Lab 3 : Pré-qualifier des Candidats avec l’IA

Objectif : Utiliser un agent d’IA pour analyser, noter et résumer des CVs par rapport à une offre d’emploi.

Ce laboratoire prolonge la logique du Lab 2 (analyse de RFP) en l’appliquant à un autre cas concret de l’avant-vente / RH : le screening de candidatures. L’objectif est de transformer une pile de CVs non structurés en une grille de scoring exploitable, en gardant l’humain dans la boucle pour la décision finale.

Objectifs d’apprentissage

À la fin de ce lab, vous saurez :

  1. Utiliser un LLM pour analyser des documents non structurés (CVs en texte libre)
  2. Comparer plusieurs documents à une référence commune (offre d’emploi)
  3. Noter l’adéquation candidat / offre selon des critères explicites
  4. Générer un résumé actionnable pour le recruteur

Données fournies

  • offre_datascience.txt : offre d’emploi de référence (Data Scientist)
  • cv_candidat_A.txt, cv_candidat_B.txt : deux CVs à comparer

Prérequis

  • Lab 2 (RFP) : même pattern LangChain + extraction structurée
  • Clé API LLM configurée (.env racine)

Notebook

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