OpenSourcer #1 : le big drop, le sourcing comportemental, et le retour de la communauté

Le décor

Le 25 novembre 2025, chez Holberton School France, La Défense. Une petite soixantaine de personnes, une salle pleine, une vraie communauté parisienne du sourcing dans la même pièce. Premier meetup OpenSourcer.

Avec Guillaume Alexandre, on s’était promis une chose : remettre dans cette salle ce qu’on avait montré six semaines plus tôt à Amsterdam, sur la scène du Sourcing Summit. Lui sur le big drop FreeSourcingTools.com, moi sur le sourcing comportemental et l’Automate Factory. Sauf qu’à Amsterdam, on parle anglais en vingt-cinq minutes chrono. À Holberton, on a tout le temps. On parle français. Et on parle à des gens qu’on connaît.

Le résultat n’a pas été une conférence. Ç’a été une soirée.

L’ADN d’OpenSourcer

Une ligne, sur le carton d’invitation : « le meetup où le sourcing se partage ».

OpenSourcer est né comme le prolongement naturel du Bar du Recrutement. Le Bar, c’est l’hebdo en visio, 60 minutes le vendredi, peer-coaching de recruteurs de toutes part. OpenSourcer, c’est le rendez-vous physique, plus rare, plus dense, plus technique. Le même fil rouge : un espace authentiquement ouvert, sans posture ni jargon inutile, où la convivialité prime sur les formalités.

Pas une masterclass payante. Pas un salon commercial. Un meetup au sens premier : des gens qui se déplacent parce qu’ils ont envie d’y être. Et qui repartent avec des outils, des idées, et trois numéros de téléphone qu’ils n’avaient pas en arrivant.

Sans Holberton School France, et sans Loris Quenqua et Charlotte Ségal qui nous ont ouvert la porte, cette soirée n’aurait tout simplement pas existé. Je le redis ici, parce que c’est vrai.

Le big drop de Guillaume Alexandre

Guillaume a attaqué fort. « If you think you know how to find people on LinkedIn Recruiter, trust me, you don’t. And come. » Le ton était posé.

Le rappel des origines

FreeSourcingTools.com, c’est une histoire de confinement. Une histoire de Zoom Café, du temps où, faute de pouvoir se voir, on s’échangeait des bouts de code, des spreadsheets bricolées, des hacks. À la fin du premier confinement, on se dit : « si on a un deuxième confinement, on en fait un site. » On a eu un deuxième confinement. On l’a fait.

Cinq ans plus tard, ce site est devenu une plateforme. Et l’arrivée de l’IA générative a changé la nature même de ce qu’on pouvait y mettre.

Quand le custom GPT remplace le générateur statique

Premier coup de bistouri de Guillaume : le générateur de requêtes X-Ray statique, qu’on offrait depuis cinq ans, est désormais doublé d’un custom GPT. Le LKD X-Ray Generator (l’acronyme évite les filtres OpenAI sur le mot LinkedIn).

On lui dit « hello », on décrit ce qu’on cherche en langage naturel, il pose ses questions (pays cible, compétences, sociétés, postes connexes), il tient compte de la limite des trente-deux mots de Google, et il rend une requête X-Ray prête à exécuter. Démo en direct sur des sourceurs en Suisse, dans le luxe : la requête tient en trente-et-un mots, elle s’ouvre dans un nouvel onglet, et elle marche.

Même logique sur le Boolean Enhancer. On lui colle une requête mal écrite, il la nettoie, l’enrichit, l’inclusivise. Sourcing → sourcing OR sources OR sourcer OR recruiter OR consultant. Genève → Genève OR Geneva OR Suisse Romande. Sans rater un espace, sans casser une parenthèse. « Ça fait passer un junior à master booléen sans que le junior n’apprenne le booléen. »

Et encore…

Guillaume a fait un point sur d’autres outils de la plateforme :

• Un Or-Builder en JavaScript pour assembler des requêtes complexes,
• Un booléen itératif qui remplace le tableur Google de l’époque (titres, négations, croisements),
• Un Datagma CSV transformer qui nettoie les exports sales (Linked Helper et compagnie),
• Et un LinkedInZen qui pulle les posts de votre niveau 1 dans l’ordre que vous voulez (alphabétique, chronologique), libéré de l’algorithme.

Le truc du LinkedInZen, c’est qu’il marche grâce à une bizarrerie : la recherche par mot-clé vide ne donne rien, mais la recherche avec un point seul renvoie tout. On exploite la faille, on la transforme en outil, on l’offre.

L’architecture du sourcing comportemental

Et puis Guillaume a posé sa thèse. Une thèse qui m’est familière, parce qu’on la travaille chacun depuis des années.

