Marius BRUNET
06 Mai 2024
Dans cette étude de cas, nous explorons comment l'intelligence artificielle, incarnée par le modèle Mistral, a transformé le processus de recrutement d'une entreprise en plein développement, confrontée à un turnover élevé. Découvrez les défis relevés et les solutions innovantes mises en place pour optimiser l'efficacité opérationnelle.
L'optimisation du recrutement est cruciale pour les entreprises à fort turnover. Dans cette étude, nous nous penchons sur une entreprise qui peinait à gérer ses recrutements en raison des profils recherchés et de la structure de son service RH. L'objectif est de démontrer comment Mistral AI a été utilisé pour améliorer ce processus.
L'entreprise rencontrait des difficultés spécifiques : un processus de recrutement inefficace dû au tri manuel des CV et un manque de ressources dans le service RH, limitant le temps pour les entretiens et l'évaluation des candidats.
Mistral a été choisi pour sa capacité à traiter efficacement les données internes, offrant une analyse rapide et précise des CV. Son ajustement a permis d'automatiser la présélection des candidats, réduisant considérablement le temps consacré au tri manuel.
En matière de cybersécurité, les données sensibles ont été traitées en interne pour garantir leur sécurité. Pendant l'audit, des précautions strictes ont été prises pour s'assurer que seules les informations nécessaires étaient accessibles à l'IA.
Un audit détaillé a permis d'identifier les besoins spécifiques de l'entreprise, de définir les délais et les objectifs du projet. Cet audit a précisé les profils recherchés et les variables à intégrer dans le fine-tuning de Mistral. L'accès à la base de données a été obtenu pour développer une API.
Le modèle Mistral-8x7B a été utilisé pour entraîner l'IA avec les données issues de l'audit. Après plusieurs semaines d'entraînement, le modèle a été ajusté pour correspondre aux critères de sélection définis. Le développement de l'API a permis d'intégrer Mistral dans le système de recrutement existant.
Après la mise en œuvre du modèle en interne, les employés du pôle RH ont été formés à son utilisation. La formation a couvert l'utilisation de l'interface utilisateur, les paramètres de recherche, et la compréhension des recommandations fournies par l'IA.
Un système de ticket de maintenance a été mis en place pour assurer l'amélioration continue du modèle et garantir sa performance. Ce système permet aux employés de signaler les problèmes ou de demander des améliorations spécifiques.
Les résultats ont montré une amélioration significative du processus de recrutement. Le tri automatisé des CV a réduit le temps consacré à la présélection, libérant ainsi des ressources pour les entretiens. Le modèle a atteint un taux de réussite de 85 % dans la sélection des meilleurs candidats.
Vous souhaitez améliorer votre processus de recrutement comme nous l'avons fait avec Mistral AI ? Parlons-en et explorons ensemble les solutions adaptées à vos besoins.
| Aspect | IA | Main Humaine |
|---|---|---|
| Vitesse | Quelques minutes | Jours ou semaines |
| Précision | Très précise | Variable, erreurs possibles |
| Coût | Bas après mise en place | Élevé en salaires |
| Traitement des Données | Grands volumes | Capacité humaine limitée |
| Disponibilité | 24/7 | Heures de travail |
Cette étude démontre que l'utilisation de Mistral AI, adapté aux besoins spécifiques de l'entreprise, a permis d'optimiser le processus de recrutement. L'automatisation du tri des CV et d'autres tâches clés a libéré des ressources RH précieuses, améliorant la qualité du recrutement et la capacité de l'entreprise à identifier les meilleurs candidats.
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