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jeudi 13 avril 2017

Tribune - Libérez le potentiel de votre base de données candidats ! Par Matthieu Viotti, Textkernel

Tribune - Libérez le potentiel de votre base de données candidats ! Par Matthieu Viotti, Textkernel

Comment dénicher les meilleurs candidats ? Voilà une problématique que se posent beaucoup de recruteurs. Pour faire face à la pénurie de talents, le sourcing est une étape stratégique. Mais alors que la plupart des organisations possèdent une base de données candidats très fournie, elles sont encore trop nombreuses à ne pas l'exploiter correctement. Dans ce domaine, le parsing et la recherche sémantique sont de sacrés alliés...

Textkernel propose deux modules, intégrables à n'importe quel SIRH, permettant de réaliser un sourcing pertinent de qualité. Extract!, le premier module, est un logiciel de parsing sémantique, c'est-à-dire qu'il permet d'extraire et de structurer automatiquement dans votre base, les données issues d'un CV afin de les rendre interprétables, fiables et organisées. Particulièrement performante, la solution est capable de traiter des données issues de 17 langues et de 15 types de formats de CV différents. L'objectif ? Extraire les données, les catégoriser et les enrichir pour mieux les exploiter. 

Le second module, intitulé Search!, est un outil de sourcing de candidats qui se base sur les données issues de l'extraction des CV. C'est un moteur de recherche sémantique qui permet de mieux appréhender le sens d'une requête et la signification des termes dans leur contexte. Les résultats sont ainsi optimisés. Il existe en effet souvent un grand écart entre le contenu d'un CV et les recherches effectuées par un recruteur. Pour expliquer son parcours et son profil, un candidat utilise ainsi ses propres termes, avec parfois des acronymes et des variantes sémantiques qui peuvent être très subjectifs, et qui ne seront pas interprétés de la même manière par le recruteur. 

La recherche sémantique permet justement de supprimer cette barrière qui peut exister entre le candidat et le recruteur, et ainsi d'inclure un maximum de candidats qualifiés dans ses résultats. 

Le troisième module est appelé Match! et permet d'automatiser le processus de correspondance entre un profil issu d'un CV et une offre d'emploi diffusée par le recruteur, en se basant sur différents critères que ce dernier peut définir lui-même.

Un gain de temps et d'argent

Trop souvent sous-exploité, le sourcing de sa base de données interne représente pourtant un atout considérable pour une organisation. Le premier intérêt étant de lui permettre de réaliser des économies en lui évitant d'avoir recours à des outils externes, de type bases de données de sites d'emploi, ou de faire appel à des cabinets de recrutement.

Autre atout indéniable : le gain en termes d'efficacité. La recherche sémantique va permettre de croiser une quinzaine de critères, telles que les compétences d'un candidat, sa situation géographique, son niveau d'études, le secteur d'activités dans lequel il travaillait jusqu'à présent, offrant ainsi des recherches ultra-performantes et ultra-précises. Contrairement à la recherche booléenne, souvent jugée complexe, la recherche sémantique est basée sur le langage naturel et intègre des synonymes et des termes connexes aux métiers ou par exemple aux compétences, permettant ainsi de simplifier les recherches. 

Ces deux technologies d'extraction et de recherche de CV permettent, grâce à l'intelligence artificielle, d'automatiser des tâches souvent chronophages pour les services RH et d'améliorer ainsi leurs process en termes de productivité, de réactivité et d'efficacité. 

Matthieu Viotti est ingénieur commercial au sein de Textkernel, société spécialisée dans l'application des techniques d'intelligence artificielle au secteur des RH et du recrutement.

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