« Pour trouver un champignon dans la forêt, il faut chercher à côté d’un autre champignon. »

Pas dans les clairières. Pas dans les chemins balisés. À côté d’un autre champignon.

Traduit en sourcing : si on scrape les likes et les commentaires d’un post LinkedIn d’un collaborateur d’une société cible, on trouve dans cette colonne ses collègues, sans avoir eu besoin d’ajouter un seul mot-clé. Et chaque mot-clé qu’on ajoute, c’est une discrimination contre quelqu’un qui ne l’a pas mis dans son profil.

C’est le cœur du sourcing comportemental. C’est ce qu’on appelait growth hacking sourcing il y a dix ans. C’est aussi ce qui revient en force aujourd’hui, dopé par les LLM.

Le cas Alice & Bob

Pour incarner la chose, Guillaume a déroulé un cas client en cours : une start-up de quantique baptisée Alice & Bob, qui cherche des chercheurs sur les cat qubits supraconducteurs cryogéniques. Une niche dans une niche. Cinquante approches du calcul quantique, une seule qui les intéresse.

Sur LinkedIn, « quantum physicist » renvoie cinquante mille profils dont la moitié n’a aucun rapport. Tout simplement inutilisable.

D’où une bascule de méthode.

LinkedIn n’est plus le point de départ. C’est le point d’arrivée.

Le pipeline qu’il a montré tient en six maillons :

1. Liste d’instituts quantiques récupérée par ChatGPT en mode agent (web browser intégré) sur les sites des universités.
2. Nettoyage de noms par un outil maison sur FST : on lui colle la sortie sale, il rend une liste propre.
3. Names to LinkedIn URLs via Google API. Cinq dollars les mille requêtes, quatre-vingts à quatre-vingt-dix pour cent de précision, plusieurs noms à la seconde.
4. Notebook LM pour structurer la matière en table propre, jusqu’à trois cents sources.
5. Récupération des publications via Arxiv, par un autre outil maison de Guillaume : on coche la sous-discipline, l’outil puise l’historique des papiers, et on exporte en CSV.
6. Co-auteurs et réseau d’auteurs : à partir des sept papiers fondateurs, l’outil remonte trois mille sept cent soixante-quatre chercheurs publiés sur la niche dans le monde. « This is my talent pool. No one else. »

Tout finit dans un projet LinkedIn Recruiter, qui devient l’endpoint, conforme RGPD, requêtable à volonté sur la base d’un pool qualifié, plus du moteur LinkedIn.

L’extension Chrome qui les regroupe

Pour finir, Guillaume a annoncé une extension Chrome qui rassemble les outils principaux de FST en un seul installeur, accessible depuis n’importe quelle page. Gratuite, sans collecte de noms, sans tracking. Disponible sur le Chrome Web Store.

Et il a refermé sur un détail qui dit beaucoup de la plateforme LinkedIn : si vous êtes connecté en niveau 1 à un sourceur dans votre marché, l’algorithme LinkedIn vous le rétrograde en page quatre. Pour vous donner l’impression de découvrir des profils nouveaux, et vous pousser à l’abonnement Premium. « LinkedIn vous fait payer pour voir vos propres connexions. »

C’est dit, c’est documenté, c’est filmé. Aux sourceurs de décider ce qu’ils en font.

Ma partie : le sourcing comportemental sur Meetup, et l’Automate Factory

J’ai pris la suite. Mon angle, ce soir-là, n’était pas l’arc narratif de Thomas l’explorateur que j’avais construit pour la scène d’Amsterdam. La salle de Holberton n’avait pas besoin de la fable. Elle avait besoin de deux choses : comprendre pourquoi je passe désormais beaucoup plus de temps sur Meetup que sur LinkedIn, et voir comment je construis mes outils sans coder.

Pourquoi Meetup, pas LinkedIn

LinkedIn rend visible ce que la personne dit d’elle-même. Meetup rend visible ce que la personne fait. Cette différence n’est pas cosmétique, elle est structurelle.

« LinkedIn donne un jobtitle Meetup donne un comportement. »

Sur LinkedIn, un titre de poste tient sur trois mots et a été choisi par la personne ou son employeur, parfois trois ans en arrière. Sur Meetup, une participation à un événement Java en septembre, à un autre en octobre, à un troisième en novembre, c’est un acte. Répété. Daté. Public. Et dont la personne ne tire aucun bénéfice direct si ce n’est l’envie de venir.

Personne ne va à dix meetups Java par an pour faire bonne figure auprès d’un recruteur. On y va parce qu’on aime ce qu’on y trouve.

Le triptyque Engagement × Consistency × Belonging

Pour lire un signal Meetup, j’utilise une grille en trois axes. Une grille que j’ai posée en septembre dernier à Amsterdam et qui me sert depuis tous les jours.

