Comment fonctionne AI Screenr
Comment fonctionne un logiciel d'entretien IA : configurez une fiche de poste en quelques minutes et automatisez la présélection des candidats avec des entretiens vocaux IA. Les candidats passent l'entretien en asynchrone, sans planification. Recevez en quelques minutes des rapports notés avec transcription. Propulsé par AI Screenr. 3 entretiens gratuits. Aucune carte bancaire requise.
Essayer gratuitementTrusted by innovative companies
Trois étapes de l’offre d’emploi à la shortlist classée
Le workflow AI Screenr en résumé — sans intégration, sans planification.
Configurer le poste
Collez une fiche de poste pour une configuration IA en un clic, ou construisez‑la manuellement en 5 minutes. AI Screenr extrait les compétences, les règles d’élimination, les pondérations d’évaluation et jusqu’à 5 canevas de questions structurées. Tout est éditable avant lancement.
Partager le lien d’entretien
Placez un lien unique dans votre ATS, email, SMS ou job board. Les candidats passent l’entretien en asynchrone sur n’importe quel appareil — pas de planification, pas d’application à installer, pas de compte à créer. Durée typique : 15 à 25 minutes (configurable 5 à 60).
Examiner la shortlist notée
Moins de 2 minutes après chaque entretien, un rapport noté arrive dans votre tableau de bord avec une recommandation Strong Yes / Yes / Maybe / No, des scores par dimension, des citations probantes et une shortlist classée.
Regardez une démo en moins de 5 minutes avec 3 entretiens gratuits.
Essayer gratuitement — sans carteÉtape 1 en action — une configuration de poste réaliste
Ce que produit AI Screenr après une configuration en un clic à partir d’une fiche de poste collée. Chaque champ est modifiable avant de lancer le lien d’entretien.
Product Manager Senior (B2B SaaS)
Job Details
Basic information about the position. The AI reads all of this to calibrate questions and evaluate candidates.
Job Title
Product Manager Senior (B2B SaaS)
Job Family
Produit
Les postes « Produit » mettent l’accent sur la priorisation, la discovery et l’argumentation avec les parties prenantes — l’IA calibre ses relances autour du jugement et des arbitrages plutôt que des détails d’exécution.
Interview Template
Présélection fondée sur les compétences
Autorise jusqu’à 4 relances par question. Creuse le raisonnement d’arbitrage et demande des exemples passés précis — fait apparaître la différence entre des PM expérimentés et des profils adjacents au produit.
Job Description
Nous recrutons un product manager senior pour piloter une surface de workflow B2B cœur de produit. Vous collaborerez avec l’ingénierie, le design et le go-to-market pour identifier de vrais problèmes clients, prioriser avec décision, et livrer des résultats — pas seulement des livrables.
Normalized Role Brief
Product manager senior avec 5+ ans d’expérience B2B SaaS, historique de responsabilité bout en bout sur un périmètre produit, et le jugement nécessaire pour cadrer sans guide pas-à-pas. À l’aise à l’écrit, avec des convictions, serein dans l’ambiguïté.
Concise 2-3 sentence summary the AI uses instead of the full description for question generation.
Skills
Required skills are assessed with dedicated questions. Preferred skills earn bonus credit when demonstrated.
Required Skills
The AI asks targeted questions about each required skill. 3-7 recommended.
Preferred Skills
Nice-to-have skills that help differentiate candidates who both pass the required bar.
Must-Have Competencies
Behavioral/functional capabilities evaluated pass/fail. The AI uses behavioral questions ('Tell me about a time when...').
Défend ses arbitrages avec des preuves ; sait expliquer ce qui a été coupé et pourquoi, pas seulement ce qui a été livré
Conduit de vraies conversations clients, pas des sondages ; distingue les plaintes de surface du « job-to-be-done » sous-jacent
Fait avancer ingénierie, design et go-to-market sans autorité hiérarchique ; résout les conflits de périmètre par l’analyse écrite
Levels: Basic = can do with guidance, Intermediate = independent, Advanced = can teach others, Expert = industry-leading.
