{"id":2301,"date":"2025-09-03T12:03:06","date_gmt":"2025-09-03T10:03:06","guid":{"rendered":"https:\/\/www.turnover-it.com\/blog\/?p=2301"},"modified":"2025-10-07T14:59:47","modified_gmt":"2025-10-07T12:59:47","slug":"lia-va-t-elle-remplacer-les-recruteurs","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.turnover-it.com\/blog\/2025\/09\/03\/lia-va-t-elle-remplacer-les-recruteurs\/","title":{"rendered":"L\u2019IA va-t-elle remplacer les recruteurs ?"},"content":{"rendered":"\n

Soyons francs : qui n\u2019a jamais redout\u00e9 qu\u2019une machine finisse par lui voler son job ? Dans le recrutement, cette angoisse prend une r\u00e9sonance particuli\u00e8re. Les IA r\u00e9digent, filtrent, s\u00e9lectionnent. Elles ex\u00e9cutent \u00e0 grande vitesse ce qui absorbait hier des heures enti\u00e8res<\/strong>. Faut-il trembler ou y voir une chance de r\u00e9inventer le m\u00e9tier ?<\/p>\n\n\n\n

La peur d\u2019un remplacement total : un fantasme ancr\u00e9 dans l\u2019imaginaire collectif<\/h2>\n\n\n\n

Depuis des si\u00e8cles, chaque avanc\u00e9e technologique alimente le m\u00eame sc\u00e9nario : l\u2019homme supplant\u00e9 par la machine. Les m\u00e9tiers du textile ont trembl\u00e9 face aux m\u00e9tiers \u00e0 tisser m\u00e9caniques, les ouvriers ont vu la vapeur transformer leur quotidien, puis la robotisation a boulevers\u00e9 les cha\u00eenes industrielles. <\/p>\n\n\n\n

Aujourd\u2019hui, l\u2019intelligence artificielle occupe ce r\u00f4le de menace. Les r\u00e9cits de science-fiction ont fa\u00e7onn\u00e9 l\u2019id\u00e9e d\u2019un futur domin\u00e9 par des machines omniscientes. De fait, cette m\u00e9moire collective nourrit la peur d\u2019un effacement pur et simple du recruteur<\/strong>, pour ce qui nous concerne.<\/p>\n\n\n\n

Les signaux qui entretiennent l\u2019angoisse<\/h2>\n\n\n\n

La presse adore les titres chocs : \u00ab L\u2019IA va remplacer votre m\u00e9tier \u00bb ou \u00ab Les recruteurs condamn\u00e9s \u00e0 dispara\u00eetre \u00bb. <\/p>\n\n\n\n

Ces narratifs sensationnalistes rencontrent un \u00e9cho imm\u00e9diat dans un march\u00e9 du travail d\u00e9j\u00e0 sous tension. Les enqu\u00eates renforcent cette perception : une \u00e9tude Indeed<\/a> r\u00e9v\u00e8le qu\u2019une majorit\u00e9 de professionnels RH redoutent un impact direct de l\u2019IA sur leur fonction, tandis qu\u2019une \u00e9tude qualitative du LaborIA<\/a> \u2013 laboratoire rattach\u00e9 au minist\u00e8re du Travail et \u00e0 l\u2019INRIA \u2013 met en avant la pr\u00e9occupation croissante des d\u00e9cideurs RH face au risque de substitution progressive des fonctions humaines par les technologies d\u2019IA.<\/p>\n\n\n\n

Les mythes les plus r\u00e9pandus<\/h2>\n\n\n\n

Dans ce brouhaha d\u2019opinions, certaines affirmations reviennent sans cesse. <\/p>\n\n\n\n

L\u2019IA recruterait plus vite<\/a>, plus juste, plus \u00e9quitable. Elle d\u00e9tecterait des comp\u00e9tences invisibles \u00e0 l\u2019\u0153il humain. Elle pr\u00e9dirait la performance future d\u2019un candidat avec une fiabilit\u00e9 quasi scientifique. <\/p>\n\n\n\n

