Cabinet de recrutement : produire offres et messages d'approche avec Claude Code

Un vendredi en fin de journée, la consultante assise à côté de moi se tenait la tête entre les mains.

Douze nouveaux postes lui étaient tombés dessus cette semaine. Il fallait rédiger chaque offre, sortir une dizaine de candidats par poste, puis écrire un message d’approche personnalisé pour chacun. Débordée, elle a copié-collé le corps d’un message envoyé la veille et n’a remplacé que le nom de l’entreprise et l’intitulé du poste. Le lendemain, un candidat lui répond : « Le nom de mon ancien employeur n’est pas celui que vous avez écrit. »

Un oubli de remplacement. Quand on travaille dans un cabinet de recrutement, c’est l’erreur qu’on commet tous au moins une fois. Les messages d’approche se jouent sur le volume, mais une seule négligence détruit la confiance d’un coup. Ce dilemme entre quantité et qualité, j’ai cherché à le résoudre concrètement avec Claude Code. Voici la méthode, prête à copier-coller.

Points clés

Pour les offres et les messages d’approche d’un cabinet de recrutement, on gagne en vitesse en confiant la production des brouillons à Claude Code et en gardant pour soi la seule décision finale.
Le secret n’est pas de tout déléguer, mais de transmettre les infos du poste et le résumé candidat de façon structurée, et de fixer en règles le ton et les formulations interdites.
Pour les données personnelles : on masque nom et coordonnées, on ne transmet que métier, expérience et compétences. Configurer l’IA pour qu’elle n’apprenne pas sur les données brutes est un prérequis.
Le brouillon de 10 messages d’approche est passé d’environ 90 minutes à un peu plus de 20 chez moi. Les oublis de remplacement sont bloqués par un script de vérification.
L’article fournit un modèle de prompt prêt à copier et un script Node.js qui vérifie mécaniquement qu’aucun mauvais nom d’entreprise ne s’est glissé dans le texte.

Où le temps fond-il dans un cabinet de recrutement

Le lecteur que j’imagine est un consultant « 360 » ou un chargé de candidats. Seul, il gère 20 à 40 postes, envoie quelques dizaines de messages d’approche par semaine, et tient aussi des rendez-vous avec les entreprises clientes. Le temps réellement disponible pour s’asseoir et écrire est, en vérité, très limité.

Vu sous l’angle de la rédaction, le flux de travail ressemble à ceci :

Recueillir le besoin auprès de l’entreprise cliente et récupérer le cahier des charges
Mettre en forme ce besoin en une offre publiable sur les jobboards ou la base interne
Chercher des candidats dans la base de données et filtrer par adéquation
Rédiger un message d’approche (ou une lettre de recommandation) pour chaque candidat
Attendre les réponses, puis passer à la prise de rendez-vous

Les étapes 2 et 4 sont du travail d’écriture manuel. Une offre, même pour un poste identique, varie subtilement d’une entreprise à l’autre ; et un message d’approche n’est ouvert que s’il contient une phrase qui dit « pourquoi vous » à chaque candidat. Tout faire à la main fait disparaître 2 à 3 heures par jour et par personne.

Les reprises et galères récurrentes

Voici, en tableau, les reprises de travail que j’ai vues revenir sans cesse sur le terrain.

Problème	Cause	Conséquence
Oubli de remplacer nom d’entreprise/intitulé	Usage du copier-coller	Confiance perdue, zéro réponse
Formulation de l’offre hors charte du jobboard	Mention d’âge ou de sexe	Annonce refusée
La phrase personnalisée devient un modèle	Manque de temps, recyclage	Le taux d’ouverture chute
Formulations datées ou trop longues	Réemploi d’anciens textes	Non lu, abandon

Tout cela se joue entre « l’effort d’écrire depuis zéro » et « la tentation de copier-coller à la va-vite ». Claude Code agit précisément sur cet entre-deux : il fabrique automatiquement la base, et l’humain ne garde que la phrase finale et la vérification des faits.

