Appariement de consultants piloté par IA avec embeddings privés

Comment une plateforme de recrutement privée utilise Juice Factory AI pour construire un moteur d'appariement entièrement conforme au RGPD et piloté par IA — des données de projet brutes aux recommandations de candidats classées avec précision.

Résumé

Konsulthatten est une plateforme de recrutement privée pilotée par IA qui automatise l'ensemble du pipeline d'appariement entre les projets de conseil et les candidats. En combinant :

• Collecte structurée de données de projet
• Embeddings pour similarité sémantique
• Appariement vectoriel mathématique
• Inférence sécurisée RGPD depuis Juice Factory AI

la plateforme peut fournir des correspondances top-50 précises en quelques secondes — sans que les données sensibles ne quittent l'infrastructure contrôlée.

Le défi

L'appariement traditionnel de consultants est :

• Manuel et chronophage
• Dépendant du texte libre et de l'interprétation subjective
• Difficile à mettre à l'échelle
• Risqué du point de vue du RGPD lorsque les CV et profils sont envoyés aux services IA externes

Konsulthatten avait besoin d'une solution capable de :

• Comprendre les projets sémantiquement — pas seulement via des mots-clés
• Apparier aux profils de consultants mathématiquement et de manière reproductible
• Classer la qualité avec compréhension du langage
• Fonctionner dans un environnement IA basé dans l'UE et protégé en termes de données

Architecture de la solution

Étape 1 : Scan et normalisation de projet

La plateforme scanne continuellement les projets de conseil depuis plusieurs sources.

Données extraites et structurées :

• Stack technologique
• Description du rôle
• Niveau de seniorité
• Secteur
• Compétences requises vs souhaitables
• Localisation / degré de télétravail
• Durée du contrat
• Exigences linguistiques

Le texte est normalisé et préparé pour l'embedding.

Étape 2 : Embeddings via Juice Factory

Chaque projet est traité via le service Embedding de Juice Factory.

Résultat :

• Chaque projet → une représentation vectorielle haute dimension
• La signification sémantique est préservée
• Technologie + rôle + contexte sont pondérés
• Stocké dans la base de données vectorielle dans un environnement contrôlé

Cela permet l'appariement de similarité mathématique — pas seulement la comparaison de texte.

Étape 3 : Profil consultant → même pipeline d'embedding

Lorsqu'un consultant rejoint :

• CV
• Texte de profil
• Descriptions de projets
• Listes de compétences

→ sont traités par exactement le même modèle d'embedding.

C'est critique : même modèle + même pipeline = vecteurs comparables.

Appariement vectoriel mathématique

Le système exécute maintenant :

embedding_profil × tous_embeddings_projets

Mesure de similarité (similarité cosinus / produit scalaire).

Sortie :

• Top-50 projets les plus sémantiquement similaires
• Entièrement agnostique du modèle
• Extrêmement rapide
• Entièrement reproductible

Cette étape est purement mathématique — pas encore de LLM.

Raffinement IA avec inférence Juice Factory

Maintenant, le modèle IA de Juice Factory est activé — hébergé de manière sécurisée RGPD.

Le modèle reçoit :

• Profil du consultant (structuré + texte)
• Top-50 projets
• Contexte d'appariement

Il effectue :

• Compréhension du langage naturel
• Interprétation des exigences
• Pondération de l'expérience
• Analyse risque/adéquation
• Indicateurs de motivation
• Évaluations des écarts sémantiques

Sortie :

• Liste classée
• Justification par correspondance
• "Score d'adéquation"
• Drapeaux pour forces / faiblesses

RGPD et protection des données

C'était critique dans l'architecture.

Konsulthatten utilise Juice Factory AI parce que :

• L'inférence se produit dans un environnement UE contrôlé
• Aucun profil envoyé aux API LLM publiques
• Les embeddings sont traités comme des données internes
• Pas de fuites d'entraînement
• Aucun modèle tiers entraîné sur les données clients
• Environnement d'inférence isolé

Résultat : appariement piloté par IA sans risque de protection des données.

Résultats

Après la mise en œuvre :

• ⏱ Temps d'appariement : heures → secondes
• 🎯 Pertinence : précision des meilleurs résultats considérablement améliorée
• 📈 Échelle : milliers de projets en parallèle
• 🔁 Classement reproductible
• 🔒 Utilisation IA sécurisée RGPD
• 🤖 Moins de tri manuel

Valeur Juice Factory dans ce cas d'usage

Konsulthatten utilise Juice Factory pour trois couches critiques :

Infrastructure d'embeddings

• Vecteurs cohérents
• Comparabilité sémantique

Inférence IA privée

• Compréhension du langage
• Classement
• Justifications

Opération protégée en données

• Pas d'exfiltration de données
• Exécution IA sécurisée UE
• Prêt pour l'entreprise

Prochaines étapes

Si vous construisez des systèmes d'appariement similaires, des moteurs de recommandation de contenu ou des solutions de recherche sémantique nécessitant la conformité RGPD, explorez comment l'inférence IA privée peut fournir les capacités dont vous avez besoin sans compromis sur la protection des données.

Apprenez-en plus sur le remplacement des fournisseurs IA publics ou comment les flux de travail d'automatisation s'intègrent avec l'IA privée.