« Combien d'années d'expérience avez-vous avec une librairie sortie l'année dernière ? »

Publié sur le blog TEN INVENT · Août 2026

Ou : comment l'industrie du recrutement réussit à rejeter exactement les gens qu'elle recherche.

Cette semaine, j'ai reçu un message d'une agence de recrutement britannique. Un rôle intéressant, sincèrement : AI Platform Engineer, full remote, pour un client enterprise. La mission — piloter la conception d'un Agent Development Framework, définir des standards d'ingénierie, construire des patterns d'orchestration multi-agents. Un rôle d'architecte, en bonne et due forme.

La liste de compétences était inhabituellement précise. Pas « expérience avec l'IA » ou « connaissance des LLM », mais chirurgicale :

• LangGraph (create_react_agent, StateGraph, ToolNode)
• Strands Agents SDK (StrandsA2AExecutor, le décorateur @tool)
• AWS Bedrock AgentCore Runtime (BedrockAgentCoreApp, cycle de vie des invocations)
• Conception de protocoles MCP / A2A
• aws-opentelemetry-distro (traces ADOT vers X-Ray et CloudWatch)

Je travaille tous les jours avec la moitié de ce stack — Strands Agents en production, Bedrock, orchestration multi-agents avec superviseur et sous-agents spécialisés. J'ai envoyé mon CV.

Puis est arrivée la partie intéressante.

Le client rejette les candidats pour « manque d'expérience »

La consultante de l'agence m'a dit, avec une franchise que j'apprécie, que le client avait déjà rejeté les candidatures précédentes. La raison ? Les candidats n'avaient pas assez d'années d'expérience avec les technologies de la liste. Ils avaient répondu « un an », « six mois », « deux ans » — donc, dans la logique du client, c'étaient des « juniors ».

Mettons les dates sur la table :

• LangGraph — première release sur PyPI : janvier 2024. Âge total : deux ans et demi.
• Strands Agents SDK — passé en open source par AWS en mai 2025. Âge : un an et trois mois.
• AWS Bedrock AgentCore — annoncé en preview en juillet 2025, disponibilité générale le 13 octobre 2025. Âge depuis la GA : dix mois.
• Le support du protocole A2A dans AgentCore Runtime — ajouté seulement à la GA, en octobre 2025.

Autrement dit : le client cherchait des gens avec « de nombreuses années d'expérience » sur un stack dont le composant le plus ancien a deux ans et demi, et le plus récent même pas un an. Personne sur cette planète — pas même les gens qui ont écrit ces librairies — ne peut en avoir davantage.

Les candidats qui ont répondu « un an » n'étaient pas des juniors. C'étaient des early adopters. Un an de LangGraph en 2026, c'est l'équivalent de dix ans de Java en 2010. Et le client les a tous rejetés.

Le détail qui dit tout

Il y a encore une chose, un détail minuscule, mais savoureux : la fiche de poste exigeait explicitement de l'expérience avec create_react_agent de LangGraph.

La fonction create_react_agent a été rendue obsolète (deprecated) avec LangGraph 1.0, en octobre 2025, remplacée par le nouveau create_agent de LangChain 1.0.

La fiche de poste exigeait donc des années d'expérience avec une API qui n'est pas seulement jeune — elle est déjà dépassée. Cela nous dit deux choses. Un : les exigences ont été rédigées par copier-coller depuis la base de code existante du client, pas depuis la documentation actuelle de l'écosystème. Deux : personne dans la chaîne qui a validé la fiche de poste — manager, RH, agence — ne l'a remarqué.

Le mécanisme de la sélection adverse

Je ne veux pas ici accabler les recruteurs. La consultante avec qui j'ai parlé faisait correctement son travail, dans le système où elle opère. Le problème, c'est le système.

Le recrutement par agences fonctionne sur un modèle simple : le client fournit une fiche de poste, l'agence la transforme en checklist, les candidats sont filtrés par correspondance de mots-clés et par la métrique universelle — les années d'expérience. Ce modèle a fonctionné à peu près correctement pendant des décennies, parce que les technologies avaient des décennies. « Combien d'années de Java ? » était une question imparfaite, mais raisonnable.

