Par-delà le profil, la présence – Sourcing comportemental | Anara

Cinq

LinkedIn dit qu’Anara a cinq employés.

Je travaille seul.

Les quatre autres se sont rattachés à ma société sans rien me demander – et personne, ni LinkedIn ni moi, ne peut les en empêcher.

N’importe qui peut se déclarer employé d’une entreprise sur la plateforme, personne ne vérifie, l’algorithme ne s’en formalise pas. Mes quatre collègues fantômes forment à mes côtés, aux yeux de Sales Navigator, une petite structure cohérente : cinq personnes avec une présence digitale, des compétences agrégées, une empreinte organisationnelle. Pour un recruteur qui cible “les cabinets de moins de dix salariés dans le conseil en recrutement”, je suis dedans. Pour un commercial qui prospecte des structures “de taille équivalente à son plus gros client indépendant”, je suis dedans. Pour un journaliste qui compile les chiffres du paysage, je suis dedans.

Anara n’est pas cinq personnes. Anara n’est pas deux. Anara n’est qu’une – la mienne.

Et pourtant Anara existe à cinq, dans l’annuaire.

Tout l’enjeu de ce texte est là. Ce que l’outil appelle “une entreprise” n’est pas ce que la réalité appelle “une entreprise”. Ce que l’outil appelle “un profil” n’est pas ce que le métier appelle “une personne”. Et ce décalage, invisible, constant, massif, conditionne huit ans de recrutement et de sourcing.

L’annuaire et le registre

Il y a deux registres qu’on confond.

L’un est un annuaire. Quelqu’un y a écrit son nom, son métier, son entreprise, ses intentions. L’annuaire rassemble ce que les gens ont bien voulu déclarer d’eux-mêmes. Il tient par leur bonne volonté – et par la volonté de la plateforme de ne pas trop les contredire.

L’autre est un registre d’état civil. Quelqu’un y vit, y naît, y agit, y laisse des traces. Le registre tient par la vérité des faits, qu’on le veuille ou non. Il ne se confond pas avec les intentions des gens qu’il recense, et c’est justement pour cela qu’il peut servir de preuve.

LinkedIn est le premier.

Le métier entier fait semblant du contraire.

Ce semblant n’est pas une naïveté. C’est une commodité. Il est plus confortable de traiter la déclaration comme une preuve que d’aller chercher la preuve elle-même. Un mot-clé tapé dans un filtre vous donne cinq cents candidats en trois secondes. Aller vérifier lequel de ces cinq cents candidats fait effectivement ce qu’il déclare faire vous prendrait cinq cents heures.

On a donc choisi, collectivement, de confondre. On a appelé “sourcer” le fait de consulter l’annuaire, quand il aurait fallu continuer à appeler “sourcer” le fait de lire le registre. Le glissement s’est opéré sans bruit. Et depuis, le métier fabrique des pipelines de déclarations : cinq cents candidats qui ont écrit quelque chose, dont cinq l’ont fait vraiment. On appelle ça de la productivité. C’est de la substitution.

La preuve se trouve dans les chiffres que LinkedIn communique sur lui-même – et qui ne concordent pas entre eux.

Sur la France, Sales Navigator revendique trente-sept millions de profils. Sur la même France, LinkedIn Recruiter en revendique trente-quatre. Deux produits du même éditeur, tirés de la même base, donnent deux chiffres qui diffèrent de trois millions – à peu près la population de la Bretagne. Et ces deux chiffres, trente-sept millions comme trente-quatre millions, dépassent largement la population active française, qui est de trente et un millions. Nous cherchons donc des candidats dans une base qui en contient plus qu’il n’y en a – retraités, étudiants en première année, profils de complaisance, doublons, fakes de douze ans d’âge comme celui que j’entretiens moi-même depuis 2013.

Allons plus loin. Sur ces trente-sept millions de profils affichés par Sales Navigator, vingt et un millions n’ont pas de filtre seniorité documenté. C’est presque la moitié de la base. Cela veut dire qu’au moment où vous activez ce filtre – un des plus utilisés en sourcing stratégique – vous ne voyez plus qu’une moitié de l’annuaire, et vous ignorez tout de l’autre. Pour l’outil, vous avez affiné votre recherche. Pour la réalité, vous avez amputé votre vision.