Ce qu’on délègue à l’IA et ce que l’humain décide toujours

Sans cette frontière posée d’emblée, l’accident est garanti. Voici ma règle de fonctionnement.

Étape	Confié à Claude Code	Décidé par l’humain
Mise en forme de l’offre	Brouillon de structure et formulations	Salaire, lieu, exigences obligatoires (les faits)
Contrôle de la charte	Signalement des formulations risquées	Décision finale de publier ou non
Brouillon du message d’approche	Trame du texte et idée de phrase d’accroche	Promesses faites au candidat, présence d’exagération
Résumé candidat	Synthèse des points clés du parcours	Traitement des données personnelles

Un seul principe : les faits et les promesses restent entre les mains de l’humain. L’IA sait écrire « vite et de façon crédible », mais elle ignore si ce poste paie réellement 60 000 € ou si ce candidat possède vraiment cette compétence. Ce qu’on peut confier à l’IA, c’est la formulation, pas le fait. Confondre les deux mène aux réclamations pour approche mensongère.

Si c’est votre toute première fois avec l’IA ou Claude Code, parcourez d’abord l’introduction à Claude Code pour non-ingénieurs : vous saisirez ce qui se délègue et ce qui ne se délègue pas.

Cas d’usage 1 : transformer une note de besoin en brouillon d’offre

La note de cadrage venant de l’entreprise cliente est, le plus souvent, un assemblage de tirets décousus. La mettre en forme en une offre lisible est le premier point d’automatisation.

Avant de déléguer, on structure les informations à transmettre. Si on jette la note en vrac, l’IA comble d’elle-même les manques et invente des avantages qui n’existent pas. L’astuce est de découper en rubriques :

Intitulé du poste et de la fonction
Exigences obligatoires et souhaitées (faits uniquement)
Fourchette de salaire, lieu, type de contrat
Contexte du recrutement (création de poste, remplacement, etc.)
Formulations interdites (mentions d’âge ou de sexe, etc.)

À ce stade, faire mémoriser le modèle d’offre et les formulations interdites comme règles du projet évite de devoir tout réexpliquer à chaque fois. La méthode est détaillée dans comment rédiger un CLAUDE.md.

Cas d’usage 2 : produire des messages d’approche à partir des résumés candidats

C’est le cœur du sujet. Insérer pour chaque candidat une phrase qui donne envie d’ouvrir le message. À la main, c’est l’étape la plus pénible ; mais dès qu’on structure, c’est un terrain où l’IA excelle.

J’ai mis sous forme de checklist les éléments à intégrer absolument. Une fois le brouillon sorti, l’humain le relit avec.

Le début explique-t-il concrètement « pourquoi vous avoir contacté » ?
Le nom de l’entreprise et l’intitulé du poste sont-ils corrects (aucun oubli de remplacement) ?
N’y a-t-il aucune exagération ni promesse contraire aux faits ?
Aucun jugement déplacé sur le parcours du candidat ?
L’action finale (proposition d’entretien) se limite-t-elle à une seule ?

Écrire 10 messages un par un à la main : une heure et demie. En structurant les résumés, en sortant les brouillons d’un coup et en corrigeant avec la checklist ci-dessus, j’en suis à un peu plus de 20 minutes.

Cas d’usage 3 : auto-contrôle de la charte et des formulations

Les offres et les messages d’approche comportent des formulations à éviter au titre du droit du travail et des chartes des jobboards. Les mentions limitant l’âge ou le sexe — « jeunes bienvenus », « équipe masculine dynamique » — en sont l’exemple type. On confie à Claude Code un premier contrôle.

Mais la décision finale revient à l’humain. Le signalement de l’IA est une « alerte anti-oubli », pas une garantie de conformité juridique. Positionnez-le strictement comme une aide à l’œil humain.

Modèle de prompt prêt à copier pour les messages d’approche

Voici un prompt utilisable tel quel. Saisissez les infos candidat sans nom ni coordonnées.

Tu es l'assistant rédactionnel d'un consultant en cabinet de recrutement.
Rédige un brouillon de message d'approche selon les conditions suivantes.

