McKinsey teste ses candidats avec un faux client IA : les géants suivent
Pendant dix minutes, des candidats de McKinsey doivent convaincre un client joué par une IA, sous les yeux d'évaluateurs humains. BCG, Bain et Meta revoient eux aussi leurs entretiens.
Un bureau de McKinsey, quelque part en Amérique du Nord. Face à un ordinateur portable, un étudiant écoute un dirigeant exposer son problème, réclamer des explications, poser ses conditions. Ce client n'existe pas : c'est un avatar d'IA, et les dix minutes passées à le convaincre pèsent dans la décision d'embauche.
McKinsey, le géant américain du conseil en stratégie, teste cet automne une simulation de client par IA dans ses entretiens d'embauche. Le test vise le poste de business analyst (analyste junior, le premier échelon du cabinet), ouvert aux étudiants de premier cycle universitaire. L'IA joue le client et des évaluateurs humains présents dans la pièce notent la prestation.
Il ne faut pas confondre cet essai avec un autre, où le candidat se sert de Lilli, l'assistant d'IA interne de McKinsey, pour résoudre un cas. Cette fois, la machine est assise en face. Et le phénomène dépasse le conseil : chez Meta, au BCG ou chez Bain, l'entretien d'embauche se réécrit autour de l'IA.
Dans cet article :
- Dix minutes pour convaincre un client qui n'existe pas
- Pourquoi McKinsey confie le rôle du client à une machine
- Bain, BCG, Meta : les autres géants préparent déjà leur version
- Face à un client artificiel : comment s'y préparer
Dix minutes pour convaincre un client qui n'existe pas
Le dispositif reste modeste. Il concerne quelques centaines de candidats en Amérique du Nord, pour des postes payés 128 000 dollars par an à l'embauche. Il ne remplace aucune étape existante : l'entretien sur l'expérience personnelle et le test Solve, un jeu d'évaluation en ligne, restent en place [1].
Le Wall Street Journal a révélé l'information, que McKinsey a confirmée le 14 octobre. L'échange avec l'avatar dure une dizaine de minutes. Il se déroule dans les locaux du cabinet, devant des associés ou des évaluateurs [2].
Saleem Zafar, associé à Dallas et concepteur du test, décrit un client raisonnable. L'avatar ne joue pas un dirigeant incontrôlable et ne pose pas de questions pièges. Selon lui, il couvre environ 80 % des situations qu'un consultant rencontre au quotidien.
L'IA peut jouer plusieurs personnages, comme un maire ou un dirigeant à l'esprit professoral qui exige une explication pour chaque recommandation. Ces 80 % restent une estimation de McKinsey. Le cabinet n'a dévoilé ni le modèle utilisé, ni la grille de notation, ni la durée de conservation des conversations [3].
Le partage des rôles est la vraie trouvaille. La machine joue la comédie, l'humain garde le stylo : aucun algorithme ne recale seul un candidat. Cela désamorce la crainte la plus répandue face aux entretiens automatisés.
Pourquoi McKinsey confie le rôle du client à une machine
Les associés du cabinet le reconnaissent eux-mêmes : les candidats arrivent trop bien préparés. Des années de coaching et de cas types ont rendu l'entretien de cas classique prévisible. Les recruteurs ont du mal à voir la personne derrière la méthode récitée.
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Un client artificiel règle aussi un problème d'équité. Un associé qui joue le client varie d'une session à l'autre, selon sa fatigue ou son humeur. L'avatar suit le même scénario pour tous, ce qui permet de comparer des candidats confrontés aux mêmes demandes.
Le cabinet lui-même se transforme. Son patron, Bob Sternfels, a annoncé en janvier 2026 environ 40 000 salariés humains et près de 25 000 agents d'IA (des logiciels capables d'exécuter des tâches de façon autonome), un chiffre confirmé par un porte-parole [4].
Quand les agents prennent en charge la recherche, la synthèse et les graphiques, le travail d'un analyste junior se déplace vers ce que la machine fait mal. Il faut écouter un client, deviner ce qu'il ne dit pas et ajuster sa recommandation en direct. McKinsey teste donc la compétence qui lui reste à vendre.
Reste un motif dont on parle moins : la triche. Fabric, une plateforme d'entretiens menés par IA, a signalé pour triche assistée par IA 38,5 % des candidats sur 19 368 entretiens. Le taux monte à 48 % pour les postes techniques, contre 12 % pour les postes commerciaux [5]. Ce sont des chiffres d'éditeur, à lire comme un ordre de grandeur.
