35 %. Voilà le chiffre qui m'a gâché la semaine. En décembre 2025, 35 % des candidats d'une étude Fabric portant sur plus de 50 000 personnes trichaient avec l'IA. Six mois plus tôt, ils n'étaient que 15 %. Je suis tombé sur cette statistique vers 1 heure du matin, un mercredi, alors que j'essayais de prouver qu'un ancien collègue avait tort.
Il dirige le recrutement dans une entreprise SaaS d'environ 400 personnes et venait de m'écrire : « je crois qu'un tiers de mes candidats se font aider en direct par une IA et je suis littéralement incapable de savoir lesquels ». Je lui ai répondu que c'était impossible. Un tiers, cela me paraissait délirant. En fait, il avait quasiment raison.
Je suis alors parti pour un mois à récupérer toutes les statistiques que je trouvais sur la triche aux entretiens avec l'IA. Je n'ai gardé que celles accompagnées de vraies sources, parce que je tombais sans arrêt sur des articles qui disaient « les études montrent » sans mettre le moindre lien. Impossible de trouver un seul endroit qui réunissait tous les chiffres. Cet article essaie donc d'être cet endroit.
Revenons à Fabric. Leur étude plus poussée couvre près de 20 000 entretiens. Un peu moins de 40 % des candidats y ont été signalés. Pour les postes techniques, on approche de la moitié. Dans la vente, on tourne autour d'un dixième. L'écart est donc d'environ 4x. Les candidats juniors, avec zéro à cinq ans d'expérience, trichaient presque deux fois plus que les profils seniors.
Dans un thread publié le mois dernier sur r/recruitinghell, un responsable du recrutement disait que beaucoup de jeunes diplômés ne considèrent même pas cela comme de la triche. À vrai dire, cela se tient. Quelqu'un dans le thread comparait la chose à l'utilisation d'une calculatrice pendant un contrôle de maths. Une comparaison de nature à rendre fous les responsables du recrutement.
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Try InterviewMan FreeLe chiffre qui a le plus inquiété mon ancien collègue, c'est 61 %. Parmi les tricheurs, 61 % avaient dépassé le seuil de réussite de 7.0 et seraient passés au tour suivant sans la détection. Autrement dit, plus de la moitié des personnes aidées par l'IA franchissent cette étape. Les entreprises les repèrent parfois plus tard, quand la nouvelle recrue s'effondre dès le premier mois.
Parfois, elles ne les repèrent jamais. Est-ce qu'une partie de ces 61 % pouvait être réellement compétente et simplement vouloir un petit avantage ? Peut-être. Les données de performance disent pourtant autre chose.
Il m'a parlé d'une personne recrutée dans son équipe l'année dernière, complètement dépassée dès le premier sprint. Il a fallu trois mois pour parvenir à la faire partir. Et ce n'est pas une anecdote isolée. Pour un poste d'ingénieur à 150 000 dollars, le coût direct d'un mauvais recrutement représente entre 30 et 150 % des revenus de la première année.
Comptez au minimum 50 000 dollars, puis 42 jours en moyenne pour pourvoir le poste avant de devoir tout recommencer. 50 000 dollars et 42 jours parce que ChatGPT soufflait les réponses à l'oreille de quelqu'un pendant un entretien de conception système.
Je lui ai demandé comment, à son avis, les candidats s'y prenaient. Fabric avait aussi des chiffres là-dessus. Les outils spécialisés comme Cluely et Interview Coder représentaient presque la moitié des cas. Un tiers des candidats parlaient à ChatGPT en mode vocal sur un deuxième appareil. Un peu moins d'un cinquième alternaient entre des onglets ou utilisaient un second écran.
L'aide d'une personne en direct ne comptait presque pas, à 3 %. Quelqu'un d'un Slack consacré à la cybersécurité, que je lis sans vraiment y participer, a vu cette répartition et m'a dit que le passage des méthodes bricolées aux outils spécialisés lui rappelait l'évolution du phishing, parti d'e-mails amateurs pour arriver à des kits organisés vendus en ligne. Le niveau minimum ne cesse de monter.
Il y a ensuite ce qui se passe chez les candidats qui enchaînent les entretiens. Parmi ceux qui en ont passé plusieurs, presque la moitié n'ont triché à aucun. Très bien. Mais 30 % ont triché à chacun de leurs entretiens. Chacun. Sans exception. Le dernier quart environ agissait selon les circonstances, un coup oui, un coup non selon le jour.
