La transformation de l'expérience d'accompagnement professionnel grâce à l'IA démontre comment la technologie avancée peut révolutionner le coaching de carrière.
CHIFFRES CLÉS
15 min → 0 Temps de reformulation réduit à zéro
90% Taux de satisfaction utilisateur
600 Utilisateurs actifs sur la nouvelle solution
À PROPOS DU CLIENT
Jobmaker, active depuis 2015, s'est imposée comme une plateforme digitale innovante dans l'accompagnement professionnel. Partenaire de confiance d'entreprises prestigieuses comme EDF, Enedis et Orange, Jobmaker accompagne les salariés dans leur évolution de carrière à travers des programmes personnalisés.
DÉFI TECHNIQUE
L'enjeu majeur consistait à transformer la partie rédactionnelle de l'accompagnement, traditionnellement chronophage, en un processus fluide et efficace. Notre mission : développer une solution d'IA capable de maintenir la qualité tout en éliminant les frictions dans le parcours utilisateur.
Limitations du modèle IA
Gestion des ressources pour Mistral-7B
Optimisation des temps de réponse
Balance entre performance et coût d'infrastructure
Conformité RGPD, sécurité et AI ACT
Anonymisation des données utilisateurs
Sécurisation du processus de fine-tuning
Protection des informations sensibles
Qualité des données d'entraînement
Constitution d'un dataset représentatif
Nettoyage et validation des données
Tests intensifs avant déploiement
SOLUTION
Notre solution s'articule autour de trois piliers technologiques majeurs :
Préparation sophistiquée des données La qualité d'un modèle d'IA repose sur ses données d'entraînement. Notre équipe a développé une méthodologie rigoureuse pour constituer un dataset de 1200 exemples. L'utilisation d'embeddings a permis de valider la pertinence des données en mesurant la similarité entre les entrées et les réponses utilisateurs, garantissant ainsi la qualité du corpus d'entraînement.
Fine-tuning avancé Le cœur de notre solution repose sur Mistral-7B, un modèle de langage de pointe. Notre processus de fine-tuning via Hugging Face a été optimisé pour les spécificités de Jobmaker :
Adaptation aux standards de rédaction professionnelle
Respect de la charte rédactionnelle
Conservation de l'ADN Jobmaker dans les reformulations
Déploiement sécurisé L'infrastructure technique a été déployée sur RunPod.io en France, garantissant :
Conformité RGPD
Haute disponibilité
Performances optimales
MÉTHODOLOGIE
Le projet s'est déroulé sur deux mois, piloté par une équipe experte :
1 Ingénieur IA
1 Chef de produit
1 Développeur
Notre processus de développement s'est structuré en trois phases clés :
Phase 1 : Préparation des données Analyse approfondie et anonymisation des données historiques, avec une attention particulière portée à la qualité et à la représentativité du dataset.
Phase 2 : Fine-tuning et développement Optimisation itérative du modèle Mistral-7B, avec des cycles de test et d'amélioration continue basés sur les retours utilisateurs.
Phase 3 : Déploiement et optimisation Mise en production progressive avec monitoring des performances et ajustements en temps réel.
RÉSULTATS
La solution a transformé radicalement l'expérience d'accompagnement :
Performance technique
Réduction du temps de reformulation de 15 minutes à une réponse instantanée
Taux de satisfaction utilisateur de 90%
Système de feedback intégré pour l'amélioration continue
PERSPECTIVES
La réussite de cette première phase ouvre la voie à de nouvelles évolutions :
Extension des capacités du modèle
Enrichissement continu du dataset d'entraînement
Développement de nouvelles fonctionnalités basées sur les retours utilisateurs
Cette transformation démontre comment l'IA avancée peut révolutionner l'accompagnement professionnel, en combinant excellence technique et expérience utilisateur optimale.