Une recherche sémantique de candidats intégrée à un SaaS RH, isolée client par client
Pour un éditeur SaaS RH multi-clients
Une recherche de candidats en langage naturel intégrée au SaaS d'un éditeur RH, avec isolation stricte des données de chaque client et un coût par recherche maîtrisé.
- offre
- Fonctionnalité IA sur mesure, prix ferme au cadrage
- équipe type
- 1 lead technique IA, 2 développeurs + votre équipe
- budget type
- 10 000 à 20 000 € HT, plus maintenance conseillée 350 € / mois
Le point de départ
Les recruteurs cherchent dans leur vivier par mots-clés et passent à côté des profils pertinents. L'éditeur veut une recherche en langage naturel sans exposer les données d'un client à un autre ni dégrader sa marge.
Une recherche par mots-clés
Des profils pertinents manqués faute du bon mot dans le CV.
Un enjeu multi-tenant
Des dizaines ou des centaines de clients, dont aucun ne doit voir les candidats d'un autre.
Une marge à protéger
Une fonctionnalité IA incluse dans l'abonnement, donc un coût par recherche à contenir.
Ce qu'on fixe au cadrage
- ◎améliorer nettement la pertinence par rapport aux mots-clés
- ◎isolation des données testée automatiquement
- ◎un coût par recherche inférieur à un centime
- ◎livré dans le code et la CI de l'éditeur
Du cadrage à la production
- 01
Cadrage 1 semaine
Jeu de recherches réelles annotées par des recruteurs, choix des embeddings et du schéma d'index.
- 02
Cycle 1 2 semaines
Indexation par client, recherche hybride, filtrage par tenant, tests d'isolation.
- 03
Cycle 2 2 semaines
Reranking, explication des correspondances, quotas par client, tableau de bord des coûts.
- 04
Lancement 1 semaine
Bêta auprès d'un groupe de clients volontaires, puis ouverture à tous.
L'architecture, de la donnée à l'utilisateur
Ce qu'on construit
- →Indexation des CV et des fiches de poste par client (embeddings multilingues, pgvector), filtrage par tenant appliqué à la requête
- →Recherche hybride et reranking, explication courte de chaque correspondance pour le recruteur
- →Livraison en deux Sprints IA dans votre code et votre CI, avec votre équipe
- →Mesure du coût par recherche et quotas par client dès le premier sprint
Garde-fous
- !isolation stricte des données par client, testée automatiquement
- !aucune donnée client utilisée pour entraîner un modèle
- !critères sensibles exclus du classement (âge, genre, origine)
Stack
Ce que ça change
- les recruteurs trouvent des profils qu'ils ne voyaient pas
- l'éditeur dispose d'un argument commercial différenciant
- l'équipe de l'éditeur maîtrise le code et peut le faire évoluer
Pour aller plus loin
Le même index s'étend ensuite à la suggestion proactive de candidats dès l'ouverture d'un poste.
Un agent RAG qui prépare la consultation d'anesthésie en synthétisant le dossier patient
12 → 3 min de temps de préparation visé par dossier
agent · tool calling · erpUn assistant qui interroge l'ERP en langage naturel, depuis Teams, dans le respect des droits
90 % de réponses exactes visées sur les questions de référence
agent · support · e-commerceUn agent de support qui traite le niveau 1 et agit sur les commandes, après confirmation du client
60 % des tickets de niveau 1 résolus sans conseiller, objectif visé
Un projet comparable ?
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En 30 minutes avec un lead technique, vous repartez avec :
- Les fonctionnalités IA qui valent le coup pour vos utilisateurs, et celles à éviter.
- Le coût par utilisateur et par plan : l'impact sur votre marge, avant de construire.
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- Le premier pas le plus simple, même si ce n'est pas avec nous.
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