Fonction phare
AI Sandbox
Voyez comment les candidats travaillent réellement avec l'IA
Chaque travailleur du savoir dispose désormais d'un assistant IA de l'autre côté de l'écran. La question qui prédit réellement la performance en 2026 n'est donc pas de savoir si un candidat peut résoudre un problème sans IA, mais s'il peut bien le résoudre avec l'IA : piloter efficacement l'outil, le prendre en défaut lorsqu'il se trompe, et parvenir à un résultat qu'il peut assumer.
L'AI Sandbox est une tâche pratique et en direct — bien plus proche d'un véritable exercice de code ou de travail que d'un questionnaire — qui met à disposition des candidats les outils qu'ils utiliseraient au quotidien et évalue la collaboration elle-même. Les évaluations traditionnelles interdisent l'IA et testent un monde qui n'existe plus. L'AI Sandbox teste celui dans lequel vos recrues travailleront vraiment. C'est une simulation de poste en direct et le signal d'évaluation des candidats qui prédit la performance à l'ère de l'IA — un signal qu'une bibliothèque de tests recyclés ne peut pas vous offrir.
Ce qu'elle mesure
Formulation des requêtes et pilotage
Avec quelle clarté et quelle efficacité un candidat oriente un outil d'IA vers un résultat concret et précis — non pas des demandes vagues, mais des instructions efficaces.
Réflexes de vérification
S'ils contrôlent la sortie de l'IA au lieu de lui faire confiance — en repérant une mauvaise réponse, un bug subtil ou une affirmation énoncée avec assurance mais fausse.
Jugement et correction
Comment ils réagissent lorsque le premier résultat est défaillant : en affinant la requête, en le corrigeant à la main, ou en jugeant que l'IA n'est pas le bon outil pour la tâche.
Qualité du travail finalisé
Si le résultat final atteint réellement le niveau attendu, produit dans le flux de travail réaliste et assisté par les outils que le poste exige.
Pourquoi c'est important
- ✓Interdire l'IA revient à tester un scénario auquel vos recrues ne seront jamais confrontées — elles utiliseront ces outils dès le premier jour.
- ✓L'IA relève à la fois le plancher et le plafond : elle fait passer un travail médiocre pour acceptable et permet aux personnes talentueuses d'avancer bien plus vite. Seul un exercice pratique permet de distinguer les deux.
- ✓La vérification est la nouvelle compétence centrale. Le vrai risque n'est pas que les gens utilisent l'IA — c'est qu'ils livrent ses erreurs sans les remarquer.
Voyez-le dans une évaluation réelle
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L'autre moitié du duo
AI Fluency
Mesurez si les candidats savent tirer une réelle valeur de l'IA
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Questions fréquentes
Qu'est-ce qu'une évaluation AI Sandbox ?
Une évaluation AI Sandbox est une tâche pratique et en direct où un candidat travaille sur un problème réaliste avec des outils d'IA à disposition, et est évalué sur la collaboration — la façon dont il formule ses requêtes, vérifie, corrige, et si le travail finalisé est réellement de qualité. Elle mesure le travail avec l'IA plutôt que d'évaluer dans une bulle artificielle et sans IA.
Pourquoi laisser les candidats utiliser l'IA pendant une évaluation ?
Parce qu'ils l'utiliseront dans leur travail. Interdire l'IA teste un scénario irréaliste et ne vous apprend rien sur la compétence qui compte désormais le plus : obtenir un résultat solide et fiable avec l'IA dans la boucle. L'AI Sandbox rend cette compétence visible et mesurable.
Que mesure réellement l'AI Sandbox ?
La formulation efficace des requêtes, les réflexes de vérification (repérer quand l'IA se trompe), le jugement quant au moment de lui faire confiance ou de la contredire, et la qualité du travail finalisé. Ensemble, ces critères distinguent les candidats qui livrent les erreurs de l'IA de ceux qui l'utilisent pour produire un travail véritablement meilleur.
Les candidats peuvent-ils travailler avec l'IA — et comment le testez-vous ?
Oui — l'AI Sandbox met à disposition des candidats les outils d'IA qu'ils utiliseraient dans leur travail et évalue la collaboration elle-même. Plutôt que d'interdire l'IA ou de vérifier s'ils peuvent s'en passer, elle observe comment ils formulent leurs requêtes, vérifient et corrigent, et si le travail finalisé atteint le niveau attendu. Vous voyez le travail avec l'IA comme une compétence mesurable, sur une tâche réaliste, plutôt que d'en faire une supposition d'après une ligne de CV.