LinkedIn Recruiter : comment j’utilise la recherche booléenne pour trouver les bons profils

Dans un contexte où la concurrence est féroce, affiner ses recherches n’est plus une option. C’est une nécessité. Pour proposer les bonnes compétences à vos clients, vous devez aller vite. Et surtout, viser juste.

LinkedIn reste aujourd’hui la plus grande base de données de talents au monde. Tout le monde y est, souvent avant d’être ailleurs. Encore faut-il savoir naviguer dans ce vivier immense, sans s’y noyer. Savoir sourcer sur LinkedIn, c’est avant tout une question de méthode. Un peu de technique, un peu de logique… et beaucoup de stratégie.

Dans cet article, je vous montre comment utiliser la recherche booléenne de manière efficace, et surtout comment je l'applique dans un cas concret, en partant d’un besoin client précis : un développeur JavaFX, avec des contraintes de localisation, de présence sur site et d’éligibilité.

Ce sera l’occasion de vous faire découvrir, étape par étape, ma Méthode du Profil Pivot. Une approche structurée et itérative, pensée pour gagner en précision sans perdre de temps — et qui s’adapte à tous les niveaux de recherche.

C’est parti.

La recherche booléenne, c’est quoi exactement ?

La recherche booléenne permet de combiner plusieurs mots-clés grâce à des opérateurs logiques (AND, OR, NOT) pour affiner une recherche. Sur LinkedIn et LinkedIn Recruiter, cette logique peut s’appliquer à plusieurs champs : intitulé de poste, entreprise, compétences, langues, écoles, etc.

Concrètement, voici comment ces opérateurs fonctionnent :

• Doit contenir (équivalent de AND) : “ingénieur” ET “bilingue” = uniquement les profils qui contiennent les deux.

• Peut contenir (équivalent de OR) : “développeur” OU “programmeur” = profils contenant au moins l’un des deux.

• Ne contient pas (équivalent de NOT) : exclure “stagiaire” ou “junior” pour ne cibler que les profils expérimentés.

Mais attention : tous les mots-clés ne se valent pas selon où ils apparaissent dans le profil.

Quand vous effectuez une recherche sur LinkedIn ou Recruiter, la plateforme va balayer différentes sections du profil pour faire ressortir les mots-clés que vous avez saisis. Voici où ces mots-clés sont détectés :

• Le titre du profil (headline) : souvent très visible, il donne une première indication du rôle ou de l’expertise.

• La section “À propos” (summary) : zone libre, parfois négligée, mais qui peut contenir des mots-clés stratégiques.

• Les expériences professionnelles : le moteur de recherche lit le titre du poste, la description du poste, et même le lieu.

• Les compétences : listées en bas du profil, elles pèsent dans l’algorithme de pertinence.

• Les recommandations : moins pertinentes, mais elles sont aussi scannées.

• L’éducation et parfois même la description des écoles.

Résultat : un mot-clé peut très bien apparaître dans une recommandation ou une description d’école… sans pour autant refléter les compétences actuelles du candidat. C’est ce qui crée ce qu’on appelle des faux positifs.

D’où l’importance de comprendre non seulement ce que vous tapez, mais aussi où LinkedIn va le chercher. Et donc, comment structurer vos requêtes pour viser les zones les plus pertinentes.

Les opérateurs à connaître (et à maîtriser)

• "guillemets" : pour rechercher une expression exacte (“data scientist”).

• AND : tous les termes doivent apparaître.

• OR : au moins un des termes doit apparaître.

• NOT : exclut un terme.

• (parenthèses) : pour structurer la logique de votre requête.

🛈 Les signes “+” et “-” ne sont pas officiellement supportés par LinkedIn. Préférez toujours les mots-clés en toutes lettres : AND, OR, NOT.

Ma Méthode du Profil Pivot : structurer la recherche, sans s’éparpiller

Quand on cherche des profils sur LinkedIn, la tentation est grande de taper une requête complexe dès le départ. Mauvaise idée. Je préfère une logique plus rigoureuse et bien plus efficace : ce que j’appelle la Méthode du Profil Pivot. Pas très original, mais équivoque.

