DOSSIER D’INGÉNIERIE
CVthèque intelligente et recherche sémantique
De documents hétérogènes à une recherche de profils fondée sur l'extraction, la structuration et la pertinence métier.
Parler de votre projetContexte
Contexte
Les CV arrivent sous plusieurs formats, avec des niveaux très différents de structure et de lisibilité. Rechercher des profils sur de simples mots-clés ne suffit pas pour rapprocher expériences, compétences et besoins. Le système devait traiter aussi bien les documents natifs que les documents numérisés et rendre les informations exploitables dans une recherche métier.
Intervention Digital Place
Intervention Digital Place
Digital Place a développé une chaîne documentaire couvrant l'ingestion, l'extraction de texte et l'OCR, puis la normalisation d'informations utiles aux recherches. Les travaux ont porté sur la structuration des contenus extraits, la création de représentations sémantiques et la combinaison d'une recherche vectorielle avec des filtres métier. Des services backend et des interfaces d'interrogation ont permis d'exploiter ces traitements dans des parcours de recherche de profils.
Architecture
Architecture
Le traitement documentaire transforme les fichiers en informations structurées et indexées. Le moteur de recherche rapproche les demandes de ces représentations ; les API relient le moteur aux fonctions de consultation et de filtrage.
Technologies : embeddings multilingues.
Décisions d’ingénierie
Décisions d’ingénierie
Articuler extraction et recherche.
La pertinence d'un rapprochement dépend autant de la qualité des informations extraites que de l'algorithme de recherche qui les exploite.
Technologies
Technologies
- Docker
- FastAPI
- PaddleOCR
- Qdrant
- React
- TypeScript
Résultat & portée
Résultat & portée
- Chaîne documentaire développée
Prise en charge de CV natifs et scannés, extraction et structuration de données.
- Recherche de profils
Indexation sémantique, filtres et mécanismes de rapprochement profils–besoins.
Explorer