Étude de cas / Intelligence artificielle
Faire le tri. Trouver ce qui compte.
Un projet personnel pour centraliser les annonces et explorer leur pertinence selon un profil.
Plus de sens.
Le contexte.
Projet personnel de centralisation et d’analyse des offres d’emploi.
Le problème à résoudre.
Les annonces peuvent être dispersées, dupliquées et difficiles à comparer selon ses propres critères.
Les objectifs.
- Regrouper plusieurs sources d’offres.
- Limiter les doublons.
- Faciliter une lecture par pertinence.
La démarche.
- Définir les critères utiles à la recherche.
- Étudier les sources accessibles, dont France Travail.
- Prévoir un processus de collecte, dédoublonnage et filtrage.
La solution.
Le périmètre envisagé ou travaillé comprend agrégation multisource, France Travail, dédoublonnage, filtres, scoring, historique, export Google Sheets et rafraîchissement. Aucun de ces éléments n’est présenté comme livré tant que son état n’a pas été confirmé. L’usage effectif d’IA reste également à préciser.
Les résultats disponibles.
Aucune démonstration ni mesure de fiabilité vérifiée à ce stade.
Les enseignements.
À documenter : couverture des sources, pertinence du scoring, qualité des données et conditions d’accès aux annonces.
Et si on en parlait ?