Is an AI interview assistant detectable?

It can be detected three ways: through screen sharing, through proctoring software, and through network monitoring. Cloud tools are exposed to all three because they transmit data to external servers. A local assistant that generates no network traffic and keeps its overlay out of screen capture is significantly harder to detect, though no tool is guaranteed 100% undetectable.

Can employers detect AI through network monitoring?

Yes, for cloud tools. Any cloud AI assistant continuously sends your audio and screen to its servers, creating outbound traffic that network-monitoring tools can flag. A local tool running via Ollama generates zero network traffic, so there is nothing to monitor at the network level.

Does Natively appear in screen share?

No. Natively's overlay is excluded from screen capture, so it does not appear in screen shares or recordings. In local mode it also generates no network traffic and works fully offline.

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Un assistant IA d'entretien est-il détectable ?

How proctoring, screen share, and network monitoring catch interview tools — and why a local, zero-traffic assistant is the hardest to detect.

March 4, 20263 min read

Réponse courte : un assistant IA d'entretien peut être détecté de trois façons — par le partage d'écran, par un logiciel de proctoring et par la surveillance réseau. Les outils basés sur le cloud sont exposés aux trois. Un assistant IA exécuté localement, qui ne génère aucun trafic réseau et garde son overlay hors de la capture d'écran, est bien plus difficile à détecter — même si aucun outil ne peut garantir une indétectabilité à 100 %.

Les trois façons dont l'IA est détectée lors d'un entretien

Pour comprendre ce qui rend un outil détectable, il faut comprendre ce qu'un recruteur ou un système de proctoring vérifie réellement. Il existe exactement trois vecteurs.

1. Le partage d'écran (détection visuelle)

Lors d'un appel vidéo, les recruteurs demandent souvent de partager votre écran. Si votre assistant IA dessine une fenêtre ou un overlay visible qui est capturé, il apparaîtra dans le flux. C'est la façon la plus courante dont les candidats sont pris.

2. Le logiciel de proctoring (détection au niveau des processus)

Les plateformes d'évaluation (HackerRank, Codility, Karat et d'autres) peuvent exécuter un logiciel de proctoring qui analyse les processus en cours, détecte les changements de focus de fenêtre ou exige un navigateur verrouillé. Ces systèmes recherchent des signatures d'applications connues et des comportements suspects.

3. La surveillance réseau (détection au niveau du trafic)

C'est le vecteur le moins évident, mais le plus révélateur. Tout outil d'IA cloud doit transmettre en continu votre audio et le contenu de votre écran à des serveurs externes et recevoir les réponses en retour. Ce trafic sortant continu vers les API d'IA peut être capté par des outils de surveillance réseau — en particulier dans les environnements financiers, de défense et d'entreprise soucieux de sécurité.

Pourquoi les assistants IA cloud sont plus faciles à détecter

Des outils comme Cluely, Final Round AI et LockedIn AI sont basés sur le cloud par architecture. Même si leur overlay est invisible à l'écran, ils génèrent un trafic réseau continu vers leurs serveurs pendant chaque session. Cela crée un schéma détectable au niveau du réseau, indépendamment de la qualité de la dissimulation de l'interface visuelle.

En d'autres termes : un outil cloud peut gagner sur la détection visuelle et perdre quand même sur la détection réseau. Nous allons plus loin dans notre analyse pour savoir si Cluely est sûr.

Pourquoi un assistant IA local est le plus difficile à détecter

Natively en mode local (via Ollama) élimine entièrement le vecteur de détection le plus révélateur : il ne génère aucun trafic réseau. La capture d'écran, la transcription audio et l'inférence IA s'exécutent toutes sur votre appareil.

Trafic réseau nul en mode local — il n'y a rien à surveiller au niveau du réseau.
Overlay exclu de la capture d'écran — il n'apparaît pas dans les partages d'écran ni dans les enregistrements.
Fonctionne hors ligne — vous pouvez déconnecter entièrement le Wi-Fi et l'outil continue de fonctionner.

Cela fait du traitement local un profil de risque fondamentalement différent de tout outil cloud. Si l'indétectabilité est votre priorité absolue, consultez notre page sur l'IA d'entretien indétectable.

La mise en garde honnête : aucun outil n'est garanti indétectable

Il est important d'être honnête : aucun outil ne peut promettre une indétectabilité à 100 %. Les systèmes de proctoring évoluent, et les conditions d'une évaluation spécifique (navigateur verrouillé, proctoring par caméra, observation humaine) peuvent rendre toute assistance risquée. La chose la plus forte qu'on puisse affirmer en toute vérité, c'est que le traitement local élimine le vecteur de détection réseau que les outils cloud ne peuvent jamais supprimer.

Pensez aussi à l'éthique et aux conditions : de nombreuses entreprises interdisent l'usage de l'IA pendant les entretiens. Prenez une décision éclairée. Pour comprendre comment ces outils fonctionnent, lisez notre article sur le fonctionnement des assistants IA d'entretien.

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