Attestez le travail que vous les avez déjà vus accomplir.
Vos étudiants déposent du travail réel et notre IA en extrait les compétences — la preuve tient d'elle-même. Si vous le souhaitez, ajoutez une recommandation de deux minutes à un projet que vous avez encadré : un signal humain en plus, rien à entretenir.
Pas une énième plateforme d'emploi.
Le problème
Vos étudiants font un excellent travail.
Les entreprises ne le voient jamais.
Le service carrière tourne sur des tableurs.
Les données d’insertion arrivent avec un an de retard.
La valeur est là. Il manque juste un moyen de la prouver, à mesure qu’elle se crée.
Un signal humain par-dessus le travail vérifié — jamais le filtre
L'extraction par l'IA est la base. Votre recommandation est une couche facultative, pour les projets que vous connaissez de première main.
La preuve vient d'abord. Vous êtes la valeur ajoutée.
Les entreprises voient ce qu'un étudiant a construit avant même votre nom. L'extraction, c'est l'IA ; votre recommandation est une couche facultative sur les projets que vous connaissez de première main — vous confirmez, vous ne vérifiez pas depuis zéro, et vous n'êtes jamais le filtre.
Comment fonctionne une recommandation
Un étudiant vous demande de recommander un projet précis. Vous recevez un seul lien sécurisé — aucun compte à créer. Lisez le travail déjà structuré par l'IA, choisissez les compétences observées de première main, confirmez ou refusez. Un clic, c'est fait — aucun tableau de bord, aucune demande récurrente.
Ce que cela apporte à vos étudiants
Les recruteurs veulent des preuves, pas un résumé. Une ligne de l'universitaire qui a encadré le travail lui donne du contexte et fait aborder la sélection sur des bases plus solides. Deux minutes de votre temps — et cela voyage avec le portfolio vers chaque employeur qui l'ouvre.
Ce que nous vous demandons, et ce que nous ne demandons pas
Nous vérifions une seule fois votre affiliation académique, avant l'ouverture du portail — c'est ce qui rend le signal fiable. Ensuite, c'est vous qui décidez quoi recommander et quand. Aucun quota, aucune obligation, aucune charge continue — recommandez ce dont vous vous souvenez bien, ignorez le reste.
Posez toutes vos questions sur votre promotion. Des réponses fondées sur des travaux vérifiés.
Recherche conversationnelle et analyse par IA sur tous vos étudiants — préparation, lacunes de compétences et correspondances issues de projets réels, pas de CV auto-déclarés.
From real work to a profile companies trust
A student's project becomes evidence-backed skills — extracted, verifiable, and traceable to the source. The same loop the whole platform runs on.
Recommandez le travail réel d'un étudiant
Vérifiez une fois votre affiliation académique, puis confirmez les projets dont vous vous souvenez bien. Aucun quota, aucune charge continue.