Boolean search LinkedIn : 15 exemples pour recruteurs [cheat sheet 2026]

Vous ouvrez LinkedIn Recruiter. Vous tapez une boolean search. Entrée. 800 profils.

Maintenant le vrai travail commence : faire défiler, ouvrir des profils, googler les employeurs, évaluer. 3 heures plus tard, vous avez 80 candidats pertinents.

La boolean search est votre compétence n°1 en tant que recruteur. Mais ce n’est que la moitié du travail. L’autre moitié : déterminer si l’expérience professionnelle est pertinente. Et ça, le boolean ne peut pas le faire.

Ce guide vous donne 15 exemples concrets de boolean par domaine. Plus : pourquoi vous devez quand même filtrer manuellement sur le contexte employeur.

Qu’est-ce que la boolean search ?

La boolean search combine des termes de recherche avec des opérateurs pour trouver exactement ce que vous cherchez.

Les 5 opérateurs de base :

LinkedIn Recruiter prend en charge tous les opérateurs. LinkedIn Basic prend en charge OR et les guillemets, mais pas AND/NOT (qui sont implicites).

15 exemples de boolean search pour LinkedIn

IT et tech

1. Java Developer (mid-senior)

(Java OR J2EE OR Spring) AND (Developer OR Engineer) NOT (Junior OR Trainee OR Intern)

2. DevOps Engineer

(DevOps OR "Site Reliability" OR SRE) AND (Kubernetes OR Docker OR AWS OR Azure)

3. Data Engineer (avec Python)

"Data Engineer" AND (Python OR Spark OR Airflow) AND (ETL OR Pipeline)

4. Frontend Developer (React)

(React OR ReactJS OR "React.js") AND (Frontend OR "Front-end" OR UI) NOT Backend

5. Spécialiste Sécurité

(Security OR Cybersecurity OR InfoSec) AND (Penetration OR SOC OR SIEM) NOT Manager

Ventes et commercial

6. Enterprise Sales (SaaS)

(Enterprise OR "Large Account") AND (Sales OR "Account Executive") AND (SaaS OR Software OR Cloud)

7. Inside Sales Rep

("Inside Sales" OR "Sales Development" OR SDR OR BDR) NOT Manager

8. Channel Sales Manager

(Channel OR Partner OR Reseller) AND Sales AND Manager

9. Business Development (B2B)

("Business Development" OR BD OR "New Business") AND B2B NOT Junior

Finance et contrôle

10. Financial Controller (industrie)

("Financial Controller" OR Controller) AND (Manufacturing OR Production OR Industrie)

11. Finance Manager (expérience consolidation)

"Finance Manager" AND (Consolidation OR "Financial Reporting" OR IFRS)

Marketing

12. Demand Generation Specialist

("Demand Generation" OR "Demand Gen") AND (Marketing OR Campaigns) AND (B2B OR SaaS)

13. Growth Marketing Manager

(Growth OR "Growth Hacking") AND Marketing AND (Analytics OR Experimentation)

Opérations et logistique

14. Supply Chain Manager

"Supply Chain" AND Manager AND (Planning OR Procurement OR Logistics)

15. Operations Manager (production)

"Operations Manager" AND (Manufacturing OR Production OR Plant)

Pourquoi le boolean NE SUFFIT PAS

Votre boolean search vous donne 800 profils. Félicitations. Maintenant le vrai travail commence.

Le problème : le boolean filtre sur les mots-clés. Pas sur le contexte.

Exemple : account manager (SaaS OR software)

Vous cherchez un Enterprise Account Manager pour une entreprise SaaS mid-market. Vente consultative, cycles de vente de 6 à 12 mois, deals de EUR 50K-250K.

Votre boolean search :

"Account Manager" AND (SaaS OR Software) AND Enterprise

Vous obtenez 600 profils. Ils semblent tous pertinents. Le titre correspond. Les mots-clés correspondent.

Mais :

• Candidat A : Account Manager dans une entreprise d’inside sales. Deals transactionnels, cycle de 1-2 semaines, EUR 5K en moyenne.
• Candidat B : Account Manager dans une organisation de channel sales. Pas de vente directe, relations partenaires.
• Candidat C : Account Manager chez un éditeur enterprise SaaS consultatif. Vente multi-parties prenantes, cycle de 9 mois, deals de EUR 100K.

Lequel correspond à votre poste ?

LinkedIn ne voit pas la différence. Vous devez googler chaque profil.

