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Conception d'un systeme intelligent d'analyse de cv base sur le traitement du langage naturel (NLP) pour une evaluation optimisee des candidatures: application au departement des ressources humaines( Télécharger le fichier original )par JOSPIN NKISSA KUDOLYE UPL Université Protestante de Lubumbashi - Licence 2025 |
CHAPITRE 5. RESULTATS ET EVALUATIONS5.1 Résultatsa) Présentation de l'application
Figure 43 interface d'accueille Cette page est la page d'accueil accessible à tous les utilisateurs
Figure 44 interface des offres
82 Figure 45 interface des offres avec option de filtre Figure 46 interface de login pour s'authentifier
83 Figure 47 interface pour réinitialiser le mot de passe Figure 48 interface pour la vérification de OTP envoyer par mail
84 Figure 49 interface pour sur la vue du détaille de l'offre Figure 50Interface pour uploader le cv
85 Figure 51 Dashboard Entreprise Figure 52 Dashboard chercheur d'emploie Figure 53 Dashboard entreprise avant l'analyse
86 Figure 54Dashboard entreprise l'analyse encours Figure 55 opération Asynchrone avec serveur celery Figure 56 Résultat d'analyse 87 Conclusion Générale Au terme de ce travail de recherche et de développement, nous avons pu concevoir et implémenter un système intelligent d'aide au recrutement basé sur l'analyse automatique de CV et le matching sémantique avec les offres d'emploi. Cette étude s'inscrit dans une dynamique actuelle de digitalisation des processus RH, et répond à un besoin croissant d'automatisation dans le traitement des candidatures, tant du point de vue des recruteurs que des demandeurs d'emploi. Dans une première phase, nous avons mené une analyse approfondie du métier et des besoins fonctionnels, en nous basant sur les pratiques existantes et les insuffisances observées dans les systèmes traditionnels de gestion des candidatures. L'analyse métier a permis de définir les acteurs clés, les cas d'utilisation pertinents, ainsi que les exigences fonctionnelles et non fonctionnelles du système à concevoir. Sur le plan technique, nous avons mis en oeuvre une architecture web basée sur des technologies modernes (Django, React) et avons intégré des techniques avancées de traitement automatique du langage naturel (NLP), notamment via des modèles d'embedding comme BERT, pour évaluer la correspondance sémantique entre les profils des candidats et les offres publiées. Cette démarche a permis de passer d'un système basé sur des mots-clés à un moteur intelligent d'analyse contextuelle, plus pertinent et plus performant. L'application développée offre ainsi aux entreprises une plateforme intuitive pour publier et gérer des offres d'emploi, recevoir des candidatures, analyser automatiquement les CV et visualiser les scores labelisé. Du côté des chercheurs d'emploi, le système permet de consulter les offres, de téléverser leur CV, de suivre l'état de leur candidature et d'accéder à des services fluides, accessibles et ergonomiques. L'intégration de fonctionnalités telles que l'authentification OTP, la traçabilité des actions et le tableau de bord statistique apporte une valeur ajoutée significative à l'application, en renforçant la sécurité, la transparence et la facilité de gestion. Ce mémoire a également permis de mettre en évidence les limites rencontrées, notamment en ce qui concerne l'analyse des CV très hétérogènes ou mal structurés, ou encore les défis liés à la constitution d'un jeu de données représentatif pour entraîner les modèles. Toutefois, les résultats obtenus sont prometteurs et laissent entrevoir plusieurs perspectives d'amélioration, telles que l'intégration d'un moteur de recommandation de profils, l'apprentissage automatique supervisé ou non supervisé, ou encore la prise en compte de critères socio-professionnels plus larges. En définitive, ce travail constitue une contribution concrète à l'optimisation des processus de recrutement à l'ère numérique, et ouvre la voie à de nombreuses évolutions futures. Il témoigne également de l'importance croissante de l'intelligence artificielle dans les systèmes d'information décisionnels, notamment dans le domaine des ressources humaines. Nous espérons que cette application servira de base pour d'éventuels déploiements en milieu réel, ou à tout le moins, qu'elle stimulera une réflexion plus large sur les opportunités offertes par l'automatisation intelligente au service de l'employabilité. 88 Bibliographie
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