❝L'objectif est de transformer notre logiciel ATS en une sorte d'assistant personnel intelligent alimenté par IA.❞ Xavier, CEO de Nicoka
Xavier (CEO) et Jules (Spécialiste IA) vous disent tout sur l'intégration de l'IA dans Nicoka
Dans un contexte où les logiciels ATS et CRM s'appuient de plus en plus sur l'intelligence artificielle (IA), Nicoka n'a pas hésité à s'embarquer dans cette aventure et à se positionner à la pointe de l'innovation en intégrant des solutions d'IA générative au coeur de son outil de gestion des talents (ATS Nicoka CABS). Notre plateforme s'enrichit d'outils de matching automatisé et de gestion des courriels, pour une gestion plus intelligente et efficace.
Avec une approche pratique et orientée utilisateur, nous intégrons progressivement l'IA dans notre outil de recrutement pour simplifier et enrichir les expériences de nos clients. Que ce soit pour améliorer le processus de recrutement, gérer les courriels, ou encore offrir un support client plus réactif, Xavier et Jules sont aux commandes de cette transformation et partagent ci-dessous leur vision, ainsi que les défis rencontrés lors de l'intégration de l'IA.
1. Vision et stratégie
L’IA est quasiment partout, est-ce que Nicoka s’est aussi lancée dans l’aventure ?
Xavier : Évidemment pour la mise en place de l'IA dans Nicoka. On est en train d'intégrer l'IA générative dans toutes les parties de notre application. L'objectif est de transformer notre logiciel ATS en une sorte d'assistant personnel intelligent alimenté par IA, capable d'enrichir et de réécrire automatiquement les textes pour optimiser le processus de recrutement et la gestion des talents. Cela inclut l'assistance à la rédaction d'offres d'emploi dans notre module de recrutement, un déploiement déjà présent. Nous réfléchissons aussi à l'amélioration de la communication, qu'elle soit positive pour un candidat retenu ou négative pour un candidat disqualifié.
L'objectif est d'utiliser l'IA de manière pertinente pour apporter une vraie valeur à nos clients, au-delà d'un simple effet de mode, ou de faire du “AI washing” comme le font certains (L'AI Washing est une stratégie marketing où les entreprises exagèrent l'utilisation de l'IA dans leurs produits pour paraître plus avancées). L'IA générative nous aide à compléter du texte, extraire des données, et analyser des textes, mais elle ne peut pas encore sélectionner le candidat parfait.
2. Intégration de l'IA dans le recrutement
Pour les recruteurs, comment l’IA va s’intégrer dans Nicoka CABS ?
Xavier : L'IA va améliorer notre outil de recrutement Nicoka CABS grâce à une meilleure extraction de données et la correction des anomalies de détection d'information. Avec l'IA nous allons pouvoir offrir une analyse plus fine des expériences professionnelles, permettant ainsi d'extraire correctement les informations clés. Par exemple l'IA nous permettra de mieux déterminer le poste actuel, le nombre d'années d'expérience, et la localisation géographique même sans adresse réelle. A termes, l'IA aidera aussi à créer des résumés concis des candidats. Avec des données candidats mieux qualifiées par l'IA, nous pourrons aussi renforcer notre système de matching.
L'intégration de l'IA donne aussi la capacité de traiter les données textuelles et non-textuelles, comme les images dans les CV, qui deviennent de plus en plus courantes dans des secteurs comme le marketing et le design. Avec des avancées en traitement d'image, nous pourrons mieux extraire et qualifier les compétences visuelles (par étoile ou par barre par exemple) pour améliorer le matching et proposer des recommandations pertinentes.
Sur Netflix, quand on regarde un ou deux films similaires, la plateforme va nous proposer un autre film équivalent à ceux déjà visionnés, elle nous propose alors des recommandations à partir d’informations qu’elle a réussi à extraire.
Avec une cvthèque mieux renseignée, l'IA générative permet également de travailler de manière sémantique pour trouver des candidats ayant travaillé dans des secteurs spécifiques sans se limiter aux mots-clés exacts.