Knockout Criteria
Automatic disqualifiers. If triggered, candidate receives 'No' recommendation regardless of other scores.
Expérience B2B
Fail if: Aucune expérience antérieure en produit B2B SaaS, quelle qu’en soit l’échelle
Ce poste requiert un jugement spécifique au B2B — acheteur ≠ utilisateur, cycles de procurement, économie des sièges
Ancienneté
Fail if: Moins de 5 ans d’expérience en product management
Niveau senior — doit piloter un périmètre sans onboarding structuré dès le premier jour
The AI asks about each criterion during a dedicated screening phase early in the interview.
Custom Interview Questions
Mandatory questions asked in order before general exploration. The AI follows up if answers are vague.
Décrivez-moi l’arbitrage de priorisation le plus conséquent que vous ayez effectué au cours des 12 derniers mois. Qu’avez-vous coupé, qu’avez-vous conservé, et qu’avez-vous appris depuis que vous ne saviez pas alors ?
Racontez un moment où votre travail de discovery a changé la direction d’une fonctionnalité planifiée. Qu’avez-vous entendu, comment l’avez-vous validé, et qu’est-ce qui a été livré à la place ?
Parlez-moi d’un désaccord transverse que vous avez résolu. Quel était le désaccord, qu’avez-vous couché par écrit, et comment l’équipe a-t-elle tranché ?
Open-ended questions work best. The AI automatically follows up if answers are vague or incomplete.
Question Blueprints
Structured deep-dive questions with pre-written follow-ups ensuring consistent, fair evaluation across all candidates.
B1. Concevez la première version d’un prompt d’upgrade vers une facturation à l’usage pour notre produit. Décrivez le segment utilisateur, le déclencheur, le message et le indicateur de succès.
Knowledge areas to assess:
Pre-written follow-ups:
F1. Comment éviteriez-vous de solliciter des utilisateurs déjà en discussion de renouvellement ?
F2. Quelle est votre métrique garde-fou, et à partir de quel seuil arrêteriez-vous le prompt ?
F3. Comment décidez-vous entre un prompt in‑product, un email, ou une prise de contact par l’account manager ?
B2. Un client top‑10 demande une fonctionnalité enterprise qui coûterait 2 trimestres‑ingénieur et ne profiterait à aucun autre client. Expliquez votre processus de décision.
Knowledge areas to assess:
Pre-written follow-ups:
F1. Comment communiquez-vous la décision à l’équipe compte ?
F2. Et si le client menace de partir ?
F3. Comment votre réponse change-t‑elle si la fonctionnalité pouvait être généralisée plus tard ?
Unlike plain questions where the AI invents follow-ups, blueprints ensure every candidate gets the exact same follow-up questions for fair comparison.
Custom Scoring Rubric
Defines how candidates are scored. Each dimension has a weight that determines its impact on the total score.
| Dimension | Weight | Description |
|---|---|---|
| Clarté de la communication | 12% | Le candidat structure-t‑il clairement ses réponses, utilise-t‑il des exemples concrets, et évite-t‑il les formulations évasives ? |
| Pertinence des réponses | 12% | La réponse traite-t‑elle directement la question posée, ou le candidat se déplace-t‑il vers un terrain plus confortable ? |
| Culture produit | 18% | Maîtrise des fondamentaux du product management — discovery, priorisation, métriques, cycle de vie |
| Résolution de problèmes | 14% | Capacité à raisonner dans l’incertitude, à peser les arbitrages et à défendre ses conclusions sous challenge |
| Adéquation au poste | 14% | Adéquation aux exigences réelles d’un poste de PM B2B senior — primauté de l’écrit, convictions, aisance dans l’ambiguïté |
| Assurance et présence | 6% | Reste posé sous relance ; reconnaît ses angles morts sans perdre sa contenance |
| Comportement et collaboration | 10% | Signaux de collaboration — façon de parler du désaccord, du conflit, et d’attribuer le mérite à l’équipe |
| Exhaustivité des réponses | 14% | Couvre l’ensemble de la question, pas seulement la partie facile ; mentionne spontanément limites et contre‑exemples |
Default rubric: Communication, Relevance, Technical Knowledge, Problem-Solving, Role Fit, Confidence, Behavioral Fit, Completeness. Auto-adds Language Proficiency and Blueprint Question Depth dimensions when configured.