Signal	Définition	Lecture
Engagement	La personne care sur le sujet, elle revient parce que le thème lui importe.	Une visite égale curiosité.
Consistency	Commit stable dans le temps, elle participe régulièrement.	Deux ou trois visites égalent intérêt.
Belonging	Identification à la communauté, elle veut y connecter, parfois co-animer.	Dix visites et plus égalent appartenance.

C’est la grammaire cachée du comportement humain dans les communautés techniques. Le LinkedIn About vous dira que la personne aime Java. Sa courbe de présence sur les meetups Java vous dira si elle l’aime depuis trois mois pour un changement de poste, ou depuis cinq ans parce que c’est son terrain.

Cette grille trouve écho dans la grille en quatre niveaux que Kathy Baptista nous a posée le 23 avril dernier, lors du second meetup OpenSourcer : déclaratif, implicite, comportemental, preuve de travail. Le triptyque ECB est la lecture fine du niveau comportemental. Les deux cadres se complètent.

L’Automate Factory : Scraper, Analyzer, Enricher

Pour transformer un signal Meetup en pool de candidats actionnable, j’ai construit une chaîne en trois modules. Aucun n’est un produit fini. Chacun est un outil que j’ai vibe-codé en quelques heures, que j’utilise tous les jours, et que je peux réécrire si Meetup change son DOM demain matin.

Le Scraper. Il ne scrape pas des pages, il révèle de la présence. Sur un meetup, il récupère la liste des participants (Meetup masque les noms aux non-payants depuis un an, le bookmarklet contourne ce voile). Sur dix événements d’une même communauté, il accumule.

L’Analyzer. Il prend le sortie du Scraper et compte. Combien de personnes ont participé une fois, combien deux fois, combien dix fois. La fréquence devient sens. La loyauté devient visible. Sur une communauté Java parisienne typique, on retrouve cinquante-sept personnes qui ont assisté à dix meetups ou plus en deux ans. Cinquante-sept, c’est un pool. Cinquante-sept, c’est une cible de recrutement Java parisienne, qualifiée par leur attendance, indépendamment de ce qu’elles ont écrit sur LinkedIn.

L’Enricher. Il prend la liste qualifiée et la reconnecte au monde LinkedIn (URL, employeur actuel, ancienneté), pour pouvoir contacter. Là encore, LinkedIn devient l’endpoint, conforme RGPD, projet Recruiter.

Aucun de ces modules ne fait tout. Chacun fait une chose. Et c’est précisément parce qu’aucun ne fait tout que la chaîne est robuste : si l’un casse, je le réécris en une heure. Un outil monolithique tombe dans son entier.

« When you optimize a tool, you create fragility. Efficiency removes slack. Robustness needs room. »

Les outils sur FreeSourcingTools

Tout cela est aujourd’hui en ligne sur FreeSourcingTools.com :

• Un bookmarklet Meetup scraper (pour récupérer les attendees malgré le voile imposé par la plateforme),
• Un bookmarklet LinkedIn Sales Navigator (recherche par sociétés et titres en bulk),
• Un bookmarklet de génération de requêtes sur les profils LinkedIn,
• Et l’extension Chrome MeetupScraper qui regroupe tout cela.

Pas de paywall. Pas de captation d’email forcée. Pas d’AB testing dégoûtant. C’est gratuit, c’est ouvert, c’est offert.

C’est aussi la condition pour qu’OpenSourcer reste OpenSourcer.

Pour finir : le verre à la main

Une fois la conférence terminée, le meilleur moment de la soirée a commencé. La transition vers les échanges, les personnes qui s’attardent, qui se mélangent.

Une salle, de la curiosité partout, et surtout des échanges comme on n’en voit plus assez. C’est ce que j’ai écrit dans le post du lendemain. Je le redis ici. Parce que c’est ce qu’OpenSourcer cherche à produire, et c’est ce qu’OpenSourcer a produit ce soir-là.

Le sourcing est un métier qui se transmet à voix basse, autour d’un café ou d’un verre. Pas dans les webinaires sponsorisés. Dans les coulisses, entre praticiens, sans posture.

Six mois plus tard, on en est au quatrième rendez-vous (deux conférences, deux soirées bar). On a accueilli Kathy Baptista en avril sur GitHub. On préparera la suite en juin. Et la communauté se construit, soirée après soirée.

Merci à Holberton School France, Loris Quenqua et Charlotte Ségal pour la salle, le soutien et l’hospitalité. Merci à Guillaume pour le big drop, et pour les six ans de complicité qui ont rendu cette soirée possible. Merci aux soixante qui sont venus. Et merci à ceux qui ont posé les bonnes questions, jusqu’à ce qu’on coupe les lumières.

Le sourcing se partage. C’est tout ce qu’on voulait dire.