Vous recherchez des candidats qui travaillent dans l’automobile ou qui ont travaillé dans ce secteur : la recherche par IA va prendre en compte les personnes qui ont dans leur CV le mot “Peugeot”, ou “Ferrari” ou encore “Renault”.
Une sacré différence si on considère qu'aujourd'hui les recruteurs doivent connaître tous les noms de marque de voiture et taper ce nom dans leur moteur de recherche pour retrouver ces personnes.
L'extraction optimisée des informations du candidat est un enjeu particulièrement important puisque la plupart des recruteurs accumulent des CV dans le temps. Combien de cabinets ont des cvthèques remplies de milliers de profils mais n'ont pas les bons moyens à disposition pour rechercher les candidats ? Il y a très certainement des bons candidats, mais pour des problèmes de mots-clés, parce que l’on ne sait pas comment les retrouver, on risque de rechercher de nouveaux candidats et perdre du temps pour finalement passer à côté du “bon candidat” déjà présent dans son vivier de talents.
Quel est l'impact de l'IA sur le processus de recrutement ?
Xavier : L'IA a le potentiel de rendre le processus de recrutement plus efficace en réduisant le temps nécessaire à l'analyse des candidatures et en améliorant la précision du matching automatique. Les utilisateurs de Nicoka gagneront en efficacité grâce à une meilleure gestion des tâches répétitives et à des réponses plus personnalisées pour les candidats.
La principale difficulté qui accompagne ce choix est la puissance de calcul nécessaire. Les Grand Modèle de Langage (LLM) que nous utilisons nécessitent une puissance de calcul considérable. Pour répondre à cette exigence, nous avons donc besoin d’une infrastructure serveur capable de supporter des calculs intensifs.
3. Intégration de l'IA dans le traitement des courriels
Comment l’IA va-t-elle s’intègrer dans le traitement des courriels chez Nicoka ?
Xavier : L'intégration de l'IA dans le traitement des courriels chez Nicoka vise à proposer une intentionnalité, comme le font Google ou Microsoft. Le système ne proposera pas seulement des réponses, mais indiquera aussi si un candidat correspond à une offre, en analysant les candidatures reçues. Cela permettra de faire un tri parmi les nombreux candidats et de sélectionner les plus pertinents.
Vous recevez 203 candidatures à une offre d’emploi et bien évidemment vous ne pouvez pas recevoir tous les candidats en entretien. Il faut faire un choix, et se pose la question : Est-ce que mon logiciel peut me montrer quelque chose qui va orienter mon choix ?
Chez Nicoka, nous analyserons plusieurs dimensions comme le niveau d'expérience, le salaire demandé et les compétences, pour les rapprocher des exigences du poste. Ces critères peuvent être personnalisés par l'utilisateur selon l'importance relative pour chaque poste. L'IA aidera aussi à mieux interpréter les emails de retour après un sourcing, en classifiant les réponses pour faciliter le travail du recruteur, qui lui, continue de se concentrer sur les interactions humaines essentielles, comme les entretiens téléphoniques ou les entretiens en personne.
Comment l'IA peut-elle aider à personnaliser les réponses aux candidats ?
Xavier : Nous pouvons également rendre les réponses plus personnalisées. Tous les recruteurs souhaiteraient répondre à chaque candidature, et chaque candidat aimerait un retour à sa candidature, mais cela pose un problème de volume. Si vous recevez 10 candidatures par mois, vous pouvez prendre le temps de fournir 9 réponses négatives en expliquant les raisons du refus. Cependant, avec des volumes importants, les réponses deviennent standardisées et déshumanisées. Paradoxalement, c'est l'IA qui va permettre cette personnalisation en fonction des informations disponibles. L'IA peut proposer un email tenant compte des motifs de refus, du CV et du poste, ce qui offre une réponse plus personnalisée. Cette réponse pourra être relue et validée par le recruteur avant envoi. Ainsi, grâce à l'IA, nous pourrions obtenir des retours plus humanisés et moins industriels.
