Pourquoi les titres de poste mentent : La méthode d'analyse du contexte employeur

Deux candidats sur votre écran. Même titre de poste : “Project Manager”. Mêmes années d’expérience : 6 ans. Mêmes compétences sur LinkedIn : Agile, Scrum, Stakeholder management.

LinkedIn dit : identiques. Votre intuition dit : vérifiez les employeurs. Vous googlez les noms d’entreprises. 5 minutes plus tard vous savez : des profils totalement différents.

L’un travaille dans une scale-up IT. L’autre dans une entreprise de construction. Pour votre poste IT, le candidat A est pertinent. Le candidat B non.

Combien de fois vivez-vous cela ? Chaque semaine. Chaque recherche. Vous filtrez sur le titre de poste et la localisation, mais la vraie question reste : quels employeurs me disent si quelqu’un correspond ?

Le problème avec les titres de poste

Un titre de poste sans contexte employeur est dépourvu de sens.

“Project Manager” peut signifier :

• Projets IT dans une scale-up SaaS (sprints agiles, budget EUR 2M, multi-parties prenantes)
• Projets de construction dans une entreprise de BTP (méthode cascade, infrastructure EUR 50M)
• Campagnes marketing dans une entreprise e-commerce (sprints de 2 semaines, cross-fonctionnel)
• Projets manufacturing (lean, 6 sigma, optimisation supply chain)

Même titre. Quatre fonctions totalement différentes. Méthodologie différente, parties prenantes différentes, complexité différente.

Le titre dit ce que quelqu’un fait. L’employeur dit comment et dans quel contexte.

Sans ce contexte, vous filtrez à l’aveugle. Vous mettez le candidat B dans votre shortlist parce que le titre correspond. Ensuite, en entretien, il s’avère que l’expérience ne correspond pas. Vous avez perdu une heure. Le candidat a perdu une heure. Le hiring manager demande : pourquoi ce candidat a-t-il été proposé ?

Pourquoi le contexte a maintenant une solution

Ce problème existe depuis 20 ans. Les recruteurs ont toujours su que le contexte employeur est important. Pourquoi n’a-t-il alors jamais été résolu ?

Parce que c’est manuellement impossible.

Pour une recherche de 800 profils, il y a en moyenne 600-700 employeurs uniques. Si vous googlez chaque employeur pendant 5 minutes, vous y passez 50-60 heures. Pour une seule recherche.

Vous ne pouvez pas passer 50 heures en recherche avant de commencer le screening. Donc vous screenez sur les titres. Et vous ratez des candidats.

Qu’est-ce qui a changé ? Trois choses :

1. L’IA peut traiter et analyser des informations d’entreprise en quelques secondes
2. Les bases de données comme Crustdata contiennent des données d’entreprise de 60+ millions d’organisations
3. Le NLP (Natural Language Processing) comprend la nuance et le contexte

SourceLens combine ces trois éléments. Il analyse les 8 derniers employeurs d’un candidat sur 18 dimensions. Automatiquement. En 8 secondes par candidat.

Les 18 dimensions qui DISENT vraiment qui est quelqu’un

Quand vous évaluez un candidat, vous voulez savoir :

Entreprise :

• Secteur/industrie
• Taille d’entreprise (startup, PME, corporate)
• Chiffre d’affaires et phase de croissance

Marché :

• B2B ou B2C
• Segment client (Enterprise, Mid-market, PME)
• Focus géographique (local, UE, mondial)

Produit/Service :

• Type de produit (SaaS, on-premise, produit physique, services)
• Complexité de la proposition

Ventes/Commercial (pour les fonctions commerciales) :

• Modèle de vente (inside sales, field sales, consultatif, channel)
• Taille de deal (transactionnel vs. enterprise)
• Durée du cycle de vente (semaines vs. mois)

Mode de travail :

• Rapidité de décision (chaos startup vs. process corporate)
• Structure d’ownership (autonomie de travail)
• Culture (orientée quota vs. orientée relation)

Ces 18 dimensions vous disent non seulement ce qu’un candidat a fait, mais dans quel contexte il l’a fait.

Et le contexte détermine si l’expérience est transférable à votre poste.

Etude de cas : Project manager A vs project manager B

Supposons : vous cherchez un IT Project Manager pour une scale-up SaaS. Méthode agile, environnement multi-parties prenantes, prise de décision rapide.

Vous obtenez deux candidats :

Candidat A :

• Fonction : Project Manager
• Employeur : CloudBase (scale-up, 120 employés)
• Contexte : plateforme SaaS, agile, sprints de 2 semaines, budget EUR 2M, multi-parties prenantes (produit, engineering, ventes), projets de 18-24 mois

Candidat B :

• Fonction : Project Manager
• Employeur : DeltaMech (entreprise de BTP, 800 employés)
• Contexte : projets d’infrastructure, méthode cascade, durée 3-5 ans, budget EUR 50M, parties prenantes (sous-traitants, municipalité, organismes de contrôle)

Même titre. Mêmes années d’expérience. Mais :

• Le candidat A travaille en itérations courtes. Le candidat B en longues phases de planification.
• Le candidat A navigue quotidiennement entre produit et ventes. Le candidat B avec des sous-traitants et des autorités publiques.
• Le candidat A travaille avec un budget de EUR 2M. Le candidat B avec EUR 50M (échelle et responsabilité totalement différentes).

