Internet et tech · Machine learning

Comment l’IA a automatisé la notation des candidats et l’analyse des compétences d’une plateforme de recrutement en ligne

Notation automatique des candidats et matching candidat-entreprise pour une plateforme de recrutement en ligne, en remplacement de l’évaluation manuelle des compétences techniques.

800 heures de notation par des experts économisées par mois
Illustration de profils de candidats notés et rapprochés d’entreprises
Client
Plateforme de recrutement en ligne
Technologie
Machine learning
Également applicable aux secteurs
Commerce de détail, Télécommunications, Assurance, Éducation, Finance, Pétrole et gaz, Secteur public
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Le défi

Le client est une plateforme de recrutement en ligne qui met en relation des profils techniques travaillant à distance avec des entreprises du monde entier. Trouver des candidats aux compétences et au niveau d’expertise adaptés est vital pour proposer des recommandations de qualité aux entreprises qui recrutent.

La plateforme devait aussi automatiser son processus d’entretiens, afin d’évaluer davantage de candidats sans bouleverser sa fonction RH interne. Ces besoins métier se traduisaient par deux tâches techniques : la notation automatique des candidats et l’estimation automatique de l’adéquation entre candidat et entreprise.

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Notre solution

Pour la notation des candidats, nous avons construit un système de data science entraîné sur l’historique des candidats et sur les notes attribuées par des experts lors d’entretiens techniques, d’épreuves de code et de tests. Le système note automatiquement les candidats à partir de leur code, de leurs résultats aux tests et de leurs résultats aux défis techniques.

Pour l’adéquation entre candidat et entreprise, nous avons développé une solution qui analyse les caractéristiques clés des entreprises et des candidats et renvoie leur degré de correspondance selon plusieurs critères. Les candidats reçoivent des recommandations d’entreprises auxquelles postuler, et les entreprises trouvent facilement les talents qui leur correspondent le mieux.

  • Notation automatique des candidats, entraînée sur des données historiques et sur les notes d’entretien attribuées par des experts
  • Notation fondée sur le code des candidats, leurs résultats aux tests et leurs résultats aux défis techniques
  • Matching et classement candidat-entreprise selon plusieurs critères
  • Module qui extrait les compétences des profils de candidats pour un matching des compétences et une analyse des écarts entièrement automatiques
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Le résultat

800 heures de notation par des experts économisées par mois

L’automatisation de la notation et de l’évaluation a simplifié l’examen des candidatures et fait gagner au client 800 heures de travail d’experts par mois.

Le module d’adéquation candidat-entreprise a ajouté une nouvelle fonctionnalité à la plateforme : il classe les candidats et les rapproche des entreprises selon leurs caractéristiques et compétences clés.

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