Le parsing structure les informations
CVReaderPro extrait des données utiles du CV et de l’offre : compétences, expérience, formation, langues, métier et localisation.
Matching CV / offre pour recruteurs
Comparez les CV à vos offres et priorisez les profils à examiner
Structurez le CV et l’offre, puis examinez le score global et ses composantes pour organiser votre revue. Le score vous aide à comparer les profils ; le recruteur décide.
- Disponible dès l’essai
- 0 crédit par comparaison
- Offres actives selon la formule
Senior Java Engineer
Exemple synthétique publié
69,03
/ 100
- Compétences
- 100
- Expérience
- 83,2
- Trajectoire professionnelle
- 75
- Profil / métier
- 60
- Correspondance sémantique
- 52,75
Résultat d’un jeu de données synthétique public. Ce score ne représente ni une performance générale ni une probabilité de réussite.
Parsing puis matching
Du CV et de l’offre structurés à un rapprochement lisible
Le parsing extrait les informations présentes dans les documents. Le matching rapproche ensuite les données du profil candidat des critères de l’offre et calcule les composantes disponibles selon le setup.
Le matching examine leur correspondance
Le moteur compare les données structurées du profil aux exigences du poste. Le recruteur peut consulter le score et ses composantes avant de poursuivre sa revue.
Une information absente ou inexploitable ne permet pas de conclure que le candidat ne possède pas la compétence concernée. Consultez le CV source si cette information compte pour votre évaluation.
Exemple publié et vérifiable
Senior Java Engineer
Le score et ses composantes proviennent du résultat JSON public. Le CV, le profil, l’offre, les personnes et les entreprises de cet exemple sont fictifs.
Cet exemple illustre un CV, une offre et un setup précis. Il ne constitue pas un résultat client ni une mesure de performance générale.
Exemple synthétique publié
69,03/ 100
Compétences100
Expérience83,2
Trajectoire professionnelle75
Profil / métier60
Correspondance sémantique52,75
Résultat d’un jeu de données synthétique public. Ce score ne représente ni une performance générale ni une probabilité de réussite.
Explorer un exemple synthétique
Téléchargez les CV sources et les sorties API enregistrées. Les personnes, entreprises et offres sont fictives. Les documents exemples sont en anglais ; les résultats dépendent du document et du parser et nécessitent une revue humaine.
Quelles composantes peuvent entrer dans le score ?
Le moteur examine plusieurs dimensions. Leur calcul dépend des informations exploitables dans le CV et l’offre ainsi que du setup défini pour le matching.
- Profil et métier
- Rapproche le métier ou le profil du candidat de celui recherché.
- Compétences
- Compare les compétences structurées du candidat aux exigences du poste.
- Expérience
- Examine le parcours au regard de l’expérience attendue.
- Formation
- Compare les informations de formation disponibles aux exigences.
- Langues
- Rapproche les langues du candidat des exigences indiquées dans l’offre.
- Distance
- Utilise les informations de localisation disponibles pour calculer la composante géographique.
- Correspondance sémantique
- Compare le contenu du poste et du profil au-delà de la présence des mêmes mots.
- Trajectoire professionnelle
- Examine les expériences récentes au regard du poste ciblé.
Toutes les composantes ne sont pas nécessairement calculées pour chaque rapprochement. La réponse API fournit les champs disponibles et peut inclure des éléments de preuve.
Le matching sémantique complète la comparaison de termes
La comparaison lexicale et la comparaison sémantique sont deux façons d’examiner les textes du CV et de l’offre.
Comparaison lexicale
Recherche les mêmes termes ou des termes proches. Elle sert de méthode de repli lorsque les vecteurs nécessaires ne sont pas disponibles.
Comparaison sémantique
Quand les vecteurs enregistrés sont disponibles, rapproche les formulations selon leur sens, même si les mots diffèrent.
Si les vecteurs ne sont pas disponibles, le moteur utilise une comparaison lexicale de repli.
Une proximité sémantique est un signal de correspondance, pas une validation parfaite d’équivalence ni une évaluation humaine du candidat.
Pondérations définies dans le setup
Adaptez le poids des critères au poste
Une pondération configurée à 0 retire le critère correspondant du calcul. Il ne contribue donc ni positivement ni négativement au score.
Illustration pédagogique uniquement : ces valeurs ne sont pas un paramétrage imposé par CVReaderPro.
- Compétences
- 90%
- Expérience
- 80%
- Sémantique
- 55%
- Formation
- 0%
Exemple de critère actif
Exemple de critère actif
Exemple de critère actif
Critère retiré du calcul
Comment lire un score de matching ?
Le score global résume les composantes retenues selon les données exploitables et les pondérations appliquées. Lisez-le avec ses détails, pas isolément.
- 01
Utilisez le score comme repère
Il aide à organiser la revue des profils associés à une offre.
- 02
Examinez les composantes
Vérifiez les critères actifs et les informations qui contribuent au résultat.
