GLOSSAIRE
Matching IA (candidat-mission)
Le matching IA utilise des modèles d'apprentissage pour évaluer la pertinence d'un candidat sur une mission en croisant skills, expérience, disponibilité et fit culturel. Il remplace le Boolean search.
EN DÉTAIL
Le matching IA (AI matching) est une technique qui utilise des modèles de machine learning et LLMs pour calculer la pertinence d'un candidat sur une mission. Il croise : compétences techniques requises, expérience (années, secteurs, stack), disponibilité, TJM cible, localisation, préférences remote, historique du candidat, fit culturel client. Le moteur retourne un score de 0 à 100 avec justification lisible. Le matching IA est bidirectionnel : de la mission vers le vivier (quels candidats pour cette mission ?) et du candidat vers les missions (quelles opportunités pour ce candidat ?). Il remplace avantageusement le Boolean search qui devient inopérant au-delà de 10 000 profils. Impact mesuré : +25% de qualité du matching, -60% de temps de recherche. Cobalt propose un matching IA natif avec explication des scores.
Questions fréquentes
Oui. Le matching IA comprend le contexte et les synonymes métier (ex: "dev fullstack JS" ≈ "ingénieur React/Node"). Le Boolean search traite ces profils comme différents. Précision moyenne : Boolean 65%, IA 92%. De plus, l'IA se scale au-delà de 10 000 profils où le Boolean devient inutilisable.
Les systèmes IA peuvent refléter les biais des données d'entraînement. Les plateformes AI-first sérieuses (Cobalt) incluent : (1) audit régulier des biais, (2) transparence des scores, (3) contrôle humain final, (4) options d'anonymisation pour le screening initial. Toujours compléter l'IA par du jugement humain sur les soft skills.
Termes liés
- Sourcing sémantiqueLe sourcing sémantique utilise l'IA pour comprendre le sens des requêtes en langage naturel (ex: "DevOps AWS 5 ans Paris disponible mars") et retrouver les candidats pertinents sans Boolean search.
- Boolean Search (recherche booléenne)La recherche booléenne utilise les opérateurs AND, OR, NOT et les guillemets pour filtrer des candidats dans un ATS ou sur LinkedIn. En 2026, elle est largement remplacée par la recherche sémantique IA.
- Parsing CVLe parsing CV extrait automatiquement les informations d'un CV (contact, expériences, skills, formation) pour les structurer dans un ATS. L'IA moderne atteint >95% de précision.
- ATS (Applicant Tracking System)Un ATS est un logiciel de gestion des candidatures qui centralise, trie et fait progresser les candidats dans un processus de recrutement, de la candidature à l'embauche.
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