Et pendant ce temps, un compte sur cinq disparaît chaque année – cent dix-sept millions de comptes supprimés par LinkedIn entre janvier et juin 2025. Les filtres continuent pourtant de vous présenter leur stock, comme si rien n’avait bougé.

Un registre d’état civil ne se contredit pas lui-même. Il ne perd pas vingt pour cent de ses inscrits par an sans savoir où ils sont passés, et il ne fait pas semblant de compter des gens qu’il ne compte plus.

L’outil est puissant parce qu’il a la donnée. Mais cette donnée n’est pas la vérité. C’est un annuaire déclaré, pas un registre d’état civil.

L’Opium

Pourquoi ce semblant dure-t-il ? Parce qu’il nous rend service. Quatre raisons, toutes confortables.

La première, c’est la vitesse. Un mot-clé tapé dans un filtre produit une liste en trois secondes. Aller cartographier un écosystème, interroger une communauté, lire des traces comportementales demande des heures. La vitesse est devenue le critère de qualité du sourcing – alors qu’elle ne dit strictement rien de sa pertinence. Nous avons confondu produire un résultat et produire le bon résultat. Le mot-clé fait un carottage : il prélève un échantillon à un endroit précis du sol. Le Market Mapping fait un scanner : il révèle la structure du sous-sol entier. Les deux gestes donnent des images, l’un dit où vous avez cherché, l’autre dit ce qu’il y a.

La deuxième, c’est l’illusion d’objectivité. Les filtres ont l’apparence du chiffre et la froideur du code. Ils suggèrent qu’une décision prise à partir d’une requête Boolean vaut mieux qu’une décision prise à partir d’une intuition. Bourdieu l’avait déjà dit pour les jugements scolaires et professionnels : plus un outil masque sa propre subjectivité, plus il la laisse opérer sans contrôle. Un filtre seniorité qui ampute vingt et un millions de profils sans le dire n’est pas un filtre neutre, c’est un filtre qui a pris une décision à votre place – et que vous avez laissée prendre parce qu’elle portait un badge technique.

La troisième, c’est le modèle économique. LinkedIn n’a jamais promis d’être un registre. LinkedIn a promis d’être un réseau social, et un réseau social vit du temps qu’on y passe, pas de l’efficacité avec laquelle on y trouve ce qu’on cherche. Si vous trouviez vos candidats en dix minutes, vous fermeriez l’onglet. Si vous passiez deux heures à explorer des profils incertains, à comparer, à revenir, à vérifier, vous consommeriez de la publicité et vous renouvelleriez votre licence. L’annuaire n’est pas conçu pour vous servir, il est conçu pour vous retenir. Confondre les deux, c’est faire du produit LinkedIn une lecture morale qu’il n’a jamais réclamée.

La quatrième, c’est l’IA générative. Depuis 2023, les profils LinkedIn convergent. Tous les candidats data sont passionnés, data-driven, orientés impact business. Tous les commerciaux sont résilients et orientés résultats. Ce n’est pas que les candidats se sont mis d’accord – c’est que le même modèle de langage leur a soufflé les mêmes mots. Le candidat n’a pas menti, il s’est aligné. Et l’annuaire, qui ne savait déjà pas départager les déclarations sincères des déclarations préparées, ne sait plus départager les humaines des générées. Les profils ne sont plus écrits par les gens : ils sont écrits par l’outil qui les lit, puis relus par un autre outil qui lui ressemble.

Plus les profils se ressemblent, plus le talent devient invisible.

Voilà pourquoi l’illusion tient. Elle est rapide, elle paraît neutre, elle sert le propriétaire de la plateforme, et elle s’auto-alimente par les outils mêmes qui devaient la dépasser. Tant qu’on ne nomme pas ces quatre appuis, on ne voit pas qu’ils forment un édifice – et qu’un édifice, par définition, se démonte.

La ligne de fracture

Ce qu’on a perdu en confondant l’annuaire et le registre, ce n’est pas un outil. C’est une manière de chercher.

Deux façons de voir les gens coexistent dans le travail du sourceur, et les confondre revient à parler deux langues sans savoir laquelle on utilise à chaque instant.

