Étude de cas

Moteur de Matching CVen détail

Pour que les recruteurs ne passent plus à côté de talents.

Les CV sont optimisés et enrichis en un clic et les profils sont scorés et classés par pertinence réelle, le tout grâce à l'IA.

Site web·2026·
AutomatisationVibecodingIA
n8nCohereSupabaseGemini
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Optimisation IAReformulation & scoring
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Un outil concret, pensé pour votre quotidien

Les CV sont optimisés et enrichis en un clic et les profils sont scorés et classés par pertinence réelle, le tout grâce à l'IA.

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Du besoin initial au résultat

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1Étape 01

Le défi : clarifier le besoin

Les moteurs de recherche de CVs traditionnels fonctionnent par mots-clés exacts. Un CV qui dit "développement commercial" ne remonte pas si l'offre cherche "business development". Des profils pertinents restent invisibles, des recruteurs passent à côté.

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2Étape 02

La solution : construire & livrer

Un pipeline sémantique en 5 étapes : vectorisation des CVs avec Cohere Embed, indexation dans Supabase pgvector, recherche par similarité cosinus, reranking Cohere pour maximiser la pertinence finale, scoring avec explication. Orchestration complète dans n8n avec gestion des seuils et logique de fallback.

Impact & KPIs

Live
+32%
−8h
3Étape 03

Le résultat : mesurer l’impact

Un moteur capable de trouver des profils pertinents même sans correspondance exacte de mots-clés — basé sur la compréhension du sens, pas de la forme.

Prochaine étape

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