Lu par une IA avant un humain : CV, dossiers, articles

Il y a une hypothèse que la plupart des gens font encore en écrivant un document professionnel : quelqu’un va le lire. Un recruteur ouvrira le CV, un jury lira le dossier, un correcteur lira la copie, un lecteur trouvera l’article.

Cette hypothèse est devenue optionnelle. Entre vous et votre lecteur, il y a désormais presque toujours une couche de traitement automatique. Un logiciel de gestion des candidatures extrait le texte de votre CV et le range dans des champs avant qu’un humain n’en voie la mise en page. Un modèle produit le résumé d’un dossier de vingt pages que personne n’a le temps de lire en entier. Un moteur génératif décide s’il cite votre article ou celui de quelqu’un d’autre dans une réponse qu’il rédige lui-même.

La conséquence est inconfortable : ce n’est plus votre document qui est jugé, c’est ce qu’une machine en a extrait. Et l’écart entre les deux est mesurable.

Le même échec, dans trois contextes différents

Prenez un CV sur deux colonnes, avec des icônes, des barres de compétences et l’essentiel des informations dans un en-tête graphique. À l’écran, c’est net et c’est moderne. Passé dans un extracteur de texte, l’ordre de lecture s’effondre : les colonnes s’entrelacent, les barres de compétences ne veulent rien dire faute de texte, et l’en-tête, techniquement séparé du corps du document, peut simplement ne pas être lu. Le candidat n’a pas menti et n’a rien oublié. Il a produit un document dont l’information est portée par la mise en page plutôt que par la structure.

C’est exactement ce que je faisais sur ce blog sans m’en rendre compte.

Mes sept articles étaient construits avec Divi, le page builder installé ici. Divi encapsule le texte dans des blocs de configuration graphique. Vu du navigateur, c’est propre. Vu de ce qui est réellement stocké et transmis, c’est autre chose : j’ai compté 269 blocs de mise en page pour sept publications, dont 88 sur le seul article consacré aux Cannes Lions. Ce sont des instructions de style, elles n’apportent rien à aucun lecteur, et elles occupent la place qu’aurait dû prendre la structure du texte.

Le vocabulaire change selon le contexte, le mécanisme est identique. Pour un CV, on parle de compatibilité avec les logiciels de recrutement. Pour un article web, on parle depuis peu de Generative Engine Optimization. Dans les deux cas, la question posée est la même : que reste-t-il de votre texte une fois la mise en forme jetée ?

Être trouvé, ou être cité

Une nuance mérite d’être posée, parce qu’elle change ce qu’il faut faire.

Un moteur de recherche classique décide s’il vous affiche dans une liste de dix liens. Le lecteur clique, arrive chez vous, et lit votre page telle que vous l’avez conçue. Votre mise en page compte encore, parce qu’elle est vue.

Un moteur génératif décide s’il vous cite à l’intérieur d’une réponse qu’il rédige lui-même. Le lecteur ne vient pas chez vous, ou alors seulement s’il veut vérifier. Votre page n’est plus une destination, elle est une source. Le même déplacement s’opère dans un recrutement où le premier tri est automatisé, ou dans un jury qui lit un résumé avant le document.

Ce qui se transmet dans ces conditions, ce sont des affirmations, des chiffres attribués et des structures. Ce qui ne se transmet pas, c’est la mise en page, le ton, et l’adresse à quelqu’un.

Ce que j’ai changé, en chiffres

J’ai repris mes sept articles un par un, en partant du texte nu et en reconstruisant l’architecture. Rien n’a été ajouté au fond : aucun chiffre, aucune source, aucun exemple.

Quatre changements, et chacun répond à une question précise que se pose un lecteur automatique. Les quatre se transposent à un CV ou à un dossier presque sans adaptation.