Tu définis un profil central, référentiel, autour duquel tu fais graviter des variantes. Cela met l’accent sur l’importance du point de départ (le profil idéal +++). Un peu comme dans une recherche immobilière.

Dans la pratique, je commence toujours par ce profil idéal +++. Celui qui coche toutes les cases : intitulé, compétences clés, localisation, niveau d’expérience.

• Je construis une requête booléenne précise autour de ces critères essentiels.

• Je teste. J’analyse les premiers résultats. Et j’ajuste — souvent en éliminant des critères trop stricts.

• Si les résultats sont trop restreints, j’élargis progressivement : j’intègre des synonymes, des variantes de titre, j’assouplis certaines exigences.

• En parallèle, j’élimine les critères superflus qui freinent inutilement la recherche.

C’est un travail itératif. Mais il permet de garder le cap : gagner en précision sans perdre en volume.

Résultat : une recherche plus structurée, des allers-retours limités, et surtout des profils vraiment pertinents.

Avec la Méthode du Profil Pivot, on part des profils les plus ciblés pour élargir ensuite vers des profils moins strictement alignés, mais parfois tout aussi intéressants.

Mon conseil pour gagner en productivité : quand vous connaissez très bien l’environnement de votre client, et que vous avez déjà sourcé plusieurs fois le même type de profil, sauvegardez vos requêtes les plus efficaces.

Avec une ou deux itérations, vous identifiez rapidement celles qui fonctionnent le mieux. Les avoir prêtes à l’emploi vous fait gagner un temps précieux à chaque nouvelle mission.

Exemple concret de recherche booléenne avec ma Méthode du Profil Pivot

Prenons un cas réel. Je travaille pour un client basé sur deux sites : Réau (77), accessible en transport en commun ou via navette depuis Noisiel, et Massy (91), accessible en transport en commun ou via un véhicule personnel.

Ils recherchent régulièrement des développeurs Java v17, et une forte maîtrise de JavaFX. Autres contraintes : la personne doit pouvoir se rendre sur site au moins trois fois par semaine, et être de nationalité française (non négociable).

Voici la requête que j’utilise pour sourcer un développeur Java pour un client présent sur deux sites en Île-de-France : Réau (77) et Massy (91). Les contraintes sont claires : forte expertise Java/JavaFX, présence sur site 3 jours/semaine, nationalité française obligatoire, et faisabilité du trajet quotidien.

("développeur java" OR "java developer") AND (Java AND JavaFX) NOT (junior OR stagiaire)

Décryptage actualisé :

• ("développeur java" OR "java developer") → Deux formulations pour couvrir les usages francophones et anglophones.

• (Java AND JavaFX) → Technos clés demandées.

• Localités ciblées (Noisiel OR Torcy OR Noisy-le-Grand OR Champs-sur-Marne OR Lognes OR Massy OR Antony OR Bourg-la-Reine OR Palaiseau OR Sceaux OR Bagneux OR Arcueil OR Villebon OR Les Ulis OR Longjumeau OR Évry OR Corbeil OR Melun OR Combs-la-Ville OR Brie-Comte-Robert OR Lieusaint OR Moissy OR Réau) → Toutes situées sur la ligne A du RER, avec accès direct à Noisiel, point de départ de la navette pour Réau. À noter : j’utilise ici le champ “Lieux” en mode “Peut contenir” dans LinkedIn Recruiter. Cela me permet d’élargir la recherche à tous les profils situés dans l’une de ces zones, sans les contraindre à une localisation stricte.

• Massy et RER B (Massy OR Antony OR Bourg-la-Reine OR Palaiseau OR Sceaux OR Bagneux OR Arcueil) → RER B direction Massy, pour un trajet direct en transport en commun. On cible les villes à 30 min max du site.

• Sud de l’Île-de-France – accès voiture (Villebon OR Les Ulis OR Longjumeau OR Évry OR Corbeil OR Melun OR Combs-la-Ville OR Brie-Comte-Robert OR Lieusaint OR Moissy OR Réau) → Pour les profils véhiculés ou habitués aux déplacements routiers. On inclut les villes bien connectées à la N104/A6/A5/N7.

