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FAQs
Que mesure le score de correspondance (score de matching) et comment l'interpréter ?
Le score de correspondance (score de matching) évalue la compatibilité entre un candidat et un emploi spécifique. Il regroupe les antécédents professionnels du candidat, ses compétences, son ancienneté, sa formation et d’autres attributs structurés pour prédire la probabilité que le candidat corresponde bien au poste. Le score imite la façon dont un recruteur pourrait évaluer un candidat, mais d’une manière standardisée, efficace et basée sur des données.
Des scores plus élevés indiquent un alignement plus étroit avec les exigences du poste :
- Très élevé : Fortement recommandé
- Élevé : Bonne adéquation
- Moyen : Potentiel modéré
- Faible : Mauvaise adéquation, probablement non exploitable
Comment le score de matching est-il calculé ? Quelles sont les dimensions incluses ?
Chaque candidat est évalué indépendamment sur plusieurs dimensions :
- Correspondance des compétences (à partir des CV par rapport aux descriptions de poste).
- Expérience professionnelle (titre des emplois occupés, ancienneté, trajectoire)
- Formation et certifications
- Modèles de progression de carrière
- Pertinence du titre de l’emploi
Chaque dimension est notée à l’aide de modèles distincts, puis assemblée en un seul score pondéré. Les pondérations reflètent la pertinence de chaque dimension pour cet emploi spécifique, sur la base des résultats d’embauche dans le monde réel.
Quels types d'IA sont utilisés dans les modèles ?
Diverses techniques et disciplines d’IA sont utilisées pour analyser les profils des candidats et les descriptions de postes, évaluer la compatibilité entre les candidats et les rôles, et fournir des explications sur le processus de matching.
Ces techniques comprennent :
- Le traitement du langage naturel (NLP) : Étant donné que les individus se représentent eux-mêmes par le biais de contenus écrits tels que les CV et les lettres de motivation, le NLP aide à convertir le langage humain en catégories structurées qui peuvent être traitées par des systèmes automatisés.
- Le deep learning : Grâce à l’accès à de nombreuses données sur les parcours professionnels, les demandes d’emploi et les modèles d’embauche, les modèles de deep learning aident à identifier les tendances et à comprendre comment les candidats progressent dans leur carrière et comment les employeurs prennent leurs décisions d’embauche.
- L’IA générative : elle permet de présenter les résultats en langage clair et naturel, ce qui rend les insights plus accessibles et plus faciles à interpréter.
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