Force est de constater que ces croyances reposent davantage sur le fantasme que sur l\u2019exp\u00e9rience concr\u00e8te<\/strong>. Les algorithmes trient, oui, mais sur des crit\u00e8res souvent m\u00e9caniques. Ils ne per\u00e7oivent ni le potentiel d\u2019\u00e9volution, ni la singularit\u00e9 d\u2019un parcours atypique.<\/p>\n\n\n\n

Ce que l\u2019IA fait (et ne fait pas !) dans le recrutement aujourd\u2019hui<\/h2>\n\n\n\n
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Les t\u00e2ches d\u00e9j\u00e0 automatis\u00e9es avec succ\u00e8s<\/h3>\n\n\n\n

Dans la cha\u00eene de recrutement, certaines \u00e9tapes se pr\u00eatent parfaitement \u00e0 l\u2019automatisation<\/a>. Les moteurs d\u2019IA explorent des millions de profils en ligne et identifient en quelques secondes ceux qui correspondent aux crit\u00e8res techniques fix\u00e9s par un service informatique. L\u00e0 o\u00f9 un recruteur passait des heures \u00e0 fouiller des bases de CV, l\u2019algorithme proc\u00e8de \u00e0 un sourcing massif et cibl\u00e9<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Le tri des candidatures illustre \u00e9galement cette efficacit\u00e9. Les mod\u00e8les \u00e9valuent la pertinence d\u2019un CV par rapport \u00e0 une fiche de poste<\/a> en hi\u00e9rarchisant les exp\u00e9riences et les comp\u00e9tences. Ils filtrent de mani\u00e8re syst\u00e9matique, sans fatigue ni subjectivit\u00e9 imm\u00e9diate.<\/p>\n\n\n\n

D\u2019autres outils r\u00e9digent des offres d\u2019emploi en mobilisant des bases lexicales optimis\u00e9es pour l\u2019indexation sur les jobboards<\/a>. Enfin, les solutions de matching de profils calculent des scores de compatibilit\u00e9 et orientent les recruteurs vers des candidats \u00e0 fort potentiel.<\/p>\n\n\n\n

Les domaines o\u00f9 l\u2019IA montre ses limites<\/h3>\n\n\n\n

D\u00e8s que le processus sort du champ strictement technique, l\u2019IA r\u00e9v\u00e8le ses failles. L\u2019\u00e9valuation des <\/strong>soft skills<\/strong><\/a> demeure hors de port\u00e9e<\/strong> : aucun algorithme ne saisit la cr\u00e9ativit\u00e9, la r\u00e9silience ou la capacit\u00e9 \u00e0 f\u00e9d\u00e9rer une \u00e9quipe. L\u2019entretien structur\u00e9, men\u00e9 par un professionnel exp\u00e9riment\u00e9, conserve un r\u00f4le central dans la d\u00e9tection de ces aptitudes.<\/p>\n\n\n\n

La question de l\u2019ad\u00e9quation culturelle constitue un autre angle mort. Comprendre si un candidat s\u2019int\u00e8gre dans l\u2019\u00e9cosyst\u00e8me d\u2019une DSI exige une observation fine, une lecture implicite des attitudes, parfois m\u00eame une intuition forg\u00e9e par l\u2019exp\u00e9rience. L\u2019IA r\u00e9duit ces \u00e9l\u00e9ments \u00e0 des variables abstraites, souvent insuffisantes pour refl\u00e9ter la r\u00e9alit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

Enfin, les biais cognitifs se traduisent dans les mod\u00e8les eux-m\u00eames. Une \u00e9tude du MIT et de Harvard a montr\u00e9 que des syst\u00e8mes de s\u00e9lection automatique reproduisent, voire amplifient, les discriminations pr\u00e9sentes dans leurs donn\u00e9es d\u2019entra\u00eenement. <\/p>\n\n\n\n

De facto, l\u2019illusion d\u2019objectivit\u00e9 se fissure rapidement lorsque l\u2019on confronte ces outils \u00e0 la complexit\u00e9 du facteur humain.<\/p>\n\n\n\n

