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Bonne pratique Importée

ChatFT et Match FT — les outils d'IA de France Travail pour le rapprochement des candidats et l'appui aux conseillers

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Le service public de l'emploi français a déployé ChatFT auprès de près de 40 000 conseillers dès novembre 2024, leur faisant gagner jusqu'à 3 heures par semaine, tandis qu'un pilote de Match FT dans 6 régions a fait progresser les entrées en formation de 17 % et réduit le délai de recrutement de plus de 3 jours, avant un déploiement national en 2026–2027.

up to 3 hours
Temps gagné par conseiller et par semaine (ChatFT) (from November 2024)
+17%
Hausse des inscriptions en formation (pilote Match FT Formation) (pilot, 6 regions)
-3 days (average)
Réduction du délai de pourvoi des postes (pilote Match FT Offres) (pilot, 6 regions)
~40,000 advisors (>50% of workforce)
Portée de ChatFT auprès des conseillers (from November 2024)
62%
Demandeurs d'emploi signalant un impact positif des outils d'IA (survey published 23 January 2025)

Détails

Maturité
En expansion
Promoteur
France Travail (the French national public employment service, formerly Pôle Emploi)
Période
November 2024 (ChatFT rollout) – 2026–2027 (Match FT national rollout)
Mots-clés
employment services, generative AI, job matching, public administration

Contexte

France Travail, le service public de l'emploi français (anciennement Pôle Emploi), a développé une famille d'outils d'IA basés sur des modèles de l'entreprise française Mistral pour accompagner à la fois ses conseillers et les demandeurs d'emploi. ChatFT, un assistant d'IA générative interne permettant de rédiger des offres d'emploi, résumer des entretiens et rédiger des e-mails, a atteint près de 40 000 conseillers — plus de la moitié des effectifs de France Travail — à partir de novembre 2024. Une extension de transcription de réunions, ChatFT Écoute, a été testée dans six régions avant un déploiement national prévu en 2027. Par ailleurs, Match FT est un système de mise en relation à deux volets testé dans six régions : Match FT Offres met en relation les demandeurs d'emploi avec des offres d'emploi, et Match FT Formation les met en relation avec des programmes de formation. Le déploiement national est prévu fin 2026 (Match FT Offres) et début 2027 (Match FT Formation).

Résultats

Dans les régions pilotes, France Travail a indiqué que ChatFT a fait gagner aux conseillers jusqu'à trois heures par semaine, avec l'ambition affichée de réorienter l'équivalent de 800 postes à temps plein vers davantage d'accompagnement en face à face des demandeurs d'emploi. Match FT Offres a été associé à une réduction moyenne de plus de trois jours du délai de pourvoi des postes dans ses régions pilotes, et Match FT Formation à une hausse de 17 % des inscriptions en formation. Une enquête publiée par France Travail (23 janvier 2025) a révélé que 77 % des demandeurs d'emploi avaient utilisé des outils d'IA dans leur recherche d'emploi, 62 % ont signalé un impact positif, et l'usage était plus élevé chez les moins de 25 ans (83 %) que chez les plus de 50 ans (69 %). Ces chiffres sont autodéclarés par France Travail via sa propre infographie et ses communications publiques, corroborés par la presse indépendante (franceinfo, LeMagIT), mais sans évaluation académique ou audit indépendant à ce jour, et le déploiement à l'échelle nationale n'a pas encore eu lieu.

Mise en œuvre

Coût indicatif
Élevé (500 k€–5 M€) — No budget figure is published; classified as high cost given workforce-wide (~40,000 advisor) deployment across a national public employment service, built on a proprietary LLM provider.
Délai jusqu’aux résultats
Moyen (1–3 ans) — Phased rollout from ChatFT's November 2024 launch to Match FT's dated national rollout in end-2026/early-2027, roughly 2.5 years.
Personnel et compétences
France Travail advisors (~40,000 reached via ChatFT), Director of AI Projects (named responsible official)

Conditions de réussite

  • Built on a French/EU sovereign AI provider (Mistral)
  • Multi-region piloting (6 regions) before national rollout
  • Defined, dated national rollout milestones (end-2026 / early-2027)

Modes d’échec courants

  • Figures are self-reported by France Travail with no independent academic or auditor evaluation to date
  • Advisor unions and commentators have raised unquantified concerns about workload and de-skilling as AI tools expand

Habituellement financé par

National / regional programmes ESF+ — European Social Fund Plus

Pistes de financement indicatives pour des pratiques de ce type — vérifiez toujours les appels en cours et les règles d'éligibilité de chaque programme.

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Sources de données

D'où proviennent les informations de cette pratique, et quand.

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