faire des recherches en ligne pour voir
s'il y a pas une discordance aussi dans dans son CV.

(04:18):
Et c'est vraiment fou. Là c'est c'est vraiment fou le
résultat qui donne au final et àce moment-là ça vient à 98 99%
automatisé. Le travail qui a un humain
n'aurait pas eu envie de faire ou ou n'avait pas envie de
faire. Et là Ben notre personne Richard
peut se concentrer sur d'autres tâches qui sont plus
importantes, comme tu disais, répondre à ces fameuses
questions sur les assurances pour les massages, donc

(04:40):
qu'est-ce que tu peux réclamer ou pas?
Donc la manière qu'on le fait c'est que on l'a mis visuel par
écrit, le processus on a prototypé quelque chose pour.
Dire on l'a mis visuel par écrit, ça veut dire quoi?
Donc le processus lui même, la manière qu'on accompagne nos
clients, là dans le cas on étaitnotre propre client, on utilise

(05:00):
des outils de tableaux blancs à lamiro.com de ce de ce de ce
monde ou ce qu'on va venir vraiment créer le le visuel et
le chemin à ce moment-là du processus.
Content d'automatiser donc l'arrivée du CV, le CV arrive ou
dans une boîte de courriel ou dans le système de de charge.
Après ça c'est dans le système de charge, mais il faut extraire
les données de ce système là, donc est-ce qu'on a accès à

(05:21):
extraire les données de ce système là?
Ensuite on va prendre la description de poste.
La description de poste, elle est où sur notre site web?
Donc à quoi ça ressemble le siteweb où ce qu'il faut aller
chercher pour la trouver pour que soit dynamique.
Donc toutes ces petites étapes là que l'humain ferait
normalement. On vient les mettre visuellement
dans un un flot, dans un workflow et après ça, on va
partir avec ça et on va regarderquel morceau qu'on veut tester

(05:43):
pour voir si l'intelligence artificielle répond bien.
Notre cas numéro un dans ce workflow là c'est quand on
envoie le CV, la description de poste et ces instructions là.
Est-ce que est-ce qu'on est impressionné de ce qui nous
retourne? C'est la première chose qu'on a
essayé et au début ça répond passuper bien tu dis OK il y a
quelque chose mais faut l'améliorer, donc le prompt dans
le fond, le contexte, les instructions qu'on a envoyées au

(06:05):
cerveau numérique ont été bonifiés, re, bonifiés, R
modifiés à plusieurs reprises pour arriver à un niveau minimal
acceptable pour prendre ça et lemettre dans les mains à ce
moment-là. Les personnes ont Richard pour
l'utiliser dans son quotidien etencore là dans le fond, souvent
quand on déploie ce genre d'agent là, mais il va y avoir
des itérations progressives du code et du contexte et des

(06:29):
instructions envoyées pour continuellement tenter
d'améliorer la fiabilité en sortie.
Donc c'est pareil, comme si vousavez engagé un stagiaire super
brillant, vous lui enseignez lesinfos si en moment donné il
répond pas bien, mais vous allezlui donner des instructions de
plus pour améliorer sa capacité à bien répondre à votre demande.
Ça va être la même chose avec cegenre d'agent là.
Donc voilà comment dans notre cas présentement, pendant qu'on

(06:51):
se parle, on a quelqu'un qui travaille 24 h sur 24 pour
quelques sous pour une fraction de Seine par requête pour
filtrer nos courriels et nous aider à accélérer, à trouver du
bon talent. Qui peut venir joindre la belle
équipe de d'open mind? C'est génial.
Puis c'est toujours travailler aussi de la même manière.
Ça, ça me revient toujours à la phase de.

(07:12):
De notre ami Zuckerberg là le Move fast break things dans le
sens de toujours essayer, OK Benon veut qui trie les CVOK?
Ben on l'a probablement que la première fois qu'on a donné des
CV, il a fait n'importe quoi avec les CV ou y en a qu'ont qui
tombaient dans les cracks, puis là, tranquillement, on le
perfectionne, puis là ça devientquelque chose de vraiment
solide, mais qu'on laisse jamaisaller complètement que de temps

(07:33):
en temps on fait des petits spotcheck pour être sûr que.
Qui attrape les bonnes choses etqui trie les bonnes choses fait
que c'est intéressant. Fait que la, la même manière
qu'on disait aux gens d'approcher les agents, y a ou
d'autres changements à l'interne, c'est d'y aller en en
petites bouchées d'éléphants. Et je continue de mélanger les
métaphores. Exactement.
Et j'ajoute un dernier point en terminant, c'était c'était pas

(07:55):
le but de ce podcast ça, donc jerentrais pas en détail
là-dedans. Il y a un aspect extrêmement
important à prendre en compte dans ce genre de cas-là d'agent
au niveau de la sécurité et de la confidentialité des données,
donc y a des choses qu'il faut faire pour bien le faire pour
être conforme. Donc y a différentes étapes dans
le workflow qui est important derespecter et de de suivre.
Et dans le le cerveau numérique également qu'on appelle où

(08:17):
est-ce qu'on se tare ces donnéeslà?
Donc on en parle pas dans le présent la présente discussion,
mais ça fait partie. Généralement quand on va
accompagner les clients de l'exercice, comment qu'on fait
ça pour bien faire les choses ets'assurer qu'il y aura pas de
problème, du moins à moyen et long terme, même à court terme.
Donc ça fait partie de la réflexion de l'exercice qu'on
fait avec nos clients dans ce genre de cas-là on en parle pas
aujourd'hui, mais il y a un grosgros gros gros morceau qui est

(08:37):
important dans le prototypage etle déploiement de ce genre
d'agent là. Je pense qu'on vous dise un
prochain épisode, tout le monde la la.
Toujours vraiment super primordial dans ces essais là.
Essayez le surtout avec des des tu sais demander à Jupiter de
vous générer un CV puis aller letester avec ça avant de mettre

(08:58):
les informations de vos collègues ou de futurs collègues
un peu partout et n'importe où. Ben merci beaucoup Jonathan pour
ce cas concret appliqué au RH. Merci à la fois d'être là à
chaque semaine avec des réponsesaussi pertinentes.
Un plaisir, Renaud. Et s'il y en a qui désirent voir

(09:20):
comment qu'on peut vous aider chopine à automatiser vos
opérations maximum au niveau numérique, entre autres par
l'intelligence artificielle, hésitez pas à nous rejoindre.
Je suis disponible également surLinkedIn, Jonathan Léveillé, et
ça nous fera plaisir de vous expliquer la démarche que on
fait avec les gens qu'on accompagne pour les aider à être
plus profitable, plus rentables par l'automatisation numérique
et l'intelligence artificielle. Merci beaucoup Jonathan.

(09:43):
Et comme à chaque semaine, si vous avez des questions à propos
du Podcast, si vous voulez savoir où trouver Jonathan sur
Internet, où il se cache en ce moment, vous pouvez toujours
nous écrire à l'adresse courrielpodcast at open mindt.com et
partager, partager, partager. Si c'est pertinent pour vous,
c'est clairement pertinent pour quelqu'un d'autre.

(10:04):
Merci beaucoup. À bientôt.
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