En 2023, la plateforme Freelancer.com a introduit une fonctionnalité qui promettait ostensiblement de gagner du temps et d'améliorer la qualité des candidatures : permettre aux utilisateurs de rédiger leur lettre de motivation à l'aide de l'intelligence artificielle. L'option était discrète : les employeurs ne pouvaient pas savoir si le candidat avait utilisé ou non l'outil.
Cependant, ce qui semblait être une amélioration de l’efficacité a fini par générer un effet secondaire inattendu. Et, selon l’économiste Paul Novosad, faisant écho à un article universitaire sur X, cette simple fonction a fini par changer irrévocablement la manière dont les entreprises évaluent les talents en ligne.
Avant et après les LLM
Dans le monde d'avant le lancement des modèles linguistiques (LLM), une lettre de motivation bien rédigée était un excellent indicateur de la qualité du travail, agissant comme un indicateur fiable de l'effort et de l'attention portée aux détails : si quelqu'un investissait du temps pour adapter son message à une offre spécifique, il travaillerait probablement aussi avec soin.
En fait, selon les données de Freelancer.comles candidats avec de meilleures lettres avaient tendance à obtenir plus de contrats et de meilleures notes. Mais après l’arrivée des LLM en 2023, cette indication n’était plus fiable. Novosad le résume ainsi :
« Dans le monde pré-LLM, la qualité de la lettre prédisait la qualité du travail. Aujourd'hui, dans le monde post-LLM, cela ne veut plus rien dire. »
L'effet secondaire de l'automatisation : trop de bruit
Les chercheurs responsables de l'étude, Jesse Silbert et Anaïs Galdin, ont observé qu'après l'introduction de l'outil d'IA, le nombre de candidatures envoyées en moins de 30 secondes est monté en flèche.
Les lettres semblaient en outre plus « personnalisées » que jamais, mais comme les employeurs ne pouvaient plus dire qui était vraiment bon, le résultat était contre-intuitif : même si la qualité apparente des lettres augmentait, la probabilité d'être embauché diminuait.
Les bons travailleurs, les plus blessés
Le modèle économique des auteurs suggère un effet inquiétant : les travailleurs les plus compétents perdent davantage. Avant, ses efforts et son écriture se démarquaient. Désormais, face à la concurrence de milliers de textes artificiellement parfaits, son avantage disparaît.
L’utilisation généralisée de l’IA redistribue les opportunités vers des candidats de moindre qualité, et la productivité globale de la plateforme pourrait même décliner. Selon les mots de Novosad,
« Il n'est pas clair si le nombre de travaux terminés est pire, mais il y a moins de travaux terminés. »
La recherche de nouveaux indices
Face à la perte de valeur des lettres de motivation, les entreprises commencent à rechercher d'autres indicateurs de talent : expérience antérieure, qualifications dans des projets antérieurs, ou encore tests de performance en temps réel. Mais comme le prévient Novosad, la « loi de Goodhart » – lorsqu’une mesure devient un objectif, elle n’est plus une bonne mesure – pourrait s’appliquer ici aussi.
En d’autres termes, tout nouveau critère adopté par les entreprises pourrait également être « trompé » par l’IA à court terme.
Un changement structurel dans la sélection des talents
Le problème n’est pas exclusif aux indépendants. Dans le domaine éducatif, les enseignants s’aperçoivent déjà que les lettres de motivation ou les essais d’admission sont devenus étrangement impeccables. Avant cela, l’IA rend déjà difficile l’évaluation des emplois dans l’enseignement obligatoire.
Certains experts prédisent donc un retour à des formes d'évaluation plus empiriques : tests pratiques, périodes d'essai ou « mini-contrats » d'un mois, où l'entreprise peut observer directement les performances de chaque candidat avant de lui proposer un poste permanent.
L'équilibre perdu
L’histoire illustre un paradoxe moderne : les mêmes outils qui rendent les individus plus efficaces peuvent rendre le système moins efficace. Lorsque tout le monde utilise l’IA pour mieux écrire, mieux écrire cesse d’avoir une valeur informationnelle. Le problème n’est pas que la technologie aide les mauvais candidats, mais qu’elle brouille les différences visibles entre les bons et les mauvais.
Le résultat est un marché dans lequel les employeurs font moins confiance, les travailleurs sont plus compétitifs et la qualité moyenne des relations de travail peut se détériorer. Novosad conclut avec ironie :
« Peut-être qu'ils finiront par créer des options de paiement permettant aux entreprises de voir qui a utilisé les LLM. Et ils pourraient ensuite facturer à la fois les candidats pour l'accès aux LLM et les entreprises pour pouvoir exclure ces candidats. »
