Matching consultants ↔ besoin
automatisé, dans les deux sens
IAMI automatise le matching consultants ↔ besoin client sur le vivier de l'ESN.
Trois sens, un score, un dossier déjà généré à l'upload.
IA hébergée en France.
IAMI automatise le matching consultants ↔ besoin client dans trois sens — besoin → CV, CV → besoin et CV → CV — sur le vivier de l'ESN.
Le score priorise.
Le dossier de compétences, déjà généré à l'upload, est prêt à envoyer.
Automatiser le matching, ce n'est pas coller un moteur sur un tableur. C'est que le même référentiel serve au score, au dossier, à la présentation et aux KPI.
Bienvenue à IAMI Matching 1.3
Un modèle que nous entraînons sur de la donnée métier. Il affine la recherche sur des datasets énormes — pas un moteur mots-clés.
Profils pertinents dans le top 12
31 % en similarité
NDCG@10 — Matching 1.3
29 en similarité, 65 avant 1.3
CV dans le vivier de test
La recherche s'affine à cette échelle
Benchmark interne
Qualité du classement (NDCG@10)
Plus c'est haut, plus les bons profils sont en tête.
29
Similarité
Recherche par similarité
65
IAMI avant 1.3
Génération précédente
75
Matching 1.3
Modèle entraîné
Benchmark interne IAMI, 50 besoins métier, 1 581 paires, vivier de 38 489 CV. NDCG@10 = qualité du classement des 10 premiers. Top 12 = part de profils pertinents parmi les 12 premiers.
Pertinence
Calibration plus fine, alignée sur ce qu'un recruteur ou un business manager attend d'une shortlist.
Métier
Entraîné sur de la donnée staffing. Couvre notamment l'industrie, le pharmaceutique et le digital.
Généralisation
Plus solide sur des profils et des besoins inédits — pas seulement les cas déjà vus à l'entraînement.
Échelle
Classe plusieurs milliers de CV en quelques secondes. La recherche s'affine sur des viviers énormes.
En production. Détail de la version sur LinkedIn. Chaîne d'entraînement : modèles propriétaires et ferme GPU.
Un vivier, trois départs
Vous partez d'une mission, d'un consultant disponible, ou d'un CV de référence.
Besoin → CV
Vous avez une mission. IAMI classe les consultants et candidats qui collent : compétences, séniorité, localisation, disponibilité.
CV → Besoin
Vous partez d'un profil — souvent un intercontrat. IAMI trouve les besoins ouverts où il a le plus de chances d'être placé.
CV → CV
Vous partez d'un CV. IAMI retrouve les profils proches : lookalikes pour sourcer, ou doublons déjà en base.
Du brief à la présentation
Ce qui doit se passer sans changer d'outil.
1. Le besoin arrive
Fiche de mission, e-mail, brief : IAMI s'appuie sur le besoin et le vivier déjà en base.
2. Le score classe
Les profils sont priorisés. Le business manager part de la shortlist, pas d'une recherche mots-clés.
3. Le dossier est déjà là
Généré à l'upload du CV, il est prêt à envoyer. Pas de reformatage entre le matching et l'envoi client.
4. La réunion suit
Présentation Teams rattachée au besoin et au consultant. Le compte-rendu reste dans le dossier.
Intercontrat
Un consultant passe disponible : IAMI parcourt les besoins ouverts (CV → besoin). Le business manager relance les comptes où le profil matche, pas toute la base.
Sourcing lookalike
Vous tenez un bon profil. IAMI retrouve les CV proches (CV → CV) : pour sourcer le même type de compétence, ou pour voir si la personne est déjà en base.
Données
Le matching tourne sur les modèles IAMI, en France — zéro IA tierce. Pour le détail produit : outils IA pour ESN et fonctionnalités.
FAQ
Questions fréquentes
Automatiser le matching CV / besoin — ce que fait IAMI.
Qu'est-ce qu'IAMI Matching 1.3 ?
IAMI Matching 1.3 est le modèle de matching besoin ↔ CV que nous entraînons sur de la donnée métier ESN. Il affine la recherche sur de très gros viviers. Sur notre benchmark interne : 75 % de profils pertinents dans le top 12 (31 % en similarité), NDCG@10 à 75 (29 en similarité, 65 sur la génération précédente).
Comment est mesuré IAMI Matching 1.3 ?
Benchmark interne IAMI : 50 besoins métier, 1 581 paires, vivier de 38 489 CV. Deux indicateurs : NDCG@10 (qualité du classement des 10 premiers) et part de profils pertinents dans le top 12. Comparé à une recherche par similarité et à la génération IAMI précédente.
Quels outils IA pour matcher consultants et besoin client ?
IAMI est une plateforme IA pour ESN qui matche consultants et besoins clients sur le vivier interne : besoin → CV, CV → besoin et CV → CV, avec un score de pertinence. L'IA tourne en France, sans fournisseur tiers.
Comment automatiser le matching CV / besoin en ESN ?
Centralisez CV et besoins, lancez un score, et gardez le dossier de compétences déjà généré. IAMI Matching 1.3 classe les profils à la demande. Un consultant en intercontrat est rapproché des besoins ouverts.
Quelle différence entre besoin → CV, CV → besoin et CV → CV ?
Besoin → CV : une mission, IAMI classe les profils. CV → besoin : un profil (souvent en intercontrat) retrouve les missions. CV → CV : IAMI retrouve les profils proches, pour sourcer des lookalikes ou repérer un doublon.
Le matching IAMI envoie-t-il les CV à une IA tierce ?
Non. Matching, transcription et synthèses tournent sur les modèles IAMI, hébergés en France. Vos CV et besoins ne quittent pas nos serveurs.
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