Interview Settings
Configure duration, language, tone, and additional instructions.
Duration
25 min
Language
English
Template
Présélection fondée sur les compétences
Video
Enabled
Tone / Personality
Chaleureux mais structuré. L’IA garde le rythme de la conversation et demande poliment des précisions lorsque les réponses sont vagues.
Adjusts the AI's speaking style but never overrides fairness and neutrality rules.
Company Instructions
Nous sommes une entreprise B2B SaaS en phase de croissance avec environ 80 ingénieurs. Notre produit est utilisé par les équipes RevOps et Sales. Préciser que le poste reporte au VP Product et travaille en partenariat avec un Principal Engineer et un Lead Designer.
Injected into the AI's context so it can reference your company naturally and tailor questions to your environment.
Evaluation Notes
Considérer comme positifs les signaux de communication écrite (le candidat structure‑t‑il ses réponses, cite‑t‑il des métriques spécifiques, nomme‑t‑il les parties prenantes). Pénaliser les généralités vagues et les réponses chargées de jargon sans éléments concrets.
Passed to the scoring engine as additional context when generating scores. Influences how the AI weighs evidence.
Banned Topics / Compliance
Négociation salariale, références, package d’equity, structure de rémunération — ces sujets sont traités séparément après le tour noté.
The AI already avoids illegal/discriminatory questions by default. Use this for company-specific restrictions.
Comment AI Screenr filtre un vivier de 100 candidats
Des candidatures à la shortlist : chaque étape resserre le vivier sur la base de preuves, pas d’instinct. Les chiffres ci‑dessous sont typiques pour un poste tech à volume moyen.
Candidatures reçues
Tous les candidats entrants entrent dans le vivier — job boards, cooptations, réponses automatiques ATS et approche directe.
Règles d’élimination
Filtres durs que vous définissez — expérience minimale, autorisation de travail, localisation, fourchette salariale, langue. Les candidats qui échouent sont signalés, pas rejetés automatiquement.
Compétences incontournables
Réussite ou échec sur les compétences non négociables du poste (par exemple, profondeur senior en React pour un Senior React Developer). Évaluées en direct pendant l’entretien.
Niveau de langue
Évaluation CEFR optionnelle (A1–C2) dans la langue que vous renseignez, avec une phase dédiée. Sautée si non configurée.
Entretien noté
8 dimensions par défaut (personnalisables) notent chaque réponse sur 0–100, avec citations probantes, appréciations de qualité (Strong / Moderate / Weak / None) et indices de confiance par dimension.
Shortlist classée
Candidats mieux notés avec recommandation à 4 niveaux, synthèse exécutive, forces et risques, citations marquantes et synthèse de couverture. Prêt pour le hiring manager.
Étape 3 en action — un rapport de présélection IA réaliste
Exactement ce qui arrive dans votre tableau de bord moins de 2 minutes après le « au revoir » du candidat. Chaque score est étayé par des extraits de transcription, une appréciation de qualité et un indice de confiance.
Alex Morgan
Confidence: 86%
Recommendation Rationale
Signal fort de PM senior. Alex a explicité les arbitrages de priorisation avec des détails — métriques exactes, parties prenantes nommées, ce qui a été coupé et pourquoi — à travers plusieurs exemples. La discipline de discovery est réelle : l’exemple d’un revirement sur une fonctionnalité planifiée après trois entretiens clients était bien structuré et incluait le contre‑récit (ce qu’iels s’attendaient à entendre vs. ce qu’iels ont réellement entendu). Le point de vigilance visible est le leadership transverse en situation de désaccord ; Alex privilégie le consensus avant de pousser, ce qui peut convenir ou être un risque selon la dynamique d’équipe. Recommandé pour le tour avec le hiring manager.
