Comment Neobrain a réussi à optimiser la base de données des candidats de ses clients grâce au parsing de CV de Textkernel !

Textkernel : Bonjour Paul Courtaud, je vous remercie d’avoir accepté de nous accorder cette interview afin de partager publiquement votre expérience avec Textkernel. En tant qu’entreprise en pleine croissance, les retours de nos clients sont essentiels afin d’asseoir notre crédibilité en tant que fournisseur d’intelligence artificielle. Pour commencer, merci de vous présenter, vous et votre parcours.

Paul Courtaud : Bonjour, je suis co-fondateur et CEO de Neobrain que j’ai cofondé en 2018. Je suis passionné par l’entrepreneuriat depuis toujours ; j’ai créé ma première entreprise quand j’avais 16 ans, pour aider les jeunes à trouver le métier et les études qui leur correspondent. Je l’ai revendue en 2017 au groupe L’étudiant. Puis, en janvier 2018, j’ai cofondé Neobrain avec l’objectif d’aider les entreprises à allouer la bonne compétence, au bon endroit, au bon moment. Pour y parvenir, nous avons conçu une plateforme digitale qui permet de cartographier toutes les compétences disponibles dans l’entreprise, pour les matcher avec des opportunités internes. Cela permet à l’entreprise de planifier, d’anticiper ses besoins futurs : quelles sont les compétences dont elle aura besoin dans 6 mois, dans 12 mois, dans 2 ans ? Les gaps sont ainsi identifiés. Nous offrons à la fois une vision individuelle et une vision collective. Concilier ces deux visions permet de répondre spécifiquement aux besoins des grandes entreprises.

Textkernel : C’est très intéressant. Pouvez-vous nous parler du concept de l’aventure Neobrain ?

Paul Courtaud : Pour revenir un peu à la genèse du projet, à l’époque où j’ai cofondé Neobrain, j’avais observé que les métiers changeaient très vite. J’ai étudié « Fortune 500 », le classement des 500 plus grandes entreprises en termes de chiffre d’affaires dans le monde, depuis les années 2000. Je me suis rendu compte qu’en 20 ans, une entreprise sur deux a disparu ou est sortie de ce classement. J’ai identifié 3 points communs à ces entreprises : une vision statique de leurs compétences, une difficulté à mettre la bonne mission en face du bon talent et une faiblesse dans la  détection des talents dans leurs équipes. En effet, quand on met 3, 4, 5 ans à détecter les talents montants, on risque d’avoir déjà perdu les personnes entre temps.

Voilà les 3 freins, les 3 verrous que j’ai identifiés comme points communs à ces entreprises en difficulté. A partir de ce constat, nous nous sommes fixés comme mission d’allouer la bonne compétence, au bon endroit, au bon moment. En janvier 2018, Neobrain voit le jour et s’articule en 3 modules : la partie marketplace, qui couvre la vision individuelle, en identifiant les compétences disponibles en interne et les opportunités de chacun dans l’entreprise (par exemple des postes clés pour son évolution, ou encore des formations pour accélérer sa carrière). Le deuxième module, que nous appelons le « AI Skills Management », est une ontologie dynamique de compétences qui permet à l’entreprise de déterminer quelles sont les compétences dont elle aura besoin demain. Enfin, le troisième module, que nous appelons le « Strategic Forces Planning », est un outil qui permet d’agréger toutes ces informations dans le but d’aider la direction et les RH à prévoir la trajectoire de l’entreprise, en répondant par exemple à des questions telles que : quel est l’impact de ma stratégie sur les effectifs et ressources disponibles ? En me projetant à 3 ans, comment mes effectifs vont-ils évoluer ; où est ce que je vais avoir des trous dans la raquette ? Où est-ce que je recrute ? Comment est-ce que je peux mobiliser mon vivier interne en priorité ? Ces questions-là représentent vraiment les enjeux clés à l’origine de la fondation de Neobrain en 2018. On a fait une première levée de fonds (confinée) de 3 millions d’euros en mai 2020. Par la suite, on a grandi, on a fait évoluer l’entreprise. On a ensuite fait une levée de fonds de 20 millions d’euros en mars 2022. Aujourd’hui, Neobrain compte environ 140 employés, présents en France, au Portugal, en Allemagne ; et on prépare d’autres ouvertures.

Textkernel : Neobrain est donc une jeune entreprise en pleine croissance, présente dans différents pays, qui répond à des enjeux actuels du marché du travail. Pouvez-vous nous raconter comment s’est passé votre rencontre avec Textkernel ?

Paul Courtaud : Je vais vous parler du cœur de ce qu’on fait avec Textkernel, et de la manière dont ça s’est mis en place. Si on résume ce qu’est concrètement Neobrain, c’est une plateforme, la partie de marketplace, associée un autre module, le « AI Skills Management », qu’on met en place dans les entreprises, dans les grands groupes. Chaque salarié est invité à traduire son parcours en compétences, c’est-à-dire définir ses 10 ou 15 compétences clés, et ensuite, en fonction de ses compétences et appétences, identifier ses opportunités en interne. Ça ne fonctionne que si une très forte proportion de salariés complète son profil dans l’outil. Aujourd’hui, chez nos clients, en moyenne 85% des salariés complètent leur profil de compétences et le mettent à jour au moins une fois par an. Cette forte participation est vraiment un facteur clé de réussite pour valoriser le vivier en interne. Un des freins que nous avions identifié pour la participation des salariés est le temps que ça pouvait prendre pour se créer un profil, alors qu’ils ont déjà un CV. Voilà le point de départ de notre discussion avec Textkernel. Le but est que le salarié n’ait qu’à importer son CV dans un système qui va le parser pour faire ressortir un profil structuré. Cette facilité pour le salarié est vraiment un accélérateur de complétion de profils. 

Nous avons choisi Textkernel à l’issue d’un comparatif que nous avons effectué sur un échantillonnage de CV avec 3 ou 4 solutions sur le marché. On a comparé le niveau de performance des différentes solutions et on s’est surtout intéressé à la capacité du système à fonctionner de manière multilingue, car nos clients sont de grands groupes internationaux. Notre système doit pouvoir fonctionner de manière qualitative dans plus d’une vingtaine de langues, pour apporter la même qualité d’expérience, que ce soit en France, en Angleterre, en Allemagne, en Espagne, en Italie, etc. Nos tests ont montré que la solution Textkernel est bien supérieure aux autres solutions testées, en termes de performance dans les différentes langues.