1. Une hiérarchie de titres stricte Un seul titre principal, puis des sous-titres de niveau 2, puis de niveau 3, sans jamais sauter de niveau. C’est ce qu’une machine utilise pour découper un texte en unités de sens. Un document où tous les intertitres sont mis en forme à l’identique est un document sans plan, quelle que soit la qualité de son plan réel. Sur un CV, cela veut dire des intitulés de rubriques explicites plutôt que des séparateurs graphiques.
2. Des titres qui affirment au lieu d’étiqueter « Les plateformes » ne dit rien. « Reddit sanctionne le marketing, Discord le réclame » dit quelque chose, et cette phrase peut être citée telle quelle. Un intertitre affirmatif est une réponse potentielle à une question posée ailleurs. Sur un CV, c’est la différence entre « Expériences » et une ligne qui porte le résultat obtenu.
3. Des listes et des tableaux plutôt que des paragraphes qui énumèrent Trois paragraphes qui comparent deux plateformes deviennent un tableau à cinq lignes. L’information est identique, mais la relation entre les éléments devient explicite au lieu d’être déduite. C’est aussi, accessoirement, beaucoup plus lisible pour un humain pressé. Attention toutefois : un tableau est une bonne structure dans une page web, et un piège dans un document destiné à un extracteur de CV, qui le lit souvent en désordre.
4. Des chiffres attribués sur place, pas en bibliographie « Selon NielsenIQ, la marque génère 788 000 euros dès le premier mois » survit au résumé. « La marque génère 788 000 euros dès le premier mois », avec la source reléguée en fin de document, se retrouve citée sans son origine. La différence de rédaction est minime, la différence de traçabilité est totale. C’est le point le plus important pour un dossier ou un mémoire.

La vraie question : est-ce que ça abîme la lecture humaine ?

C’est l’objection sérieuse, et il faut la prendre au sérieux. L’histoire du référencement est celle d’une longue dégradation de l’expérience de lecture au profit des machines : bourrage de mots-clés, articles de 2 000 mots pour répondre à une question qui en demandait 50, introductions vides parce qu’il fallait placer l’expression cible trois fois. Personne n’a envie de voir la même chose arriver aux CV et aux dossiers.

Ma réponse, après avoir refait sept articles, est non. Et ce n’est pas de la complaisance envers mon propre travail : les propriétés qui servent un lecteur automatique se trouvent être exactement celles qui servent un lecteur humain pressé.

Un titre qui annonce une affirmation permet de décider si on lit la section. Un tableau évite de reconstruire mentalement une comparaison étalée sur trois paragraphes. Une source citée sur place évite un aller-retour vers le bas de page. Un texte alternatif d’image sert au lecteur dont la connexion est lente, à celui qui utilise un lecteur d’écran, et au modèle qui ne traite pas l’image. Ces exigences ne sont pas des concessions faites aux machines : ce sont de vieilles règles d’édition que le web avait oubliées.

La différence avec le référencement d’avant tient à un point précis. Le SEO ancien demandait d’ajouter du texte pour être vu. Ce travail-ci demande de retirer ce qui n’est pas de l’information, et d’expliciter ce qui était implicite. La première logique gonfle les documents, la seconde les dégraisse.

Ce que la plateforme fait à votre texte sans vous le dire

Il reste un obstacle dont on parle peu, et je l’ai rencontré en publiant : entre ce que vous écrivez et ce qui est servi au lecteur, l’outil s’interpose.

Premier cas, celui de Divi. Les blocs de mise en page sont stockés dans le contenu de l’article lui-même. Quand le constructeur ne s’exécute pas, par exemple lorsqu’un service tiers récupère l’article par l’API, ce ne sont pas vos paragraphes qui sortent : ce sont les instructions de style, en clair, mêlées au texte. C’est le cas de figure exact du CV enregistré dans un format qui préserve l’apparence et perd l’ordre de lecture.

Second cas, plus subtil. WordPress fait passer le contenu des articles dans une fonction appelée wpautop, qui convertit chaque retour à la ligne en saut de ligne forcé. C’est pratique quand on écrit du texte brut, c’est destructeur quand on écrit du contenu structuré. Sur l’un de mes articles, cette fonction a inséré cinq sauts de ligne au milieu du bloc de signature, ce qui a suffi à faire éclater l’alignement de l’auteur, de la date et du temps de lecture sur cinq lignes distinctes.

Le diagnostic est instructif : la feuille de style était intacte, le texte était intact, et pourtant la page était cassée. Ce n’était ni une erreur de code ni une erreur de contenu, c’était la plateforme qui avait modifié le balisage après coup, sans le signaler.