Les vrais risques \u00e0 anticiper (et non ceux qu\u2019on imagine)<\/h2>\n\n\n\n
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Les biais algorithmiques et la discrimination amplifi\u00e9e<\/h3>\n\n\n\n

On imagine souvent l\u2019IA comme un filtre neutre, d\u00e9barrass\u00e9 des pr\u00e9jug\u00e9s humains. La r\u00e9alit\u00e9 d\u00e9ment ce r\u00e9cit. Les mod\u00e8les reproduisent les biais pr\u00e9sents dans leurs donn\u00e9es d\u2019entra\u00eenement<\/strong>, parfois en les accentuant.<\/p>\n\n\n\n

Le d\u00e9sormais fameux cas d\u2019Amazon<\/a> en 2018 illustre cette d\u00e9rive. L\u2019entreprise avait con\u00e7u un algorithme de s\u00e9lection destin\u00e9 \u00e0 rep\u00e9rer les meilleurs profils techniques. L\u2019outil, nourri de CV historiques majoritairement masculins, a commenc\u00e9 \u00e0 p\u00e9naliser les candidatures f\u00e9minines. Les mentions d\u2019associations de femmes ing\u00e9nieures ou de cursus sp\u00e9cialis\u00e9s \u00e9taient automatiquement d\u00e9valoris\u00e9es. R\u00e9sultat : au lieu d\u2019\u00e9liminer les discriminations, l\u2019IA les a renforc\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

Pour les recruteurs IT, ce type de biais repr\u00e9sente un risque majeur : un algorithme mal calibr\u00e9 peut exclure des talents<\/a> rares, r\u00e9duire la diversit\u00e9 et fausser la construction des \u00e9quipes.<\/p>\n\n\n\n

La perte de transparence et la confiance des candidats<\/h3>\n\n\n\n
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Un autre risque tient \u00e0 la nature m\u00eame des mod\u00e8les : leur opacit\u00e9. Les candidats ignorent souvent comment leur dossier est \u00e9valu\u00e9. \u00c9tait-ce leur exp\u00e9rience trop courte ? Un mot-cl\u00e9 absent de leur CV ? Ou une corr\u00e9lation obscure calcul\u00e9e par la machine ?<\/p>\n\n\n\n

Cette absence de lisibilit\u00e9 installe un climat de suspicion. Un candidat recal\u00e9 sans explication claire d\u00e9veloppe un sentiment d\u2019injustice, voire de m\u00e9fiance envers l\u2019entreprise. <\/p>\n\n\n\n

Les risques organisationnels : d\u00e9pendance, co\u00fbt cach\u00e9, manque de formation<\/h3>\n\n\n\n

L\u2019adoption d\u2019outils IA ne se limite pas \u00e0 un abonnement logiciel. Elle implique une infrastructure, une int\u00e9gration aux syst\u00e8mes RH, une maintenance continue. Les co\u00fbts r\u00e9els<\/a> d\u00e9passent largement le prix affich\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

Une d\u00e9pendance trop forte aux outils pose un autre probl\u00e8me : les recruteurs perdent leurs r\u00e9flexes d\u2019analyse<\/strong>, s\u2019en remettant aveugl\u00e9ment aux scores g\u00e9n\u00e9r\u00e9s. Sans formation solide, l\u2019IA se transforme en proth\u00e8se fragile plut\u00f4t qu\u2019en levier de performance.<\/p>\n\n\n\n

Enfin, un risque rarement abord\u00e9 concerne l\u2019image externe. Une IA mal int\u00e9gr\u00e9e peut d\u00e9t\u00e9riorer la marque employeur<\/strong><\/a>. Un candidat qui subit une exp\u00e9rience automatis\u00e9e froide, ponctu\u00e9e de rejets inexpliqu\u00e9s, garde une perception n\u00e9gative de l\u2019entreprise. Cette r\u00e9putation se diffuse rapidement dans les communaut\u00e9s IT, o\u00f9 les profils qualifi\u00e9s circulent beaucoup et \u00e9changent volontiers sur leurs exp\u00e9riences. <\/p>\n\n\n\n