La première est celle de la déclaration. Elle rassemble tout ce que quelqu’un a choisi de dire de lui-même : son titre, son entreprise, ses compétences, son parcours, l’adjectif qu’il a collé devant son nom. C’est volontaire, contrôlé, travaillé. Le profil LinkedIn est l’objet typique de cette façon de voir. Le CV aussi. Le brief client également, quand on le laisse à sa forme première.

La seconde est celle de la présence. Elle rassemble tout ce que quelqu’un laisse sans y penser : sa signature dans un commit GitHub, son attendance à un meetup, sa question posée sur Stack Overflow, son nom qui revient trois fois dans une liste d’inscrits, la communauté Discord qu’il anime depuis dix-huit mois. C’est involontaire, répété, comportemental. On ne l’écrit pas pour se vendre – on le laisse parce qu’on y était.

La différence entre les deux n’est pas une question de quantité. Elle est de nature. La déclaration dit “voilà qui je veux qu’on croit que je suis”. La présence dit “voilà où j’étais, voilà ce que j’ai fait, voilà ce qui me tient”. Le premier est un récit, le second est une trace. Un récit peut mentir, un récit peut s’optimiser, un récit peut être écrit par une IA. Une trace n’a pas ces libertés-là – elle a déjà eu lieu.

Voici à quoi ressemble la ligne de fracture, en pratique.

Côté déclaration	Côté présence
Le titre qu’on affiche	Les projets qu’on a menés
Le profil qu’on a rédigé	La communauté qu’on a fréquentée
Les compétences qu’on coche	Les questions qu’on a posées en public
Le filtre “Data Scientist”	Le compte Kaggle actif depuis cinq ans
Le mot-clé “Java”	Les commits GitHub des dix-huit derniers mois
Boolean sur Sales Navigator	Attendance répétée à un meetup Java
Statique, auto-reporté	Dynamique, involontaire
Un mensonge possible	Un fait déjà survenu
Annuaire	Registre

Ce n’est pas que l’un est bon et l’autre mauvais. C’est que l’un est rapide et l’autre est vrai.

La même personne existe des deux côtés, mais elle y apparaît différemment. Le profil d’un développeur peut taire sa maîtrise de Kafka. Son commit du 17 mars dernier ne peut pas la taire. Le profil d’un CRM Manager peut ne pas mentionner Veeva. Son employeur, lui, en est client depuis sept ans. Le profil d’un expert Data Science peut être resté figé à son poste d’il y a trois ans. Sa présence sur arXiv et dans deux communautés techniques ne l’est jamais.

L’environnement de travail façonne les compétences. Cette phrase paraît simple, elle dit pourtant l’essentiel : si vous savez dans quel écosystème quelqu’un opère, vous savez ce qu’il sait faire, même s’il ne l’a pas écrit. L’environnement est plus fiable que la déclaration, parce qu’il laisse des traces sans demander la permission.

J’ai raconté, il y a deux ans au Sourcing Summit Europe, l’histoire de Thomas. Un explorateur qui part chercher un trésor sur une île à partir d’une carte incomplète, où seules quelques croix sont marquées. Thomas, consciencieux, suit les croix. Il ne trouve rien. Un soir, épuisé, il rencontre Alfred, un vieux pêcheur qui habite l’île depuis toujours. Alfred regarde la carte sans impatience et lui dit : “Cesse de suivre les croix. Regarde l’île.” Thomas recommence, et trouve ce qu’il cherchait depuis le début – dans les plis, les marges, les territoires que la carte avait omis parce qu’ils n’étaient pas listés.

Les croix sont les mots-clés et les filtres. L’île entière est la présence, avec ses communautés, ses comportements, ses traces. Thomas est le sourceur qui a cru qu’il suffisait d’avoir des points pour avoir un territoire. Alfred est celui qui lui apprend que le territoire ne se déduit pas des points – c’est l’inverse.

Maîtriser la carte, maîtriser le marché.

La carte n’est pas la somme des croix : la carte est la connaissance du territoire. Et le territoire ne s’atteint jamais par l’annuaire – il s’atteint par la présence.

Les territoires de la présence

La présence n’est pas une abstraction. Elle laisse des traces, et ces traces ont des adresses.

