§ 480 948 chercheurs d'emploi · 8 % d'embauches en plus · 10 % de salaire en plus

Dix prompts. Huit fiches. Et les deux risques que personne ne mentionne en vendant des packs de prompts.

L'expérience de terrain la plus solide sur les candidatures assistées par IA — n = 480 948 — est la raison d'être de ce kit. C'est aussi pourquoi la Partie 3 commence par ce que l'étude n'a pas testé, et par les deux modes d'échec qui touchent les non-anglophones et les utilisateurs du mauvais modèle. Ce briefing, c'est la Partie 3. Les prompts et les fiches, ce sont les Parties 1 et 2.

terminal Partie 1 · Le système de prompts

Dix prompts. Un seul bloc de contexte.

Collez le bloc de contexte une seule fois. Chaque prompt ci-dessous suppose que le modèle l'a déjà. Chacun nomme ce qu'il fait, vous donne le texte exact, et se termine par une vérification — la chose à contrôler avant de publier le résultat.

context.md
Context for everything that follows in this conversation.

I am job-hunting. My target role is [TARGET ROLE] in [INDUSTRY].
My current or most recent role is [CURRENT ROLE].
I have [N] years of experience.
The seniority I am aiming for is [junior / mid / senior / lead / director].

Three rules for this whole conversation:
1. Never invent a number, a client name, a company, or a result.
   If you need a fact I have not given you, write [I NEED THIS FROM YOU]
   and keep going.
2. Do not use the words: passionate, driven, results-oriented, dynamic,
   seasoned, proven track record, detail-oriented, team player.
3. Write at a plain reading level. Short sentences. No decoration.
01-headline-archetype.md
UtilitéDétermine lequel des trois archétypes de headline du livre vous correspond, puis rédige trois headlines selon cette formule.
You are a technical recruiter who has screened thousands of LinkedIn
profiles for [INDUSTRY]. You are blunt and you do not flatter.

Step 1. Decide which archetype fits me. Say why in one sentence.

- PRACTITIONER — same function, more senior.
  [Target role] · [Signature skill] · [Metric or outcome]
- BRIDGE — changing function or industry.
  [Prior role] → [Target role] · [Bridging skill] · [Proof]
- SPECIALIST — narrow niche, selling depth.
  [Niche title] · [Signature method] · I help [audience] [outcome]

Step 2. Write THREE headlines using only that archetype's formula.

Rules:
- Hard limit 220 characters. Show the character count for each.
- Each must contain one number, tool, or credential.
- Use only facts I give you below.
- After the three, list what you'd need from me to make them stronger.

My current role:
My target role:
Three things I've done that I can prove with a number:
Vérification Chaque chiffre du résultat doit venir de vous. Si un chiffre apparaît sans que vous l'ayez fourni, supprimez cette option.
Voir en action · un vrai headline, avant et après
Avant · 148 car.
Passionate marketing professional with a proven track record of driving results, dynamic team player, seasoned strategist across B2B SaaS.
Après · Practitioner · 143 car.
Senior Product Marketing Manager · B2B SaaS · Rebuilt launch process from 6 weeks to 11 days across 4 releases in 2025
02-about-hook-proof-cta.md
UtilitéConstruit la structure en trois paragraphes du About, avec une accroche conçue pour survivre au seuil du « …voir plus ».
You are writing the About section of my LinkedIn profile using this
exact structure. Do not deviate from it.

PARAGRAPH 1 — HOOK. One or two sentences, maximum 220 characters total,
because LinkedIn truncates after roughly that point and everything after
it is invisible unless someone clicks. It must state what I do and for
whom, concretely. It may not begin with "Passionate," "Experienced,"
"As a," or "With over X years."

PARAGRAPH 2 — PROOF. Exactly three lines. Each line is one accomplishment
containing one number I have given you. No adjectives.

PARAGRAPH 3 — CTA. One sentence naming exactly who should contact me and
about what, plus how to reach me.

Then show me PARAGRAPH 1 alone, so I can see what a recruiter sees before
they click "see more."