Pour votre poste de scale-up IT, le candidat A est pertinent. Le candidat B non.

Sans contexte employeur, vous ne voyez que “Project Manager, 6 ans d’expérience, Agile”. Avec le contexte employeur, vous voyez la différence en 8 secondes.

Comment analyser le contexte employeur (manuel vs automatique)

Méthode manuelle

1. Ouvrir le profil LinkedIn
2. Googler chaque employeur
3. Vérifier le site web : que font-ils, quel secteur, quelle taille
4. Chercher sur LinkedIn : B2B ou B2C, qui sont leurs clients
5. Essayer de déterminer : modèle de vente, complexité, mode de travail
6. Noter vos conclusions
7. Répéter pour l’employeur suivant

Temps par candidat : 5-10 minutes Temps pour 100 candidats : 8-16 heures

Méthode automatique (SourceLens)

1. Exporter le profil LinkedIn vers SourceLens (1 clic)
2. L’IA analyse les 8 derniers employeurs sur 18 dimensions
3. Le contexte employeur est ajouté au profil candidat
4. Le moteur de matching compare le contexte avec vos critères de poste
5. Score de matching avec justification par critère

Temps par candidat : 8 secondes Temps pour 100 candidats : 13 minutes

De 8-16 heures à 13 minutes. De la devinette au savoir.

Pourquoi c’est seulement maintenant possible

Il y a dix ans, c’était de la science-fiction. Qu’est-ce qui a changé ?

Les modèles IA avancés comprennent le contexte d’entreprise à partir de données non structurées. Ils peuvent analyser un site web d’entreprise et conclure : “C’est une entreprise SaaS B2B avec de l’inside sales consultative, un cycle de vente de 12+ mois, des clients enterprise.”

Les bases de données comme Crustdata contiennent des informations structurées sur 60+ millions d’entreprises dans le monde. Secteur, taille, chiffre d’affaires, nombre d’employés, localisation.

Le NLP reconnaît la nuance. La différence entre “vente enterprise dans une entreprise SaaS” et “vente transactionnelle dans une entreprise de produits” est subtile. L’IA comprend cette différence subtile.

SourceLens combine ces trois technologies. Le résultat : un contexte employeur instantané pour chaque candidat de votre recherche.

Des titres de poste au contexte employeur

L’ancienne méthode :

1. Boolean search dans LinkedIn sur titre de poste + localisation
2. 800 profils en retour
3. Scroller, ouvrir le profil, googler l’employeur, évaluer
4. 3-4 heures plus tard : 80 candidats dans votre shortlist
5. Dont 40% ne sont en fait pas pertinents (on le découvre après)

La nouvelle méthode :

1. Boolean search dans LinkedIn sur titre de poste + localisation
2. Exporter 800 profils vers SourceLens (extension Chrome, 2 minutes)
3. L’IA analyse les employeurs sur 18 dimensions, matche selon vos critères
4. 45 minutes plus tard : 80 candidats avec score de matching et justification
5. La shortlist est directement utilisable, pertinence 95%+

Arrêtez de filtrer sur les titres de poste. Commencez à filtrer sur le contexte employeur.

Le candidat avec le titre parfait dans le mauvais type d’entreprise ne correspond pas. Le candidat avec un titre différent dans le bon type d’entreprise correspond souvent.

Le contexte détermine la pertinence. Pas le titre.

Conclusion : Le contexte est le nouveau standard

Les titres de poste sont des étiquettes. Ils catégorisent. Mais ils ne racontent pas l’histoire.

L’employeur raconte l’histoire. Le secteur, le type d’organisation, le modèle de vente, la complexité. C’est ce qui détermine si quelqu’un correspond à votre poste.

En tant que recruteur corporate, vous ne pouvez pas connaître le marché pour chaque fonction. En tant que consultant en cabinet, vous construisez cette connaissance pendant des années. En tant que recruteur indépendant, vous entrez régulièrement dans des secteurs inconnus.

Avec le contexte employeur, ce n’est plus nécessaire. Le contexte est ajouté automatiquement. Pour chaque candidat. Chaque recherche. Chaque fonction.

De 800 profils à 80 candidats pertinents. De la devinette au savoir. Des titres de poste au contexte employeur.

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Arthur Balabrega est fondateur de SourceLens et a 20 ans d’expérience en recrutement. Il a construit SourceLens parce qu’il a vu que les recruteurs passaient 90% de leur temps à déterminer si les employeurs étaient pertinents — du temps mieux consacré à réellement parler aux candidats.