Trier des dizaines de CV sans y passer sa matinée
Un système de présélection basé sur l'intelligence artificielle analyse automatiquement les candidatures reçues, les structure et les classe selon les critères définis par le recruteur. Le responsable des ressources humaines peut ainsi consacrer son temps aux entretiens plutôt qu'au tri.
Le défi initial
Un responsable RH ou un dirigeant de petite structure qui ouvre un poste se retrouve rapidement submergé par des dizaines, parfois des centaines de candidatures de formats et de qualités très variables. Trier ces CV un par un est chronophage, subjectif et épuisant et les bons candidats peuvent passer entre les mailles simplement parce que leur CV n'est pas mis en forme de façon conventionnelle.
La solution IA Occitanie
Un outil de présélection récupère automatiquement les candidatures reçues par e-mail, via un formulaire en ligne ou depuis une plateforme de recrutement et les soumet à un pipeline d'analyse structurée. Un LLM extrait de chaque CV toues les informations et les compare à une grille de critères définie en amont par le recruteur. Un algorithme de scoring attribue à chaque candidature une note pondérée et produit un classement commenté. Le recruteur accède à ce classement via un tableau de bord simple, où il peut filtrer, comparer et annoter les profils retenus avant de lancer ses prises de contact.
Résultats et impact direct
✓
Optimisation du temps de recrutement
✓
Repérage rapide des profils intéressants
✓
Processus de recrutement plus homogène
✓
Entretiens mieux préparés
La supervision humaine
Le classement produit par l'outil est une aide à la décision, pas une décision. C'est toujours le recruteur qui choisit les candidats à rencontrer. Aucune candidature n'est rejetée automatiquement sans qu'un œil humain l'ait validé — le recruteur conserve la main sur l'ensemble du processus.
Limites et points de vigilance
Un système de présélection automatisée peut reproduire et amplifier des biais existants si les critères de scoring sont mal définis. En France, tout traitement automatisé de candidatures est encadré par le RGPD. Une attention particulière doit être portée aux critères retenus pour le scoring afin d'éviter toute discrimination directe ou indirecte au sens du Code du travail.
La Stack Technique
Les briques et outils mobilisés pour ce cas d'usage — à adapter selon votre contexte, votre SI et vos exigences de souveraineté.
Autres cas d'usage
Prévoir le nombre de couverts du soir avec précision
Un système de prévision basé sur l'intelligence artificielle croise le carnet de réservations, l'historique de fréquentation et les données contextuelles pour produire chaque matin une estimation fiable du nombre de couverts du soir et une suggestion de mise en place ajustée.
Moins de gaspillage
Voir le cas d'usage
Traduire son expérience dans le langage d'un nouveau métier
Un assistant conversationnel basé sur l'intelligence artificielle extrait les compétences réelles d'une personne en reconversion à travers un dialogue structuré. Il les traduit dans le vocabulaire du secteur cible et produit des supports concrets adaptés à chaque type de poste visé.
Des compétences plus visibles
Voir le cas d'usage
Produire les bilans financeurs sans y passer trois jours
Un système basé sur l'intelligence artificielle génère automatiquement les bilans d'activité dans le format attendu par chaque financeur. Pas besoin de repartir de zéro à chaque échéance, les rapports sont créées à partir d'une base de données commune alimentée au fil de l'eau par les équipes.
Plusieurs jours de travail récupérés
Voir le cas d'usageEnvie de transposer ce cas chez vous ?
Nous accompagnons vos équipes pour adapter un cas d'usage à votre contexte métier — avec un cadre humain et concret.