Notre Talent Experience Platform optimise le parcours de vos talents, de leur recrutement à leur évolution dans l'entreprise.
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Les compétences sociales au cœur de l’automatisation
Certaines compétences sociales (ou soft skills) sont un prérequis pour travailler en entreprise : communication, leadership...
Nous avons construit un modèle algorithmique de machine learning basé sur la psychologie organisationnelle, afin d'étudier ces signaux sociaux ou soft skills.
CRITÈRES ÉTUDIÉS
Notre algorithme de machine learning analyse les signaux sociaux issus du discours des candidats : le contenu verbal (sémantique, singularité et diversité lexicale) et non verbal (prosodie : rythme, intensité, ton…).
Le modèle a été construit en partenariat avec des laboratoires publics, CentraleSupelec, Télécom ParisTech et le CNRS (cf. Comité Scientifique) et les recherches réalisées ont été plusieurs fois primées lors des plus grandes conférences mondiales en intelligence artificielle – WACAI, AAAI, ACII Cambridge.
Des candidatures analysées automatiquement
Les entretiens vidéo sont classés sur la base des signaux sociaux analysés.
Notre solution d’IA offre des perspectives extrêmement prometteuses : réactivité dans la sélection des meilleurs candidats, gain de temps permettant aux recruteurs de se concentrer sur les étapes à haute valeur ajoutée humaine, élimination des biais cognitifs, sélections moins arbitraires, …
Comment ça marche
- Entretien vidéo
- Analyse
- Résultats
1. Les candidats passent leurs
entretiens video
Le candidat répond à vos questions lors de l’entretien video différé, rien ne diffère d’un entretien classique.
2. L’IA analyse et compare les réponses
La vidéo est anonymisée : aucune information permettant d'identifier le candidat n'est conservée.
Notre algorithme de Machine Learning analyse le contenu verbal et non verbal : prosodie, champ lexical, … et classe les candidats de votre campagne de recrutement par ordre de pertinence.
3. Vous consultez les profils pertinents
en priorité
Préalablement formé à l’outil, le recruteur visualise les candidatures reçues par ordre d’intérêt et non plus par ordre chronologique, sur la plateforme EASYRECRUE.
Le recruteur dispose de tableaux de bords détaillés quant aux indicateurs pris en compte dans l’analyse de la performance.
Notre comité scientifique
Nikos PARAGIOS
Professeur émérite en
Sciences informatiques
et mathématiques
CentraleSupélec
Jean-Claude MARTIN
Professeur en Sciences informatiques
LIMSI CNRS
Chloé CLAVEL
Enseignant-chercheur en Affective Computing
Télécom ParisTech
Léo HEMAMOU
PhD student in CIFRE Département R&D
EASYRECRUE
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