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IA et Machine learning (apprentissage machine) dans le recrutement

Par Laurent Schwartz | mai 09, 2018

Il y a quelques années, la Google "Brain Team" qui était derrière Tensorflow a créé un nouvel outil neuronal appelé Word2Vec.

IA et recrutementWord2Vec est un réseau neuronal à deux couches pour le traitement du texte. Il avale un ensemble donné de texte comme les CV qu'il renvoie ensuite sous forme d'un ensemble de vecteurs - transformant les mots en une forme numérique que les ordinateurs peuvent comprendre.

Word2Vec a donc un rôle potentiel dans le monde de l'entreprise et de la recherche, du moins en ce qui concerne la numérisation des documents, la sélection des significations et des associations.

Le site de Tensorflow décrit Word2Vec en termes élogieux comme "un modèle prédictif particulièrement efficace pour l'apprentissage de l'incorporation de mots à partir de texte brut".

Comment cela se compare-t-il à la réalité ?

Comment ça marche ? Considérez ce qui suit : « King » – « Masculin » + « féminité » = ?

Le résultat de ce "calcul" est évidemment le mot "reine", c’est que le type de calcul que Word2Vec peut faire de manière fiable.

Le système peut aller plus loin - il peut apprendre des relations et faire des " devinettes " sur ce qu'il faut faire quand on lui soumet quelque chose qu'il ne connaît pas vraiment. Par exemple, si nous prenons la relation que Paris est la capitale de la France, nous pouvons alors demander à Word2Vec la capitale de l'Italie. Dans leurs articles l'équipe de Google a donné plusieurs exemples de résultats trouvés pour des villes : si Paris est à la France alors Rome est à l'Italie, Tokyo au Japon et Tallahassee à la Floride.

D'autres exemples ont également été présentés dans un article de 2013 : si Cu est la forme courte du cuivre alors Au est la forme courte de l'or, si Einstein est un scientifique alors Mozart est un violoniste et Picasso est un artiste. Cela dit, il les déductions n’étaient exact qu'à 60 % environ, car le modèle prédictif utilisé a été formé sur un ensemble limité de données.

Machin learning et recrutementComment cela marche ? Essentiellement, l’algorithme crée des vecteurs pour un mot qui indique dans quelle mesure ce mot contient ces vecteurs. Un exemple simple pourrait être un groupe de rock avec ses vecteurs - la vitesse, le poids, la complexité des solos de batterie, etc. Dans cet exemple le groupe de rock aura des milliers de vecteurs déterminés par le processus « d'apprentissage machine ».

Mais rien de tout cela n'est nouveau (ce que les auteurs originaux de Word2Vec admettent volontiers), par contre ce qui est nouveau, c'est d'accélérer l’apprentissage avec un grand nombre de données. Comme pour tout algorithme d'apprentissage machine (machin learning), c'est l'apprentissage du modèle qui prend du temps et la quantité de données qui fait sa précision.

Dans l’assistant Smart Recrutement de Cloud2Recruit nous utilisons un outil neuronal dérivé de Word2Vec appelé Doc2Vec. Nous avons soumis à ce réseau de neurones des centaines de milliers de CV dans sa phase d’apprentissage, et chaque CV se trouve alors défini par un certain nombre de vecteurs. C’est à partir de cette phase d’apprentissage que nous sommes capables de « lire » et d’interpréter les CV des candidats en situation de recrutement, et de prédire leur qualité par rapport à des CV déjà validés. Bien sûr l’apprentissage et en perpétuel renouvellement, et même si notre réseau de neurones n’est pas encore parfait il donne déjà de très bons résultats… avec des perspectives de développement incroyable.

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3 commentaires

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  1. diider | nov. 07, 2018

    [url=http://www.prim92018/]source[/url]

  2. didier | nov. 07, 2018
    Par ailleurs a t'on une idée du prix de la machine

    <a href="http://www.rererererer.com/">?</a>

  3. didier | nov. 07, 2018
    bon article ! http://www.cloud2recruit.com/

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