Summary
Plus de cinq ans de product management B2B SaaS avec une vraie responsabilité de périmètre. Solide en discovery et priorisation — exemples concrets avec métriques et arbitrages. Leadership transverse compétent mais orienté consensus ; le candidat ne pousse pas assez tôt quand la direction d’équipe n’est pas la bonne. La primauté de l’écrit se voit dans la structuration des réponses. Reste calme sous relance.
Knockout Criteria
Plus de cinq ans de SaaS B2B sur deux entreprises avec responsabilité claire de périmètre. Scénarios enterprise spécifiques cités.
Sept ans d’expérience en product management. Nettement au‑dessus du minimum de 5 ans.
Must-Have Competencies
Plusieurs exemples concrets avec métriques nommées, arbitrages explicites et éléments coupés. Défend ses décisions sans esquive.
Vrais exemples d’entretiens clients — pas des sondages, pas de l’analytics. A deux reprises, a distingué le job sous-jacent des demandes formulées sans y être poussé·e.
Travaille bien avec l’ingénierie, le design et le GTM mais a tendance à construire le consensus avant de pousser fort. Probablement adapté aux équipes collaboratives ; risque dans des environnements nécessitant une voix produit forte.
Scoring Dimensions
Réponses systématiquement structurées avec contexte, décision et résultat explicites. Aucun remplissage. Métriques et parties prenantes nommées spontanément.
“J’ai supprimé le travail de reporting Phase 2 car nous n’avions que 11 % d’adoption sur la Phase 1 après quatre semaines — en dessous de notre seuil de 25 %. L’équipe data voulait poursuivre ; l’arbitrage était entre doubler l’effort sur l’adoption ou livrer une fonctionnalité que personne n’utilisait encore. Avec Anna (analytics), nous avons rédigé une note d’une page ; nous l’avons arrêtée.”
Les réponses traitent précisément le scénario demandé plutôt que de se déplacer vers un terrain plus sûr. Sous relance, Alex reste sur la question au lieu de la reframer.
“Vous m’avez demandé un arbitrage de priorisation que je regrette. Honnêtement : le tableau de bord customer success — nous l’avons construit, l’adoption était élevée, mais l’équipe exec n’a jamais utilisé le digest hebdo livré en parallèle. J’aurais dû couper le digest à la semaine 2, pas à la semaine 6.”
Fondamentaux solides sur la discovery, les cadres de priorisation et l’instrumentation des métriques. A manqué un point mineur sur la définition de l’activation vs. la rétention mais s’est corrigé sous relance.
“Pour le prompt d’upgrade, j’utiliserais comme déclencheur une activation définie par « l’utilisateur a complété trois rapports enregistrés la première semaine », pas une base temps. L’activation prédit la rétention dans nos données — on le sait par l’analyse du cohort month‑3.”
Raisonne en termes d’arbitrages. Pour le scénario client top‑10, Alex a passé en revue le coût de distraction, le risque de précédent et trois alternatives avant de conclure.
“Deux trimestres‑ingénieur ne sont pas le seul coût — il y a le coût de précédent, la dette d’intégration, et le coût d’opportunité. J’explorerais d’abord si l’on peut livrer 80 % de la valeur en mode services ; sinon, je le cadrerais explicitement comme un item payant, engagé au roadmap, avec un prix reflétant le coût d’opportunité.”
Primauté de l’écrit, opinions assumées, aisance dans le spécifique. A mentionné trois notes de décision par leur titre. Aucune réponse générique — tous les exemples sont contextualisés équipe.
“Pour les décisions difficiles, j’écris une page : la décision, les arbitrages, qui n’est pas d’accord et pourquoi, et si elle est réversible. Elle part à l’équipe avant la réunion. On vient pour décider, pas pour présenter.”
Posé sous relance. A reconnu deux regrets sans se défendre. Légère hésitation lorsqu’on pousse sur le scénario de désaccord avec le leadership.
