Bienvenue dans l'ère de l'intelligence artificielle : comment votre entreprise peut se démarquer et prospérer ?

Dans un monde en constante évolution, l'IA se positionne comme une force motrice du progrès. Des avancées technologiques sans précédent ont permis à l'IA de transformer notre manière de travailler.

Lorsqu'il s'agit d'améliorer les processus commerciaux et de stimuler la performance de l'entreprise, l'intelligence artificielle (IA) s'est avérée être un choix populaire, avec des applications allant de l'Internet des objets à la vision par ordinateur, l'apprentissage en profondeur, les systèmes experts, et plus encore. Cependant, seuls quelques géants de la technologie tels que Google, Facebook, Microsoft et Twitter sont activement impliqués dans la recherche et le développement de l'IA, employant souvent des équipes d'experts pour travailler sur des technologies de pointe pendant plusieurs années. 

Bien que de nombreuses petites entreprises ne puissent pas se permettre d'investir dans de telles recherches, elles peuvent néanmoins bénéficier des modèles d'IA qui ont déjà été créés et mis à disposition du public. Cela étant dit, ces modèles peuvent être coûteux en termes de calculs à exécuter, c'est pourquoi de nombreuses entreprises optent pour l'utilisation d'algorithmes d'apprentissage automatique (ML) à la place. En utilisant des algorithmes ML, les entreprises peuvent toujours exploiter la puissance de l'IA sans sacrifier la vitesse et la productivité.

Jooble est un agrégateur d'emplois mondial qui opère dans l'industrie du recrutement sur Internet depuis plus de 16 ans dans 69 pays. Contrairement aux sites d'emploi traditionnels qui collectent et livrent les profils et les CV des chercheurs d'emploi à leurs clients, Jooble travaille avec les chercheurs d'emploi et les employeurs. Pour les sites d'emploi, Jooble est une source précieuse de trafic, et pour les demandeurs d'emploi, c'est un outil pratique pour la recherche d'emploi. La plateforme offre aux chercheurs d'emploi un large éventail d'options d'emploi provenant de diverses sources, y compris celles qui ne sont pas publiées sur des sites d'emploi spécifiques ou des sites web d'agences d'emploi. Cela signifie que les chercheurs d'emploi peuvent accéder à toutes les offres d'emploi disponibles sur le marché, leur permettant de choisir l'option la plus appropriée et d'envoyer leur CV à la source sélectionnée. En retour, Jooble offre aux sites d'emploi un flux ciblé de candidats potentiels pour leurs offres d'emploi, en utilisant des technologies d'intelligence artificielle pour garantir une relation mutuellement bénéfique pour les employeurs et les chercheurs d'emploi. Jooble utilise activement des modèles ML pour bénéficier aux deux.

Par exemple, Jooble utilise une technologie de crawler qui analyse plus de 140 000 ressources quotidiennement, y compris les sites d'emploi, les sites web d'entreprises, les agences de recrutement, les PJA, les petites annonces et les réseaux sociaux, et publie toutes les offres d'emploi collectées sur son site web.

Comment la technologie peut améliorer les performances de l'agrégateur 

Pour améliorer les performances à la fois pour les employeurs et les demandeurs d'emploi, on a adopté initialement le modèle rescorer, qui consiste à réorganiser le classement de base. Cette approche a donné des gains significatifs.

Pour améliorer la collaboration entre l'équipe Science des données et les autres départements et optimiser la performance globale de l'entreprise, Jooble a développé un dashboard. Cet outil permet d'identifier rapidement les problèmes de réduction du trafic et de les résoudre rapidement tout en équilibrant le service aux demandeurs d'emploi et aux employeurs.

Au lieu d'évaluer l'efficacité du système d'apprentissage automatique de manière holistique, Jooble évalue chaque itération de développement séparément. Par exemple, pour améliorer la fonction de recherche de base, on introduit un modèle mathématique et effectue des tests A/B. Un groupe de demandeurs d'emploi utilise la fonction de recherche typique tandis que l'autre groupe teste le modèle de réorganisation intégré. On recueille des données d'utilisateurs, analyse des statistiques pour une période spécifique, et détermine si le nouveau modèle surpasse le modèle de recherche de base précédent. Si cela fonctionne, le modèle amélioré remplace le modèle de base, et on utilise les tests A/B pour toutes les mises à niveau ultérieures.

Comment la technologie améliore l'expérience utilisateur des demandeurs d'emploi

L’objectif actuel de Jooble est d'améliorer les taux de conversion en utilisant des modèles pour étudier les réponses des demandeurs d'emploi à divers postes vacants et les optimiser. En temps réel, on surveille les réactions des utilisateurs à des offres d'emploi spécifiques et améliore la pertinence des résultats de recherche en affichant des postes vacants auxquels d'autres utilisateurs ont répondu plus favorablement. De plus, Jooble utilise des algorithmes de recommandation, tels que le filtrage collaboratif, pour déterminer les postes vacants qui correspondent le mieux aux préférences des utilisateurs et configurer la recherche pour fournir aux demandeurs d'emploi des résultats correspondant à leurs demandes et à des offres similaires qui pourraient également susciter leur intérêt.

En conclusion, il est indéniable que l'intelligence artificielle a pris une place prépondérante dans notre société et continuera de le faire. Les technologies évoluent à un rythme effréné, et l'IA en est un exemple parfait. Les chercheurs et les développeurs ne cessent d'innover et de repousser les limites de ce domaine en constante expansion.

Dans ce contexte, il est crucial de souligner la diversité des outils d'analyse disponibles. De l'apprentissage automatique à l'analyse prédictive, en passant par le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur, une large gamme d'outils est à notre disposition pour exploiter pleinement le potentiel de l'IA.

Pour les entreprises qui aspirent à un développement réussi, l'utilisation des données pour analyser leur situation actuelle et prédire leur avenir est essentielle. Les données sont véritablement la force motrice qui alimente le moteur de croissance. En exploitant les informations disponibles, il devient possible de prendre des décisions éclairées, d'anticiper les tendances du marché et de mieux comprendre les besoins des clients.