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L’intelligence Artificielle au cœur de l’interim digital

Data - Par Sabine Terrey - Publié le 17 juillet 2019
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Comment un algorithme et une présence de proximité entendent bouleverser l’emploi en France !

L’intelligence Artificielle au cœur de l’interim digital

Créé en 2017, et après A ans d’amélioration de son algorithme, MisterTemp’, expert de l’interim digital, a mis en poste plus de 20 000 personnes et prévoit d’atteindre les 50 000 d’ici la fin de l’année.

 

Identifier les meilleurs candidats

Tout repose sur l’analyse de la donnée ! Ainsi sont analysés :

  • Côté candidat

Le CV, la durée des expériences, les diplômes, les types d’entreprises , les résultats aux tests métiers, les soft skills…

  • Côté entreprise

La sémantique de l’offre d’emploi, les profils recrutés, les soft skills souhaitées, la taille de l’entreprise, les statistiques concernant le secteur d’activité et la zone géographique

« Nous sommes partis du constat qu’en se limitant uniquement aux informations contenues dans le CV de nos candidats, nous risquions de passer à côté des meilleurs profils » précise Thibault Péant, Directeur Général de MisterTemp’.

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Pour les profils trop en tension, si l’algorithme détecte que l’offre en ligne automatisée n’est pas suffisante, l’entreprise est envoyée vers une agence de proximité qui prend le relais.

La qualité des données collectées étant la clé de voûte pour créer des algorithmes de matching performants entre les offres de nos clients et nos candidats. Click To Tweet “Nous avons d’abord concentré nos efforts sur un parcours d’inscription rapide permettant d’enrichir au maximum le profil de nos candidats sur un espace entièrement sécurisé. De même pour nos clients, nous avons créé un parcours d’expression de besoins d’intérim à la fois rapide et très complet. Côté matching, nous avions initialement choisi de collaborer avec un prestataire externe puis nous avons finalement pris le parti d’internaliser cette technologie pour gagner en flexibilité et en rapidité, et mettre en place notre propre scoring personnalisé.

 

Thibault Péant, directeur général de MisterTemp’ (à droite) et Alexandre Pham, co-président de MisterTemp’ Group (à gauche)

 

L’ensemble des données d’utilisation sont centralisées dans notre data warehouse où elles sont analysées et utilisées par nos algorithmes de matching apprenants pour proposer le bon candidat, au bon client, au bon moment. Nos algorithmes sont régulièrement améliorés pour intégrer les informations transmises par nos utilisateurs au fil des missions réalisées avec MisterTemp et des nouvelles fonctionnalités de la plateforme » ajoute Thibault Péant.

 

Data - Par Sabine Terrey - Publié le 17 juillet 2019