• NOT (junior OR stagiaire) → Filtrage des profils non qualifiés.

Voici le résultat obtenu à partir de ma requête initiale, construite sur les critères clés du profil idéal :

• Localisation compatible (villes connectées aux sites de Réau ou Massy)

• Expertise Java + JavaFX

• Niveau confirmé (exclusion des profils junior/stagiaire)

• Requête testée dans LinkedIn Recruiter, avec le filtre "Lieux" en mode “Peut contenir”

Objectif de cette première itération : valider que la combinaison de critères essentiels permet de faire remonter des profils pertinents, sans bruit inutile. Et surtout, des profils actionnables pour la suite du processus : techniquement alignés, mobiles, et éligibles aux contraintes du client.

Résultat : 11 profils ciblés, immédiatement exploitables. Un volume réduit — surtout après l’élimination manuelle des profils non éligibles sur le critère de l’habilitation. Mais c’est bien l’objectif : partir du profil pivot, élargir ensuite si besoin, et repérer rapidement les meilleurs potentiels sans perdre de temps.

Itération n°2 : élargir sans diluer

Deuxième itération. Je commence à relâcher certains critères non essentiels pour élargir le périmètre et maximiser mes chances de trouver des profils intéressants.

Concrètement, j’ai :

• Retiré le filtre sur l’intitulé de poste, trop restrictif. Tous les bons profils ne se nomment pas "développeur Java", et ça ne doit pas les exclure.

• Supprimé le mot-clé "Java". Pourquoi ? Parce que dans ce cas, c’est JavaFX qui est la vraie brique technique attendue. Et comme JavaFX est une bibliothèque Java, tout profil qui la maîtrise est automatiquement développeur Java. Inutile de le redire.

Voici la requête utilisée :

(JavaFX) NOT (junior OR stagiaire)

Toujours combinée avec une sélection de localités réalistes :

(Noisiel OR Torcy OR Noisy-le-Grand OR Champs-sur-Marne OR Lognes OR Massy OR Antony OR Bourg-la-Reine OR Palaiseau OR Sceaux OR Bagneux OR Arcueil OR Villebon OR Les Ulis OR Longjumeau OR Évry OR Corbeil OR Melun OR Combs-la-Ville OR Brie-Comte-Robert OR Lieusaint OR Moissy OR Réau)

Résultat : 137 profils trouvés, soit un volume 12 fois supérieur à l’itération précédente. L’élargissement est réel, mais maîtrisé.

C’est exactement ce que je cherche à faire avec cette méthode : gagner en profondeur de recherche, sans perdre de vue l’essentiel.

Mais attention : qui dit volume plus large, dit tri plus poussé. Mon rôle ici, c’est d’identifier les profils actionnables dans ce nouvel ensemble :

• Ceux qui ont bien travaillé sur JavaFX

• Dont la mobilité est compatible avec les sites

• Et qui sont éligibles contractuellement (avec une vérification manuelle du parcours académique pour la nationalité)

Mon conseil ici : quand vous ciblez un profil sur une technologie spécifique liée à un framework, partez directement du framework dans votre recherche.

Par exemple :

• Si vous cherchez un développeur JavaFX, inutile de taper "Java" en plus — c’est implicite.

• Même logique avec Qt : si le profil est à l’aise sur Qt, il fait très probablement du C++ (dans 90 % des cas), même si les bindings existent pour Python ou autres langages.

• Évitez donc de surcharger la requête avec des termes génériques (Java, C++), surtout si le framework est déjà assez discriminant.

Itération n°3 : élargir géographiquement avec méthode

Troisième itération. J’entre ici dans une phase d’élargissement géographique. Les localités précises m’ont permis de cibler des profils très compatibles en termes de mobilité. Mais si le volume reste insuffisant ou trop homogène, je remplace les villes ciblées par des départements entiers.