- 03
Revenez aux documents
Relisez le CV et l’offre avant toute décision sur la suite du recrutement.
- Il n’existe pas de seuil universel qui classe automatiquement un candidat comme bon ou mauvais ; le score n’est pas une probabilité de réussite.
- Les scores calculés pour des offres ou des setups différents ne sont pas nécessairement comparables directement.
De l’offre à la revue du recruteur
Le score s’inscrit dans le workflow de recrutement et laisse les étapes d’évaluation et de décision au recruteur.
- 1
Structurez l’offre
Importez ou sélectionnez le poste et ses critères.
- 2
Structurez les CV
Organisez les informations candidats nécessaires au rapprochement.
- 3
Lancez le matching
Le moteur applique le setup actif aux données disponibles.
- 4
Examinez le résultat
Consultez le score, ses composantes et les éléments associés.
- 5
Priorisez la revue
Utilisez le résultat pour organiser les profils à examiner.
- 6
Décidez de la suite
Le recruteur choisit les profils à contacter, évaluer, présenter ou écarter.
Un outil de comparaison pour les équipes de recrutement
Le matching accompagne différents workflows de recrutement, de la revue d’une shortlist à l’intégration dans un ATS.
Cabinets de recrutement
Comparez les profils aux critères d’une mission client et organisez la revue de votre shortlist.
ESN et staffing
Examinez l’adéquation entre le parcours d’un consultant, ses compétences et un besoin client.
Équipes RH
Ajoutez un repère structuré à l’examen des candidatures reçues pour un poste.
Éditeurs ATS
Intégrez le calcul dans votre produit et affichez le résultat dans votre propre workflow.
Interface et API
Utilisez le matching dans CVReaderPro ou intégrez-le à votre ATS
Pour les équipes recrutement
Travaillez avec les CV et les offres structurés, consultez le score et poursuivez la revue dans votre processus.
Pour les ATS et applications métier
L’API permet de calculer le score pour une offre et un CV déjà enregistrés. Un autre endpoint accepte directement les fichiers à traiter.
Exemple de requête pour des ressources enregistrées
POST /api/v2/recruiter-scores/match
Authorization: ApiKey YOUR_API_KEY
Content-Type: application/json
{
"jobId": "JOB_UUID",
"candidateId": "RESUME_UUID"
}L’endpoint associe les identifiants d’une offre et d’un CV enregistrés. La documentation décrit aussi l’endpoint de matching direct par fichiers.
La documentation API décrit également l’actualisation des scores et l’envoi par webhook des 10 meilleurs candidats pour une offre, ou des 10 meilleures offres pour un CV.
Le score aide à examiner les profils, le recruteur décide
Pondérations configurables
Le setup ajuste l’importance des critères à examiner pour un poste.
Résultat consultable
Le score et ses composantes donnent au recruteur des éléments à vérifier dans le CV et l’offre.
Décision humaine
Le matching ne décide pas d’embaucher, de rejeter ou de contacter un candidat.
Questions fréquentes sur le matching CV / offre
Qu’est-ce que le matching CV / offre ?
Il rapproche les informations structurées d’un CV des critères d’une offre et présente un score avec ses composantes disponibles.
Le matching est-il disponible pendant l’essai ?
Oui. Vous pouvez utiliser le matching dès la période d’essai.
Le matching consomme-t-il des crédits ?
Non. Une comparaison CV / offre ne débite pas de crédits. Les crédits peuvent servir au parsing des documents selon le moteur choisi.
Que varie-t-il selon la formule ?
Pour le matching, le nombre d’offres actives disponibles varie selon la formule. Le matching ne devient pas une fonctionnalité réservée à une formule particulière.
Quels critères sont comparés ?
Selon les données présentes et le setup, le moteur peut calculer les composantes liées au profil, aux compétences, à l’expérience, à la formation, aux langues, à la distance, à la sémantique et à la trajectoire professionnelle.
Puis-je configurer les pondérations ?
Oui. Les pondérations sont définies dans le setup afin d’ajuster le poids relatif des critères dans le calcul.
Que signifie une pondération égale à 0 ?
Le critère correspondant est retiré du calcul du score. Il ne peut donc pas augmenter ou réduire le résultat.
Le score est-il une probabilité de réussite ?
Non. C’est un repère de comparaison calculé pour un CV, une offre et un setup donnés. Il ne prédit pas la réussite dans le poste.
Puis-je intégrer le matching à mon ATS ?
Oui. L’API propose le matching entre ressources enregistrées et un endpoint pour traiter directement deux fichiers. La documentation décrit les requêtes et les réponses.
Le score prend-il la décision de recrutement ?
Non. Le recruteur vérifie les éléments, revient aux documents et prend la décision finale.
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Parsing CV par règles
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Parsing CV par règlesAPI de parsing CV
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CV au format entrepriseDocumentation technique
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Documentation techniqueEssayez avec vos propres données
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