L'intelligence artificielle comme aide à la décision est utilisée de manière croissante dans de nombreuses organisations, et notamment au cours du processus de recrutement. Les recruteurs sont donc de plus en plus souvent amenés à traiter plusieurs sources d'information (des recommandations fournies par des collègues et celles fournies par un système d'aide à la décision algorithmique (SAD) avant de prendre la décision de présélection d'un candidat. Notre étude vise à explorer les mécanismes conduisant les recruteurs à se conformer ou non aux recommandations fournies par des experts humains et non-humains, en particulier lorsqu'ils reçoivent des informations contradictoires ou inexactes de la part de ces deux sources d’information. Sur la base des résultats obtenus dans le domaine de l'aide à la décision automatisée, nous formulons une première hypothèse générale selon laquelle les recruteurs font davantage confiance aux experts humains qu'aux SAD et se conforment davantage aux recommandations fournies par leurs collègues. Ensuite, en nous basant sur le paradigme du « Judge Advisor System », nous formulons une deuxième hypothèse générale selon laquelle la précision des recommandations fournies par la double source de recommandations influence de manière différenciée la performance de la décision de présélection des recruteurs. Nous avons mené une expérience dans laquelle un échantillon de recruteurs (N=746), étaient exposés une double recommandation (humaine ou émanant d’un système automatique d’aide à la décision), variant en termes de qualité et de convergence. Il leur était demandé de prendre une décision de présélection. Nos résultats indiquent que les recommandations fournies aux recruteurs influencent la qualité de leur décision de présélection. Les recruteurs se conforment davantage à la recommandation du SAD qu'à celle de l'expert humain, même s'ils déclarent avoir une plus grande confiance dans l'expert humain que dans le SAD. Les implications pour la recherche et les politiques RH sont finalement discutées.