Des compétences extraites de ce qu'un candidat a construit. Pas de ce qu'il a écrit.
Notre IA lit les fichiers du projet — code, mémoire, ressources de design, rapports de stage — et produit une liste structurée de compétences avec des liens vers les preuves. Le graphe de compétences est fonction de ce que l'étudiant a réellement produit. Auditable, explicable et conforme à l'.
Pas une énième plateforme d'emploi.
Un artefact en entrée, des compétences structurées en sortie
Quatre étapes, entièrement automatisées. Le candidat téléverse, l'IA extrait, la plateforme montre les preuves, le recruteur recherche. Sans balisage manuel.
Téléverser
Le candidat téléverse les fichiers du projet : code source, mémoire en PDF, fichiers de design, rapports de stage, cahiers de laboratoire. Un paragraphe de description dans la langue du candidat.
Extraire
L'IA lit les artefacts. Elle analyse le code, résume les documents, transcrit les vidéos de présentation. Elle produit une liste structurée de compétences réparties en cinq catégories typées.
Preuve
Chaque compétence extraite est enregistrée avec un score de confiance et un lien vers l'artefact dont elle provient. Le recruteur clique sur la compétence et voit le code ou le document précis où elle a été démontrée.
Rechercher
Les recruteurs recherchent par compétence, poste, lieu ou en langage naturel. Les correspondances sont classées selon les preuves extraites, et non selon la présence de mots-clés dans le CV.
Cinq catégories typées de compétences
Les compétences ne forment jamais une simple liste. Chaque extraction est classée dans les mêmes cinq catégories, si bien qu'un recruteur qui cherche des compétences comportementales n'a pas à se frayer un chemin parmi des requêtes SQL.
Compétences techniques
Langages de programmation, frameworks, bases de données, outils. Extraits des dépôts de code et des artefacts techniques.
Compétences comportementales
Communication, collaboration, gestion de projet. Extraites de la qualité de la documentation, de la structure du README et des évaluations de stage.
Compétences en design
UI/UX, CAO mécanique, dessin architectural, design graphique. Extraites des fichiers de design, des croquis et des prototypes.
Connaissance du domaine
Compétence propre à un secteur : finance, biotech, industrie, éducation, secteur public. Extraite du contexte du projet et du travail appliqué.
Langues
Langues de travail, niveaux certifiés, preuves dans le travail même du candidat. Aligné sur le CECRL dans la mesure du possible.
Un README en entrée, cinq catégories typées en sortie
Logique d'extraction réelle appliquée à un fragment d'un projet de mémoire du Politecnico. Le fragment à gauche, ce que renvoie l'IA à droite.
# Adaptive reuse of the ex-Falck industrial site Master thesis · Politecnico di Milano · Architecture · 2025 Designed a mixed-use intervention on 12,000 m² of the former Falck steelworks in Sesto San Giovanni. The plan keeps three of the original blast-furnace structures (listed under Italian heritage law D.Lgs. 42/2004) and inserts new residential, retail, and public-space programs around them. Deliverables: 1:200 master plan, 1:50 sectional studies of the heritage shells, full sustainability assessment under LEED v4 BD+C, structural feasibility study with FEM analysis on the reused frames. Software: Revit (BIM model), AutoCAD, Grasshopper + Rhino, Adobe InDesign for the boards. Worked with two structural engineers on the FEM model and with the municipality's heritage office on the listed-element constraints. Final review: presented to the jury in English; final PDF set in Italian for the regional planning authority.
Chaque badge est cliquable dans le produit réel : il renvoie à la ligne de l'artefact où la preuve a été trouvée.
Chaque affirmation renvoie à sa preuve
Nous ne demandons à personne de croire l'IA sur parole. Chaque compétence du profil d'un candidat est cliquable. Le recruteur voit l'artefact dont la compétence a été extraite.
- Score de confiance par compétence, visible par les recruteurs et par le candidat
- Lien vers l'artefact source (dépôt de code, document, fichier) pour chaque compétence extraite
- Registre public des algorithmes expliquant comment le moteur de correspondance classe les candidats
Ce que l'IA ne peut pas faire
Nous sommes transparents sur les limites, car la confiance naît de l'honnêteté sur les deux. Voici ce que l'extraction fondée sur les artefacts n'est pas.
- Elle ne mesure pas le potentiel d'un candidat, seulement les compétences attestées par ce qu'il a déjà construit
- Elle ne remplace pas l'entretien : elle supprime l'étape de présélection qui n'aurait jamais dû être un entretien
- Elle ne certifie pas que le travail est bien celui du candidat : c'est là que la recommandation facultative d'un professeur ajoute une couche de confiance
Recherchez des candidats sur des preuves, pas sur des affirmations.
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