S ki F Maker : un processus de classement du meilleur talent par rapport à une offre de mission ( S ki F Maker : a process for ranking the best talent in relation to an assignment offer) (2020)

Abstract: SkiF Maker présente une solution innovatrice pour toute entreprise de services numériques (ESN) visant à améliorer son processus de recrutement de talents, la gestion des compétences de ses ressources humaines et la satisfaction des besoins de ses clients. Cet outil offre aux ESN un gain considérable en terme de temps de travail et leur évite un travail manuel souvent laborieux et non plaisant.

## contexte dans le métier du conseil en hautes technologies, le curriculum-vitae (cv) devient un outil du quotidien parce qu'il sert à mettre en avant les compétences d'un-e consultant-e. le cv est un document commun, généralisé et incontournable dans le cadre d'un exposé de parcours professionnel mais il est loin d'avoir un contenu standardisé. il est alors primordial d'adopter un format commun à tou-te-s, appelé "dossier de compétences (dc)". le problème majeur est de trouver et d'ordonner les dc pour associer à l'offre de mission celui qui est le plus approprié. appréhender un cv est donc une tâche complexe puisqu'il s'agit tant d'une analyse de structure de l'information sur une page que d'une langue. l'évolution du marché du travail a prouvé que les méthodes classiques de recrutement ainsi que l'attribution des missions aux consultants sont devenues moins performant. ceci est justifié par le développement considérable du recrutement en ligne ou l'e-recrutement ces dernières années @xcite . cette expansion a conduit à une croissance continue du nombre de portails de l'emploi et d'agences de recrutement sur internet @xcite , @xcite . cela a également entraîné une augmentation constante du nombre de demandeurs d'emploi à la recherche de nouvelles opportunités de carrière @xcite . en conséquence, les portails d'emploi figure 1 -quelques interfaces graphiques de skif maker en ligne commencent à recevoir des milliers de cv (de styles et de formats divers) de demandeurs d'emploi possédant différents domaines d'expertise et spécialisés dans différents domaines @xcite . l'analyse du contenu des cv ainsi que l'extraction des informations utiles pour la correspondance automatique entre les cv et les besoins clients n'a pas été résolu dans les différentes solutions présentes sur le marché aujourd'hui. devant cette problématique, le développement d'une solution devient crucial et représente un challenge pour le tal. dans le cadre de ce projet, nous avons dû faire face à plusieurs problématiques. la première problématique consiste à l'identification des différentes sections d'un cv ainsi que la reconnaissance des entités nommés (en) présentant l'état civil (nom, prénom), les compétences (langages de programmation, logiciels, framework), les formations (intitulé des diplômes, écoles, universités), etc. cela nécessite l'exploitation des vocabulaires de domaine d'étude que nous avons construits. pour la construction de ces vocabulaires, nous avons exploité une ressource existante à savoir wiki-français. vu l'absence d'une ressource complète de vocabulaire spécifique au domaine de l'ingénierie informatique, nous avons opté pour un enrichissement manuel du vocabulaire issue de wiki-français dans un premier temps ensuite nous avons automatisé la veille technologique en interrogeant google via son api afin de construire un vocabulaire spécifique au domaine de l'ingénierie informatique. l'automatisation de la veille technologique s'effectue selon l'algorithme suivant. considérons w ordsv ocab l'ensemble de mots excluant les mots vides qui sont présents dans la section compétences d'un cv. soit lp (langage de programmation), f (framework) et l (logiciel) les catégories recherchées pour le classement du vocabulaire. l'algorithme proposé est défini comme suit : étapes de l'algorithme 1. segmenter w ordsv ocab en un ensemble de tokens t . 2. générer trois requêtes pour chaque token : (a) @xmath0. 3. a partir des résultats renvoyés par google, ne garder que les deux premiers. ensuite, pour chaque résultat, si les mots-clés de la requête google ont été trouvés dans le titre ou dans l'extrait, alors t appartient à la catégorie trouvée (lp ou f ou l). 4. vérifier la présence de t dans le vocabulaire, si t n'existe pas alors il sera ajouter. cet algorithme nous a permis de construire un vocabulaire formé de 1200 termes. pour évaluer l'exactitude de la catégorisation fourni par la veille technologique automatique, trois annotateurs ont également été invités à étiqueter l'ensemble des termes de w ordsv ocab. les annotateurs ont confirmé l'exactitude des résultats fourni par l'algorithme. après avoir générer les dc et afin de résoudre la deuxième problématique, nous avons exploité un processus d'attribution de scores pour les compétences de chaque salarié/candidat. ce processus consiste à calculer des scores pour l'ensemble des compétences présentes dans un dc en prenant en considération plusieurs critères. parmi ces critères, nous citons le nombre d'année d'expérience global, le nombre d'année d'expérience pour chaque technos cité dans le dc, les compétences fonctionnelles effectués par le salarié durant ses expériences professionnelles précédentes (conception, développement, rédaction de la documentation, etc.). cela a nécessité l'analyse et l'annotation sémantique du descriptif des expériences précédentes. ces différents scores ont été exploités dans la phase d'apprentissage non supervisé et plus précisément le clustering foot_0 afin que le système arrive à identifier et trier les dc qui correspondent à un besoin client donné et de retourner aux décideurs des esn (manager, directeur, etc.) les meilleurs profils présents dans l'entreprise et les meilleurs profils à recruter.