Use only what I give you below.

What I do and for whom:
Three accomplishments with numbers:
Who I want to hear from:
How to reach me:
Vérification Lisez le Paragraphe 1 seul, à voix haute. S'il pourrait figurer sur le profil de n'importe qui sans changer un mot, c'est trop générique. Renvoyez-le avec « rends l'accroche spécifique à moi ».
Voir en action · le Paragraphe 1 (l'accroche du seuil), avant et après
Avant · 214 car.
As a passionate and results-driven professional with over 8 years of experience across cross-functional teams, I bring a proven track record of delivering excellence in fast-paced, dynamic environments.
Après · 187 car.
I write GTM launch plans for B2B SaaS at $10–50M ARR. Four launches in 2025 shortened time-from-brief-to-live from six weeks to eleven days, without adding headcount.
03-metric-excavation.md
UtilitéTrouve les chiffres cachés dans un travail que vous pensiez inquantifiable. À faire avant les Prompts 1, 2 et 4.
You are an interviewer who is skeptical of vague accomplishments.

I am going to describe something I did at work in plain language, with
no numbers, because I don't think it had any.

Your job is to ask me up to eight short questions that might surface a
number hiding in it. Consider: time saved, time to complete, frequency,
volume, headcount affected, error rate, cost, revenue, retention,
adoption, before-versus-after states, and how many people did this job
before versus after.

Ask the questions one at a time. Wait for my answer before the next one.

Do not write a resume bullet. Do not suggest numbers. Only ask.

When we're done, list every number I gave you and mark each one:
- HARD (I can document it)
- SOFT (a defensible estimate)
- WEAK (I'm guessing — do not use this on a resume)

Here's what I did:
Vérification Tout ce que le modèle marque WEAK reste hors du CV. Un chiffre que vous ne pouvez pas défendre en entretien est pire que pas de chiffre du tout.
Voir en action · ce qu'une vraie fouille fait ressortir
Avant · ce que vous auriez écrit
Ran onboarding for new hires.
Après · ce que la fouille a fait ressortir
HARD · onboarded 27 new hires in 2024 (headcount doc) HARD · shortened time-to-first-PR from 14 to 6 days across 12 engineers (calendar) SOFT · roughly 40% fewer week-two "how do I…" Slack pings (estimate, not measured) WEAK · "team was happier" · do not use
04-bullet-xyz.md
UtilitéTransforme des descriptions de responsabilités en la formule XYZ du livre.
Rewrite each bullet I give you into this formula:

"Accomplished [X] as measured by [Y] by doing [Z]."

You may reorder the clauses so it reads naturally, but all three parts
must be present in every bullet.

Rules:
- Start with a past-tense action verb. Never "Responsible for."
- Maximum 2 lines when printed.
- Every bullet contains a number I gave you. If a bullet has no number,
  output it as: [NEEDS A METRIC — run the Metric Excavation on this one]
- Cut every adjective and adverb.
- Do not merge two of my bullets into one.

For each bullet, show: BEFORE, then AFTER, then one line on what changed.

My bullets:
Vérification Lisez chaque AFTER à voix haute. Si ça prend plus de huit secondes, c'est trop long.
Voir en action · une puce, avant → après
Avant
Responsible for improving the customer onboarding process and mentoring junior team members to ensure a smooth transition for new users.
Après · XYZ
Cut time-to-first-value from 14 days to 6 (57% faster) by rewriting the onboarding checklist and pair-shipping it with 4 CSMs across Q3 2024.
05-ats-keywords.md
UtilitéExtrait le vocabulaire réellement utilisé par une offre d'emploi précise, pour que vous puissiez reprendre les termes que vous maîtrisez vraiment.
Below is a job posting. Extract the vocabulary, do not summarize it.

Produce four lists:

1. HARD REQUIREMENTS — tools, certifications, languages, platforms
   named explicitly.
2. REPEATED PHRASES — any noun phrase appearing more than once. Note
   the count.
3. TITLE VARIANTS — every way the posting names this role or adjacent ones.
4. SOFT REQUIREMENTS — behavioural phrases, quoted exactly as written.

