Traitement de CV

Contexte

Les services RH et les recruteurs reçoivent quotidiennement des dizaines, parfois des centaines de CV pour chaque poste à pourvoir. Chaque candidat envoie son CV dans un format différent : Word, PDF, parfois même en image ou en format texte brut. Le processus manuel consiste à ouvrir chaque CV, lire attentivement le contenu, extraire les informations clés (nom, prénom, coordonnées, expérience, compétences, formations), puis les saisir dans le système de gestion des candidatures (ATS - Applicant Tracking System) ou dans une base de données. Cette tâche est extrêmement chronophage : pour un recruteur qui reçoit 50 CV par jour, cela peut représenter 3 à 4 heures de travail rien que pour la saisie des données. De plus, les erreurs sont fréquentes : confusion entre prénom et nom, oubli de certaines compétences, erreurs dans les numéros de téléphone ou emails, ou encore mauvaise interprétation des dates d'expérience. Sans compter que certains CV sont mal formatés, difficiles à lire, ou contiennent des informations dans des ordres différents, ce qui complique encore davantage le processus d'extraction manuelle.

Utilisation avec ParseMyFile

ParseMyFile transforme complètement ce processus en automatisant l'extraction de toutes les informations pertinentes depuis les CV, quel que soit leur format. Une fois les règles configurées pour identifier les champs standards (identité, coordonnées, expérience, compétences, formations), chaque CV peut être traité en quelques secondes. Les avantages sont multiples : réduction drastique du temps de traitement (de plusieurs heures à quelques minutes par jour), élimination des erreurs de saisie, et standardisation des données dans votre ATS. Les recruteurs peuvent ainsi se concentrer sur leur cœur de métier : évaluer les candidats et mener les entretiens, plutôt que de perdre du temps sur des tâches administratives répétitives. ParseMyFile peut également extraire des informations complexes comme les compétences techniques, les langues parlées, ou encore structurer l'historique professionnel avec les dates, entreprises et postes occupés. Les données sont immédiatement disponibles dans un format structuré (JSON) prêt à être intégré dans votre système RH.

Exemple de règles YAML

Configurez vos règles d'extraction pour automatiser le traitement de vos documents.

schemas:
  data:
    type: object
    properties:
      nom:
        type: string
        description: nom du candidat
      prenom:
        type: string
        description: prénom du candidat
      email:
        type: string
        description: adresse email
      telephone:
        type: string
        description: numéro de téléphone
      experience_annees:
        type: integer
        description: nombre d'années d'expérience
      competences:
        type: array<object>
        description: liste des expériences professionnelles
        items:
          type: object
          properties:
            title:
              type: string
              description: titre de l'expérience professionnelle
            date_debut:
              type: date
              description: date de début de l'expérience professionnelle
            date_fin:
              type: date
              description: date de fin de l'expérience professionnelle
            entreprise:
              type: string
              description: nom de l'entreprise
            poste:
              type: string
              description: poste occupé
            description:
              type: string
              description: description de l'expérience professionnelle