Dans ce cas précis, je remplace ma liste de localités par une recherche sur trois départements :

• 77 (Seine-et-Marne) — pour couvrir Réau, Noisiel et ses alentours

• 91 (Essonne) — pour Massy et les communes voisines

• 94 (Val-de-Marne) — pour capter les profils proches du RER A et B, avec une bonne accessibilité vers les deux sites

Voici la requête utilisée pour cette itération :

(JavaFX) NOT (junior OR stagiaire)

Et dans le champ “Lieu”, je sélectionne : Seine-et-Marne (77), Essonne (91), Val-de-Marne (94)

Résultat attendu : un volume plus important, plus de diversité dans les intitulés de poste et les parcours, avec un travail de qualification manuel un peu plus conséquent — mais toujours dans une logique de pertinence et d’actionnabilité.

Cette itération permet souvent de faire émerger :

• Des profils qui se déclarent sous une localisation large (ex. : “Île-de-France” ou “Val-de-Marne”) et qui ne ressortaient pas dans la recherche ville par ville

• Des ingénieurs confirmés qui n’indiquent pas systématiquement le détail de leur stack mais qui maîtrisent JavaFX par expérience

• Des talents plus discrets, moins exposés aux messages en masse, mais tout à fait pertinents pour le besoin

À ce stade, je commence à entrer dans une zone où le volume augmente, mais la sélection humaine devient essentielle. C’est là que la qualité du sourcing se joue : savoir lire entre les lignes, valoriser les signaux faibles, et qualifier rapidement les bons potentiels.

Objectif : capter des profils périphériques aux zones initiales, qui peuvent avoir les bons critères mais ne déclarent pas leur ville ou utilisent une localisation élargie (par exemple "Île-de-France", "Val-de-Marne", etc.).

Résultat : 353 profils remontés, soit un volume multiplié par 3 par rapport à l’itération précédente.

Ce volume confirme que l’élargissement par départements est un bon levier lorsque la volumétrie est trop faible ou trop homogène. Mais le coût de qualification augmente : il faut analyser finement chaque profil pour détecter :

• Les vrais utilisateurs de JavaFX (et pas seulement ceux qui l’ont mentionné une fois dans un projet de test)

• Leur capacité à se rendre sur site (ce que la localisation par département ne garantit plus)

• Leur éligibilité contractuelle, toujours à vérifier manuellement

Autrement dit, le volume est là, mais seuls certains profils sont actionnables. On entre ici dans une phase où le sourcing ne se joue plus sur la requête, mais sur l’analyse humaine : lecture rapide du contexte, du niveau, de la mobilité, du vocabulaire technique utilisé.

Itération n°4 : ouvrir aux profils cousins avec Swing et AWT

Dernière itération. À ce stade, j’ai épuisé le vivier centré sur JavaFX. Pour ne pas passer à côté de profils très proches techniquement, je remplace JavaFX par ses alternatives les plus compatibles : Swing et AWT.

Ces deux bibliothèques sont historiquement liées à la création d’interfaces desktop en Java. Elles sont moins récentes que JavaFX, mais utilisées dans des contextes très similaires : logiciels embarqués, applications internes, outils métiers. En clair, si un développeur est à l’aise avec Swing ou AWT, il saura monter sur JavaFX rapidement.

Voici ma requête :

(Swing OR AWT) NOT (junior OR stagiaire)

Et je conserve les départements précédents pour garder une cohérence logistique avec le besoin client : Seine-et-Marne (77), Essonne (91), Val-de-Marne (94)

Résultat : 880 profils identifiés — un volume très large, mais dans lequel il faut faire un tri rigoureux.

Lecture des résultats

On trouve ici :

• Des profils expérimentés, parfois non visibles dans les recherches précédentes

• Des développeurs Java "généralistes", mais avec une bonne base en UI desktop

• Des intitulés de postes variés : full stack, software engineer, tech lead…

Mais attention : le volume augmente, et avec lui, le risque de bruit. Tous les profils ne sont pas pertinents. C’est là que le sourcing devient un vrai travail d’analyse manuelle :

• Lire les expériences

• Identifier l’usage réel de Swing/AWT (projets pro vs perso)

• Croiser avec la mobilité et les attentes du client

Cette dernière itération complète le cycle de ma Méthode du Profil Pivot : partir d’un noyau dur (JavaFX) et élargir progressivement sans perdre le sens du besoin. À chaque étape, j’élargis intelligemment, avec un objectif clair : trouver des profils actionnables, et non juste visibles.

