L'agent qui transforme vos calls de recrutement en base de données exploitable
Remplissage automatique d’une base de données Notion après extraction des infos d’un call de recrutement
Cette newsletter est le début de votre aventure dans l’univers de l’IA. Chaque semaine, nous partageons une utilisation concrète expliquée simplement, avec sa méthode de mise en place et les bénéfices chiffrés, pour vous et vos équipes.
Il y a deux semaines, lors de notre soirée “Build Your First AI Agent” du mois de février, Melvin Duveau, cofondateur d’Eria, a présenté un agent qui résume ses calls de recrutement dans une base de données automatiquement. Il remplit toutes les propriétés avec les compétences, note le niveau sur tel ou tel critère, etc.
Les participants ont adoré le cas d’usage, alors je me suis dit que j’allais en faire une édition de Préambule.
Si vous êtes en charge du recrutement dans votre entreprise, cette édition est pour vous ! Et même si vous ne l’êtes pas, vous verrez comment un agent peut structurer des transcriptions d’appel dans une base de données automatiquement. Cela peut s’appliquer dans beaucoup de situations : rdv prospects, clients, partenaires, collaborateurs…
Bonne lecture !
Vous découvrez Préambule et vous avez besoin de contexte ? Commencez par ces éditions :
Agents IA & Dust : tout comprendre pour automatiser vos tâches répétitives
Créer son agent de base indispensable sur Dust : PromptWriter
Avant de commencer, petite actu ↓
Notre prochaine soirée “Build Your First AI Agent” aura lieu le 11 mars au Wagon Paris.
On continue de s’entourer pour animer ces soirées. L’équipe du Wagon utilise Dust au quotidien. Je leur ai donc proposé de participer pour montrer quelques-uns de leurs cas d’usage à nos côtés.
Au programme :
→ Qu’est-ce qu’un agent IA
→ Pourquoi utiliser Dust pour créer vos agents IA
→ Démo de cas d’usage par Eria et Le Wagon
→ Buildathon : créez votre premier agent IA
C’est gratuit, mais les places sont très limitées et partent très vite.
L’agent qui transforme vos calls de recrutement en base de données exploitable
Le contexte
Chez ERIA, on fait régulièrement appel à des freelances pour nous aider sur des missions ponctuelles. Ce qui veut dire : beaucoup de calls d’évaluation, des profils très variés, des compétences multiples.
C’est le problème du recrutement : on enchaîne les appels, on prend des notes en vrac, et quelques semaines plus tard, quand une mission arrive enfin, on ne retrouve plus qui avait telle ou telle compétence.
Le problème
Voici ce qui se passe sans agent IA :
Vous venez de passer 30 à 45 minutes en call avec un freelance. L’échange était riche. Il ou elle a des compétences intéressantes, une expérience qui pourrait coller à vos projets.
Maintenant, il faut :
reprendre vos notes et les structurer,
remplir manuellement la fiche dans votre base de données (si vous en avez une),
attribuer une note selon vos critères,
rédiger une synthèse de l’entretien.
Temps sans IA : 15 à 20 minutes par profil
Risque : vous ne le faites pas systématiquement, des profils tombent dans l’oubli, et quand une mission arrive, vous ne savez plus à qui proposer.
La solution avec un agent IA
Voici comment fonctionne l’agent, étape par étape.
Étape 1 – La transcription arrive automatiquement
Dans la vidéo démo, j’ajoute manuellement la transcription du call en pièce jointe de la conversation avec l’agent. Mais l’idéal, c’est d’automatiser cette étape : à chaque fin de call, un premier agent identifie qu’il s’agissait d’un call de recrutement et envoie automatiquement la transcription vers l’agent recrutement.
Étape 2 – L’agent vérifie les doublons
Avant de créer une fiche, il cherche si ce profil existe déjà dans la base de données Notion. S’il trouve une correspondance, il met à jour. S’il ne trouve rien, il crée une nouvelle fiche.
Étape 3 – Il analyse la transcription et crée le profil complet
Il remplit automatiquement une fiche Notion selon votre template, avec :
les compétences détectées dans l’échange,
les expertises et le domaine d’activité,
l’origine du contact,
une note globale selon vos propres critères,
une synthèse de l’entretien : points forts, points de vigilance, éléments clés.
Temps avec IA : moins d’une minute d’action de votre part
Étape 4 – Vous interrogez la base quand vous avez une mission
Quelques semaines plus tard, une mission arrive. Vous demandez à l’agent : “Je cherche un freelance avec une compétence en Python.” Il parcourt toute la base, identifie les profils correspondants, vous fait un récap et vous donne le lien direct vers chaque fiche.
Résultat
Gain de temps : 15 à 20 minutes par profil.
Aucune info perdue : chaque call devient automatiquement une fiche structurée selon vos critères.
Vous retrouvez facilement le bon profil au lieu de fouiller dans vos notes ou de recontacter des freelances pour leur reposer des questions.
Votre base de données est vraiment à jour, sans effort supplémentaire de votre côté.
Et au-delà du recrutement freelance, ce cas d’usage s’adapte à d’autres contextes :
Recrutement en CDI : vous avez beaucoup de candidats sur un poste, l’agent structure tous les profils de la même façon et vous permet de comparer facilement.
Questionnaires enrichis : vous pouvez demander aux candidats de remplir un questionnaire en amont, l’agent intègre ces réponses dans la fiche.
Scorecards automatiques : l’agent note chaque profil selon vos critères définis à l’avance.
Tout process avec des calls répétitifs à documenter : prospects, partenaires, fournisseurs...
Si vous voulez mettre en place ce type d’agent dans votre process de recrutement, discutons-en lors d’un pré-audit IA gratuit. En 45 minutes, vous me présentez vos process et je vous liste les agents IA sur-mesure à créer.
À la semaine prochaine,
Tifany
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