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Textkernel enrichit son logiciel d’extraction de CV

Le | Gestion des candidatures

La société néerlandaise Textkernel, qui est spécialisée dans les technologies du langage et de l’intelligence artificielle, vient d’intégrer à son logiciel historique un nouveau modèle d’extraction de CV basé sur la technologie du Deep Learning. Une approche scientifique qui devrait permettre aux recruteurs d’avoir une vision plus précise de leurs données RH

Textkernel enrichit son logiciel d’extraction de CV - © D.R.
Textkernel enrichit son logiciel d’extraction de CV - © D.R.

Lancé en 2001 en même temps que la société Textkernel, la solution Extract permet, dans le domaine des RH, de puiser des données d’un CV avant de les importer dans les champs appropriés des logiciels de candidatures des entreprises. Concrètement, « elle exploite les informations présentes dans différentes sources - les SIRH, les CVthèques, les profils des réseaux sociaux, les intranets… - et les range dans les nomenclatures d’une base de données, indépendamment de celles dans lesquelles elles étaient à l’origine », explique Yves Loiseau, country manager France. Disponible en 15 langues, l’outil Extract, qui constitue le premier maillon de la suite logicielle Textkernel, permet donc aux professionnels RH de gagner du temps dans le traitement des données des candidats et de collecter des informations de manière homogène.

Une extraction fine grâce au Deep Learning

Avènement du Big Data oblige, les entreprises sont aujourd’hui noyées sous une masse d’informations. Afin de les aider à agréger ce flot de données RH, Textkernel a effectué une mise à jour de sa solution Extract. Le premier volet concerne l’amélioration fonctionnelle côté utilisateurs. Désormais, un candidat surfant sur le site carrière d’une entreprise peut postuler via son profil DoYouBuzz grâce à un widget dédié. Le traitement des fichiers PDF comprenant des polices intégrées a, lui aussi, été amélioré : la nouvelle version détecte ces documents et les traite par reconnaissance optique de caractères. Le véritable intérêt de la mise à jour d’Extract concerne toutefois le second volet : l’intégration du Deep Learning. Très en vogue, « cette nouvelle approche permet à l’algorithme de trouver ses propres ressemblances de mots et, au fil des expériences, d’aborder les situations sous plusieurs angles », définit Yves Loiseau. Le logiciel d’extraction de CV peut, par exemple, reconnaître des villes s’il a préalablement associé les termes « Paris » ou « Lyon » au contexte de ville. En d’autres termes, cela signifie que le système d’extraction est plus performant car il est capable d’apprendre automatiquement la sémantique de nouveaux mots.

Vers une évolution des formulaires de candidatures ?

Bien que Textkernel n’en soit qu’au début de l’implémentation de cette technique de pointe dans sa solution Extract, Yves Loiseau entrevoit déjà les mises en pratique qu’elle pourrait induire. « Le Deep Learning devrait faire gagner de précieuses minutes aux recruteurs », résume-t-il. Et pour cause : ils pourront situer automatiquement les CV par rapport aux autres, dresser des similitudes entre les candidatures… Bref, « avoir une compréhension précise, poussée et riche des informations », souligne-t-il. Pour le country manager, ce bond en avant constitue une opportunité d’adapter les formulaires de candidatures au CV. « Puisque le logiciel est capable de comprendre les informations présentes dans les CV, les formulaires pourront demander aux candidats des informations complémentaires sur la taille des équipes managées, le volume de leur portefeuille clients…  », illustre-t-il.

Aurélie Tachot

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