Notre client, un leader dans le secteur des ressources humaines, cherchait une solution pour optimiser son processus de recrutement. Face à une compétition accrue pour attirer les meilleurs talents, il était crucial de gérer efficacement un grand volume de candidatures et de sélectionner rapidement les meilleurs profils. Le projet Hannah a été conçu pour transformer les pratiques de recrutement en utilisant des technologies avancées.

Déroulé

1. Analyse des Besoins : Nous avons commencé par comprendre les défis spécifiques rencontrés dans la gestion des candidatures et la présélection des talents.

2. Développement de la Solution :

• Analyse Sémantique Avancée : Création d'un moteur de recherche doté d'un module d'analyse sémantique utilisant l'intelligence artificielle générative pour comprendre en profondeur le contenu des candidatures.

• Outils de Traitement du Langage Naturel (NLP) : Utilisation de bibliothèques telles que NLTK, spaCy et TensorFlow pour le traitement et l'analyse des données des candidats.

• Infrastructure Performante : Mise en place d'une infrastructure basée sur Elasticsearch et Apache pour garantir des recherches rapides et précises.

3. Intégration et Test : Intégration d’Hannah dans les systèmes existants sans perturbation, suivie de tests rigoureux pour valider l'efficacité et la précision de la solution.

4. Déploiement et Retour d'Expérience : Mise en œuvre auprès des premiers utilisateurs et collecte de feedbacks pour des améliorations continues.

Impact Chiffré

• Réduction du Temps de Traitement : Temps de traitement des candidatures réduit de 50%, libérant les recruteurs pour des tâches plus stratégiques.

• Amélioration de la Qualité des Candidats : Augmentation de 30% de la qualité des candidats présélectionnés grâce à l'analyse sémantique avancée.

• Satisfaction des Recruteurs : Augmentation de 20% de la satisfaction des recruteurs utilisant les outils de recherche fournis par Hannah.

Outils Techniques Utilisés

Pour répondre aux besoins complexes du secteur des ressources humaines, nous avons utilisé :

• Bibliothèques de NLP : NLTK, spaCy pour l'analyse linguistique.

• TensorFlow : Pour la modélisation avancée.

• Elasticsearch et Apache : Pour une infrastructure de recherche rapide et précise.

• Docker : Pour une intégration fluide et une flexibilité maximale.