# Informations du poste
- Nom de l'entreprise : (raison sociale exacte, telle quelle)
- Intitulé du poste :
- Exigences obligatoires :
- Points attractifs : (faits uniquement, aucune exagération)

# Résumé candidat (sans nom ni coordonnées)
- Métier et secteur actuels :
- Expériences et compétences principales :
- Aspirations supposées :

# Règles de sortie
- 200 à 300 caractères. Au début, dire concrètement « pourquoi je vous écris ».
- Ne pas inventer de réalisations ni de salaire absents des faits. Ne pas gonfler les promesses.
- Ne pas utiliser de formulation limitant l'âge ou le sexe.
- Une seule action finale : « proposition d'un entretien informel ».
- Reprendre le nom d'entreprise et l'intitulé tels que fournis, sans les modifier.

Le cœur de ce prompt, ce sont les deux dernières lignes : limiter l’action à une seule et interdire toute altération du nom et de l’intitulé. Cela seul change beaucoup le taux de réponse et le taux d’incident. Pour pousser encore la précision de vos prompts, voyez aussi les techniques avancées de prompt.

Un script de vérification pour bloquer les oublis de remplacement

L’accident de nom d’entreprise du début. À l’œil seul, il finira toujours par revenir. On vérifie donc mécaniquement qu’aucun « nom d’entreprise inattendu » ne s’est glissé dans le message rédigé. Un petit script qui tourne sous Node.js. On met le brouillon dans scout.txt, les noms autorisés pour cette campagne dans allow.json, puis on lance.

import { readFile } from "node:fs/promises";

// Liste d'autorisation : { "company": "nom correct", "ng": ["noms d'anciennes campagnes, etc."] }
const allow = JSON.parse(await readFile(new URL("./allow.json", import.meta.url), "utf8"));
const text = await readFile(new URL("./scout.txt", import.meta.url), "utf8");

const problems = [];

// 1. Le nom correct figure-t-il bien dans le texte ?
if (!text.includes(allow.company)) {
  problems.push(`Le nom correct « ${allow.company} » est absent du texte`);
}

// 2. Un nom interdit s'est-il glissé ? (détection d'oubli de remplacement)
for (const ng of allow.ng ?? []) {
  if (text.includes(ng)) {
    problems.push(`Le nom interdit « ${ng} » est resté. Oubli de remplacement probable`);
  }
}

// 3. Présence d'une formulation limitant l'âge ou le sexe ?
const banned = ["jeunes", "hommes uniquement", "femmes uniquement", "moins de 30 ans"];
for (const word of banned) {
  if (text.includes(word)) problems.push(`Formulation à risque « ${word} » détectée`);
}

if (problems.length === 0) {
  console.log("Contrôle OK : la vérification mécanique avant envoi est passée");
} else {
  console.log("Envoi stoppé. Corrigez les points suivants :");
  for (const p of problems) console.log(" - " + p);
  process.exit(1);
}

Le lancer tient en une ligne.

node check-scout.mjs

Voici un exemple de allow.json.

{
  "company": "Société Exemple SARL",
  "ng": ["Nom d'entreprise de la campagne précédente", "Nom d'entreprise d'une autre campagne"]
}

En cas de problème, le script s’arrête avec le code de sortie 1 ; intégré au flux d’envoi, il rend physiquement impossible un « envoi avec un nom oublié ». L’accident de ma collègue, au début, aurait été évité avec ça. Pour installer Claude Code lui-même, débuter avec Claude Code vous le fait tourner en 10 minutes.

Données personnelles et points de sécurité

Un cabinet de recrutement manipule par nature ce qu’il y a de plus sensible : le parcours des personnes. Bâcler ce point ne fait pas gagner du temps, il provoque l’accident. Voici les règles que je m’impose.

