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UAPV - Laboratoire Informatique d'Avignon
Sujet : Extraction et exploitation de l'information des CV
Stagiaire :    Étudiant de M2
Co-encadrement :
   Juan-Manuel Torres-Moreno (juan-manuel.torres@univ-avignon.fr)
   Marc El-Bèze (marc.elbeze@univ-avignon.fr)
   Luis Adrián Cabrera Diego (luis-adrian.cabrera-diego@univ-avignon.fr)

Les cabinets de recrutement doivent aujourd'hui traiter des volumes de
données de plus en plus importants (candidatures électroniques, variété
des formats, des sources des candidatures, etc). Par ailleurs, le
rapport entre toutes les candidatures et les candidats non qualifies a
augmenté. Ceci rend évident l'intérêt majeur d'un système automatique
offrant une aide efficace pour sélectionner, dans des masses de
candidatures celles qui méritent d'être retenues en vue d'un examen
approfondi. Grâce à une convention CIFRE obtenue en 2005 et une autre en
2012, le LIA s'est déjà fortement impliqué dans des travaux de
recherches visant à proposer des algorithmes permettant de mettre au
point quelques-uns des composants d'un tel système [1-5]. Dans la
prolongation de ces travaux, nous projetons de nous intéresser aux
problèmes d'extraction et de valorisation de l'information provenant des
curriculums vitæ (CV).

La société Adoc Talent Management et le Laboratoire d'Informatique
d'Avignon (LIA), partenaires pour l'encadrement de ce stage de M2,
proposent de traiter les questions fondamentales suivantes :

     * Extraction automatique des termes (mono ou multi-mots) qui
       contribuent le plus au processus de recrutement ;

     * Impact des priorités données à certains de ces termes sur le
       classement des candidatures ;

     * Étude et mise en place des algorithmes pour la génération
       automatisée de portrait-robots (ainsi que des anti
       portrait-robots).

Pour la réalisation de ce stage de M2, l'étudiant devra, a priori,
utiliser les méthodes liées à l'apprentissage automatique, la fouille de
texte (représentation des textes, classifications, distances, etc.), le
résumé automatique. Parmi les outils dont le développement est attendu,
se trouve un extracteur de termes à partir des CV et des offres
d'emploi.  La liste des termes tels qu'ils ont été extraits et ordonnés
automatiquement devra pouvoir être modifiée manuellement ou
automatiquement de telle sorte que l'on se donne la possibilité
d'étudier l'impact de cette nouvelle sélection dans le processus de
relevance feedback [1,4,6].
Les outils pourront être implémentés dans différents langages, notamment
Python, Perl et R. La partie recherche de ce stage est susceptible de
donner lieu à des publications dans un congrès international.

Ce stage se déroulera au LIA, à Avignon. Sera envisagée la possibilité
de continuer en thèse ces travaux dans le cadre d'une convention CIFRE,
en fonction des résultats obtenus.

Dates : entre début février et fin juillet 2016
Durée : entre 4 et 5 mois
Gratification mensuelle : 554 euros

Contact : Juan-Manuel Torres-Moreno (juan-manuel.torres@univ-avignon.fr)


Références
[1] R. Kessler, N. Béchet, M. Roche, J.-M. Torres-Moreno, and M.
    El-Bèze, 2012. A hybrid approach to managing job offers and
    candidates.  Information Processing & Management 48(6), 1124-1135.
[2] R. Kessler, N. Béchet, J.-M. Torres-Moreno, M. Roche, and M.
    El-Bèze, 2009. Job offer management: how improve the ranking of
    candidates. In Foundations of Intelligent Systems, 431-441. Springer
    Berlin Heidelberg.
[3] R. Kessler, J. M. Torres-Moreno, and M. El-Bèze, 2008a. E-gen:
    Profilage automatique de candidatures. TALN 2008, Avignon, France,
    370-379.
[4] L. A. Cabrera-Diego, B. Durette, M. Lafon, J.-M. Torres-Moreno, M.
    El-Bèze, 2015. How Can We Measure the Similarity Between Résumés of
    Selected Candidates for a Job? Proceedings of the 11th International
    Conference on Data Mining (DMIN'15), Las Vegas, 99-106.
[5] L. A. Cabrera-Diego, J.-M. Torres-Moreno, M. El-Bèze, 2013. SegCV :
    traitement efficace de CV avec analyse et correction d'erreurs. TALN
    2013, Les Sables d'Olonne, France, 707-714
[6] L. A. Cabrera-Diego, Automatic Methods for Assisting RH Recruitment,
    Thèse UAPV 2015.