Comment scaler des recrutements dans la tech quand les budgets se réduisent, les candidatures explosent et les meilleurs profils ne postulent plus ?
Toutes les réponses avec Hugo Chabrouty, Lead talent acquisition freelance et RecOps, qui a accompagné une fintech passée de 60 à 180 collaborateurs en un an.
J’ai échangé avec lui pendant près d’une heure.
Voici sa méthode, ses chiffres et ses conseils actionnables pour scaler des recrutements sans sacrifier la qualité.
Hugo entre dans le recrutement en 2014, en cabinet, sur des profils IT. L’expérience le déçoit : « c’était une autre époque. LinkedIn n’existait pas, ni le scraping. C’était vraiment l’approche candidat, faire du volume pour créer de la base de données. »
Il fonde E-Corp Gaming, une agence de marque employeur gaming, qu’il dirige six ans, puis Skileo, une plateforme SaaS qui évalue les soft skills via le jeu vidéo avec un laboratoire en sciences cognitives affilié au CNRS. La boîte ferme, mais cette double culture : recrutement et produit devient son avantage.
Depuis quatre ans, il enchaîne les missions freelance de recrutement de profils lead et partage son expertise RecOps aux directions d’entreprises. Sa spécialité : structurer, automatiser et outiller les équipes recrutement, notamment dans la tech. Il cofonde aussi Serebro, un outil de sourcing automatisé.
Hugo observe ses collègues envoyer « des dizaines, voire des centaines de messages » sans jamais mesurer ce qui fonctionne. Son réflexe d’entrepreneur : importer les méthodes du marketing.
« Plutôt que d’envoyer un message à 500 personnes, je vais envoyer cinq typologies de message à 100 personnes et je vais voir celle qui fonctionne le mieux, selon la typologie de candidat : un junior, un senior, de la tech, du sales. Tu testes, et ça te permet d’avoir de meilleurs taux d’approche, de maximiser tes taux de conversion, de mettre un moindre effort. »
Il transpose ensuite les outils de prospection commerciale au recrutement. « Si ça marche pour des prospects sur LinkedIn, ça marche aussi pour des candidats.” Il devient l’un des premiers à utiliser LaGrowthMachine sur ce type d’usage : “Je scrape mes listes de candidats, je les intègre et je lance une séquence. Je n’ai plus besoin que de répondre à ceux qui me font une réponse positive. »
Sa conclusion tient en une phrase : « Je me suis dit : en fait, je peux recruter deux fois plus vite en mettant moins d’efforts personnels. »
« On a donné un jouet à des gens. Certains l’utilisent bien, d’autres pas. Tu vas avoir des gens qui font du mass messaging à tous les candidats, qui ont des taux de conversion très bas et qui ne se remettent pas en question. »
Résultat : les profils tech saturés ne répondent plus sur LinkedIn. Les recruteurs se rabattent sur WhatsApp et le SMS, ce qui empire le problème. La solution d’Hugo : tester avant d’envoyer en masse.
« Avant de bombarder, il faut apprendre à utiliser les outils, la bonne approche. Dire : OK, je sais que mon message il marche sur cette typologie de profil, parce que j’ai déjà testé. Avant de bombarder comme un malade. »
Deux effets se cumulent, selon Hugo. D’abord le « easy apply » : postuler demande zéro effort, donc les candidats postulent sans lire l’offre. Ensuite l’arrivée de l’IA : « maintenant, tu as carrément des agents qui postulent pour toi. » Conséquence mécanique sur le travail de tri :
« Quand tu devais regarder 50 CV à une minute par CV, ça allait. Quand tu reçois 250 CV, tu es parti pour 4 heures. »
Plus de volume, moins de réactivité, des candidats et des clients moins contents. Sa réponse pour scaler des recrutements malgré ce bruit : assumer la chasse.