Il y a GitHub, où un développeur dépose chaque jour du code que personne ne peut contrefaire. Il y a Stack Overflow, où un ingénieur pose des questions qui révèlent exactement ce qu’il cherche à maîtriser. Il y a Kaggle, où un data scientist participe à des compétitions qui le classent en dehors de toute déclaration. Il y a Reddit, Discord, arXiv, les communautés Slack thématiques, les associations professionnelles, les syndicats de métier. Chacune de ces plateformes est un registre partiel – un lieu où la présence se prouve sans se déclarer.

Ces territoires ne s’étudient pas tous avec la même aisance. Certains offrent un accès technique simple ; d’autres attendent des outils dédiés. Celui que j’ai le plus outillé jusqu’ici s’appelle Meetup.

Meetup organise des événements autour de centres d’intérêt partagés – du Java à la pâtisserie, de l’agilité à l’astronomie. Les gens s’y inscrivent, viennent ou ne viennent pas, reviennent ou s’éclipsent. À la fin de l’année, ce qu’il reste d’une personne sur Meetup n’est pas ce qu’elle a déclaré, c’est ce qu’elle a fait. Sa signature est dans sa fréquence de présence. Cette fréquence est devenue lisible depuis que j’ai construit une chaîne d’outils dédiée, hébergée sur freesourcingtools.com. La plateforme, je l’anime avec Guillaume Alexandre, qui a développé de son côté un outil équivalent pour arXiv. Chaque territoire attend les siens.

Trois signaux suffisent à lire ce qu’elle donne à voir.

Le premier est l’engagement. La personne revient à un deuxième événement sur le même sujet. Elle est curieuse. Le sujet lui importe.

Le deuxième est la constance. La personne revient à un troisième, à un cinquième, à un dixième. Elle n’est pas de passage. Le sujet s’inscrit dans sa pratique.

Le troisième est l’appartenance. La personne finit par co-animer, par intervenir, par aider à l’organisation. Elle ne consomme plus la communauté, elle la fait vivre.

Ces trois signaux – curiosité, constance, appartenance – ne figurent dans aucun profil LinkedIn. Et ils ne sont pas propres à Meetup : ils sont la grille de lecture qui s’appliquera demain à GitHub, à Stack Overflow, à toute plateforme où la présence se dépose en répétition. Meetup a servi d’école parce qu’il était techniquement accessible le premier. Les autres territoires attendent simplement leurs outils.

Une règle technique permet même de passer de l’un à l’autre : le même pseudonyme voyage souvent entre plateformes. Tester l’identifiant Twitter d’un développeur sur l’interface publique de GitHub suffit souvent à récupérer son compte, et parfois son email. Dans les lots que j’ai testés à l’époque, entre un tiers et deux cinquièmes des développeurs conservaient le même identifiant sur les deux plateformes. Pour ceux-là, on passe de la déclaration à la trace en quelques secondes.

Cette présence peut aussi s’inférer. Il y a quelques années, je cherchais un responsable applicatif décisionnel maîtrisant Teradata, une technologie de bases de données rare. La recherche LinkedIn par mot-clé “Teradata” m’a donné huit profils. Par elle-même, insuffisant. Mais je savais que Bouygues Telecom, SFR, Orange et quelques autres grands opérateurs utilisaient Teradata dans leur architecture décisionnelle – je l’avais appris en lisant les offres d’emploi que ces entreprises publiaient. J’ai donc refait la recherche autrement : “responsable applicatif décisionnel” dans le titre, et dans le filtre société une liste d’employeurs clients connus de l’éditeur. Le nombre de profils a été multiplié. Aucun n’affichait “Teradata” sur son profil. Tous travaillaient pourtant avec, parce que leur environnement leur imposait la maîtrise de la technologie.

Huit profils visibles. Plusieurs dizaines de profils réels. La différence n’est pas une marge d’erreur. C’est l’intégralité du candidat idéal qui se cachait là où personne n’avait pensé à regarder.

La présence montre ce que le profil tait.

Voilà pourquoi je passe désormais plus de temps à cartographier les territoires où les gens respirent qu’à interroger l’annuaire où ils sont censés s’être déclarés. Les deux gestes coûtent le même temps – mais ils ne donnent pas accès aux mêmes gens.

Les trois temps

Si le sourcing peut se définir comme l’action de transformer une personne en candidat, j’ai eu recours à l’analogie de la valse pour en caractériser le mouvement. Une danse à trois temps, facile à ancrer mémoriellement et plutôt amusante – mais elle dit quelque chose de vrai : il n’y a pas plus de trois gestes dans le travail du sourceur, et ces trois gestes se succèdent toujours dans le même ordre.