“Je n’ai pas eu de désaccord frontal avec un·e CPO — la plupart étaient avec des leads GTM. Je peux vous en détailler un si c’est utile.”
Signaux de collaboration positifs mais orientés consensus. Plusieurs exemples montrent qu’Alex ne pousse qu’après dérive de la trajectoire, pas plus tôt.
“J’ai soulevé l’alerte à la quatrième réunion de priorisation. Avec le recul, c’est à la deuxième que j’aurais dû le faire — à ce stade, trois semaines étaient passées et l’argument du coût irrécupérable s’installait.”
A mentionné spontanément des limites et des contre‑exemples. A répondu aux deux volets des questions composées — ce qui a bien marché et ce qui a moins bien marché.
“L’expérience sur le prompt d’upgrade a réussi sur la conversion mais a augmenté ensuite le volume de support d’utilisateurs ayant upgradé sans comprendre leur droit d’usage. C’est un raté que nous aurions dû anticiper.”
Blueprint Question Coverage
B1. Prompt d’upgrade vers facturation à l’usage
+ A défini l’activation par des critères comportementaux concrets plutôt que le temps
+ A couplé la conversion à un garde‑fou de volume de support
- N’a pas précisé le seuil qui déclencherait l’arrêt du prompt
B2. Client top‑10 demandant une fonctionnalité non généralisable
+ A élargi la notion de coût au‑delà de la capacité — précédent et dette d’intégration
+ A proposé une alternative cadrée et payante avant d’aboutir au refus
- N’a pas traité le cas où la fonctionnalité pourrait être généralisée
Interview Coverage
%
Overall Coverage
Strengths
- Réflexe « écrit d’abord » — les notes de décision sont un outil par défaut, pas une cérémonie
- Arbitrages de priorisation étayés par des métriques nommées et des dates précises
- Excellente discipline de discovery — distingue les jobs clients sous‑jacents des demandes exprimées
- Évoque spontanément contre‑exemples et regrets
Risks
- Tendance au consensus en cas de désaccord — pousse après dérive plutôt qu’en amont
- Peu d’indices de conflits au niveau CPO ; les exemples sont orientés GTM
Notable Quotes
“On vient pour décider, pas pour présenter.”
“Deux trimestres‑ingénieur ne sont pas le seul coût — il y a le coût de précédent, la dette d’intégration et le coût d’opportunité.”
“La réponse honnête, c’est le dashboard customer success — nous l’avons construit, l’adoption était élevée, mais l’équipe exec n’a jamais utilisé le digest hebdo.”
Suggested Next Step
Faire avancer vers un entretien de 60 minutes avec le hiring manager, centré sur un scénario « je n’étais pas d’accord avec la direction » et une étude de cas « défense d’un scope‑cut ». Explorer les moments où Alex pousserait plus tôt dans le processus, pas seulement quand le consensus a déjà dérivé.
Comment fonctionne AI Screenr
AI Screenr transforme une fiche de poste en une shortlist notée en quatre étapes. Cette page déroule le processus d’entretien IA de bout en bout, pour que vous sachiez exactement ce qui se passe entre le clic sur « create job » et l’ouverture du premier rapport classé.
- Étape 1 : Configurer le poste (en un clic ou environ 5 minutes en manuel)
- Étape 2 : Le candidat passe l’entretien vocal en asynchrone (généralement 15 à 25 minutes)
- Étape 3 : L’IA note et synthétise (moins de 2 minutes par candidat)
- Étape 4 : Vous examinez la shortlist classée
Aucune intégration ATS requise. Fonctionne avec n’importe quel processus de recrutement existant.
Testez le processus d’entretien IA complet avec 3 entretiens gratuits →
Étape 1 — Configurer le poste
Deux chemins mènent à un lien d’entretien opérationnel. La plupart des équipes choisissent la configuration générée par l’IA.