Ce que le boolean ne voit pas

Le boolean matche sur :

• Titre de poste
• Mots-clés dans le profil
• Compétences

Le boolean ne matche PAS sur :

• Type d’employeur (consultatif vs transactionnel)
• Modèle de vente (inside, field, channel)
• Complexité des deals (EUR 5K vs EUR 250K)
• Segment client (PME vs enterprise)
• Durée du cycle de vente (semaines vs mois)

Et c’est précisément ce contexte qui détermine si l’expérience est pertinente.

Les 3 couches du sourcing LinkedIn

Couche 1 : Boolean search (réduction)

Le boolean réduit vos résultats de 50 000 à 800 profils. Il filtre sur le titre, les mots-clés, la localisation. C’est essentiel mais ce n’est que la couche 1.

Couche 2 : Scan manuel (filtrage visuel)

Vous faites défiler les 800 profils. Vous ouvrez des profils. Vous lisez les titres de poste, regardez les employeurs, essayez d’évaluer. Cette couche prend 3+ heures. Vous googlez les noms d’entreprises. Vous hésitez.

Couche 3 : Analyse du contexte employeur (vérification de pertinence)

Vous analysez par candidat : où ont-ils travaillé et que fait cet employeur ? Avec 800 profils, c’est impossible manuellement. C’est pourquoi vous ratez des candidats pertinents et gardez des candidats non pertinents.

Comment SourceLens ajoute la couche manquante

SourceLens ajoute automatiquement la couche 3. Pour chaque profil, SourceLens analyse les 8 derniers employeurs sur 18 dimensions :

• Secteur et type d’organisation
• Segment client (B2B/B2C, enterprise/PME)
• Modèle de vente (inside/field/consultatif)
• Complexité des deals et cycle de vente
• Phase de croissance (startup/scale-up/corporate)

Puis SourceLens matche les candidats selon vos critères de sélection.

Résultat : De 800 profils à 80-100 candidats pertinents. Automatiquement.

Exemple : La recherche SaaS account manager

Vous définissez des critères dans SourceLens :

• Expérience vente consultative (35%)
• Expérience segment enterprise (30%)
• Background SaaS (25%)
• Taille de deal EUR 50K+ (10%)

SourceLens analyse chaque candidat :

• Candidat A : inside sales, transactionnel — Score : 32/100
• Candidat B : channel sales — Score : 28/100
• Candidat C : SaaS enterprise consultatif — Score : 91/100

Votre shortlist ne contient que les candidats avec un score de 75+. De 600 à 73 candidats. En 45 minutes.

Erreurs courantes avec la boolean search

Erreur 1 : Boolean trop étroit. "Senior Java Developer" AND Spring AND Microservices AND Kubernetes AND AWS vous donne 12 profils. Vous ratez des candidats avec “Java Engineer” dans leur titre. Commencez plus large, filtrez ensuite sur le contexte.

Erreur 2 : Boolean trop large. Developer OR Engineer donne 40 000 profils. Ajoutez au minimum une technologie ou un niveau de séniorité.

Erreur 3 : Supposer que mots-clés = expérience. Beaucoup de candidats ajoutent des mots-clés sans avoir l’expérience réelle. Vérifiez le contexte employeur.

Erreur 4 : Ignorer les variantes de titre. En France : “Chef de projet”, “Project Manager”, “Responsable de projet”, “Directeur de projet”. Utilisez OR pour les variantes.

Erreur 5 : Oublier les filtres négatifs. Vous cherchez un contributeur individuel ? Ajoutez : NOT (Manager OR Lead OR Director).

Conclusion : Le boolean est essentiel, le contexte est l’autre 50%

La boolean search est votre base. C’est la compétence que chaque recruteur doit maîtriser. Mais ce n’est que la moitié.

Vous ne connaissez pas 90% des employeurs dans votre recherche. Pour ces 90%, vous devinez si l’expérience correspond. Cela prend du temps. Et vous ratez des candidats.

SourceLens vous donne le contexte employeur qui vous manque. Automatiquement. Pour chaque candidat. En quelques secondes. De 800 profils à 80 pertinents. Sans approximation.

Essayez SourceLens gratuitement pendant 14 jours — pas de carte de crédit, fonctionne avec tous les LinkedIn (même gratuit).

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• Comment fonctionne SourceLens — découvrez comment l’analyse du contexte employeur fonctionne
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