ROI de l’IA en recrutement : calcul, données et méthodes (2025)

    15 novembre 2024
    15 min de lecture
    Équipe RHIA Copilot

    Face à la pénurie de talents et à l’afflux de candidatures, les équipes RH des PME et ETI s’interrogent : l’intelligence artificielle peut-elle réellement améliorer le recrutement ? Cet article propose une méthode de calcul du ROI de l’IA, présente des données de référence et un cas d’usage concret, puis fournit une checklist pour lancer un pilote en toute conformité.

    TL;DR

    • • Le coût d’un recrutement (annonces, temps RH, intégration) représente plusieurs milliers d’euros : calculez votre cost-per-hire interne pour bâtir votre business case.
    • • Les organisations qui automatisent le tri et la planification constatent généralement une réduction sensible du time-to-hire, à mesurer sur votre pilote.
    • • La baisse des dépenses de recrutement et l’amélioration de la rétention dépendent du volume et de la qualité des données : évitez les promesses chiffrées sans mesure.
    • • Cas Unilever (public) : l’entreprise rapporte une forte réduction du time-to-hire et des économies significatives après déploiement d’IA et de validations humaines.
    • • Le ROI dépend du volume de recrutements, du coût horaire des recruteurs et de la qualité des données ; un pilote mesuré et tracé reste indispensable.

    Comprendre le ROI de l’IA en recrutement

    Le retour sur investissement (ROI) mesure la rentabilité d’une technologie en comparant les bénéfices générés avec les coûts engagés :

    Formule de calcul du ROI

    ROI = [(Bénéfices annuels – Coûts annuels) / Coûts annuels] × 100

    Dans le recrutement, les bénéfices proviennent de trois leviers principaux : la réduction du time-to-hire, la diminution du cost-per-hire et l’amélioration de la qualité des embauches (rétention, diversité). Les coûts à considérer incluent la licence, l’intégration à votre SIRH/ATS, la formation et la maintenance.

    Ressources publiques & repères

    IndicateurRepèreSource
    Cadre européen IASystèmes de recrutement = IA à haut risqueEUR-Lex — AI Act (Regulation EU 2024/1689)
    Conformité RGPD en recrutementInformation candidats, minimisation, DPIA recommandéeCNIL — RGPD : devenir conforme
    Gouvernance IADocumentation, supervision humaine, auditabilitéCNIL — Dossier IA
    Coût-per-hire à estimerCalcul interne : temps RH + annonces + éventuels honorairesMéthode interne
    Réduction du time-to-hire (observations)Baisse constatée après automatisation, à confirmer via piloteGuide time-to-hire
    Cas Unilever (public)Réduction majeure du time-to-hire avec IA + validation humaineHireVue — Unilever case story

    Analyse des coûts : investissement initial vs opérationnel

    Coûts d’implémentation (année 1)

    Poste de coûtPME (50-200 salariés)Grande entreprise (500+)
    Licence logiciel IA8 000 € - 15 000 €25 000 € - 60 000 €
    Formation équipes3 000 € - 5 000 €8 000 € - 15 000 €
    Intégration SIRH2 000 € - 4 000 €10 000 € - 25 000 €
    Paramétrage initial1 500 € - 3 000 €5 000 € - 12 000 €

    Ces fourchettes sont indicatives et varient selon l’éditeur, le volume de candidatures et l’intégration à votre écosystème existant.

    Coûts opérationnels annuels

    • Maintenance et support : 15-20 % du coût de licence
    • Formation continue : 2 000 € - 8 000 €/an
    • Optimisations : 3 000 € - 10 000 €/an
    • Évolutions fonctionnelles : 1 000 € - 5 000 €/an

    Bénéfices attendus et points de vigilance

    Où l’IA crée de la valeur

    • Réduction du time-to-hire : baisse notable quand le tri, la planification et le screening sont automatisés et supervisés.
    • Diminution des dépenses de recrutement : économies possibles sur la diffusion d’offres et la sous-traitance quand les volumes sont anticipés.
    • Amélioration de la diversité et de la rétention : sélection plus cohérente et traçable, à condition d’auditer les biais.
    • Productivité RH : temps libéré sur les tâches administratives, permettant de se concentrer sur l’évaluation et l’expérience candidat.

    Risques et garde-fous

    • Qualité des données : des CV incomplets ou biaisés réduisent la pertinence du matching.
    • Acceptation des candidats : informer et recueillir le consentement lorsque nécessaire.
    • Conformité RGPD / AI Act : transparence, supervision humaine et traçabilité (voir le texte officiel du règlement (AI Act) et les recommandations CNIL).
    • Gouvernance IA : politiques internes, documentation et audits réguliers (voir le dossier IA de la CNIL).
    • Effet volume : l’IA devient rentable quand les volumes de recrutements sont récurrents (plusieurs dizaines d’embauches/an).

