Comment le score ATS est calculé :
la formule, le barème, et ce qu'il ne prouve pas
La crédibilité d'un observatoire repose sur la reproductibilité de ses protocoles. Notre méthodologie s'appuie sur une formule de scoring pondérée en 5 sous-scores calculée en TypeScript (jamais par le modèle de langage), un jeu de test de non-régression versionné, le respect du k-anonymat (k ≥ 10) et le refus des allégations non mesurées — « 3× plus d'entretiens », « 75 % des CV jetés » — au regard de l'article L121-2 du Code de la consommation.
Le calcul complet, publié pour être contesté ligne par ligne. Pour la méthodologie des statistiques de l'Observatoire — sources, seuils d'anonymat, limites — voir la page dédiée.
Fondateur de CV Mastery • Données issues de l'Observatoire & Études de Marché
Le barème ci-dessous s'appuie sur des défauts documentés : leur mécanique est détaillée dans ce que les ATS font de votre CV et dans colonnes, tableaux et icônes face au parsing. Pour la méthodologie des statistiques de l'Observatoire — sources, seuils d'anonymat, limites — voir la page dédiée, et pour les repères publics de l'alternance, les chiffres officiels et comment les lire.
1La formule mathématique du Score ATS CV Mastery
Le point important n'est pas la formule, c'est qui la calcule. Un modèle de langage est mauvais en arithmétique : chez nous il observe et détecte des faits, il ne chiffre jamais. Le score affiché est calculé en TypeScript à partir de ces observations (src/ai/prompts/audit-cv.ts), donc reproductible à l'identique et explicable défaut par défaut.
+ 0,15 × structure + 0,10 × lisibilité
Verbes d'action, résultats quantifiés, formulation des réalisations plutôt que des tâches.
Calculé mécaniquement : 100 moins les pénalités des défauts réellement constatés (barème ci-dessous).
Présence des compétences et outils attendus du poste visé dans les expériences et la rubrique compétences.
Rubriques nommées de façon standard, formats de dates cohérents, ordre de lecture linéaire.
Densité de texte, longueur, usage des listes à puces.
Le barème ATS, en clair
Le sous-score ATS part de 100. Chaque défaut effectivement détecté retire un nombre de points fixe. Un défaut absent ne retire rien, et aucune pénalité n'est comptée deux fois. C'est la totalité du barème — il n'y a rien d'autre :
| Défaut constaté | Points retirés |
|---|---|
| Mise en page sur deux colonnes | −20 |
| Tableaux de mise en page | −15 |
| Barres de niveau de compétences | −15 |
| Infos clés en en-tête / pied de page | −12 |
| Mots-clés du secteur absents | −10 |
| Police non standard | −8 |
| Sigles non explicités | −5 |
Un même CV repassé deux fois obtient donc exactement le même score ATS. Si le résultat vous paraît injuste, le rapport indique quelle ligne a coûté quels points — et cette ligne est contestable une par une.
2Le Golden Set et les suites de tests de non-régression
Toute modification d'un prompt d'analyse est rejouée sur un jeu de test de référence versionné dans le dépôt (scripts/golden/), avant mise en production. Voici son état exact aujourd'hui :
- 3 profils de référence — développeur junior, marketing en alternance, reconversion — portant 5 assertions vérifiées chacun.
- Le résultat de la dernière exécution est commité avec le code (
scripts/golden/last-run.json), donc consultable et comparable d'une version à l'autre. - Une régression constatée bloque le déploiement.
3Ce que nous REFUSONS formellement de publier
Zéro allégation commerciale non mesurée
Nous refusons les slogans creux : « 3x plus d'entretiens », « 75% des CV jetés par l'IA » ou « Garantie 100% embauche ». Tout chiffre publié est sourcé auprès d'organismes publics (DARES, InserJeunes, DEPP, CGE) ou calculé sur des protocoles ouverts.
Zéro faux témoignage ou avis inventé
Aucune preuve sociale n'est fabriquée. Seuls les avis réels vérifiés et les cas de réussite consentis sont intégrés à la plateforme.
Zéro texte d'évaluation généré par LLM sans contrôle
Les motifs de risque de promotion pour les écoles sont des règles déterministes vérifiables, jamais des conjectures textuelles de robots conversationnels.