Appliquée à l'écosystème IA de 2026, la même question produit quelque chose de pervers : une sélection adverse.

Les candidats honnêtes — des seniors avec 15 à 20 ans d'architecture logicielle, qui ont adopté ces outils dès le premier jour — répondent correctement : « un an ». Et ils sont rejetés comme juniors. Les candidats prêts à gonfler les chiffres répondent « quatre ans de LangGraph » — mathématiquement impossible — et passent le filtre. Le screening par années d'expérience, dans l'IA, ne mesure plus la compétence. Il mesure la propension à mentir.

Le dénouement est prévisible : le processus reste bloqué pendant des mois, jusqu'à ce qu'apparaisse quelqu'un avec un CV suffisamment « optimiste ». Six mois plus tard, le client se plaindra qu'« on ne trouve pas de bons profils en IA ». Auto-infligé, d'un bout à l'autre.

Ce qu'ils devraient demander, en réalité

Ironie suprême : le rôle demandait quelqu'un pour définir des standards d'ingénierie et piloter une stratégie à deux frameworks. C'est-à-dire exactement le genre de poste où le jugement architectural accumulé en 20 ans vaut infiniment plus que les mois passés avec une librairie en particulier. Ils ont écrit une fiche de poste d'architecte et l'ont filtrée comme un poste de junior, avec une checklist.

Qu'est-ce qui différencie vraiment les candidats dans un domaine où les outils ont moins de deux ans ?

Pas les années sur le framework, mais :

1. Ont-ils livré des systèmes multi-agents en production ? Pas une démo, pas un notebook — un système avec de vrais utilisateurs, de vrais coûts d'inférence, de vrais modes de défaillance.
2. Comprennent-ils les patterns, pas seulement les API ? Superviseur/sous-agent, ReAct, human-in-the-loop, conception d'outils — tout cela se transfère d'un framework à l'autre. Un StateGraph de LangGraph et un agent Strands, c'est le même modèle mental avec une syntaxe différente. Celui qui a livré avec l'un prend l'autre en main en quelques jours, pas en quelques mois.
3. Ont-ils les fondations d'ingénierie sous-jacentes ? Parce qu'un « framework d'agents » enterprise, au-delà de la partie IA, c'est un système distribué classique : auth, observabilité, contrôle des coûts, versioning, déploiement. Ici, les années d'expérience comptent vraiment — mais ce sont les années d'ingénierie logicielle, pas les années d'une librairie.

J'ai répondu à l'agence avec exactement cet argument et je me suis retiré du processus. Pas par orgueil — mais parce qu'un client qui filtre ainsi à l'embauche prendra ses décisions avec la même logique pendant le projet. Et c'est une information précieuse qu'une fiche de poste vous donne gratuitement.

Disclaimer d'optimiste réaliste

Comme d'habitude sur ce blog : je ne suis ni anti-IA ni anti-recrutement. Je crois sincèrement que les agents IA sont l'avenir de l'infrastructure logicielle, et je passe la majeure partie de mon temps à en construire. Et je crois que le recrutement technique est un métier difficile, souvent exercé par des gens qui donnent le meilleur d'eux-mêmes dans un système aux incitations mal conçues.

Mais précisément parce que le domaine est réel et important, il mérite qu'on appelle les choses par leur nom : les vieilles métriques appliquées aux nouvelles technologies ne produisent pas de la rigueur — elles produisent du théâtre. Et la première industrie qui devrait mettre à jour sa façon d'évaluer les gens est justement celle qui recrute pour les rôles qui automatisent l'évaluation.

D'ici là, si quelqu'un vous demande combien d'années d'expérience vous avez avec une librairie sortie l'année dernière, la bonne réponse est une contre-question : « Depuis combien d'années pensez-vous qu'elle existe ? »

Ion Anghel est le fondateur de TEN INVENT, une société de conseil logiciel basée à Bucarest, spécialisée dans les plateformes d'IA agentique sur AWS. Il construit Bob, un assistant IA multi-agents open source.