Mise en correspondance entre les CV et les offres d’emploi en utilisant le Deep Learning

Abstract

À l’ère numérique actuelle, l’optimisation des processus de recrutement est essentielle pour garantir une correspondance précise et effcace entre les candidats et les offres d’emploi. Dans le passé, le secteur du recrutement était dominé par des méthodes traditionnelles, mais il a été transformé par une révolution technologique, mettant les systèmes de recommandation au cœur des stratégies d’embauche. Parmi ces innovations, les systèmes exploitant l’intelligence artificielle se distinguent particulièrement par leur capacité à améliorer l’effcacité des appariements. Notre travail se concentre sur le développement et l’implémentation d’un modèle de recommandation basé sur le contenu, utilisant des techniques d’apprentissage profond. Le processus commence par la conversion des CV et des offres d’emplois de formats PDF non structurés en textes semi-structurés. Un réseau de neurones classificateur est ensuite employé pour attribuer des étiquettes aux segments de texte, ce qui aide à évaluer la similarité entre les CV et les offres d’emploi. Utilisant également le réseau de neurones word2vec, le système calcule un score de correspondance pour chaque candidat, facilitant une identification rapide et précise des candidats les plus adaptés aux postes disponibles.