

Parsing de CV
Le parsing, ou analyse multilingue des CV de Textkernel, permet une saisie des données des candidats rapide, fiable et conforme aux dernières réglementations en matière de protection des données.
L’analyseur syntaxique de CV très précis de Textkernel, Extract!, aide les organismes de recrutement du monde entier à traiter efficacement de gros volumes de documents sur les candidats.
Transformez les millions de candidatures en données structurées qui peuvent être utilisées pour filtrer, rechercher et classer les candidats.

Découvrez Extract!
Extract! parsing de CV
SÉCURITÉ
Textkernel prend très au sérieux la sécurité de nos clients. Textkernel adhère à des normes strictes par le biais d’accords internationaux de certification et de traitement des données. Nous sommes conformes aux normes ISO27001 et RGPD et traitons vos données dans des centres de données locaux.
MULTILINGUE
Textkernel est le seul fournisseur d’analyse syntaxique au monde à garantir une qualité constante dans toutes les langues pour lesquelles nous offrons une couverture d’analyse. Nous offrons le parsing en 24 langues et notre équipe s’emploie toujours à en ajouter d’autres ! Pour une liste complète de notre couverture linguistique, veuillez voir ci-dessous.
POLYVALENT
L’analyseur Textkernel peut traiter des documents dans n’importe quel format, tel que pdf, docx, doc, html, odt, txt, etc. Il peut également traiter des documents numérisés en appliquant l’OCR (reconnaissance optique de caractères).
- Voir les résultats
HAUTE PRÉCISION
Textkernel offre l’analyse syntaxique la plus précise dans toutes les langues que nous couvrons. Si vous faites partie d’une organisation internationale qui recherche une précision constante, vous êtes au bon endroit. Textkernel utilise une IA de pointe pour extraire des informations indépendamment de la structure du document, du code ou du style d’écriture. L’IA est construite à l’aide de documents et de locuteurs dans leur langue maternelle, sans utiliser de traductions automatiques dégradant la qualité. Faites défiler vers le bas pour une comparaison précise des résultats des tests basée sur une diversité de fournisseurs d’outils de parsing. Cet aperçu est gracieusement offert par un client de Textkernel, qui est une organisation internationale de recrutement.
ENRICHISSEMENT DE DONNÉES
Les enrichissements de données suivants sont disponibles afin que vous puissiez mieux comprendre le candidat : -Compétences et catégories de compétences -Professions et catégories d’emplois (également pour les normes CITP et O*NET). Niveaux d’expérience. -Géocodage, avec codes ISO et latitude/longitude (dans le monde entier). -Informations récapitulatives telles que le nombre total d’années d’expérience et le niveau d’éducation le plus élevé.
Nos clients bénéficient de
Mettez à profit des outils d’IA qui améliorent les résultats en matière de diversité et d’inclusion.
Combinez notre analyse syntaxique avec nos taxonomies standard ou personnalisées et nos API de compétences normalisées pour améliorer votre compréhension des compétences disponibles au sein de votre vivier de talents.

