Comment vérifier si un CV a été écrit par une IA
- Collez le CV ou la lettre de motivation dans Texte du CV, ou cliquez sur Importer un fichier et choisissez le fichier .pdf, .docx ou .txt du candidat. Le texte est extrait dans votre navigateur.
- Vérifiez que le texte extrait semble complet. Certaines mises en page PDF inhabituelles peuvent perdre des sections, et les CV scannés ne contiennent aucun texte.
- Cliquez sur Vérifier le CV. La première vérification télécharge le modèle de détection (environ 126 Mo), que votre navigateur met ensuite en cache.
- Examinez le score global, les Signaux propres aux CV, les passages surlignés et les signaux généraux de style d'écriture.
Rien n'est envoyé. Les CV contiennent des données personnelles : toute l'analyse, y compris la lecture des fichiers PDF et Word, se fait donc sur votre propre appareil.
Sur quoi repose le score
Le score provient des mêmes modèles que notre Détecteur d'IA. Le modèle principal est TMR, un classifieur RoBERTa open source entraîné sur le benchmark RAID, qui couvre des textes de 11 modèles de langage, y compris des productions paraphrasées et volontairement déguisées. Le CV est analysé par passages d'environ 160 mots, chaque passage reçoit un score, et les passages sont surlignés à 80 %+, 50–80 % et 30–50 %.
Si le score principal est limite (entre 50 % et 97,5 %), un second modèle RoBERTa entraîné sur le jeu de données HC3 (humain contre ChatGPT) donne un deuxième avis et pèse le plus lourd. Cette étape sert à réduire les faux positifs sur les textes humains, et le résultat affiche les deux scores lorsqu'elle est utilisée.
Dans notre propre petit test de 32 textes (24 textes humains authentiques et 8 textes d'IA de styles différents), les 8 textes d'IA ont obtenu 95–99 % et 23 des 24 textes humains moins de 50 % ; un commentaire humain informel a été signalé à tort. Ce test ne comprenait pas de CV et n'est pas un benchmark.
Signaux propres aux CV
Ces chiffres figurent à côté du score pour vous aider à juger le document. Ils ne modifient pas le score.
| Signal | Ce qu'il mesure | Comment l'interpréter |
|---|---|---|
| Densité de mots à la mode | Mots à la mode génériques des CV pour 100 mots, comme « results-driven », « proven track record », « spearheaded », « cross-functional » ou « stakeholders » | Au-delà de 3 pour 100 mots, c'est élevé. Les chatbots abusent de ces mots, mais beaucoup de modèles de CV et de coachs de carrière aussi. |
| Mots à la mode trouvés | Les mots à la mode qui apparaissent, avec leur nombre d'occurrences | Utile pour faire un retour à un candidat, ou pour repérer un CV qui dit peu de choses en beaucoup de mots. |
| Précision | La part des lignes (ou puces) qui contiennent un nombre ou un indicateur chiffré | Moins de 25 % signifie peu de chiffres concrets. Les CV écrits par une IA sont souvent vagues, car le modèle ne connaît pas les vrais résultats du candidat. |
| Uniformité des puces | Le degré de variation de la longueur des puces | Des puces de longueur très régulière sur cinq puces ou plus sont un schéma courant dans les CV générés. |
Une remarque pour les recruteurs
De nombreux candidats utilisent l'IA pour peaufiner leur CV, corriger leur grammaire ou le traduire en anglais. Ce n'est pas malhonnête en soi, tout comme demander à un ami de relire un CV ne l'est pas. Ce qui compte, c'est que l'expérience et les résultats soient réels.
Servez-vous d'un score élevé comme point de départ de questions, pas comme motif de rejet. Demandez au candidat de décrire avec ses propres mots un projet du CV, d'expliquer comment un chiffre a été mesuré, ou de vous dire ce qui s'est mal passé et ce qu'il ferait autrement. Quelqu'un qui a fait le travail répond facilement, quelle que soit la manière dont le CV a été rédigé.
Soyez particulièrement prudent avec les candidats qui écrivent dans une langue étrangère. L'anglais de non-natifs tend à être plus régulier et prévisible, ce qui fait monter les scores d'IA pour des personnes qui ont écrit elles-mêmes chaque mot.
Pourquoi les CV sont difficiles à évaluer
Un CV est presque le pire cas pour un détecteur d'IA. Il est court, construit à partir de listes plutôt que de prose, et rédigé dans un style stéréotypé que les humains comme les chatbots copient sur les mêmes modèles. Attendez-vous à des résultats plus incertains ici qu'avec des dissertations ou des articles.
Conseils
- Vérifiez la lettre de motivation séparément. Plus de prose, c'est un score plus fiable.
- Si le texte du PDF ressort brouillé, convertissez-le avec PDF en texte ou PDF en Word et collez le texte nettoyé.
- Comparez deux candidatures qui se ressemblent de façon suspecte avec le Détecteur de plagiat ; il repère les formulations communes et les phrases paraphrasées.
- Candidats : si votre propre CV obtient un score élevé, remplacez les formules génériques par des chiffres, des outils et des résultats concrets. Il sera aussi plus solide pour les lecteurs humains.
Questions fréquentes
Le CV du candidat est-il envoyé quelque part ?
Non. Le fichier est lu et analysé dans votre navigateur. Ni le document ni le texte extrait ne sont envoyés à notre serveur.
Dois-je rejeter un candidat à cause d'un score élevé ?
Non. Le score est une probabilité avec des faux positifs connus, et utiliser l'IA pour peaufiner un CV est courant et pas malhonnête en soi. Servez-vous-en pour décider quoi demander en entretien.
Cela fonctionne-t-il pour des CV dans d'autres langues ?
Les modèles sont entraînés sur l'anglais. Un CV dans une autre langue peut obtenir un score, mais ne vous y fiez pas.
Pourquoi un CV que j'ai écrit moi-même a-t-il obtenu un score élevé ?
Les CV sont courts, structurés en listes et stéréotypés, et les modèles saturés de mots à la mode ressemblent à une production de chatbot. L'anglais de non-natifs fait aussi monter les scores. Ajouter des détails concrets et varier vos phrases aide généralement.
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