GLOSSAIRE
AI Worker (digital worker)
Un AI worker est un agent IA autonome qui prend en charge un périmètre de travail complet et continu, comme un collègue digital : il source, qualifie, relance, planifie et rend compte, avec validation humaine sur les actions sensibles.
EN DÉTAIL
Un AI worker (aussi appelé digital worker ou employé numérique) est un agent d'intelligence artificielle configuré pour porter un périmètre métier entier, en continu et avec un haut degré d'autonomie. Différence avec un chatbot (qui répond à des questions) ou un copilote (qui assiste une tâche à la demande) : l'AI worker reçoit des objectifs (« qualifie chaque candidature entrante », « aucun candidat sans réponse depuis plus de 5 jours ») et enchaîne seul les actions nécessaires, 24h/24. Dans le recrutement, un AI worker prend typiquement en charge la qualification des entrants, l'outreach personnalisé, les relances multi-canal, la planification d'entretiens et l'hygiène de la base. Les gains mesurés chez les équipes équipées : environ 60 % de temps de sourcing en moins et 30 % de placements en plus à effectif constant. La bonne pratique reste le « human in the loop » : l'AI worker exécute, l'humain valide les messages sortants et garde la décision de sélection, comme l'exige l'AI Act. Balt, l'agent natif de Cobalt, est un exemple d'AI worker intégré à la plateforme.
Questions fréquentes
L'agent IA est la brique technologique (une IA capable d'enchaîner des actions) ; l'AI worker est son incarnation métier : un agent configuré pour porter un périmètre précis en continu, avec des objectifs, des règles et un pilotage, comme un membre de l'équipe.
Non : il absorbe les tâches d'exécution (tri, relances, planification, reporting), soit environ 40 % du temps d'un recruteur. Le jugement, la relation et la négociation restent humains, et la décision de sélection doit légalement le rester (AI Act).
Termes liés
- IA agentique (agentic AI)L'IA agentique désigne des systèmes d'IA capables de poursuivre un objectif de façon autonome : planifier des étapes, utiliser des outils (ATS, email, agenda), exécuter des actions et s'auto-corriger. L'IA générative répond, l'IA agentique agit.
- MCP (Model Context Protocol)Le MCP est un standard ouvert créé par Anthropic qui permet aux IA (Claude, ChatGPT) de se connecter directement aux outils métier comme un ATS ou un CRM, pour lire des données et exécuter des actions en langage naturel.
- Matching IA (candidat-mission)Le matching IA utilise des modèles d'apprentissage pour évaluer la pertinence d'un candidat sur une mission en croisant skills, expérience, disponibilité et fit culturel. Il remplace le Boolean search.
- Sourcing sémantiqueLe sourcing sémantique utilise l'IA pour comprendre le sens des requêtes en langage naturel (ex: "DevOps AWS 5 ans Paris disponible mars") et retrouver les candidats pertinents sans Boolean search.
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