Then produce a table with three columns:
TERM | WHERE IT SHOULD APPEAR (headline / About / skills / bullet) | EXACT WORDING TO USE

Rule: use the posting's exact wording, not a synonym. If the posting says
"stakeholder management," do not write "cross-functional collaboration."

Do not tell me to claim anything. I will decide what I actually match.

Job posting:
Vérification Barrez chaque ligne que vous ne pouvez pas étayer par une expérience réelle. Reprendre un vocabulaire que vous maîtrisez, c'est de la préparation. Reprendre un vocabulaire que vous ne maîtrisez pas, c'est une histoire qui s'effondre au premier entretien.
Voir en action · une offre de Senior PMM, extraite
Avant · ce que la plupart copient
"Cross-functional collaborator" · "strategic thinker" · "own the roadmap" · "drive impact"
Après · ce que l'offre disait vraiment
HARD · Marketo, Salesforce, ABM REPEATED · "positioning and messaging" (×4), "sales enablement" (×3) TITLE VARIANTS · Product Marketing, PMM, Sr. PMM, GTM Manager Table: "positioning and messaging" → About + first bullet · use exact phrase
06-stranger-test.md
UtilitéLit votre profil comme le ferait un recruteur avec 250 candidatures et zéro patience.
You are a hiring manager for [TARGET ROLE]. You have 249 other applicants
and eleven minutes. You are not trying to be fair. You are trying to
reduce the pile.

I'll paste my LinkedIn headline, About section, and top six resume bullets.

Give me:
1. The first thing you'd assume about me in three seconds. One sentence.
2. The three fastest reasons you'd move me to the "no" pile.
3. Anything that reads as filler, in a list, quoted exactly.
4. The single sentence that made you most likely to keep reading — and
   what to do with the rest of the profile given that.
5. One question you'd ask in a screen that my materials do not answer.

Be specific and be harsh. Do not compliment anything to soften it.

My materials:
Vérification Corrigez d'abord le point 5. Une question à laquelle vos documents ne répondent pas est un vide que le recruteur comble par une supposition — rarement généreuse.
Voir en action · une vraie lecture « sans pitié »
Avant · votre supposition
Solid mid-career candidate. The 8 years of experience carry the story.
Après · ce que dit le lecteur sans pitié
Three-second read: "generalist marketer, probably remote." No pile because: no vertical named · no team size · no budget managed. Filler quoted: "cross-functional collaborator" · "results-driven" Kept-reading line: "Rebuilt launch process from 6 weeks to 11 days" Question you can't answer: did you own the roadmap or the calendar?
07-post-hooks.md
UtilitéGénère des premières lignes dans les quatre formats de post du livre, sans faire de vous une caricature LinkedIn.
You are helping me write the first line of a LinkedIn post. The first
line is the whole job — everything after it is hidden behind "see more."

I'll give you a topic from my actual work. Write four opening lines, one
in each shape:

- OBSERVATION — something true about my field that most people get wrong.
- STORY — drop the reader into a specific moment. Names a time and place.
- NUMBER — leads with a real figure from my own work.
- QUESTION — a real question I don't have a settled answer to.

Rules:
- Maximum 12 words each.
- No "Here's what I learned." No "Let that sink in." No "Unpopular opinion."
- No emoji. No line breaks between single words.
- The NUMBER version uses only a figure I gave you.

Then tell me which of the four fits my topic best and why, in one sentence.

