# Gilbert + Tobin accélère ses recrutements de 4 h à 20 min

> Gilbert + Tobin déploie ChatGPT Enterprise avec 87 % des sièges actifs en juin 2026 et réduit une recherche de recrutement de quatre heures à 20 minutes.

Type : Actualité IA · Catégorie : Outils · Publié le 2026-09-04 · Signal IA - Order & Chaos · Secteur : Juridique
Source : https://www.orderchaos.eu/signal-ia/actu/gilbert-tobin-ramene-un-recrutement-de-4-h-a-20-min
Tags : ia, juridique, chatgpt enterprise, gouvernance, chatgpt, ia-entreprise

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## En résumé

- Gilbert + Tobin a d’abord déployé ChatGPT Enterprise auprès de ses équipes opérationnelles.
- Le cabinet comptait 87 % de sièges ChatGPT actifs en juin 2026.
- Un workflow de recrutement est passé d’environ quatre heures à près de 20 minutes.

**Le signal :** Gilbert + Tobin affiche 87 % de sièges ChatGPT actifs et réduit un workflow de recrutement de quatre heures à 20 minutes.

**Déploiement initial maîtrisé.** Gilbert + Tobin a d’abord introduit ChatGPT Enterprise auprès de ses équipes opérationnelles. Le cabinet d’avocats a ainsi commencé son déploiement par les fonctions chargées des opérations. En juin 2026, 87 % des sièges ChatGPT activés étaient utilisés. Ce taux mesure l’activité des sièges activés dans le cabinet. L’adoption s’inscrit dans une démarche encadrée par des consignes sur les tâches autorisées et les exigences de traitement des données. OpenAI présente cette organisation dans [son retour d’expérience sur Gilbert + Tobin](https://openai.com/index/gilbert-tobin). Le déploiement associe donc usage opérationnel, règles d’utilisation et suivi d’un indicateur précis. Ces éléments décrivent le dispositif présenté par le cabinet.

**Des règles accompagnent l’usage.** Gilbert + Tobin a soutenu le déploiement de l’IA par des indications sur les tâches approuvées et les exigences de traitement des données. Ces indications définissent le périmètre d’utilisation présenté dans le retour d’expérience. Sam Nickless affirme que « l’IA n’est pas de la triche » et qu’elle offre une autre manière d’appliquer le jugement des équipes. Cette déclaration attribue directement la position à Sam Nickless. Mitch Owens affirme de son côté qu’OpenAI fournit une base de niveau entreprise permettant d’avancer avec confiance. Ces deux déclarations relient l’usage de ChatGPT Enterprise au jugement professionnel et à l’infrastructure proposée.

## ChatGPT réduit le temps de recrutement

**Un workflow passe à 20 minutes.** Le temps moyen d’un workflow de recherche et d’extraction de données pour le recrutement est passé d’environ quatre heures à près de 20 minutes. Cette comparaison porte sur un workflow précis, et non sur l’ensemble des activités du cabinet. Gilbert + Tobin utilise également un workflow distinct pour le traitement des références. Celui-ci permet d’économiser environ 25 minutes par candidat. Les deux mesures concernent des tâches de recrutement identifiées. Elles fournissent des repères temporels concrets pour évaluer certains usages de ChatGPT Enterprise. Le cabinet produit aussi entre 400 et 500 propositions commerciales chaque année, ce qui constitue un autre volume d’activité documenté.

**Les propositions structurent les besoins.** Gilbert + Tobin produit chaque année entre 400 et 500 propositions commerciales. Ce volume figure parmi les activités citées dans la présentation de son déploiement. Les workflows de recrutement documentés portent sur la recherche, l’extraction de données et le traitement des références. Le premier passe d’environ quatre heures à environ 20 minutes. Le second économise environ 25 minutes par candidat. Ces chiffres décrivent des gains de temps associés à des processus précis. Ils ne mesurent pas la totalité des propositions produites par le cabinet. Le [cas présenté par OpenAI](https://openai.com/index/gilbert-tobin) relie ces usages aux règles de tâches approuvées et de traitement des données.

## Gilbert + Tobin suit les sièges actifs

**Une adoption mesurée par l’activité.** En juin 2026, 87 % des sièges ChatGPT activés chez Gilbert + Tobin étaient actifs. Cet indicateur donne une mesure datée de l’utilisation du service dans le cabinet. Le déploiement avait commencé auprès des équipes opérationnelles. Il s’appuyait sur des orientations concernant les tâches autorisées et le traitement des données. Les résultats opérationnels cités concernent deux workflows de recrutement. Le premier réduit un temps moyen d’environ quatre heures à près de 20 minutes. Le second économise environ 25 minutes par candidat. Sam Nickless associe l’IA à l’application du jugement des équipes, tandis que Mitch Owens met en avant la base de niveau entreprise fournie par OpenAI.
Pour aller plus loin, consultez notre guide sur [l'IA dans le recrutement et les obligations de l'AI Act](/signal-ia/guides/ia-recrutement-ai-act-rh-2026).