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Voir le diaporama (pdf) :Vendredis-Quanti-20191004-Casagrande-DiaporamaTéléchargerLe travail présenté dans cette séance du vendredi 4 octobre 2019 par Annette Casagrande, ingénieure à Pacte, a été réalisé dans le cadre d’un contrat post-doctoral à l’université de Montréal. Dans le cadre de ce projet, intitulé «&#160;Butterfly Predictive Project&#160;» et porté par l’entreprise LittleBigJob, il s’agissait d’identifier des candidats potentiels pour un poste donné, et leurs chances de réussir dans le poste, dans un contexte où 70% des recruteurs reconnaissent avoir des difficultés à trouver les profils qu’ils recherchent.Le projet a abouti au développement d’un système de recommandation appelé Cérébra. Dans le domaine de l’appariement entre offres d’emplois et candidatures, il y a plusieurs approches possibles&#160;: des approches sémantiques (notamment avec le système IMPAKT (Colucci et al.,2013)), des approches par des mesures de similarité, des approches par apprentissage machine, des approches par méthode vectorielle et utilisation des réseaux sociaux (Diaby et Vianet, 2014). La tâche reste cependant compliquée à cause de la structure libre de la rédaction des offres d’emplois et des candidatures.Le corpus&#160;de travail estconstitué de données qui étaient toutes fournies au format jSon&#160;:140.000 offres en anglais, et 120.000 offres enfrançais.25 millions de profils canadiens et français«&#160;anonymisés&#160;» (sans nom ni prénom) issus de LinkedIn, Viadeo,Indeed, etc., renseignés presque totalement en champs libres (donnéestextuelles). La plupart des profils contiennent moins de 300 caractères, doncenviron 50 mots, ce qui est très peu.Pour apparier offres etcandidatures, on a utilisé deux algorithmes créés par l’équipe&#160;:WordMatcher (similarité des registres lexicaux les plus discriminants de partet d’autre) et SkillFinder (recherche de compétences en fonction d’uneontologie préalable enregistrant une liste de compétences). Préalablement àl’appariement, un travail de lemmatisation, puis de nettoyage orthographique àla main, a été effectué. L’analyse essaie ensuite d’extraire des compétences etdes expériences, puis calcule un score combinant titre d’emploi, compétences etexpériences.L’outil est ensuite évalué sur untest de 86 offres évaluées «&#160;manuellement&#160;» par un panel derecruteurs, et un total de 320 candidats notés de 1 à 5 par le partenaire. Laprocédure, dans sa version initiale, a donné des résultats relativement peu satisfaisants,notamment en raison de la non-prise en compte de la localisation géographiquedes emplois et des candidatures. Sa prise en compte a ensuite améliorésignificativement les résultats.On a constaté ensuite que lesentreprises souhaitent recruter des candidats issus du même domaine d’activité.Il a donc fallu donc détecter «&#160;l’univers d’appartenance&#160;» de lacandidature et celui de l’offre d’emploi. C’est pour cette détection qu’on amobilisé l’apprentissage machine. Quatre méthodes d’apprentissage ont été retenues&#160;:C4.5 (Quilan, 2014, arbre de décision et mesure d’entropie)&#160;; k plusproches voisins&#160;; forêt d’arbres de décision&#160;; SMO (Sequentialminimal optimization)(Platt,1999).Manuellement, on constate que lesemployeurs classent les offres selon deux stratégies&#160;: selon l’activité del’entreprise, ou selon le titre de l’emploi. Les corpus d’apprentissage ont étécréé en fonction de ces deux stratégies, donnant lieu à plusieurs tests d’apprentissage.L’apprentissage machine esteffectué avec un logiciel qui s’appelle Weka, qu’on utilise soit via uneinterface, soit comme une librairie Java. Les résultats des différentsalgorithmes sont satisfaisants (de l’ordre de 70%), sauf sur le corpusd’apprentissage étiqueté manuellement (de l’ordre de 20 à 25%), en raisond’homonymies de noms d’entreprises, et de difficulté à cerner les sous-secteursdes entreprises informatiques.Références bibliographiquesColucci S., Tinelli E., Giannini S., DiSciascio E., Donini F. M., “Knowledge compilation for core competenceextraction in organizations”, International Conference on Business InformationSystems, Springer, p. 163-174, 2013.Diaby M., Viennet E., «&#160;Développementd’une application de recommandation d’offres d’emploi aux utilisateurs deFacebook et LinkedIn&#160;», Atelier Fouille de Données Complexes de la 14eConférence Internationale Francophone sur l’Extraction et la Gestion desConnaissances (EGC’14), Rennes, 2014.Platt J. C., “12 fast training of supportvector machines using sequential minimal optimization”, Advances in kernelmethods, p. 185-208, 1999, https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/02/smo-book.pdf.Quinlan J. R., C4. 5 : programs for machinelearning, Elsevier, 2014.