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Foire aux questions méthodologiques
1. Comment est calculé le score de compatibilité ATS sur CV Mastery ?
Le score global (sur 100) est une moyenne pondérée de cinq sous-scores : impact (30 %), compatibilité ATS (25 %), mots-clés (20 %), structure (15 %) et lisibilité (10 %). Le sous-score ATS part de 100 et retire une pénalité fixe par défaut réellement constaté : deux colonnes −20, tableaux −15, barres de niveau −15, informations clés en en-tête ou pied de page −12, mots-clés du secteur absents −10, police non standard −8, sigles non explicités −5. Le modèle de langage observe et détecte ; le calcul, lui, est fait en TypeScript, donc reproductible à l'identique.
2. Pourquoi refusez-vous d'afficher des promesses marketing du type 'Trouvez en 7 jours' ?
Parce que ces affirmations sont invérifiables, trompeuses au sens de l'article L121-2 du Code de la consommation et contraires à notre éthique de rigueur scientifique. Le recrutement dépend de facteurs exogènes (conjoncture économique, budgets OPCO, saisonnalité) qu'aucun outil logiciel ne peut garantir à 100%.
3. Comment vérifiez-vous l'absence de régression de vos algorithmes d'analyse ?
Toute modification d'un prompt d'analyse est rejouée sur un jeu de test de référence versionné dans le dépôt, avant mise en production. Son état exact aujourd'hui : trois profils de référence — développeur junior, marketing en alternance, reconversion — portant cinq assertions vérifiées chacun, et le résultat de la dernière exécution est commité avec le code. C'est un garde-fou contre la régression, pas une preuve de justesse : il détecte qu'une modification a dégradé le comportement sur des cas connus, il ne démontre pas que le score est juste sur un CV qu'il n'a jamais vu.
4. Comment garantissez-vous que les avis et preuves affichés sont 100% réels ?
Nous n'inventons aucun témoignage. Tous les retours affichés proviennent exclusivement d'évaluations vérifiées d'utilisateurs réels ou d'étudiants ayant consenti formellement et dont les réussites ont été confirmées dans leur parcours.
5. Pourquoi appliquez-vous le k-anonymat strict (k >= 10) sur les données d'écoles ?
Pour protéger mathématiquement la vie privée des étudiants. Si une cohorte ou spécialité compte moins de 10 participants, aucun indicateur statistique n'est publié afin d'empêcher toute déduction individuelle par recoupement.
6. Vos modèles d'IA réutilisent-ils les CV des candidats pour s'entraîner ?
Non, formellement. Nos contrats d'API interdisent l'utilisation des documents téléversés pour l'entraînement ou l'amélioration des modèles de fondation (clause de non-rétention stricte).
7. Comment sont établis les benchmarks d'insertion affichés aux établissements ?
Nos repères de comparaison sont calibrés sur les deux sources officielles de référence en France : le baromètre DEPP / InserJeunes pour l'apprentissage standard, et l'enquête annuelle de la Conférence des Grandes Écoles (CGE) pour les écoles de management et d'ingénieurs.
8. Quelle est la différence entre une candidature 'envoyée' et une réussite 'attribuée' ?
Une candidature saisie manuellement dans un tableur n'est pas attribuée à notre technologie. Pour qu'une réussite soit reconnue comme 'attribuée à CV Mastery', elle doit avoir utilisé activement au moins un module de production de la plateforme (CV optimisé, audit de conformité, lettre sur mesure ou ciblage d'offres cachées).
9. Pourquoi refusez-vous d'utiliser des LLMs génératifs pour classifier les motifs de risque d'une école ?
Parce qu'un modèle de langage génératif peut halluciner des explications non vérifiables. Nos diagnostics d'écoles reposent exclusivement sur des règles déterministes programmées et vérifiables à la main.
10. Comment un chercheur ou journaliste peut-il auditer vos protocoles de test ?
Nous mettons à disposition des chercheurs, auditeurs institutionnels et journalistes spécialisés nos jeux de données d'ingénierie anonymisés et nos protocoles de parsing reproductibles sur simple demande motivée.
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