Ces 30 %, en revanche, ne sont pas en train de tester une méthode. Pour eux, c'est la procédure habituelle. Exactement ce que soupçonnait le responsable du recrutement lorsqu'il m'avait écrit ce soir-là au sujet de son tiers de candidats.
Karat a constaté que la détection de la triche avait été multipliée par cinq en deux ans, ce qui correspond aux résultats de Fabric. Près de six responsables du recrutement sur dix soupçonnent maintenant les candidats de simuler leurs compétences avec l'IA lors d'évaluations en direct. 62 % estiment que les chercheurs d'emploi savent mieux faire semblant que les recruteurs ne savent les démasquer.
Soixante-deux pour cent. J'ai envoyé ce chiffre au même ancien collègue. Il est resté silencieux une seconde. Vraiment silencieux. Puis il a répondu : « oui, ça me paraît juste ». Parmi les personnes ayant récemment cherché un emploi, 71 % ont reconnu avoir triché pendant le recrutement, qu'il s'agisse de chercher des réponses sur Google ou de faire tourner des générateurs complets avec l'IA.
Un dirigeant du secteur tech a déclaré que 80 % des candidats avaient utilisé un LLM lors du test de code au début de son processus, alors qu'on leur avait dit de ne pas le faire.
Les variations selon le jour sont assez drôles. Le dimanche affiche le taux le plus élevé, 47.1 %, tandis que les autres jours de la semaine restent entre 35 et 40 %. Le dimanche, c'est assez logique. Les gens sont chez eux le week-end, sans personne pour les surveiller. Sur le Slack de cybersécurité, quelqu'un a surnommé le dimanche « le jour de triche à plus d'un titre ».
J'aimerais pouvoir dire que je n'ai pas ri, mais si. Vous vous souvenez des 35 % du début ? Le dimanche, on monte à 47 %. Presque la moitié.
Gartner prévoit que, d'ici 2028, les profils de candidats entièrement fabriqués représenteront 25 % du vivier de candidats. Une personne sur quatre. Le responsable du recrutement a lu cela et m'a demandé : « donc maintenant, je dois aussi me demander si la personne existe vraiment ? » Eh bien, oui.
Les deepfakes accélèrent. Dans une enquête menée au milieu de l'année 2025, 17 % des responsables RH déclaraient avoir rencontré une technologie de deepfake pendant un entretien vidéo. Le seul Q1 2025 a compté 179 incidents de deepfake, davantage que sur toute l'année 2024. Les escroqueries utilisant des deepfakes générés par l'IA ont augmenté de 700 % en 2025. Aux États-Unis, les pertes liées à cette fraude ont triplé, passant de 360 millions à 1.1 milliard de dollars.
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Try InterviewMan FreeUne recruteuse avec laquelle je travaillais autrefois m'a raconté avoir reçu, le mois dernier, un candidat dont l'éclairage du visage paraissait légèrement décalé par rapport à la pièce derrière lui. Elle ne pouvait rien prouver. Mais elle trouvait cela étrange.
Il existe désormais plus de vingt outils d'IA pour les entretiens, des extensions de navigateur aux applications de bureau. Les tarifs vont de douze dollars par mois pour InterviewMan avec le forfait annuel à deux cent quatre-vingt-dix-neuf dollars pour Interview Coder, qui ne sert qu'aux épreuves de code. La fuite de données de Cluely, au milieu de l'année 2025, a exposé 83 000 utilisateurs, ainsi que les entretiens pendant lesquels chacun s'était servi de l'outil. Les pirates avaient trouvé un mot de passe administrateur dans un dépôt GitHub public. Cela a secoué beaucoup de monde.
Par souci de transparence, je travaille sur InterviewMan. Ce qui nous importe le plus, c'est de savoir si un outil protège vos données ou s'il vous laisse tomber. InterviewMan fonctionne comme une application de bureau, et non comme une extension de navigateur, il n'apparaît donc pas dans les journaux de surveillance. Il compte 57 000 utilisateurs et affiche 4.8 étoiles sur 257 évaluations.
Il propose plus de vingt fonctions de furtivité, pour douze dollars par mois avec le forfait annuel. Sur l'ensemble de ces utilisateurs, aucun cas confirmé de détection n'a été signalé sur la moindre plateforme surveillée.
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