Le premier est le ciblage. Il consiste à définir où se trouvent les gens qu’on cherche, avant de chercher qui ils sont. C’est l’étape où l’on cartographie l’écosystème : les entreprises clientes d’un éditeur, les syndicats d’un secteur, les associations qui rassemblent un métier, les salons qui fédèrent une communauté, les études de marché qui listent les acteurs. On ne tape pas encore un seul mot-clé. On lit le territoire. Quand Thomas s’arrête devant Alfred, c’est ce geste-là qu’Alfred lui apprend.

Le deuxième est l’identification. Une fois le territoire circonscrit, on cherche les personnes qui y vivent. C’est ici qu’on se sert des filtres LinkedIn, des recherches booléennes, du X-Ray Google, des plateformes communautaires. Mais on ne les utilise plus à la place de la méthode : on les utilise à l’intérieur de la méthode. Le même filtre qui, employé seul, donnait huit profils, devient le dernier chaînon d’une démarche qui en donne plusieurs dizaines. La différence n’est pas dans l’outil. Elle est dans ce qu’on a fait avant de l’ouvrir.

Le troisième est l’approche. Une fois les personnes identifiées, il faut les convertir – leur donner envie de discuter, de rencontrer, de répondre. C’est le geste le plus long, le plus humain, le plus exposé à l’échec. Il ne relève pas de l’annuaire ni du registre. Il relève du métier lui-même, dans ce qu’il a de plus ancien.

Ces trois temps – ciblage, identification, approche – ont été ma méthode dès 2018, à une époque où je n’avais ni chaîne d’outils, ni filtre pertinent, ni intelligence artificielle pour me tenir la main. La méthode n’a pas changé depuis. Ce qui a changé, ce sont les outils qu’elle mobilise à chacun de ses temps. L’ordre des gestes, lui, est resté le même – parce qu’il ne dépend pas de la technologie, il dépend de ce qu’un sourceur cherche et de comment un humain se laisse trouver.

Une démonstration concrète, que je montre depuis des années aux sourceurs que je forme.

Un client me demande un CRM Omnichannel Manager maîtrisant Veeva, un logiciel largement utilisé dans l’industrie pharmaceutique. Je commence par la méthode paresseuse, celle qui saute le premier temps : je tape “Veeva” comme mot-clé sur LinkedIn, en filtrant l’industrie pharmaceutique, la région parisienne, les titres Omnichannel ou CRM. Vingt-sept profils. Pour un besoin de recrutement stratégique, c’est une impasse statistique.

Je reprends depuis le début. Premier temps : le ciblage. Je demande à ChatGPT, puis à Perplexity, puis à la page cliente officielle du site de l’éditeur, la liste des entreprises qui utilisent Veeva dans leur pile technologique. J’obtiens cinquante-cinq entreprises. Deuxième temps : l’identification. Je construis une requête Sales Navigator où je conserve le titre CRM Omnichannel Manager, la zone géographique, l’industrie, mais où je remplace le mot-clé “Veeva” par la liste des cinquante-cinq entreprises clientes. Cent six profils. Après déduplication avec la première recherche, cent dix-sept personnes en tout. Multiplication par quatre. Et surtout, aucun de ces profils n’avait écrit “Veeva” sur son propre profil : ils l’utilisent parce que leur employeur est client.

La méthode n’est pas nouvelle. Il y a vingt-cinq ans, jeune consultant sur des recrutements de comptes-clés pour l’électronique grand public, mon patron m’envoyait à la FNAC faire un store check : je notais les marques présentes en rayon, je reconstituais les organigrammes des fabricants au bureau, et seulement ensuite je cherchais qui, chez chacun, pilotait la relation commerciale avec l’enseigne. Le store check du consommateur est devenu, avec trois outils numériques, la cartographie de marché d’aujourd’hui. La technique a changé ; le geste n’a jamais bougé.

