Sur les postes à fort volume, le tri manuel des CV est chronophage, fatigant et inégal : critères oubliés, attention qui baisse, bons profils manqués à cause d'un format atypique. Le besoin : appliquer de façon homogène un ensemble de critères à l'ensemble des candidatures pour obtenir une liste courte classée et résumée, la décision finale restant humaine.
Comment ça fonctionne
On désigne le dossier contenant les CV à indexer.
ODESA indexe le contenu plein-texte (moteur SQLite FTS5), recherche par pertinence, insensible à la casse et aux accents.
Formats pris en charge, notamment ceux des CV : PDF (.pdf), Word (.docx), ainsi que txt, md, html, csv, json, xml, Excel (.xlsx).
Le recruteur décrit le profil recherché en langage naturel (compétences, années d'expérience, langues, localisation, etc.).
L'IA interroge l'index, identifie les CV correspondants, les classe par pertinence et lit les documents retenus pour en extraire les éléments clés.
L'IA restitue une liste courte : pour chaque candidat, le fichier source, les points forts au regard des critères, et les réserves (critère non confirmé). La décision et la suite du processus restent humaines.
Capacités ODESA mobilisées
Rechercher dans le contenu des CV les compétences et critères demandés ; classer par pertinence.
Ouvrir et lire le CV retenu pour confirmer les critères et produire le résumé.
Optionnel : confirmer le lancement d'une présélection ou afficher un récapitulatif.
Déroulé type
Le recruteur : « Présélectionne les candidats avec 3+ ans en data engineering, maîtrise de SQL et Spark, anglais professionnel, basés ou mobiles en Île-de-France. »
L'IA recherche dans l'index (« data engineering », « SQL », « Spark », « anglais », « Île-de-France », etc.).
L'index renvoie les CV pertinents, classés.
L'IA lit les CV retenus et confirme/infirme chaque critère.
Elle restitue : « 11 profils. 1) CV_Martin.pdf, 4 ans data eng, SQL+Spark confirmés, anglais mentionné, IDF. Réserve : Spark cité sans niveau. … »
Suivi : « Garde seulement ceux qui mentionnent Airflow. » → l'IA affine la liste.
- Le dossier contenant les CV (lecture).
- Droits de lecture du système de fichiers sur ce dossier.
- Aucun service externe requis : l'index est autonome et local.
- Racines autorisées (jail) : uniquement le dossier de candidatures. ODESA ne lit que ce périmètre.
- Dossiers indexés : le répertoire de CV, déclaré explicitement.
- Capacités activées : index et fichiers (lecture seule) ; web, sql, com fermés.
- Jeton d'accès (Bearer) : tout appel est protégé.
- Configuration verrouillable : chiffrable/protégeable par mot de passe, recommandé (données personnelles).
- Local : CV et index restent sur les machines du client, ce qui sert la conformité RGPD.
Mise en place
Les étapes pour configurer ODESA sur ce cas d'usage.
Installer ODESA (exécutable, double-clic).
Déclarer la racine autorisée et le dossier de CV à indexer.
Activer index et fichiers (lecture seule) ; lancer l'indexation initiale.
Connecter l'IA conversationnelle (jeton) et tester avec un jeu de critères connu.
Définir une politique de purge des CV en fin de processus (RGPD) : suppression du dossier indexé.
- Aide à la présélection, pas décision automatique : le choix des candidats reste humain.
- Vigilance aux biais : formuler des critères liés à la compétence, éviter tout critère discriminatoire (âge, origine, sexe…). La présélection doit rester équitable et conforme au droit du travail.
- Les PDF scannés non océrisés ne sont pas extractibles ; les CV très graphiques (images) peuvent être mal lus.
- Une compétence formulée autrement que le critère peut être manquée : varier les termes améliore le rappel.
- Les résumés doivent être vérifiés contre le CV source avant toute décision.
- Respecter les durées de conservation des candidatures (RGPD) : purger l'index et les fichiers en fin de processus.
- Ajouter des fonctions métier (VScript) pour normaliser les critères récurrents d'un poste type.
- Croiser avec une base de données (sql) de suivi des candidatures (ATS) pour tracer le statut.
- Planifier via VAILS un pré-tri automatique des nouvelles candidatures arrivant dans le dossier.
- Générer un compte-rendu de présélection exportable pour l'équipe de recrutement.
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