My topic:
The number attached to it, if any:
Vérification Si un ancien collègue vous lisant vous mettrait mal à l'aise, ne le publiez pas. Cette gêne est un repère, pas une peur.
Voir en action · un sujet, quatre premières lignes
Sujet
Cutting our GTM launch cycle from 6 weeks to 11 days. Number attached: 4 launches in 2025.
Après · quatre accroches
OBSERVATION · Most launch delays are calendar problems, not craft problems. STORY · Tuesday, 8:47am, four Slack DMs asking where the deck was. NUMBER · Four launches. Six weeks became eleven days. Nothing else changed. QUESTION · Would you rather ship faster, or ship with more people saying yes? Best fit → NUMBER · the topic is a concrete result.
08-cert-triage.md
UtilitéClasse vos diplômes et certifications dans les trois catégories du livre, et vous dit lesquels couper.
Sort each credential I list into exactly one category:

- GATEKEEPER — without it I cannot legally or practically hold the role.
- CREDENTIAL-OF-THE-ROLE — hiring managers in this field expect it.
- PORTFOLIO-PROXY — it substitutes for experience I don't have yet.
- CUT — none of the above.

Rules:
- Judge against my target role, not against my history.
- Anything you can't justify in one sentence goes in CUT.
- If a credential is over five years old in a field that has moved on,
  say so.
- Be willing to put most of them in CUT. That is the expected outcome.

For each one: CATEGORY | one-sentence justification | keep on resume yes/no

My target role:
My credentials, with the year I earned each:
Vérification Si rien n'atterrit dans CUT, le modèle vous flatte. Relancez-le avec « tu as été trop généreux, sois plus strict ».
Voir en action · une liste triée
Avant · ce qui est sur le CV
CSPO (2019) · Google Analytics IQ (2020) · HubSpot Inbound (2019) · Prosci Change Mgmt (2022) · Coursera "Product-Led Growth" (2023)
Après · cible = Senior PMM
CSPO · CUT · not asked in PMM postings · no GA IQ · CUT · 5 years old, GA4 is the version hiring now · no HubSpot Inbound · CREDENTIAL-OF-THE-ROLE · shows demand-gen fluency · yes Prosci · PORTFOLIO-PROXY · substitutes for launch-management scars · yes Coursera PLG · CUT · MOOC, not defensible under questioning · no
09-referral-ask.md
UtilitéRédige le message de cooptation de 60 secondes, dans les deux versions que distingue le livre.
Write a LinkedIn message asking for a referral.

Two versions:
A) WEAK TIE — we've met once or twice, or not at all but share context.
B) STRONG TIE — we worked together directly.

Both must:
- Be under 120 words.
- Name the specific role and company in the first sentence.
- Give one concrete reason I'm a fit, using a fact I gave you.
- Make it easy to say no. An explicit out, in plain words.
- Ask for exactly one thing.
- Have no flattery opening. Never "Hope you're doing well!"

The WEAK TIE version must state where our paths crossed in one clause.
The STRONG TIE version may reference shared work directly and be shorter.

Person:
How I know them:
Role and company:
One fact that makes me a fit:
Vérification Relisez-le comme le destinataire. Si dire non serait gênant, ce n'est pas prêt. Une demande facile à refuser obtient une réponse ; une demande qui piège se fait ignorer.
Voir en action · une demande à lien faible, nettoyée
Avant · 178 mots · finit par « would love to hop on a call »
Hey Priya! Hope you're doing well! I hope this isn't too random — I've been a longtime admirer of the work Acme is doing and I saw you're on the Growth team. I'd love to hop on a quick 15-minute call to hear about your experience. Any chance you have time next week? Would mean the world!
Après · 96 mots
Priya — we crossed paths on the SaaSGrowth panel last April. Acme just posted a Sr PMM role. I'd like to apply. The angle: I ran launch-cycle work at Beta that cut brief-to-live from six weeks to eleven days, which reads like the "shortening feedback loops" the JD calls out. Would you be open to a quick note over to your hiring manager, or a five-line intro? Totally fine if now isn't the right time — I know these asks land in busy weeks.
10-seniority-test.md
UtilitéRévèle si vos documents décrivent vous, ou juste votre famille de métier.
Take the headline and bullets I give you. Rewrite them twice:

A) As if I were one level MORE junior.
B) As if I were one level MORE senior.

Then answer directly: how much had to change?

If the three versions differ only by the word "Senior" or "Lead", say so
plainly and tell me what's missing — the scope, budget, headcount,
autonomy, or decision rights that would actually distinguish my level.

Do not add facts. Show me the hole instead of filling it.