De plus, l'IA pourra recommander des postes aux candidats, même si leur candidature initiale ne correspond pas parfaitement à un poste spécifique. Cela permettra de trouver les meilleures correspondances possibles entre les talents et les postes disponibles, en utilisant une approche de matching inversée.
Finalement l’idée est de devenir un peu comme si l’on était l’assistant personnel du chasseur de tête. Et de pouvoir lui dire aujourd’hui, tu as reçu 27 emails en retour à ton push de job et sur ces 27 mails, tu as 12 candidats intéressés et quatre qui ne le sont pas plus que ça, mais qui souhaiteraient autre chose, tandis que trois ne veulent plus recevoir tes emails. Comme à un ordinateur, on ordonne au système de classifier et de créer de l’ordre afin d’être cet assistant. Cela a pour but d’enlever la partie chronophage du job du recruteur pour que dans le fond, il puisse se concentrer sur une chose que l’IA ne peut pas faire pour le moment, qui consiste à appeler le candidat, échanger avec lui et d’aller jusqu’à l’entretien pour lui poser des questions et essayer d’extraire qui il est.
Quels sont les autres modules concernés par l'IA ?
Xavier : Outre le module de recrutement, nous intégrons l'IA dans notre système de CRM (Customer Relationship Management) pour assister la rédaction d'emails et améliorer la diplomatie des échanges commerciaux.
l'IA peut aider à relancer un client sur une facture impayée avec des tournures de phrases appropriées, évitant ainsi de nuire à la relation commerciale. Sur le plan de la prospection, l'IA générative pourra proposer des textes adaptés à différentes situations, servant de support aux commerciaux et permettant d'accompagner les nouveaux employés dans leurs tâches.
Quels sont les plans futurs pour améliorer le support avec l'IA ?
Xavier : À partir de fin 2024 et en 2025, nous prévoyons d'améliorer notre système de support. L'idée n'est pas de remplacer les humains de Nicoka ou le support par un chatbot, mais de créer un chatbot intelligent. Ce chatbot, basé sur le nombre élevé de tickets de support que nous traitons chaque année, pourrait répondre plus rapidement aux questions récurrentes. Nous souhaitons que ce chatbot puisse fournir des réponses moins robotisées et plus détaillées, expliquant étape par étape les solutions aux problèmes.
Actuellement, les réponses du support peuvent sembler sèches, souvent en raison du volume de tickets à traiter rapidement. Avec des IA (Intelligence Artificielle) génératives, nous espérons qu'elles pourront apprendre à comprendre l'outil Nicoka et à aider les clients de manière proactive, soit via des tickets de support, soit directement dans l'application.
Un bouton "je suis coincé ici" pourrait guider l'utilisateur avec des solutions détaillées, comme le font d'autres applications.
Nous ne cherchons pas à avoir une réponse à tout, mais à fournir des réponses spécifiques à Nicoka. Nous pensons qu'un tel système serait plus efficace que ce que nous faisons actuellement.
6. Comment on intègre de l'IA dans une solution comme Nicoka ?
Xavier : Jules est en charge de l'intégration d'une IA interne à Nicoka, permettant de garantir la confidentialité des données en évitant de les envoyer à des serveurs externes. Cette IA interne est hébergée sur nos serveurs, utilisant des modèles de langage avancés pour offrir des services de qualité tout en maîtrisant la sécurité et la technologie.
Quelles technologies spécifiques sont utilisées ?
Jules : J’utilise la Génération Augmentée par Récupération (RAG), autrement dit, je profite de la capacité de l’intelligence artificielle générative à interpréter et extraire les informations d’un contexte donné. Pour cela, j’ai déployé un Grand Modèle de Langage (LLM) sur les serveurs de Nicoka. C’est un peu comme si nous avions notre propre «ChatGPT », mais en privé et en utilisant les dernières technologies OpenSources disponibles.