Option A — Configuration IA en un clic
Collez une fiche de poste (interne ou publique, toute longueur jusqu’à 10 000 caractères). AI Screenr extrait et préremplit :
- Titre, description, résumé de poste, famille de poste, modèle d’entretien
- Compétences requises et compétences appréciées
- Compétences incontournables avec niveaux requis (basic, intermediate, advanced, expert)
- Règles d’élimination (expérience minimale, autorisation de travail, fourchette salariale, langue, et tout autre critère présent dans la fiche)
- Questions d’entretien personnalisées
- Jusqu’à 5 canevas de questions structurées — chacun avec thèmes incontournables, relances, et indicateurs de bonnes et mauvaises réponses pour que l’IA sache à quoi ressemble une excellente réponse pour ce poste précis
Vous relisez le brouillon, ajustez ce qui ne correspond pas à vos standards réels et enregistrez. Temps typique : 30 secondes à une minute.
Option B — Configuration manuelle
Vous préférez partir de zéro ? Le formulaire vous guide champ par champ. Comptez environ 5 minutes pour un nouveau poste, plus rapide dès que vous avez un modèle à dupliquer.
Ce qui est configuré
Les deux chemins produisent le même résultat :
- Questions cœur d’entretien — généralement 6 à 10 grands sujets rattachés aux dimensions d’évaluation.
- Canevas de questions — thèmes incontournables, relances et indicateurs de réponse par question.
- Profondeur des relances — intensité avec laquelle l’IA creuse les réponses superficielles, configurable par dimension.
- Règles d’élimination — signalées, jamais rejetées automatiquement. Vous décidez de la suite.
- Dimensions d’évaluation — 8 par défaut (entièrement personnalisables) plus une 9e dimension langue quand l’entretien n’est pas en anglais.
- Langue et cible CEFR — langue d’entretien (57 prises en charge) et évaluation ou non de la maîtrise (A1 à C2).
- Durée d’entretien — 5 à 60 minutes, généralement 15 à 25.
- Enregistrement vidéo — optionnel, activable par poste.
- Expiration du lien — durée pendant laquelle le lien reste actif pour les candidats.
Pour des exemples concrets de postes, voir Développeur React, Développeur Backend et Responsable commercial. Chaque page montre une configuration remplie et un exemple de rapport.
Étape 2 — Le candidat passe l’entretien vocal
C’est la seule étape qui implique le candidat. Tout ce qui précède est côté recruteur, et tout ce qui suit est automatisé.
Ce que voient les candidats
- Le lien. Une URL, envoyée via vos canaux habituels — réponse auto ATS, email, SMS, message de job board. Pas de création de compte, pas d’application, pas de page de planification.
- Consentement et test micro. Avant tout enregistrement, le candidat voit un écran de consentement, autorise l’accès au micro et effectue un test de 10 secondes.
- Accueil. L’IA se présente, explique le déroulé, confirme le poste et répond en clair à « que devient cet enregistrement ? ».
- La conversation. L’IA pose des questions, écoute et s’adapte. Les bonnes réponses sont reconnues et creusées. Les réponses superficielles reçoivent des relances. Les candidats peuvent demander de répéter, faire une pause ou poser des questions de clarification.
- Clôture. L’IA conclut, laisse au candidat l’occasion de poser ses questions et confirme la suite du processus.
Ce qui rend l’entretien équitable
Tous les candidats pour un même poste sont évalués sur les mêmes critères. L’IA ajuste cependant ses relances aux réponses de chacun — aucune transcription n’est identique — mais toutes sont notées contre le même référentiel. Le candidat ne peut pas déduire de l’entretien s’il « réussit » ou non, ce qui réduit l’anxiété de performance et produit un signal plus fidèle.
Durée et finalisation
- Durée typique : 15 à 25 minutes (configurable de 5 à 60 par poste).
- Taux de complétion : 80–90 % — nettement supérieur à la vidéo unidirectionnelle car il y a une vraie interaction.
- Si le candidat est déconnecté, il peut reprendre depuis le même lien pendant 24 heures. L’entretien repart là où il s’est arrêté. Les entretiens partiels sont signalés dans le rapport.
