Parsing des CV vs Matching base sur l’IA

Recrutement | 21.05.2020

Lorsque nous recherchons un nouveau système de gestion des candidats, l’un des aspects qui doit être le plus pris en compte est le niveau technologique du logiciel, c’est-à-dire le degré de technicité de notre logiciel de recrutement ; un critère fondamental pour déterminer ce que seront l’expérience utilisateur et l’efficacité d’utilisation tant pour les candidats que pour les recruteurs.

CV Parsing and AI Matching in the HR sector

Nous sommes souvent confrontés à deux technologies dominantes, le parsing des CV et le matching basé sur l’IA : deux philosophies différentes qui peuvent coexister.

Parsing des CV : définitions, avantages et limites technologiques

Le parsing des CV est basée sur l’analyse d’images. Le CV est perçu comme une photo qui contient plusieurs éléments : les données personnelles, l’expérience professionnelle, la formation des candidats, etc. Le logiciel de parsing des CV divise l’image en différents éléments, il reconnaît les différentes sections et rapporte le contenu en remplissant un menu déroulant dans une seule pièce. Un exemple pratique est l’identification du champ “Prénom et nom” dans la section “Données personnelles”.

L’un des principaux avantages du système de parsing des CV est lié à l’Expérience Candidat, qui ne doit remplir aucun champ de texte ou de menu déroulant, car ces champs sont remplis automatiquement par le logiciel. C’est sans aucun doute une caractéristique très importante, mais elle présente de grandes limites et des marges d’erreur élevées. La compréhension du texte est basée sur la capacité à reconnaître certains espaces et leur contenu. Il est normal que le système d’analyse soit très fiable s’il n’y avait qu’une seule façon de créer le CV, mais le format du CV est adapté à chacun cas, souvent sous forme graphique ; les différentes cultures et langues étendent le scénario et la façon dont un CV est rédigé. Toutes ces variables deviennent des limites d’erreur, par exemple lors de l’inversion entre les prénoms et les noms de famille. Le problème peut sembler sans espoir, mais n’oublions pas que la technologie vise à réduire le temps de travail, et non à le transférer. Si le candidat peut choisir de laisser les mauvais champs lors de l’enregistrement, le recruteur est obligé de les corriger plus tard, accomplissant ainsi une tâche potentiellement inutile.

IA pour le match : de quoi s’agit-il ?

L’IA pour le match des CV fonctionne d’une manière différente. Cette technologie laisse au candidat le soin de remplir des formulaires de candidature petits ou grands (avec des champs tabulaires), sauf pour la section sur l’expérience professionnelle uniquement. Le contenu de l’expérience professionnelle est analysé et traduit en balises sémantiques qui définissent les compétences du candidat. La force et la faiblesse du matching de l’IA réside dans sa capacité intrinsèque à lire un type de document particulier. Il ne suffit pas d’avoir une machine sémantique pour obtenir des résultats satisfaisants. Comme le parsing des CV, l’intelligence artificielle garantit différents niveaux d’efficacité selon la technologie développée et mise en œuvre par le fournisseur. La technologie de matching basé sur l’IA devient puissante lorsqu’elle est mise en œuvre spécifiquement pour le monde des RH et surtout pour le recrutement.

Il est important de préciser que les deux technologies ne sont pas exclusives : le parsing et le matching peuvent se compléter.

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