L'écart entre ces deux métiers en dit long. Une IA soufflée à l'oreille produit facilement un bout de code, beaucoup moins une conversation qui prend un tour inattendu. En organisant l'épreuve en personne et à l'oral, McKinsey choisit le terrain où les outils de triche fonctionnent le moins bien.
Bain, BCG, Meta : les autres géants préparent déjà leur version
McKinsey avance sur deux fronts. Son entretien de cas assisté par Lilli remplace en général l'un des entretiens de cas habituels. D'après Marie Christine Padberg, responsable mondiale de l'attraction des talents, les candidats ont plus de chances de le passer dans les bureaux européens [6].
Ses deux grands concurrents suivent. Le BCG (Boston Consulting Group) teste plusieurs formats dans certains bureaux : un modèle de langage (le type d'IA derrière ChatGPT) pendant un cas en direct, des questions sur l'usage de l'IA, un test en ligne.
Pour sa directrice mondiale du recrutement, Adele Lomax, la rédaction de prompts (les consignes données à l'IA) s'apprend en poste. Bain, de son côté, essaie plusieurs approches selon les cas.
Ces tests restent limités. Une enquête de CaseCoach, une société de préparation aux entretiens de conseil, auprès de centaines de candidats passés par ces trois cabinets cet été n'a trouvé aucun candidat interrogé sur ses compétences en IA. Les essais restent locaux, mais tous vont dans le même sens.
Les entreprises de la tech ont commencé plus tôt. Meta a ajouté en octobre 2025 un entretien de programmation où l'IA est autorisée. Canva, la plateforme de design graphique, exige son usage dans plusieurs entretiens techniques.
Google prévoit d'autoriser Gemini, son modèle d'IA, dans une épreuve à partir du second semestre 2026, selon un recensement de Final Round AI [7].
Et le mouvement est loin d'être terminé. Karat, une société spécialisée dans les entretiens d'ingénieurs, a interrogé 400 responsables techniques : 38 % des entreprises américaines autorisent l'IA pendant les entretiens en direct, contre 68 % en Chine. Au total, 62 % des organisations l'interdisent encore [8].
Les candidats, eux, rencontrent déjà l'IA partout. Selon Greenhouse, un éditeur de logiciels de recrutement, 63 % des chercheurs d'emploi américains ont passé un entretien mené par une IA, soit 13 points de plus en six mois. Et 38 % ont déjà abandonné un recrutement parce qu'il en comportait un [9].
Les entreprises n'en sont qu'au début. Selon la SHRM, la grande association américaine des professionnels des ressources humaines, 39 % des organisations utilisent l'IA dans leurs ressources humaines. Le recrutement est le premier usage, dans 27 % des organisations [10].
Deux modèles s'opposent. Dans le premier, l'IA juge, souvent sans se montrer et trie les candidats à distance. Dans le second, celui de McKinsey, elle devient un partenaire d'entraînement surveillé par un humain. Les employeurs qui recrutent en masse ont intérêt à choisir le second : il prend moins de temps aux associés et inquiète moins les candidats.
Face à un client artificiel : comment s'y préparer
Pour les candidats, c'est plutôt une bonne nouvelle : les règles sont connues et elles récompensent des qualités qui se travaillent. Encore faut-il savoir ce qui est vraiment noté, s'entraîner dans de bonnes conditions et connaître ses droits.
Ce que les évaluateurs regardent vraiment
Saleem Zafar a résumé ses critères. Le candidat a-t-il entendu ce qui comptait ? En a-t-il tenu compte, ou l'a-t-il ignoré pour imposer son propre programme [2] ? Le piège classique consiste à dérouler une méthode apprise par cœur pendant que le client change de priorité.
Les cabinets s'accordent sur le reste. Après ses échanges avec McKinsey et le BCG, CaseCoach résume leurs attentes face à l'IA : mener soi-même la réflexion, contester les réponses de la machine et défendre sa propre conclusion. Savoir manier un modèle en particulier compte peu.
Le contre-exemple est connu. Un cabinet des Big Four (les quatre géants mondiaux de l'audit) a remis au gouvernement australien un rapport rempli de références inventées par une IA, que personne n'avait vérifiées. Le problème rappelle les équipes tech qui ne vérifient plus rien, et c'est justement l'esprit critique que les recruteurs veulent voir.
S'entraîner contre une machine
Le paradoxe est intéressant : pour se préparer à un client artificiel, le mieux est de s'entraîner avec un autre. N'importe quel assistant conversationnel peut jouer un dirigeant exigeant, à condition de lui donner une priorité cachée qu'il ne dévoile qu'en cours d'échange.