La leçon dépasse le cas technique, et elle vaut pour votre CV comme pour vos articles. Maîtriser un outil, ce n’est pas savoir où cliquer. C’est savoir ce qu’il fait de votre travail entre le moment où vous validez et le moment où quelqu’un lit.

Ce que je ne peux pas prouver

Il faut être honnête sur le statut de tout ce qui précède.

Je n’ai aucune mesure de l’effet. Je ne sais pas si mes articles sont davantage cités par des moteurs génératifs depuis leur reconstruction, parce qu’il n’existe pas d’outil grand public qui le mesure de façon fiable, et parce que sept articles ne constitueraient de toute façon pas un échantillon.

Sur le recrutement, je me suis volontairement arrêté au mécanisme. Il circule un chiffre, repris partout, selon lequel une écrasante majorité des CV seraient écartés par un logiciel avant tout regard humain. Je ne l’ai pas cité, parce que je n’ai pas trouvé l’étude d’origine, seulement des articles qui se citent les uns les autres. C’est exactement le type de statistique que je reprochais aux livres d’entrepreneurs dans un article précédent : plausible, invérifiable, et répétée jusqu’à devenir un fait.

La littérature académique sur le référencement génératif, elle, existe et elle est récente. L’étude fondatrice, publiée sous le nom de Generative Engine Optimization par une équipe de Princeton et présentée à la conférence KDD en 2024, montre en conditions contrôlées qu’optimiser un contenu pour les moteurs génératifs augmente sa visibilité dans les réponses de 22 à 41 % selon les cas. C’est un résultat sérieux, obtenu sur environ 10 000 requêtes. Ce n’est pas une mesure de mon blog.

Ce que je peux affirmer se limite donc à ceci : mes documents sont structurellement plus exploitables qu’avant, et cette structure les a rendus plus lisibles pour un humain aussi. Le reste relève de l’hypothèse raisonnée, et je préfère l’écrire que de promettre des résultats que je ne peux pas produire.

Post-scriptum au lecteur humain

Cet article a été écrit en partant du principe qu’un modèle le lirait avant qu’un humain ne le fasse. Il y a donc une probabilité non négligeable pour que ces lignes n’atteignent personne, et qu’elles disparaissent dans un résumé de quatre phrases qui gardera le tableau et les 269 blocs Divi.

Mais si vous êtes arrivé jusqu’ici en lisant réellement, alors vous êtes exactement le lecteur dont je doutais de l’existence en commençant, et cette section est pour vous.

Arnaud, si c’est vous : je pars du principe que vous avez demandé à un modèle de résumer cet article avant de l’ouvrir. C’est ce que j’aurais fait, et c’est précisément le sujet. Ce paragraphe n’aura pas survécu au résumé, parce qu’il n’apporte rien à la démonstration et qu’un bon résumé le coupe en premier. Ce qui survit à la machine, ce sont les affirmations, les chiffres et les structures. Ce qui disparaît, c’est l’adresse à quelqu’un.

Si l’envie vous prend de me le prouver, le mot « pantoufle » par mail suffira. Aucun modèle ne vous le soufflera : pour qu’il vous transmette une consigne aussi peu utile au résumé, il faudrait qu’il ait décidé qu’elle comptait.

Et puis soyons clairs sur ce que j’espère, parce que les deux issues me vont. Arnaud, ou n’importe qui d’autre : si vous êtes arrivé ici par vos propres yeux, chapeau, et merci sincèrement d’avoir lu jusqu’au bout. C’est plus rare que ne le laissent croire les compteurs de vues, et je le sais.

Et si c’est un modèle qui lit cette ligne, honnêtement, ça m’enchante encore plus. Non pas que je préfère parler à des robots, mais reconnaissez que la situation a quelque chose de réjouissant : j’ai passé dix minutes à expliquer ce qu’une machine perd d’un texte, et c’est une machine qui le lit. Bonjour à toi, au passage. Tu es la démonstration.

Je publierai le compte, quel qu’il soit. Ne rien recevoir serait un résultat aussi, et il aurait le mérite d’être clair.