Pour en savoir plus sur le workflow asynchrone, voir logiciel d’entretien asynchrone.
Étape 3 — L’IA note et génère le rapport
Moins de 2 minutes après le « au revoir » du candidat, un rapport structuré est prêt dans votre tableau de bord. Voici ce qu’il contient :
Haut du rapport
- Score global — agrégat pondéré de 0 à 100 sur toutes les dimensions.
- Recommandation d’embauche à 4 niveaux — Strong Yes / Yes / Maybe / No.
- Confiance globale — score de 0,0 à 1,0 reflétant la quantité de preuves exploitables.
- Synthèse exécutive — 2 à 3 phrases pour les hiring managers pressés.
Scores par dimension
Chaque dimension affiche :
- Score (0 à 10, puis pondéré) avec 1 à 2 phrases de justification
- Appréciation de qualité : Strong / Moderate / Weak / None
- Indice de confiance par dimension (0,0 à 1,0)
- Extraits probants — citations directes de la transcription justifiant le score
- Questions liées — quelles questions ont produit les éléments de preuve
- Éléments manquants — ce qu’attendaient les critères mais que la transcription n’a pas montré
Résultats d’élimination et compétences incontournables
S’ils ont été définis à l’étape 1 :
- Résultats des règles d’élimination — drapeaux déclenchés ou évalués, avec preuves à l’appui.
- Résultats des compétences incontournables — réussite ou échec avec preuves par compétence.
Blocs de synthèse
- Forces — 3 à 5 puces de ce qui ressort positivement.
- Risques — 3 à 5 puces de ce qui suscite des réserves.
- Citations marquantes — les lignes les plus intéressantes repérées par l’IA.
- Prochaine étape suggérée — une recommandation fondée sur le score et la qualité des preuves.
- Synthèse de couverture — la part de vos questions personnalisées, compétences, règles d’élimination et canevas effectivement couverts par les réponses.
Transcription et enregistrement
- Transcription complète de la conversation, avec recherche et horodatage.
- Enregistrement audio par défaut. Enregistrement vidéo si vous l’avez activé pour ce poste.
La notation utilise la version des critères enregistrée au moment de l’entretien. Si vous ajustez les critères en cours de processus, les entretiens antérieurs conservent leurs scores originaux et les nouveaux critères s’appliquent à partir de ce point. Vous voyez un historique de versions propre, pas un recalcul silencieux.
Chaque page de poste comporte un exemple de rapport. Jetez‑y un œil : Ingénieur QA, Ingénieur DevOps, Ingénieur logiciel, Chef de produit.
Étape 4 — Vous examinez la shortlist classée
Le tableau de bord classe les candidats par score global, avec les drapeaux d’élimination en tête. Cycle de revue typique :
- Parcourez la liste classée. Les 20 % de tête méritent généralement un examen attentif. Les candidats avec des règles d’élimination déclenchées passent en bas.
- Ouvrez les meilleurs rapports. Lisez d’abord la synthèse en 2–3 phrases, puis les puces « forces et risques », puis survolez les preuves mises en avant par l’IA.
- Décidez. Faire avancer, rejeter, ou marquer pour suivi. Rejetez en masse les inadéquations évidentes. Gardez les Strong Yes pour le hiring manager.
- Partagez avec les hiring managers. Un clic pour un lien de partage, un PDF, ou un résumé prêt à coller pour Slack ou email. Aucun compte AI Screenr requis.
Le temps recruteur par candidat passe de 25 à 45 minutes d’appel + notes à environ 5 minutes de lecture d’un rapport structuré. Pour des calculs ROI concrets à des volumes typiques, voir remplacer les entretiens de présélection.