Nom, téléphone, e-mail, nom de service identifiable de l’employeur actuel : ne pas les transmettre à l’IA. S’en tenir au métier, aux années d’expérience et aux compétences.
Ne jamais coller d’information permettant d’identifier un candidat dans un service hors du contrôle de l’entreprise. Configurer ou contractualiser l’IA utilisée pour qu’elle n’apprenne pas sur les données saisies.
Avant d’envoyer un brouillon, toujours faire vérifier les faits et les noms propres par un humain.
Pour les informations non publiques des entreprises clientes (postes confidentiels, etc.), ne pas dépasser le cadre convenu avec l’entreprise.

Pour les sources de référence sur la non-discrimination à l’embauche et le traitement des données, le Défenseur des droits sur l’emploi et la discrimination fait autorité ; côté données personnelles, voyez la CNIL sur le recrutement. À croiser avec les chartes de chaque jobboard et à traduire dans les règles de votre cabinet.

Avant et après : un ordre de grandeur du ROI

Les chiffres sont mes estimations approximatives ; prenez-les comme repères.

Élément	Avant	Après
Brouillon de 10 messages d’approche	~90 min	~20 min
Mise en forme d’une offre	~30 min	~10 min
Oubli de remplacer un nom	Arrive parfois	0 grâce au script

Sur 10 messages, ça libère environ 70 minutes. À 30 messages par semaine, c’est grosso modo plus de 3 heures rendues à l’échange avec les candidats et au recueil des besoins. La valeur d’un cabinet de recrutement n’est pas dans la rédaction, mais dans le discernement entre les personnes et les entreprises : ramener le temps gagné vers là, c’est le vrai effet.

FAQ

Q. Une offre ou un message d’approche écrit par l’IA peut-il partir tel quel ? Non. À utiliser comme brouillon : les faits et les noms propres (entreprise, salaire, exigences) doivent toujours être vérifiés par un humain. L’IA ne connaît pas les faits.

Q. Sans le nom et les coordonnées du candidat, peut-on vraiment écrire un bon message ? Oui. Ce qu’il faut, c’est « pourquoi écrire à cette personne au vu de ce parcours », et métier, expérience et compétences y suffisent. Le nom et les coordonnées n’ont rien à voir avec la qualité du texte.

Q. Les textes ne vont-ils pas tous se ressembler ? En transmettant un résumé candidat structuré, un par un, la phrase d’accroche change. L’effet « modèle » apparaît quand on synthétise les résumés à la va-vite.

Q. Nous n’avons pas de service informatique : peut-on faire tourner le script ? Avec Node.js installé, ça marche en quelques lignes. Si c’est compliqué, vous pouvez aussi confier la mise en place à votre référent d’amélioration interne via une formation ou un accompagnement.

Ce que j’ai obtenu en testant

J’ai mené le test sur des données fictives imitant de vrais postes : 3 offres et 10 messages d’approche. J’ai vérifié trois choses.

Un, le temps de brouillon des 10 messages. Contre 90 minutes ressenties à la main, transmettre des résumés structurés l’a ramené à un peu plus de 20 minutes. La phrase d’accroche, elle aussi, perd son odeur de modèle dès qu’on varie le résumé pour chaque personne.

Deux, l’efficacité du script de vérification. En glissant exprès 4 brouillons gardant le nom d’une campagne précédente, les 4 ont déclenché le code de sortie 1 et se sont arrêtés. Les mentions limitant l’âge ont aussi été détectées. À l’œil seul, j’en aurais à coup sûr laissé passer quelques-uns.

Trois, la qualité tient-elle sans données personnelles ? Même en retirant nom et coordonnées et en ne transmettant que métier et expérience, le pouvoir de conviction du message n’a pas baissé. Au contraire, le « c’est ce point de votre parcours qui m’a séduit » est resté au centre, et le texte y a gagné en lisibilité.

Conclusion : pour l’approche candidat en cabinet de recrutement, plutôt que le « tout automatique », le trépied « brouillon par l’IA, faits et accroche par l’humain, contrôle final par la machine » s’est révélé le plus réaliste. Pour l’intégrer au niveau de l’entreprise, partez de la formation ou de l’accompagnement ; pour d’abord mettre soi-même la main à la pâte, commencez par les supports et le PDF gratuit.