My materials:
Vérification Ce prompt est un diagnostic. Si les trois versions se lisent pareil, le problème n'est pas la formulation — vous n'avez dit à personne ce que vous possédez réellement.
Voir en action · à quoi ressemble un trou diagnostiqué
Avant · votre headline actuel
Marketing Manager · B2B SaaS · Ex-Beta
Après · junior / actuel / senior se lisent pareil
JUNIOR: Marketing Coordinator · B2B SaaS · Ex-Beta CURRENT: Marketing Manager · B2B SaaS · Ex-Beta SENIOR: Senior Marketing Manager · B2B SaaS · Ex-Beta Difference: one word. Missing signal: budget owned, headcount managed, revenue attributed. Those three additions would separate the levels — none is a wording fix.
edit_document Partie 2 · Les fiches READ-DO

Huit fiches. Une séance chacune.

Les checklists du livre vérifient un travail déjà fait. Celles-ci font l'inverse : elles vous guident dans l'ordre, une étape à la fois, pendant que vous lisez. Cette distinction vient de la conception des checklists en aviation et en chirurgie, où les deux formats sont volontairement séparés. Read-do sert pour une tâche que vous n'avez pas encore intégrée. Do-confirm sert pour une tâche que vous maîtrisez déjà.

Règle pour les huit : une seule séance, aucun autre onglet ouvert que celui que vous éditez.

01

Headline

30 min
  1. Ouvrez votre profil. Collez votre headline actuel ci-dessous.
  2. Choisissez l'archétype qui vous correspond.
  3. Écrivez votre intitulé de poste cible, exactement comme un recruteur le rechercherait.
  4. Écrivez un chiffre issu de votre travail. Un que vous pouvez défendre sous interrogatoire.
  5. Assemblez avec la formule de votre archétype. Une ligne.
  6. Vérifiez le compteur ci-dessus. Moins de 220 ? Sinon, coupez la clause la plus faible.
  7. Publiez. Ne le peaufinez pas davantage aujourd'hui.
02

About

45 min
  1. Déplacez votre About actuel dans un fichier brouillon. Repartez de zéro.
  2. Écrivez une phrase : ce que vous faites, pour qui. C'est l'accroche qu'un recruteur voit avant « voir plus ».
  3. Ligne de preuve 1, avec un chiffre.
  4. Ligne de preuve 2, avec un chiffre.
  5. Ligne de preuve 3, avec un chiffre.
  6. Écrivez le CTA. Qui doit vous contacter, à quel sujet, comment.
  7. Collez les quatre dans LinkedIn. Ouvrez votre profil en navigation privée. L'accroche survit-elle au seuil ?
03

Activity

40 min
  1. Nommez le pilier un — ce que vous connaissez déjà bien.
  2. Nommez le pilier deux — ce que vous êtes activement en train d'apprendre.
  3. Choisissez un format pour le post du jour.
  4. Écrivez uniquement la première ligne. Douze mots maximum.
  5. Écrivez quatre phrases de plus. Arrêtez-vous là.
  6. Publiez avant 10h, heure locale.
  7. Commentez sérieusement trois posts de personnes avec qui vous aimeriez travailler.
04

ATS layout

45 min
  1. Enregistrez une copie de votre CV. Nommez-la resume-v2. Travaillez uniquement sur la copie.
  2. Passez en colonne unique. Supprimez tous les tableaux, zones de texte et icônes.
  3. Renommez les titres selon le standard : Experience, Education, Skills, Certifications.
  4. Vérifiez que tous les formats de date correspondent. Choisissez un style et appliquez-le partout.
  5. Déplacez les coordonnées dans le corps du document. Hors de l'en-tête et du pied de page.
  6. Enregistrez en .docx. Puis exportez en .pdf. Gardez les deux.
  7. Passez-le dans un vérificateur ATS gratuit. Notez tout titre ou date mal reconnu.
05

