Google autorise les candidats à utiliser Gemini lors des entretiens d'ingénieurs

Google expérimente un nouveau format d'entretien technique : dans un programme pilote, les candidats à des postes d'ingénieur logiciel peuvent ouvrir Gemini pendant l'entretien. La nouvelle, relayée par le média chinois Jiqizhixin, s'est vite propagée dans les communautés spécialisées. La raison est évidente : pendant des années, se préparer à une embauche dans une grande entreprise voulait dire enchaîner des centaines d'exercices LeetCode. Aujourd'hui, c'est l'employeur lui-même qui juge acceptable la présence d'un assistant dans la salle.

Ce qui change concrètement dans l'entretien

Jusqu'ici, le schéma classique dominait : l'intervieweur donne un problème d'algorithmique, le candidat écrit sa solution from scratch, souvent au tableau ou dans un éditeur minimaliste. D'après la description du nouveau pilote, cette compétence ne disparaît pas. Mais d'autres s'y ajoutent.

Google veut vérifier comment le candidat lit du code qu'il n'a pas écrit, comment il y trouve des erreurs et comment il évalue la qualité d'une solution. Dans l'extrait disponible, la liste s'interrompt sur le mot « évaluer » : la liste complète des critères reste donc inconnue à ce stade. La logique, elle, se devine : si un modèle génère du code fonctionnel en quelques secondes, la valeur d'un ingénieur tient de plus en plus à sa capacité à comprendre ce code, à repérer un défaut caché et à décider s'il est prêt pour la production.

Les principaux paramètres du pilote, d'après les données disponibles :

• format : programme pilote, pas un remplacement généralisé des entretiens existants ;
• outil : Gemini, le modèle maison de Google, accessible au candidat pendant la session ;
• maintenu : l'écriture d'un algorithme from scratch ;
• ajouté : lecture de code tiers, localisation des problèmes, évaluation de la qualité des solutions ;
• il n'existe pour l'instant aucun chiffre public sur le nombre de participants, la durée ou l'impact sur la sélection.

Pourquoi cette évolution est logique

L'écart entre l'entretien et le travail réel fait depuis longtemps l'objet de plaisanteries. Au quotidien, un développeur utilise l'autocomplétion, un chat avec un modèle et des agents dans son IDE. Interdire tout cela pendant l'entretien revenait à tester une compétence que l'on n'exerce presque jamais sous cette forme. Un risque pratique s'y ajoute : des candidats peuvent connecter discrètement une IA, et les intervieweurs en sont réduits à jouer les détectives au lieu d'évaluer des compétences.

Légaliser l'assistant règle ce problème. Si l'outil est autorisé et que tout le monde le sait, l'avantage va à celui qui sait formuler une tâche, vérifier une réponse et repérer les erreurs du modèle. D'autres entreprises du secteur ont déjà fait des pas similaires : d'après des publications de 2025, Meta et Canva ont testé des entretiens avec assistant IA. Google rejoint donc la tendance, avec son propre modèle.

Il y a aussi un revers. Évaluer la « lecture de code » est plus difficile que de vérifier si une solution passe les tests. Les intervieweurs ont besoin de nouvelles grilles, d'une calibration et de critères communs, faute de quoi la subjectivité augmentera. La question de l'équité reste également ouverte : certains travaillent bien avec un assistant, d'autres non, et cela ne reflète pas toujours le niveau d'ingénierie.

Comment les candidats peuvent se préparer

Apprendre les algorithmes n'a pas cessé d'être utile : la réflexion de base reste évaluée. Mais il vaut la peine d'ajouter plusieurs pratiques à la liste de préparation.

1. Analysez les pull requests des autres et cherchez-y des bugs sans exécuter le code. 2. Entraînez-vous à travailler avec un assistant : poser la tâche, fixer des contraintes, vérifier la sortie sur des cas limites. 3. Apprenez à expliquer à voix haute pourquoi vous avez accepté ou rejeté une suggestion du modèle. C'est apparemment ce raisonnement qui deviendra l'objet de l'évaluation. 4. Ne considérez pas l'assistant comme une source de vérité : les erreurs du modèle sur les points subtils restent monnaie courante.

Pour les équipes de recrutement, la conclusion est différente : si vous comptez autoriser l'IA en entretien, réécrivez d'abord vos critères d'évaluation. Sinon, vous obtiendrez les mêmes entretiens, simplement avec des réponses plus soignées.