Contexte : un cabinet de recrutement recevait plus de 500 CV par semaine et passait 40 % de son temps en présélection manuelle.
Solution : pipeline de NLP personnalisé qui parse les PDF et LinkedIn, extrait les compétences techniques et soft skills, et calcule un score de matching par fiche de poste. L'outil intègre un feedback loop des recruteurs pour affiner les recommandations.
Résultats : temps de présélection divisé par 4, taux de recommandations validées par les recruteurs passé de 35 % à 72 %.