À propos du projet
DigiTechBridge360 est une plateforme de recrutement pilotée par l'IA connectant talents tech et employeurs via une analyse sémantique des "skill gaps" et des recommandations de formation automatisées.
Mon rôle: Développeur unique, du pipeline d'analyse des CV au moteur d'orchestration IA.
DigiTechBridge360 est une marketplace de recrutement biface conçue pour résoudre l'inefficacité du matching entre les talents technologiques et les recruteurs. Contrairement aux plateformes traditionnelles basées sur des mots-clés, ce projet utilise l'IA générative pour effectuer une analyse sémantique des écarts de compétences ("skill gaps"), privilégiant le potentiel et l'adaptabilité.
La plateforme crée un écosystème de valeur pour deux utilisateurs principaux :
Portail Talent : Permet aux candidats de télécharger leur CV (PDF) pour une analyse automatique. Les talents reçoivent un feedback instantané sur leur adéquation aux offres et des plans de "micro-upskilling" pour combler leurs lacunes.
Portail Employeur : Permet aux recruteurs de publier des offres et de présélectionner des candidats basés sur un score de compatibilité intelligent et une analyse de potentiel, réduisant drastiquement le tri manuel.
Moteur d'Orchestration IA : Construit sur une architecture serverless, le système utilise Genkit et les modèles Gemini pour gérer le parsing de données complexes, l'analyse des écarts et les recommandations d'apprentissage (RAG), tout en assurant une conformité GDPR stricte.
Fonctionnalités principales
- 📄 Parsing de CV par IA: Extraction automatisée des compétences et expériences depuis des PDF.
- 🧠 Analyse de "Skill Gap": Comparaison sémantique entre le profil du talent et la fiche de poste pour identifier les manques.
- 🎓 Recommandations d'Upskilling: Suggestions basées sur le RAG pour des micro-formations ciblées.
- 🔐 Accès Basé sur les Rôles: Authentification sécurisée et interfaces distinctes pour Talents et Employeurs.
- 📊 Score de Compatibilité: Système de notation intelligent (0-100) et génération de questions d'entretien basées sur les lacunes.
- ⚡ Haute Performance: Frontend Next.js optimisé avec Incremental Static Regeneration (ISR) pour un chargement rapide.
- 🛡️ Privacy by Design: Gestion des données conforme au GDPR avec implémentation automatisée du "Droit à l'oubli".
Problèmes et solutions
Problème: Les plateformes de recrutement font correspondre des mots clés, si bien qu'un candidat est écarté pour ne pas avoir écrit un mot plutôt que pour ne pas savoir faire le travail. Celui qui a appris une compétence sous un autre nom, ou qui pourrait l'apprendre vite, n'atteint jamais un humain.
Solution: La plateforme lit les CV de manière sémantique et évalue l'écart entre un candidat et un poste plutôt que le recouvrement de leur vocabulaire. Le potentiel et la capacité d'adaptation comptent, si bien qu'un profil presque adapté remonte au lieu d'être écarté en silence.
Problème: Apprendre qu'on a été refusé n'enseigne rien à un candidat. Il sait qu'il ne correspondait pas, mais ni ce qui manquait ni ce qui comblerait l'écart, si bien que la candidature suivante répète la même lacune.
Solution: L'analyse qui mesure l'écart le nomme aussi. Les candidats reçoivent les compétences précises qui les séparent du poste et un plan de montée en compétences pour les combler, ce qui transforme un refus en étape suivante.