Les opportunit\u00e9s concr\u00e8tes pour les recruteurs qui s\u2019emparent de l\u2019IA<\/h2>\n\n\n\n
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1\ufe0f\u20e3 Lib\u00e9rer du temps pour l\u2019humain et la strat\u00e9gie<\/h3>\n\n\n\n

L\u2019un des apports les plus tangibles de l\u2019IA r\u00e9side dans sa capacit\u00e9 \u00e0 absorber la charge op\u00e9rationnelle. Les recruteurs n\u2019ont plus besoin de parcourir manuellement des centaines de candidatures pour isoler une poign\u00e9e de profils pertinents. Les algorithmes ex\u00e9cutent cette phase avec une rapidit\u00e9 m\u00e9canique.<\/p>\n\n\n\n

De fait, les professionnels gagnent un espace pr\u00e9cieux pour investir l\u00e0 o\u00f9 leur valeur demeure irrempla\u00e7able<\/strong> : la relation directe avec les candidats, l\u2019\u00e9valuation fine de leur potentiel, l\u2019accompagnement des managers<\/a> dans la d\u00e9finition des besoins. Loin de rendre le recruteur obsol\u00e8te, l\u2019IA l\u2019all\u00e8ge du poids des t\u00e2ches r\u00e9p\u00e9titives afin qu\u2019il se concentre sur la dimension strat\u00e9gique de son r\u00f4le.<\/p>\n\n\n\n

2\ufe0f\u20e3 Am\u00e9liorer la diversit\u00e9 et l\u2019inclusion gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019IA bien param\u00e9tr\u00e9e<\/h3>\n\n\n\n

Si un mod\u00e8le mal con\u00e7u amplifie les biais, un mod\u00e8le ajust\u00e9 peut au contraire contribuer \u00e0 les r\u00e9duire. <\/p>\n\n\n\n

En param\u00e9trant correctement les crit\u00e8res de recherche, les outils d\u2019IA neutralisent certaines discriminations implicites. Ils analysent des donn\u00e9es \u00e0 grande \u00e9chelle et rep\u00e8rent des profils que l\u2019\u0153il humain, parfois influenc\u00e9 par des st\u00e9r\u00e9otypes inconscients, aurait \u00e9cart\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019usage rigoureux de ces technologies permet ainsi de diversifier les viviers de talents. Dans un secteur IT o\u00f9 les femmes et certaines minorit\u00e9s restent sous-repr\u00e9sent\u00e9es, l\u2019IA devient ici un levier de correction<\/strong>. Elle ouvre la voie \u00e0 une s\u00e9lection plus \u00e9quitable, \u00e0 condition que les recruteurs conservent la main sur les param\u00e8tres et supervisent les r\u00e9sultats.<\/p>\n\n\n\n

3\ufe0f\u20e3 Acc\u00e9der \u00e0 de nouvelles donn\u00e9es pr\u00e9dictives<\/h3>\n\n\n\n

Au-del\u00e0 du tri, les outils d\u2019IA produisent des analyses in\u00e9dites. Ils d\u00e9tectent les comp\u00e9tences \u00e9mergentes en fonction des \u00e9volutions du march\u00e9, \u00e9valuent les trajectoires professionnelles et anticipent les besoins futurs d\u2019une DSI. Un recruteur qui s\u2019appuie sur ces donn\u00e9es dispose d\u2019un avantage d\u00e9cisif : il ne se contente pas de pourvoir un poste, il anticipe la structuration des \u00e9quipes \u00e0 moyen terme.<\/p>\n\n\n\n

4\ufe0f\u20e3 L\u2019IA appliqu\u00e9e au matching : l\u2019atout diff\u00e9renciant de Turnover-IT<\/h3>\n\n\n\n

