Un restaurateur de Libourne m'a contacté en novembre dernier. Il recevait entre 40 et 60 candidatures par semaine pour ses postes de serveur, commis de cuisine et plongeur. Le problème : il passait 6 à 7 heures par semaine à lire chaque CV, à envoyer des mails de refus polis, et à trier les vrais candidats des profils qui ne correspondaient pas du tout. Résultat ? Les bons candidats attendaient 10 jours avant d'avoir une réponse, et il perdait les plus motivés qui acceptaient d'autres offres entre-temps.
Il m'a dit une phrase que j'entends souvent : « Benjamin, je n'ai pas les moyens d'embaucher une RH à temps plein. Mais je dois arrêter de passer mon temps là-dedans. » Voilà exactement le problème qu'une automatisation IA bien pensée peut résoudre — sans passer par une embauche coûteuse.
Quand je parle d'automatisation du tri de candidatures, 90% des patrons de PME pensent que c'est impossible. Ils imaginent une machine qui rejette tous les candidats sans lire leurs motivations. C'est faux. Le problème, c'est qu'ils confondent automatisation et suppression de l'humain.
Ce qu'il faut automatiser, ce n'est pas la décision finale — c'est le tri mécanique et chronophage. Les cinq minutes passées à lire un CV qui ne correspond clairement pas au poste. Le mail de refus poli n'°47 de la journée. L'organisation des candidatures pertinentes dans un classeur Excel qui s'effondre après deux semaines.
Mon restaurateur de Libourne, lui, ne voulait pas qu'une IA décide à sa place. Il voulait juste ne plus submerger par l'administratif, et garder du temps pour interviewer les vrais candidats.
Voici ce qu'on a mis en place avec Make, Claude AI et Airtable — zéro code, zéro embauche supplémentaire.
D'abord, les candidatures arrivent toujours par email ou son formulaire de candidature Webflow. Make capte ces emails automatiquement et les envoie à Claude. Là, j'ai écrit un prompt très spécifique : Claude extrait les infos clés (poste ciblé, expérience pertinente, disponibilité, localisation), puis il score le candidat sur une échelle 1-5 en fonction des critères du restaurateur.
Critères du tri :
Les candidatures notées 4-5 vont directement dans Airtable avec un statut «À interviewer», les autres reçoivent un mail de refus automatisé mais personnalisé — qui mentionne le poste, remercie le candidat pour sa candidature, et conserve son profil en base. Zéro sentiment d'être rejeté par une machine.
J'ai aussi paramétré Make pour envoyer une notification Slack au restaurateur à chaque nouveau candidat 4-5 stars, avec un résumé. Il peut cliquer et interviewer dans les deux heures.
Après trois mois de fonctionnement :
Beaucoup de PME essaient de faire ça en mode bricolé : Zapier basique + ChatGPT gratuit + Excel. Le problème ? Claude est bien meilleur pour comprendre les nuances d'un CV. Zapier a des limites sur le traitement des pièces jointes. Et Excel s'écroule après 500 lignes.
Autre erreur courante : faire confiance à 100% à l'IA. Ce restaurateur, lui, garde la main. C'est lui qui ajuste les critères chaque mois. C'est lui qui peut demander à Claude de relire un CV «limite» s'il voit une tendance. L'IA n'est pas un juge, c'est un assistant qui filtre le bruit.
Enfin, certains pensent que c'est «trop froid» de rejeter quelqu'un par mail automatisé. Faux. Un refus poli, rapide et bienveillant vaut mieux qu'un silence radio. Les candidats préfèrent savoir en deux heures plutôt que d'attendre dix jours.
Si tu es patron d'une PME, d'un hôtel, d'un domaine viticole ou d'un cabinet de conseil et que le recrutement te bouffe du temps, tu as trois options :
Le restaurateur de Libourne a choisi l'option 3. Aucune embauche, un gain net de 5h30/semaine, une meilleure expérience candidat, et des embauches plus rapides.
Si tu veux voir comment on pourrait l'adapter à ton secteur et à tes vrais processus de recrutement, on peut en parler lors d'un audit gratuit d'une heure. Je détaillerai les outils exacts, les coûts réels, et ce qui bloque vraiment chez toi.
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