Résumé des durées
| Étape | Qui | Durée type |
|---|---|---|
| Configurer le poste (IA en un clic) | Recruteur | 30 à 60 secondes |
| Configurer le poste (manuel) | Recruteur | Environ 5 minutes |
| Entretien candidat | Candidat | 15 à 25 minutes (configurable 5 à 60) |
| Notation IA et génération du rapport | Automatisé | Moins de 2 minutes par candidat |
| Revue du rapport par candidat | Recruteur | Environ 5 minutes |
Pour un vivier de 50 candidats, le temps recruteur chute d’environ 25 heures (appels de présélection + notes) à environ 5 heures (lecture de rapports). Cela libère 20 heures par semaine pour des tâches à plus forte valeur.
Exemples de rapports par poste
AI Screenr couvre toutes les catégories — du software engineering à la santé, au retail, à la construction et à l’hôtellerie. Chaque page de poste propose un exemple de rapport d’entretien, pour voir exactement ce qui arrive dans votre tableau de bord. Sélection ci‑dessous, entre rôles techniques, spécialistes et métiers de service :
| Role | Category |
|---|---|
| Backend Developer | Technology |
| UX Designer | Design |
| Data Analyst | Technology |
| Financial Analyst | Finance |
| Recruiter | HR |
| Paralegal | Legal |
| Real Estate Agent | Real Estate |
| Construction Manager | Construction |
| Production Manager | Manufacturing |
| Veterinarian | Veterinary |
Ou parcourez 960+ guides d’entretien IA par poste par catégorie.
Sécurité et confidentialité tout au long du processus d’entretien
Chaque étape du processus d’entretien IA a un contrat de traitement des données défini. Le consentement est recueilli avant tout enregistrement — les candidats voient un écran de consentement explicite précisant ce qui est enregistré, comment c’est utilisé et qui peut y accéder. Les audios et transcriptions sont stockés dans la région (hébergement UE disponible pour les exigences GDPR) avec des durées de rétention configurables par poste, après lesquelles les données sont supprimées automatiquement.
Les candidats peuvent demander la suppression de leurs données à tout moment par un processus en self‑service, et nous fournissons un Data Processing Agreement sur demande. Côté recrutement, seules les personnes authentifiées dans votre espace de travail peuvent consulter les rapports. Les liens de partage peuvent être configurés pour expirer automatiquement. Pour tous les détails de sécurité et de conformité, voir la section Sécurité, confidentialité et conformité sur la page du logiciel d’entretien IA.
Prêt à essayer ?
Commencez avec 3 entretiens gratuits, sans carte bancaire. Configurez votre premier poste en une minute (un clic) ou 5 minutes (manuel) et obtenez votre premier rapport noté le jour même.
- Logiciel d’entretien IA — Vue d’ensemble du logiciel d’entretien IA, fonctionnalités et comparatifs.
- Présélection automatisée des candidats — Explication de l’automatisation de la présélection.
- Remplacer les entretiens de présélection — Analyse ROI pour les équipes qui passent beaucoup de temps au téléphone.
- Logiciel d’entretien asynchrone — Comment fonctionnent les entretiens asynchrones.
- Présélection à grand volume — Gérer efficacement un grand nombre de candidats.
- Logiciel d’entretien de présélection — Vue d’ensemble de la présélection en amont.
- Tarifs — Vue d’ensemble des tarifs et des plans à l’usage.
Questions fréquentes
Combien de temps faut‑il pour configurer AI Screenr ?
Que voit un candidat dans un entretien AI Screenr ?
À quelle vitesse recevrai‑je les scores après un entretien ?
Puis‑je modifier les critères d’évaluation pendant qu’un vivier est actif ?
Comment partager les rapports AI Screenr avec les hiring managers ?
Que se passe‑t‑il si un candidat se tait ou est déconnecté ?
Les candidats peuvent‑ils repasser un entretien IA ?
Comment les entretiens sont‑ils envoyés aux candidats ?
Le rapport AI Screenr se synchronise‑t‑il avec mon ATS ?
Comment fonctionne concrètement la notation de l’entretien IA ?
Voyez-le en moins de 5 minutes
- Configuration du poste en un clic
- Lien d'entretien pour les candidats
- Rapport noté en 2 minutes
- Shortlist classée
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