Découvrez le nouveau moteur de recommandation IA Manatal

Votre base de données de candidats est votre atout le plus précieux. Cependant, pour de nombreuses équipes de recrutement, c'est aussi le plus sous-utilisé. À mesure que votre base de données s'enrichit, les outils de recherche traditionnels ont du mal à suivre le rythme, vous obligeant souvent à vous fier à des requêtes rigides par mots-clés qui vous font passer à côté de talents à fort potentiel simplement parce que leur CV ne correspond pas exactement à vos termes de recherche.

Aujourd'hui, nous lançons la version bêta publique du moteur de recommandation IA. Cette fonctionnalité va au-delà de la simple correspondance de mots-clés pour comprendre le sens d'une description de poste. Elle lit vos exigences comme le ferait un recruteur humain, en faisant immédiatement apparaître les meilleurs candidats parmi votre vivier existant.

Cela permet de dépasser les limites de la correspondance exacte des mots-clés et fournit une liste classée de candidats qui correspondent aux exigences réelles du poste.

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Dépasser le piège des mots-clés

La plupart des systèmes de suivi des candidats vous obligent à vous comporter comme une machine. Vous passez des heures à élaborer des chaînes booléennes complexes et à deviner les mots-clés qu'un candidat aurait pu utiliser.

Cela transforme votre flux de travail, qui passe d'une recherche manuelle à une analyse intelligente.

Comment ça marche

Les recommandations basées sur l'IA de Manatal automatisent désormais l'analyse de vos descriptions de poste et de votre base de données de candidats afin d'améliorer la précision du sourcing.

1. Extraction intelligente des exigences

Ne créez plus manuellement des ensembles de filtres complexes. Lorsque vous enregistrez une description de poste (idéalement 150 mots ou plus), le système lit automatiquement le rôle. Il extrait les exigences essentielles et les classe en qualifications requises et préférées.

2. Recherche sémantique

Le moteur analyse l'intégralité de votre base de données, y compris les anciens candidats que vous avez peut-être manqués. Il effectue des correspondances en fonction du sens, et pas seulement des mots-clés.

Exemple : si vous recrutez un « responsable commercial SaaS », l'IA sait qu'elle doit rechercher une expérience dans la « vente de logiciels B2B ». Elle trouve ainsi des candidats qualifiés que les recherches rigides par mots-clés ignoreraient.

3. Notation transparente et justification

Nous pensons que les outils d'IA doivent être explicables. Chaque candidat recommandé est accompagné d'un aperçu de compatibilité IA qui comprend :

• Score de compatibilité : pourcentage clair indiquant le degré d'adéquation.
• Justifications : explications détaillées expliquant pourquoi un candidat répond à des exigences spécifiques (par exemple, « Possède 4,5 ans d'expérience dans la gestion de projets dans le secteur technologique »).
• Analyse des écarts : visibilité immédiate sur les compétences préférées qui font défaut.

4. Contrôle de précision

Toutes les exigences n'ont pas le même poids. Grâce au nouvel outil de pondération, vous pouvez attribuer des niveaux d'importance spécifiques à vos exigences.

Cela vous permet de contrôler précisément le classement des candidats, en veillant à ce que l'IA donne la priorité aux compétences les plus importantes pour le poste concerné.

Quand utiliser le moteur de recommandation IA

Cette fonctionnalité est conçue pour prendre en charge les scénarios de recrutement à forte valeur ajoutée :

• Redécouverte des candidats : identifiez instantanément un « médaillé d'argent » parmi les candidats que vous avez recrutés il y a deux ans et qui correspondrait parfaitement à un nouveau poste vacant.
• Criblage à grand volume : lorsque vous recevez 500 candidatures ou plus, l'IA les classe par ordre de pertinence. Cela vous permet de concentrer immédiatement votre examen manuel sur les meilleurs candidats.
• Recrutement de profils spécialisés : trouvez des candidats possédant des compétences spécifiques et difficiles à définir, que les simples recherches par mot-clé ne permettent souvent pas de trouver.

Pourquoi cela est important pour vos résultats financiers

Nous avons conçu ce moteur pour résoudre des problèmes opérationnels spécifiques. Il apporte une valeur ajoutée immédiate de trois manières :

1. Maximisez le retour sur investissement de votre base de données

Chaque candidat dans votre système coûte de l'argent à acquérir, que ce soit par le biais d'annonces sur des sites d'emploi, de la prospection sur LinkedIn ou de dépenses marketing. Lorsque vous ne parvenez pas à les retrouver pour de nouveaux postes, cet investissement est sous-utilisé. Notre moteur analyse l'historique complet de vos anciens candidats. Il vous permet de pourvoir de nouveaux postes en utilisant les talents dont vous disposez déjà, ce qui réduit considérablement votre dépendance à l'égard des offres d'emploi externes coûteuses.

2. Réduire le délai de présélection

La présélection est le principal obstacle dans le recrutement à grande échelle. Au lieu d'examiner des centaines de CV pour trouver quelques candidats potentiels, l'IA fournit immédiatement une liste restreinte classée par ordre de priorité. Vous commencez votre journée en examinant les 10 % des candidats les mieux classés qui sont déjà qualifiés, plutôt que de filtrer les 90 % qui ne le sont pas.

3. Éliminer les « faux positifs » qui font perdre du temps

Les outils de recherche standard renvoient souvent des candidats qui correspondent à un mot-clé, mais sans tenir compte du contexte (par exemple, un « chef de projet » apparaissant dans une recherche pour un « chef de produit »). Notre moteur analyse l'expérience, la formation et les compétences dans leur contexte, vous permettant ainsi de ne consacrer votre temps qu'à l'examen des profils pertinents.

Rejoindre la bêta publique

Le moteur de recommandation IA est désormais disponible en version bêta publique.

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