TÉMOIGNAGES
TÉMOIGNAGES DE NOS CLIENTS

Colas
« Après avoir mis en œuvre la technologie de Textkernel, nous avons vu le taux de conversion des candidats augmenter jusqu’à 440 %. Cette diminution des candidatures abandonnées est directement mesurable et justifie à elle seule notre investissement. » – Cédric Mendes, Directeur Adjoint Marque Employeur et de l’Engagement chez Colas
En savoir plus
Rheinmetall
« Nous offrons aux candidats qui effectuent des recherches sur notre site carrière un chemin rapide et facile vers des offres d’emploi pertinentes. Notre équipe de recrutement bénéficie de plus de candidats de meilleure qualité et consacre moins de temps à la qualification [le pipeline de candidats]. Nous sommes également plus sûrs que les visiteurs du site Web ne passent pas à côté de postes vacants potentiels qui leur correspondraient. »
Marie Rosenberg, chef d’équipe Acquisition de talents, Rheinmetall AG
Consulter le cas client
Jacobson
« Jacobson compte un demi-million de candidats avec qui nous avons établi des relations, et le fait d’avoir un meilleur accès à notre base de données a été essentiel. Nous avons maintenant moins de recruteurs qui se tournent d’abord vers des sources extérieures, en raison d’une meilleure accessibilité à nos propres talents. »
Jennifer Shorr, vice-présidente adjointe des opérations, The Jacobson Group
Consulter le cas clientTesté par les prospects et les clients par rapport à une concurrence de haut niveau avec des résultats de premier ordre
Qu’est-ce que le parsing de CV ?
Le CV est importé dans un logiciel d’analyse syntaxique, les informations contenues dans le document sont extraites et réparties dans divers éléments afin que les données puissent être catégorisées selon des champs prédéfinis.
Les données extraites sont alors automatiquement normalisées. Cela signifie qu’elles sont classées selon un format standard ou spécifique au client. La normalisation garantit une meilleure facilité de recherche et d’analyse des données traitées.
Textkernel offre également à ses clients la possibilité d’améliorer leur offre de parsing avec une normalisation selon un standard spécifique ou même personnalisé.
La classification des professions O*NET – Le code professionnel O*Net contient des centaines de descripteurs normalisés et spécifiques à une profession concernant environ 1.000 métiers qui couvrent l’ensemble de l’économie des États-Unis.
Classification des professions de la CITP – La Classification internationale type des professions(CITP) est l’une des principales classifications internationales dont l’Organisation internationale du travail est responsable.
Classification des professions Textkernel – Une classification comprenant plus de 4.200 professions organisées par Textkernel au cours des 10 dernières années grâce à l’accès à plus d’un milliard d’offres d’emploi.
Classification des compétences Textkernel – Une classification soigneusement construite et organisée par la R&D de Textkernel, basée sur l’analyse de millions de documents de candidats et d’offres d’emploi traitées. La taxonomie de normalisation des compétences de Textkernel contient actuellement environ 135.000 termes qui décrivent un peu plus de 11.000 compétences, lesquelles sont réparties en quatre catégories :
- Compétences professionnelles
- Compétences informatiques
- Savoir-être
- Compétences linguistiques
Découvrez comment la classification des compétences de Textkernel peut profiter à votre organisation.
Le Machine Learning ou apprentissage automatique est la technologie qui permet le parsing de CV. Grâce aux centaines d’heures passées par les annotateurs dans toutes nos langues, de gros volumes de CV sont décomposés en différents éléments constitutifs : informations personnelles et/ou de contact, formation, expérience professionnelle, langues, etc. Ensuite, nos algorithmes sont alimentés par des millions de CV pour « s’entraîner » et renforcer les modèles déjà déchiffrés par les annotateurs.
Une fois le CV analysé, un recruteur peut facilement rechercher dans sa base de données les termes de recherche nécessaires pour générer une short list de candidats pertinents. Le logiciel de parsing Textkernel est essentiel pour la recherche sémantique. La recherche sémantique est une technologie de recherche puissante qui ajoute du contexte aux termes de recherche et tente de comprendre l’intention afin de rendre les résultats plus fiables et plus complets. Vous pouvez maintenant vous assurer que vos recruteurs ne passent pas à côté de candidats pertinents, qui auraient pu être ignorés autrement. En savoir plus sur l’offre Search! de Textkernel.
Principaux avantages de la solution parsing de CV Textkernel :
Réduction considérable du temps nécessaire pour traiter et présélectionner les candidats sans compromettre la précision des résultats.
Notre technologie d’IA permet à votre équipe de recrutement de se concentrer sur l’établissement de relations humaines. C’est une chose que l’IA ne pourra jamais remplacer.
Nos clients exigent des résultats de la plus haute qualité, sinon les gains de temps obtenus grâce à l’automatisation auraient peu de valeur. Textkernel explore en permanence de nouvelles techniques pour optimiser ses modèles d’extraction.
Depuis 2017, Extract! est alimenté par le « deep learning » qui a augmenté la précision d’analyse des formats de CV les plus difficiles. En savoir plus sur la façon dont Textkernel a été le premier à lancer le Deep Learning pour améliorer la qualité de notre logiciel de parsing.
Inscrivez-vous pour recevoir des mises à jour sur nos améliorations du parsing de CV.
Augmentez la conversion des candidats en intégrant notre parsing au tout début du parcours du candidat.
Notre technologie Extract! n’est pas seulement un processus d’arrière-plan. Nous avons développé la capacité d’intégrer notre logiciel de parsing dans les portails de carrière et les sites d’emploi. Quelles sont les avantages ? Un processus de candidature beaucoup plus rapide et plus facile qui améliore l’expérience candidat.
Cela améliore votre expérience candidat tout en donnant à vos équipes de recrutement la possibilité d’adapter le parcours du candidat en fonction de ses compétences.
La meilleure qualité de parsing de CV multilingue en 24 langues
Vous êtes à la recherche de talents dans le monde entier ?
Textkernel est le seul fournisseur au monde d’outil de parsing qui garantit une qualité constante dans plusieurs langues. Nous couvrons les langues suivantes / Lien vers la page de parsing de CV.
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*2022 roadmap
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LA MAGIE DERRIÈRE L’EXTRACTION 4.0
Comment le Machine Learning et le traitement du langage naturel permettent-ils le parsing de CV de Textkernel ?
Étiquetage de séquence dans le deep learning
Qu’en est-il de la sécurité des données des informations analysées ?
Textkernel garantit à ses clients de traiter l’ensemble de leurs données avec le plus grand soin et la plus grande considération.
Pour en savoir plus, contactez notre responsable de la sécurité de l’information.