« Les gens qualifiés, il faut aussi aller les chercher nous-mêmes. La chasse fonctionne souvent beaucoup mieux que l’entrant, parce que tu vas cibler directement. Dans une annonce, il y a des choses implicites que toi, recruteur interne, tu as tout de suite en tête quand tu fais ta chasse. »
Aux candidats tech, il conseille d’exploiter ces réseaux : « Ça marche beaucoup par réseau, en fait. Réussir à se faire référencer ou se faire recommander, c’est hyper important. » Et quand vous refusez une approche : « Dis-moi, peut-être dans trois mois ». Si tu me dis ça, j’aurai peut-être quelque chose de nouveau pour toi. »
Hugo cite la fintech où il intervient actuellement, Kolecto, une filiale du Crédit Agricole. À son arrivée, l’entreprise compte 60 personnes. Un an plus tard : 180.
« On a fait x3. On était quatre recruteurs, donc énormément de volume. On faisait entre 8 et, pour les meilleurs, 12 entretiens par jour. Mon meilleur score, ça a été neuf recrutements sur un mois. »
L’équipe sales passe de 4 à 25 personnes en un an grâce à ses recrutements. Côté tech, un de ses collègues recrute 35 personnes en 7 mois, soit 4 à 5 profils tech par mois. Il rappelle aussi une réalité méconnue : le recrutement est cyclique.
« Tu ouvres un pipe, tu as un peu d’inertie au démarrage, le temps d’avoir des candidats et de faire les premiers entretiens. Et quand tu arrives en fin de cycle, si tu as ouvert tous tes pipes en même temps, tu closes trois ou quatre candidats d’un coup. »
Comment tient-il ce volume ? En industrialisant chaque étape du process :
Il a poussé la logique jusqu’à Serebro, l’outil qu’il a cofondé : une IA qui répondait aux candidats en son nom. « Le candidat avait l’impression de discuter avec moi, mais en fait il discutait avec une IA, branchée à mon compte LinkedIn via des API. » Chaque profil était noté par un scoring construit après avoir interrogé plus de 200 recruteurs. Résultat : quatre missions, deux placements.
Son enquête auprès de 200 recruteurs a permis de pondérer les critères. Dans l’ordre :
« Alors ça dépend des jobs. Sur un job de sales, si le seul levier c’est le cash « je veux juste un variable déplafonné » c’est jamais le meilleur levier. Ça veut dire que tu es un peu mercenaire, et dès que tu as une meilleure offre ailleurs, tu vas partir. »
Pour un profil tech, le moteur est ailleurs : « un des meilleurs critères de motivation, c’est le challenge technique et personnel, et le projet en lui-même. Quand tu sais que c’est ça leur driver, tu sais que ce sont des profils qui vont aller au bout. »
Hugo note environ dix drivers par candidat au fil de la discussion, jamais en le questionnant frontalement. L’intérêt est opérationnel : « quand tu dois le closer, tu peux agir sur ça. Parfois ce ne sont pas les 2 k€ de plus qui vont le convaincre. Par contre, lui dire que trois personnes de plus arrivent dans son équipe demain, ça va jouer sur sa motivation et sur ta capacité à closer. »
En résumé : la bonne question n’est pas « Est-ce qu’il est motivé ? » mais « qu’est-ce qui le motive ? ».