Chez Turnover-IT<\/a>, l\u2019IA agit au c\u0153ur m\u00eame du processus de recrutement. Lorsqu\u2019une offre est publi\u00e9e sur la plateforme, notre moteur de matching IA analyse instantan\u00e9ment les candidatures re\u00e7ues et identifie en parall\u00e8le les profils visibles en CVth\u00e8que, en proposant ceux qui correspondent le mieux aux exigences du poste. <\/p>\n\n\n\n

L\u2019algorithme \u00e9value les comp\u00e9tences, les exp\u00e9riences et les aspirations des candidats pour qualifier automatiquement les profils les plus pertinents. Et parce que la rapidit\u00e9 est un levier cl\u00e9 pour attirer les meilleurs talents IT, les profils qui postulent \u00e0 vos offres vous sont r\u00e9serv\u00e9s en exclusivit\u00e9 pendant les 24 premi\u00e8res heures. R\u00e9sultat : un tri intelligent, des \u00e9changes plus cibl\u00e9s et un gain de temps pr\u00e9cieux pour recruter les experts les plus adapt\u00e9s \u00e0 vos besoins. <\/p>\n\n\n\n

Pr\u00e9parer l\u2019avenir : comment rester indispensable face \u00e0 l\u2019IA ?<\/h2>\n\n\n\n
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Les nouvelles comp\u00e9tences du recruteur augment\u00e9<\/h3>\n\n\n\n

Le recruteur de demain<\/a> ne se d\u00e9finit donc plus seulement par sa capacit\u00e9 \u00e0 d\u00e9tecter un potentiel humain. Il devient un professionnel hybride, \u00e0 l\u2019aise dans la lecture de donn\u00e9es et dans la compr\u00e9hension des logiques algorithmiques. La data literacy<\/strong> se positionne comme un socle incontournable : savoir interpr\u00e9ter un tableau de scores, identifier une corr\u00e9lation biais\u00e9e, comprendre les limites d\u2019un mod\u00e8le pr\u00e9dictif.<\/p>\n\n\n\n

\u00c0 cette ma\u00eetrise technique s\u2019ajoute une connaissance approfondie des outils d\u2019IA : leur param\u00e9trage, leur int\u00e9gration dans les ATS<\/a>, leur articulation avec les workflows existants. Mais la dimension \u00e9thique ne doit pas dispara\u00eetre derri\u00e8re la performance : les recruteurs auront \u00e0 arbitrer entre efficacit\u00e9 algorithmique et respect des valeurs humaines.<\/p>\n\n\n\n

La gouvernance de l\u2019IA dans les RH<\/h3>\n\n\n\n

Int\u00e9grer l\u2019intelligence artificielle dans les pratiques RH ne se r\u00e9sume pas \u00e0 installer une nouvelle brique logicielle. Les organisations doivent structurer une gouvernance solide. Cela inclut la conformit\u00e9 au RGPD<\/strong>, la mise en place de proc\u00e9dures de v\u00e9rification r\u00e9guli\u00e8res, et des audits d\u2019algorithmes<\/strong> afin de mesurer les biais \u00e9ventuels.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019Union Europ\u00e9enne avance sur ce terrain avec l\u2019AI Act<\/strong><\/a>, un cadre r\u00e9glementaire qui impose transparence, contr\u00f4le et responsabilit\u00e9 dans l\u2019usage des mod\u00e8les. Pour un recruteur, conna\u00eetre ces r\u00e8gles ne rel\u00e8ve pas d\u2019un luxe th\u00e9orique mais d\u2019une comp\u00e9tence strat\u00e9gique : elle garantit la fiabilit\u00e9 du dispositif et pr\u00e9serve la r\u00e9putation de l\u2019entreprise.<\/p>\n\n\n\n

La nouvelle valeur du recruteur : l\u2019humain, la confiance, l\u2019intuition<\/h3>\n\n\n\n

Dans un environnement satur\u00e9 d\u2019algorithmes, ce qui distingue encore l\u2019humain, c\u2019est la confiance<\/strong> qu\u2019il inspire. <\/p>\n\n\n\n