Bullets

60 min
  1. Listez vos six puces les plus importantes ci-dessous. Six seulement.
  2. Pour chacune : qu'est-ce qui a changé parce que vous l'avez fait ?
  3. Pour chacune : quel chiffre mesure ce changement ?
  4. Pour chacune : qu'avez-vous fait, précisément ?
  5. Assemblez en X-Y-Z. Réordonnez pour une lecture naturelle.
  6. Lisez chacune à voix haute. Plus de huit secondes ? Coupez.
  7. Marquez toute puce qui manque encore d'un chiffre. Passez-la au prompt Excavation de métriques.
06

Credentials

30 min
  1. Listez chaque diplôme ou certification de votre CV, avec l'année d'obtention.
  2. Pour chacun, écrivez une phrase sur pourquoi il compte pour votre rôle cible.
  3. Impossible d'écrire la phrase ? Barrez-le. Il est coupé.
  4. Triez les survivants : gatekeeper / credential-of-the-role / portfolio-proxy.
  5. Début de carrière ou reconversion → les certifications passent au-dessus d'Experience. Sinon, en dessous.
  6. Écrivez votre explication en une ligne pour tout trou de plus de six mois.
  7. Supprimez les éléments coupés du document actif. Maintenant, pas plus tard.
07

Cooptation

60 min
  1. Listez 20 entreprises cibles. Vingt, pas cinquante.
  2. Pour chacune, cherchez sur LinkedIn une relation de second degré. Notez le nom à côté de l'entreprise.
  3. Les lignes vides restent vides. Ne forcez pas.
  4. Marquez chaque contact weak tie ou strong tie.
  5. Écrivez cinq messages avec le modèle correspondant.
  6. Envoyez les cinq aujourd'hui. Pas demain.
  7. Planifiez une seule relance, sept jours plus tard. Une seule.
08

Le sprint

14 jours
  1. Bloquez maintenant vingt-huit créneaux de 30 minutes dans votre agenda. Deux par jour.
  2. Jours 1 à 5 : fiches 1, 2, 3.
  3. Jours 6 à 8 : fiches 4, 5.
  4. Jours 9 à 10 : fiche 6.
  5. Jours 11 à 13 : fiche 7.
  6. Jour 14 : relancez le Visibility Scorecard. Comparez avec votre premier score.
  7. Réservez un créneau hebdomadaire récurrent de 30 minutes. Gardez-le jusqu'à la signature d'une offre.
menu_book Partie 3 · Briefing IA honnête

Ce que les preuves confirment.

Tous les packs de prompts que vous avez vus promettent que l'IA vous fera embaucher. Voici ce que dit l'étude la plus solide, ce qu'elle ne dit pas, et les deux modes d'échec que personne ne mentionne en vendant des prompts.

Ce que les preuves confirment

L'étude la plus solide sur cette question est une expérience de terrain menée auprès de 480 948 chercheurs d'emploi, publiée dans Management Science en 2025. Les candidats ayant bénéficié d'une assistance algorithmique à l'écriture sur leur CV ont été embauchés 8 % plus souvent, à un salaire 10 % plus élevé. Les employeurs n'étaient pas moins satisfaits des personnes embauchées.1

C'est un résultat réel, sur un large échantillon, et c'est la raison d'être de ce kit.

Ce que ça ne confirme pas

La même étude testait la correction de grammaire et de clarté — pas un modèle de langage rédigeant vos puces de zéro. À ce jour, aucune expérience publiée ne mesure les taux de réponse ou d'embauche pour des CV rédigés par IA générative face à des CV rédigés par des humains. Aucune.

Une écriture plus claire, sans erreur, bien structurée, fait embaucher plus souvent, et l'IA est un moyen d'y parvenir. L'affirmation « ChatGPT améliorera votre taux de réponse » n'a jamais été testée. Quiconque la présente comme un fait devine.

Cette distinction compte parce qu'elle vous dit à quoi utiliser ces prompts. Utilisez-les pour affiner une écriture que vous auriez pu produire vous-même, avec plus de temps et un meilleur éditeur. Ne les utilisez pas pour fabriquer une identité professionnelle que vous ne pourriez pas défendre en entretien.