Hugo commence par casser les idoles :
« Le time to hire et le time to fill, pour moi, ce ne sont pas des bons indicateurs, parce que tu n’as pas 100 % la main dessus. Si tu relances ton manager quatre fois et qu’il répond pas, ce n’est pas entièrement ta faute. »
Il pilote plutôt avec :
Pour débloquer les managers, il utilise aussi des créneaux sanctuarisés : « sur la tech, ils ont bloqué trois créneaux par semaine de 2 heures, où ils n’ont pas le droit de mettre des réunions. » Et côté candidats, il limite la réservation d’entretien à 8-10 jours pour compresser les délais : « pour la masse des candidats, il va réserver sous les 3-4 jours. »
Sa philosophie du pilotage : « les chiffres, ce n’est que la conséquence. Ce qu’il faut comprendre, c’est la cause. Il faut creuser pour trouver la cause des données. »
« Le meilleur moyen, c’est la scorecard. Dès le départ, quand tu ouvres un poste, tu fais la scorecard, tu la partages au manager, tu la lui fais valider. »
Sa scorecard contient : les compétences essentielles (mandatory / non mandatory) avec une pondération pour chacune « sans tomber dans une liste de courses, sinon le manager t’en met 12 000 » , et les soft skills, limités à cinq maximum. Il y ajoute l’ICP, l’ideal candidate profile : « c’est quoi, sur le papier, ton meilleur profil par rapport à l’équipe existante ? Et tu fais matcher. Regarde : il a le même parcours qu’untel qui est dans la boîte. Pourquoi tu me dis que ça ne matche pas ? »
La note chiffrée joue son rôle de preuve. Et le rôle du recruteur va plus loin que le filtre : « influencer le manager, lui dire : je pense que tu te trompes, ou ce candidat mérite qu’on le creuse. La décision finale reste au manager, mais c’est tout le rôle du recruteur. »
Chaque brief client dure 1 h à 1 h 30, et Hugo l’assume :
« Un recruteur, c’est un sales pour humain. Mon rôle, c’est de vendre la boîte au candidat et le candidat à la boîte. Comme un sales fait une phase de découverte, j’ai besoin de comprendre comment tu fonctionnes. »
Il creuse les détails qui comptent pour un candidat, comme la culture du full remote :
« Tu as des boîtes qui font du full remote juste parce qu’elles ne veulent pas payer de bureau, et d’autres qui ont une vraie culture du full remote, avec des events, des meetups. Ce n’est pas avec les 45€ de l’abonnement internet que le candidat va être riche. Mais le fait que ce soit pris en compte, ça veut dire que la boîte fait un effort sur ton quotidien. Et ça, tu te projettes plus facilement. »
Et quand la marque employeur du client est mauvaise ? « Je mens pas, parce que mentir ne sert à rien : tu vas juste arriver à une rupture de période d’essai et repartir sur une chasse. Tu dis la vérité, mais tu essaies de la tourner à ton avantage. »
Il conseille alors aux clients de compenser par le salaire ou les avantages ou leur dit qu’ils ne sont pas prêts pour ce recrutement. Il cite une mission où le client constatait 20 % de candidatures féminines : ses conseils (souplesse sur la parentalité, avantages concrets, communication) ont fait monter le taux avant même de parler de pipeline.
« Il ne faut pas avoir peur de challenger le client. Le rôle du recruteur, pour moi, c’est un rôle de conseil. Avant de prendre le brief, je regarde les offres et les niveaux de salaires du marché. Et je peux te dire : ce que tu cherches, un profil avec 16 ans d’expérience à 50 k, ça n’existe pas sur le marché, tu ne le trouveras pas, et on va juste perdre du temps, toi et moi. »
Aux recruteurs en difficulté sur le sourcing, il recommande d’essayer des canaux détournés, de tester, de mesurer et de faire remonter la vérité du marché au client :
« Si tous les candidats demandent 5 k€ de plus et que quelqu’un en demande 10 de moins, c’est soit qu’il n’est pas bon, soit qu’il cherche depuis trop longtemps et qu’il a baissé ses attentes. Ce n’est pas forcément une bonne solution non plus. »
Scaler des recrutements, au fond, ce n’est pas envoyer plus de messages. C’est tester, mesurer, automatiser le répétitif et remettre le recruteur là où il crée de la valeur : dans le conseil.
Comment scaler des recrutements dans la tech ?
Automatisez l’approche multicanal avec des messages testés en amont, reliez votre plan de recrutement à votre ATS, automatisez la prise de rendez-vous et les offres, et pilotez avec le time per stage et les taux de conversion plutôt qu’avec le time to hire.
Quels KPI suivre pour scaler des recrutements ?
Le time per stage, le taux de conversion recruteur → manager, le taux de conversion par source et le délai de première réponse (Hugo vise 48 à 72 heures maximum, avec 100 % de réponse).
Quels canaux de sourcing sont sous-exploités pour les profils tech ?
Discord, le téléphone et le SMS, et les réseaux de recruteurs où des milliers de CV qualifiés circulent chaque semaine.
Comment évaluer la motivation d’un candidat tech ?
Ne demandez pas s’il est motivé, cherchez ce qui le motive : challenge technique, projet, notoriété, salaire. Notez les drivers en entretien et servez-vous-en au moment du closing.
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