Il existe même une version frugale de ce ciblage, pour les marchés où aucune base institutionnelle n’est disponible. Je l’appelle la technique du cinquième élément. On identifie quatre concurrents évidents – ceux que tout le monde dans le secteur connaît – et on les tape ensemble dans Google, entre guillemets. Google remonte les pages qui les listent tous les quatre : syndicats professionnels, presse économique, études de marché, salons. Ces pages-là en listent presque toujours d’autres encore – le cinquième concurrent, le dixième, parfois le cinquantième. C’est gratuit, rapide, toujours disponible. Et c’est précisément le premier temps de la méthode.

La méthode est stable. Les outils passent.

Voilà ce que huit ans de cartographie m’ont appris : quand on apprend à se tenir dans les trois temps, on ne craint plus les changements d’outil. ChatGPT remplacera demain ce que Google fait aujourd’hui. Un autre service remplacera ChatGPT dans quatre ans. Mais le ciblage qui précède l’identification qui précède l’approche – ce rythme-là n’est remplacé par aucune intelligence artificielle. Il est l’infrastructure du métier.

L’éthique

Préférer la présence à la déclaration n’est pas seulement une décision de méthode. C’est une décision de regard. Et dès qu’on regarde autrement, on engage autre chose que son efficacité.

Lire un profil et lire une trace, ce n’est pas le même geste. Le profil est une voix qui se raconte : elle choisit ses mots, elle soigne sa vitrine, elle corrige ses angles. La trace, elle, n’a pas été choisie pour nous. Quelqu’un a poussé un commit sur GitHub parce qu’il débuggait à une heure du matin, pas pour être trouvé. Quelqu’un est venu quatre fois au meetup Symfony parisien parce que ce sujet compte pour lui, pas pour se vendre à un recruteur. La trace dit quelque chose que le profil ne sait pas dire – et que le profil, souvent, ne veut pas dire.

D’où une phrase que je répète depuis des années, dans mes articles et dans mes formations : la preuve est l’antidote au déclaratif. Ce qui s’est fait dit davantage que ce qui s’affirme. Le déclaratif peut mentir, s’embellir, se tromper lui-même. La preuve, non – elle précède le récit qu’on en tire.

Choisir la présence, c’est donc choisir une forme de responsabilité. Quand on se contente du profil, on peut toujours se cacher derrière le filtre : c’est LinkedIn qui me l’a remonté, c’est l’algorithme qui l’a classé, c’est l’outil qui a trié. Le sourceur qui apprend à lire les traces ne peut plus se cacher derrière personne. Il regarde, il infère, il décide. L’outil n’est plus un juge ; il redevient un instrument. La donnée éclaire, mais elle ne décide pas.

Cette asymétrie change aussi la relation à la personne cherchée. Le profil range les candidats dans des cases – Head of Data à Paris avec huit ans d’expérience. La trace, elle, les remet dans leur épaisseur : un parcours, une curiosité, une pratique, une communauté. On ne recrute pas des CV. On parie sur des histoires. Et un pari, contrairement à un filtre, engage celui qui parie autant que celui sur qui l’on parie.

C’est sans doute ce qui manque le plus au métier aujourd’hui : non pas des outils plus rapides, mais la conviction qu’un sourceur est un enquêteur du vivant, pas un opérateur de filtres. L’enquête demande du temps, elle demande du doute, elle demande qu’on accepte de se tromper. Elle demande surtout qu’on reprenne la main – sur ce qu’on cherche, sur ce qu’on voit, sur ce qu’on en conclut.

L’annuaire nous dispensait de regarder. Le registre nous y oblige.

Chute

Il reste une question, simple, qu’un sourceur peut se poser n’importe quel lundi matin avant d’ouvrir son Sales Navigator : qu’est-ce que je cherche, et où je vais le chercher ?

Trois gestes suffisent à y répondre.

Aucun ne demande un outil nouveau.

• Avant de taper le premier mot-clé : est-ce que je sais où vivent les gens que je cherche, ou est-ce que j’attends que LinkedIn le sache pour moi ?
• Devant un profil : est-ce que je lis ce qu’il déclare, ou est-ce que je cherche ce qu’il laisse ?
• Après intégration dans mon pipeline : est-ce que je fais confiance au filtre, ou à mon propre regard ?

Ces trois questions ne protègent pas de l’erreur. Elles protègent du confort.

Ce moment où l’on confond le profil et la personne,

La déclaration et la présence,

L’annuaire et le registre.

Le métier commence quand on cesse de les confondre.

Arrêtez de lire les profils. Apprenez à lire les traces.