Récapitulatif des itérations de recherche

Ce que montre ce tableau

• Étape 1 : on sécurise les profils les plus proches du besoin.

• Étape 2 : on gagne rapidement en volume en retirant les filtres trop rigides.

• Étape 3 : on élargit la zone de recherche sans sacrifier la mobilité.

• Étape 4 : on étend la recherche à des profils techniquement transposables.

Chaque itération est pensée pour ouvrir le spectre sans perdre la cohérence du besoin. C’est ça, l’efficacité de la Méthode du Profil Pivot : partir du centre, élargir en cercles successifs, et toujours garder la main sur la qualité.

Aller plus loin avec la recherche booléenne

Tu maîtrises maintenant la logique et la méthode. Mais pour exploiter tout le potentiel de la recherche booléenne, tu peux utiliser ces astuces supplémentaires.

Où utiliser ces requêtes sur LinkedIn ?

La logique booléenne fonctionne à plusieurs niveaux de la plateforme, mais chaque outil a ses particularités.

LinkedIn (version gratuite)

• Où l’utiliser : dans la barre de recherche principale (personnes), ou dans les filtres Prénom, Nom, Titre, Entreprise, École.

• Limites : les résultats sont tronqués (pagination restreinte), et LinkedIn gère mal les guillemets multiples ou les requêtes trop longues. Si tu vois un message d’erreur, ce n’est pas ta syntaxe : c’est volontaire pour pousser vers une version premium.

LinkedIn Sales Navigator

• Recherche booléenne possible dans :

• Mots-clés

• Titre actuel

• Expériences passées

• École, entreprise, secteur

• Particularité : le moteur scanne l’ensemble du profil (bio, recommandations, formations…). Très utile pour les profils atypiques, mais attention à la pertinence des résultats.

LinkedIn Recruiter

• Moteur plus précis

• Filtres structurés avec menus déroulants : doit contenir (AND), peut contenir (OR), ne contient pas (NOT)

• Recherche booléenne possible dans tous les champs clés : mots-clés, titres, entreprises, formations

• Avantage : tu gardes la main sur la logique booléenne, tout en utilisant l’interface pour la structurer proprement.

Gagner du temps avec les bons outils : ChatGPT pour les recherches booléennes

Pas besoin de rédiger chaque requête à la main. Plusieurs assistants basés sur GPT permettent de générer des requêtes booléennes optimisées à partir d’une simple description de poste.

Voici deux outils pratiques :

• Boolean String Generator for Recruiters → Génère des requêtes à différents niveaux de précision (broad, semi-détaillée, détaillée).

• LinkedIn Boolean Search GPT → Transforme une recherche en langage naturel en une requête booléenne adaptée à LinkedIn.

💡 En bonus : ces outils sont parfaits pour tester plusieurs variantes de requêtes rapidement et affiner ton sourcing.

les recherches booléennes en dehors de LinkedIn ?

La recherche booléenne ne s’arrête pas à LinkedIn. Elle fonctionne très bien sur d’autres plateformes de sourcing :

• Moteurs de recherche : Google, Bing, Yahoo

• Bases de CV : Indeed, Monster, Jobteaser, etc.

• ATS (Applicant Tracking Systems) : pour retrouver des profils déjà rencontrés

• Réseaux sociaux : Facebook, X (ex-Twitter), GitHub...

Exemple de recherche Google :

("software engineer" OR développeur) AND (Java OR Python) -junior -stagiaire site:linkedin.com/in

Cela te permet de contourner les limites de recherche internes à LinkedIn ou de repérer des profils en visibilité publique.

La recherche booléenne sur linkedin en résumé

La recherche booléenne, bien utilisée, n’est pas un gadget. C’est un levier de performance pour les recruteurs, les sourceurs, les commerciaux. Elle réduit le bruit, améliore la précision, et surtout fait gagner un temps considérable.

Combinée à une méthode claire comme celle du Profil Pivot, elle devient un outil stratégique à part entière, et pas juste un filtre parmi d’autres.

Mini FAQ express