Xavier : Le choix de la technologie a été crucial, notamment entre la Reconnaissance d’entités (NER) et les Grands Modèles de Langage (LLM). Nous avons opté pour les LLM pour leur capacité à comprendre le langage de manière plus nuancée. La principale difficulté réside dans la puissance de calcul nécessaire, ce qui a impliqué de mettre en place une infrastructure serveur robuste.
Jules, peux-tu nous expliquer en détail comment fonctionne le processus de parsing de CV que tu as amélioré ?
Jules : Nous faisons une requête vers notre Modèle de langage, hébergé sur nos serveurs. La requête contient des instructions pour l’analyse sémantique, et les données prétraitées du CV. Notre Modèle de langage nous renvoie alors toutes les données étiquetées et ordonnées. Grâce à ça, nous avons donc accès à tout ce que le candidat a renseigné dans son CV de manière automatique. Le système est même capable d’interpréter les logos et les barres de compétence (comme ci-dessous).
En quoi le parsing de CV améliore-t-il l’efficacité du processus de recrutement ?
Jules : Le parsing enrichit automatiquement la base de données sur laquelle se base le matching. Il permet une extraction exhaustive et précise des informations, améliorant ainsi la correspondance entre les candidats et les postes.
Le processus d'anonymisation est facilité par l'IA, en remplaçant par exemple "10 ans d'expérience chez EDF" par "10 ans d'expérience dans une société du secteur de l'énergie", ce qui renforce la pertinence du matching.
9. Performance et amélioration continue
Comment mesures-tu les performances, utilises-tu des mesures ou des statistiques ?
Jules : J'ai un script personnalisé qui permet d'évaluer la qualité des modèles de manière systématique sur un ensemble de CV modèle. Cela permet de situer notre méthode de parsing par rapport aux standards actuels et d’identifier les domaines d’amélioration potentiels.
10. Gestion des données et RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données)
Que fait l’IA des données que l’on lui communique ?
Jules : Cela dépend du type d'IA. Si nous parlons du prompt, ces données servent d’instructions pour le modèle. Pour l'IA de Nicoka, les données ne sont pas sauvegardées après traitement. En revanche, pour ChatGPT, les données peuvent être sauvegardées pour entraîner les futurs modèles. Concernant les informations personnelles, il est incertain de ce que font certaines entreprises avec ces données.
11. Projets actuels et futurs
Quels sont les projets actuels et futurs de Nicoka en matière d'IA ?
Xavier : La fonctionnalité rêvée pour le sourcing chez Nicoka serait un outil capable de trouver des aspirants partout, en fonction de critères définis. Idéalement, ce système pourrait rechercher sur LinkedIn, HelloWork, Pôle Emploi et d'autres plateformes, puis analyser les résultats pour proposer les 20 candidats les plus pertinents et disponibles pour le poste. Cela représenterait un véritable changement de jeu dans le domaine du recrutement.
Cependant, cette approche présente plusieurs défis. Il y a des questions de sécurité, d'accès aux données et de respect des réglementations, notamment en matière de RGPD. L'IA pourrait aider à interpréter les résultats des recherches, mais des problèmes juridiques et d'accès aux données demeurent.
En ce qui concerne la mise en œuvre de l'IA chez Nicoka, nous venons de lancer la génération d'offres d'emploi. Pour le parsing, nous visons à avoir un nouveau parseur et un outil d'aide à la rédaction de mails d'ici la fin d'année 2024, début 2025. Le déploiement se fera progressivement sur 3 à 6 mois.
Quant à la suite, nous souhaitons garder Jules sur ce projet, même si le sujet est un peu périphérique. Il pourrait ensuite se concentrer sur le support automatisé de Nicoka, qui est un autre grand sujet. Certains sujets peuvent paraître longs, mais se révèlent rapides, et vice-versa. Nous verrons comment cela évolue.
Pour Nicoka, l'IA est un véritable atout pour rendre la vie plus facile aux recruteurs et aux utilisateurs. En ajoutant une touche d'intelligence aux tâches quotidiennes, l'objectif est clair : gagner en efficacité tout en gardant l'humain au centre des décisions.