Une consigne à copier : « Joue le directeur général d'une chaîne de magasins qui me consulte sur la baisse de ses ventes. Tu as une priorité cachée que tu ne révèles qu'au bout de cinq minutes, si je pose les bonnes questions. Change une donnée importante en cours de route. À la fin, dis-moi ce que j'ai manqué. »
Relisez ensuite l'échange en vous posant une seule question : avez-vous reformulé l'inquiétude du client avant d'y répondre ? Pour les calculs des études de cas, McKinsey propose depuis avril 2026 un outil d'entraînement gratuit qui s'appuie sur l'IA [1].
Enfin, demandez au recruteur si l'un des entretiens fait intervenir l'IA, et sous quelle forme. C'est le conseil le plus simple de CaseCoach et le plus souvent oublié. Une fois embauché, la logique reste la même : montrer ce que vous apportez de plus que la machine, comme le proposent nos sept phrases pour éviter d'être remplacé.
En Europe, vos droits face à un recruteur artificiel
Les candidats européens sont protégés. L'AI Act, le règlement européen sur l'IA, classe les outils de recrutement parmi les systèmes à haut risque. L'essentiel de leurs obligations a été repoussé au 2 décembre 2027. Mais l'analyse des émotions au travail est interdite depuis février 2025, et l'obligation de transparence s'applique depuis le 2 août 2026 [11].
Ce report s'inscrit dans le recul de la grande loi européenne face à une IA qui accélère. En attendant, un réflexe suffit : demander qui note et sur quoi. Un avatar qui joue le client devant un humain, cela se prépare. Un algorithme qui juge seul sans le dire, cela se conteste.
McKinsey a fait de l'IA un adversaire d'entraînement et les autres grands employeurs prennent le même chemin. Le candidat de demain devra savoir travailler avec la machine, et surtout parler mieux qu'elle à l'humain qui l'évalue.
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Sources principales :
- Crypto Briefing – McKinsey tests AI client simulation in entry-level interviews
Un test de 10 minutes face à un client joué par une IA, pour quelques centaines de candidats nord-américains, sur des postes payés 128 000 dollars, avec un outil d'entraînement gratuit lancé en avril 2026. (cryptobriefing.com) - Infobae – Para entrar a McKinsey ahora hay que sobrevivir a une discusión con una IA
McKinsey a confirmé le test au Wall Street Journal le 14 octobre ; Saleem Zafar y détaille ses critères d'évaluation. (infobae.com) - Remio – McKinsey AI Client Interview Puts Rehearsed Candidates on the Spot
Les personnages joués par l'avatar, le chiffre de 80 % présenté comme une estimation de McKinsey et les zones d'ombre (modèle, grille de notation, conservation des données). (remio.ai) - Business Insider – McKinsey CEO Bob Sternfels says the firm now has 60,000 employees: 25,000 of them are AI agents
Environ 40 000 salariés humains et près de 25 000 agents d'IA, un chiffre confirmé par un porte-parole. (businessinsider.com) - Fabric – State of AI Interview Cheating in 2026: Insights from 19,368 Interviews
38,5 % des candidats signalés pour triche, 48 % sur les postes techniques contre 12 % sur les postes commerciaux. (fabrichq.ai) - CaseCoach – How McKinsey, BCG and Bain are testing AI skills in interviews
Entretiens avec McKinsey et le BCG sur leurs tests ; aucun des centaines de candidats interrogés cet été n'a été évalué sur l'IA. (casecoach.com) - Final Round AI – Companies That Allow AI During Interviews in 2026
Liste des employeurs qui autorisent l'IA dans au moins un entretien : Meta, Canva, Shopify, Google à partir du second semestre 2026. (finalroundai.com) - Karat – Engineering Interviews in 2026: 3 Trends Hiring Leaders Must Prepare For
Enquête auprès de 400 responsables techniques : l'IA est autorisée en entretien par 38 % des entreprises américaines et 68 % des chinoises. (karat.com) - Greenhouse (PR Newswire) – 63% of Job Seekers Have Faced an AI Interview. Most Haven't Had a Good One Yet
63 % des chercheurs d'emploi américains ont passé un entretien mené par une IA, et 38 % ont déjà abandonné un recrutement pour cette raison. (prnewswire.com) - SHRM – AI in HR 2026: From Hype to Measured, Human-Centered Impact
39 % des organisations utilisent l'IA dans leurs ressources humaines, avec le recrutement en tête (27 %). (shrm.org) - Getintalent – AI Act et recrutement : obligations RH et profils à recruter
Les outils de recrutement sont classés à haut risque, avec des obligations au 2 décembre 2027 ; l'analyse des émotions au travail est interdite depuis février 2025. (getintalent.com)