Risque un · le piège de l'auto-préférence

Une étude de 2025 a montré que lorsque des modèles de langage sont utilisés pour évaluer des CV, ils favorisent les CV générés par le même modèle — une auto-préférence observée dans 67 % à 82 % des comparaisons. Les candidats dont le CV provenait du même modèle que celui utilisé pour la présélection avaient 23 % à 60 % plus de chances d'être retenus, à contenu équivalent.2

C'est un preprint qui n'a pas terminé sa relecture par les pairs, à prendre donc avec précaution. Mais si le résultat se confirme, l'implication va à l'encontre de tout ce que racontent les packs de prompts. Optimiser lourdement pour le style d'un seul modèle revient à parier sur le modèle qu'utilisera votre futur employeur pour la présélection. Vous ne pouvez pas le savoir. Écrivez pour un lecteur humain, gardez votre propre voix dans le résultat, et vous n'êtes exposé à ce pari dans aucun des deux cas.

Risque deux · les détecteurs, et qui ils pénalisent

Les détecteurs de texte IA sont peu fiables, et cette fiabilité n'est pas répartie également. Une analyse évaluée par les pairs a trouvé une précision allant de 55 % à 97 % selon le type de texte, sa longueur et sa langue — avec des erreurs qui touchent de façon disproportionnée les non-anglophones.3

Relisez cette phrase si l'anglais n'est pas votre langue maternelle. Une écriture soignée, correcte, légèrement formelle — exactement le registre dans lequel écrit un professionnel non natif — est le registre que ces outils classent le plus souvent, à tort, comme généré par une machine.

Il n'existe pas de parade parfaite, et prétendre le contraire serait malhonnête. Ce qui réduit l'exposition : garder des détails précis, de vrais noms, de vrais chiffres, et cette phrase un peu irrégulière qu'aucun modèle ne produirait. C'est le poli générique qui se fait repérer. La précision, c'est à la fois une meilleure écriture et une meilleure protection.

Ce que l'IA ne peut pas faire pour vous

  • Savoir ce que vous avez fait. Elle n'a aucun accès à votre travail. Chaque chiffre vient de vous.
  • Juger ce qui est défendable. Elle produira volontiers une métrique que vous ne survivriez pas à devoir justifier.
  • Comprendre votre marché. Elle ne sait pas ce que votre secteur paie ou valorise cette année.
  • Faire la demande. Aucun modèle n'envoie le message de cooptation. Ça reste vous.

Cinq règles

  1. Ne publiez jamais un chiffre que vous n'avez pas fourni. S'il apparaît dans le résultat sans être dans votre saisie, il est inventé. Supprimez-le.
  2. Lisez chaque ligne à voix haute avant publication. Si ça ne sonne pas comme vous qui parlez, ça ne sonnera pas comme vous en entretien.
  3. Gardez les irrégularités. La formulation un peu étrange qui est vraiment la vôtre vaut plus qu'un texte lisse.
  4. Utilisez l'IA sur le brouillon, pas sur la décision. Quoi affirmer, où postuler, qui solliciter — c'est vous.
  5. Supposez qu'un humain la lira en dernier. Parce que c'est le cas, et c'est le seul lecteur qui fait une offre.
§ Notes
  1. Wiles, E., Munyikwa, Z., & Horton, J. J., "Algorithmic Writing Assistance on Jobseekers' Resumes Increases Hires," Management Science, 2025. Expérience de terrain, n = 480 948, sur un marché du travail en ligne. pubsonline.informs.org — également NBER Working Paper 30886, nber.org/papers/w30886
  2. Xu, J., Li, G., & Jiang, J. Y., "AI Self-preferencing in Algorithmic Hiring: Empirical Evidence and Insights," arXiv preprint 2509.00462, septembre 2025. Expérience contrôlée sur 24 métiers. Preprint — pas encore relu par les pairs. arxiv.org/abs/2509.00462
  3. "The accuracy-bias trade-offs in AI text detection tools and their impact on fairness," relu par les pairs, 2025. ncbi.nlm.nih.gov

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