    Étude de cas : Unilever

    Cas d’étude : Unilever

    Unilever reçoit près de 2 millions de candidatures par an. En déployant un processus mixant jeux d’évaluation, vidéo-interviews analysées par l’IA et validation humaine, l’entreprise rapporte une forte réduction du time-to-hire et des économies significatives en coûts de recrutement. Les détails publics restent partiels : lancez un pilote et mesurez vos propres indicateurs pour disposer de chiffres vérifiables.

    Méthodologie de calcul du ROI

    Étapes de calcul

    1. Mesurer vos coûts actuels : temps de sourcing et de présélection × taux horaire des recruteurs + coût des annonces + frais d’agence.
    2. Estimer les coûts d’implémentation : licence (par utilisateur ou volume), intégration SIRH/ATS, formation, maintenance.
    3. Projeter les économies : utilisez vos historiques (time-to-hire, cost-per-hire, turnover) et modélisez plusieurs scénarios, sans appliquer de pourcentages génériques.
    4. Calculer le ROI prévisionnel : insérer bénéfices et coûts dans la formule avec des hypothèses prudentes.
    5. Piloter un test : lancer un pilote sur un métier volumique et suivre les KPI avant/après.

    Indicateurs clés à suivre

    KPI quantitatifs

    • • Time-to-hire moyen
    • • Cost-per-hire
    • • Temps RH économisé
    • • Taux de conversion candidats

    KPI qualitatifs

    • • Satisfaction des candidats
    • • Qualité des recrutements
    • • Taux de rétention à 6-12 mois
    • • Diversité des profils recrutés

    Checklist actionnable pour PME/ETI

    • □ Volume de recrutements : viser un volume récurrent (plusieurs dizaines d’embauches/an) pour rentabiliser un outil.
    • □ Cost-per-hire calculé : temps RH × taux horaire + coûts de diffusion + éventuels honoraires d’agence.
    • □ Tâches automatisables identifiées : tri des CV, planification des entretiens, tests en ligne.
    • □ Solution conforme RGPD : transparence sur les critères, sécurité des données, auditabilité (CNIL, EU AI Act).
    • □ Pilote sur un poste volumique : mesurer time-to-hire, cost-per-hire, satisfaction candidat et diversité avant/après.

    Mini-FAQ

    Comment calculer son cost-per-hire ?

    Additionnez le temps passé par les recruteurs (heures × taux horaire), les frais de diffusion des annonces, les frais d’agence et les coûts de tests, puis divisez par le nombre d’embauches de la période.

    L’IA remplace-t-elle les recruteurs ?

    Non. L’automatisation couvre surtout le haut de l’entonnoir (sourcing, tri de CV, planification). Les décisions finales restent humaines et doivent être supervisées pour respecter les exigences de la CNIL et de l’EU AI Act.

    Quelles obligations CNIL pour l’IA en recrutement ?

    Informer les candidats, documenter les critères de sélection, garantir la sécurité et la minimisation des données et prévoir une supervision humaine. Un registre de traitements et des audits réguliers sont recommandés ; référez-vous aux ressources de la CNIL et à l’AI Act.

    Quels risques anticiper ?

    Biais dans les données historiques, manque d’explicabilité des modèles, dépendance aux volumes de candidatures et acceptation limitée des candidats. Des tests contrôlés, des audits de biais et une traçabilité conforme à l'AI Act sont essentiels.

    Quels gains attendre pour une PME ?

    Les gains dépendent du volume d’embauches, du coût horaire des équipes et de la qualité des données. La seule façon fiable de les chiffrer consiste à lancer un pilote tracé (avant/après) avec des KPI clairs : time-to-hire, cost-per-hire, satisfaction candidat, diversité.

    Sources

    Conclusion et prochaine étape

    L’intelligence artificielle est un levier puissant pour optimiser la fonction recrutement, en réduisant les délais, en abaissant certains coûts et en améliorant la pertinence des embauches. La rentabilité dépend toutefois du volume de recrutements, de la qualité des données et d’un pilotage rigoureux.

    Avant tout déploiement, réalisez un audit de vos pratiques, démarrez par un pilote limité et suivez des indicateurs précis pour vérifier que les promesses se traduisent en résultats mesurables.

    Prêt à évaluer votre ROI ?

    Voir comment augmenter son ROI avec RHIA Copilot et bénéficiez d’un audit de conformité pour vérifier l’alignement RGPD et EU AI Act avant de généraliser l’IA dans vos recrutements.