Un candidat accepte une offre autant pour le projet que pour la relation tiss\u00e9e avec son interlocuteur<\/strong>. Le recruteur devient un garant d\u2019authenticit\u00e9, un m\u00e9diateur capable de lire entre les lignes d\u2019un parcours et de d\u00e9celer le potentiel cach\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019IA pr\u00e9dit, mais elle n\u2019interpr\u00e8te pas les silences, les regards, les inflexions de voix. Ce r\u00f4le reste la pr\u00e9rogative du professionnel. In fine, la valeur du recruteur se renforce \u00e0 mesure que les machines progressent <\/strong>: plus l\u2019outil automatise, plus l\u2019humain r\u00e9affirme sa singularit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

Et si la vraie question n\u2019\u00e9tait pas \u00ab remplac\u00e9 \u00bb mais \u00ab augment\u00e9 \u00bb ?<\/h2>\n\n\n\n

La peur d\u2019un effacement total du recruteur par l\u2019IA s\u2019ancre dans des r\u00e9cits plus fantasm\u00e9s que r\u00e9els. Les risques existent – biais, opacit\u00e9, d\u00e9rives organisationnelles – mais ils ne condamnent pas la profession. Au contraire, ils ouvrent un champ d\u2019opportunit\u00e9s \u00e0 ceux qui choisissent de s\u2019\u00e9quiper intelligemment.<\/p>\n\n\n\n

Recruteur augment\u00e9, curateur d\u2019IA, strat\u00e8ge relationnel : autant de visages nouveaux d\u2019un m\u00e9tier en mutation. C\u2019est la raison pour laquelle la r\u00e9ponse ne se situe pas dans le \u00ab remplacement \u00bb, mais dans la r\u00e9invention.<\/p>\n\n\n\n

Former les \u00e9quipes, tester les solutions, encadrer les pratiques : voil\u00e0 les leviers concrets pour conserver la main, tout en tirant parti des atouts technologiques.<\/p>\n\n\n\n

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Soyons francs : qui n\u2019a jamais redout\u00e9 qu\u2019une machine finisse par lui voler son job ? Dans le recrutement, cette angoisse prend une r\u00e9sonance particuli\u00e8re. Les IA r\u00e9digent, filtrent, s\u00e9lectionnent. Elles ex\u00e9cutent \u00e0 grande vitesse ce qui absorbait hier des heures enti\u00e8res. Faut-il trembler ou y voir une chance de r\u00e9inventer le m\u00e9tier ? La … Continuer la lecture L\u2019IA va-t-elle remplacer les recruteurs ?<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":257770036,"featured_media":2315,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_crdt_document":"","advanced_seo_description":"","jetpack_seo_html_title":"","jetpack_seo_noindex":false,"_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":true,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":"","jetpack_publicize_message":"","jetpack_publicize_feature_enabled":true,"jetpack_social_post_already_shared":true,"jetpack_social_options":{"image_generator_settings":{"template":"highway","default_image_id":0,"font":"","enabled":false},"version":2},"_wpas_customize_per_network":false,"jetpack_post_was_ever_published":false},"categories":[6325],"tags":[],"class_list":["post-2301","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-non-classe"],"jetpack_publicize_connections":[],"jetpack_featured_media_url":"https:\/\/i0.wp.com\/blog.turnover-it.fr\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/2151015343.jpg?fit=1500%2C841&ssl=1","jetpack_likes_enabled":true,"jetpack_sharing_enabled":true,"jetpack_shortlink":"https:\/\/wp.me\/pevzCB-B7","jetpack-related-posts":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.turnover-it.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2301","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.turnover-it.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.turnover-it.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.turnover-it.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/257770036"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.turnover-it.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2301"}],"version-history":[{"count":12,"href":"https:\/\/www.turnover-it.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2301\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2509,"href":"https:\/\/www.turnover-it.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2301\/revisions\/2509"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.turnover-it.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/2315"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.turnover-it.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2301"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.turnover-it.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2301"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.turnover-it.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2301"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}