Le marché d’offres d’emploi et des candidatures sur Internet connaît une croissance exponentielle. Ceci implique des volumes d’information (majoritairement sous la forme de texte libre) qu’il n’est plus possible de traiter manuellement. Une analyse et catégorisation assistées nous semble pertinente en réponse à cette problématique. Nous proposons E-Gen, système qui a pour but l’analyse et catégorisation assistés d’offres d’emploi et des réponses des candidats. Dans cet article nous présentons plusieurs stratégies, reposant sur les modèles vectoriel et probabiliste, afin de résoudre la problématique du profilage des candidatures en fonction d’une offre précise. Nous avons évalué une palette de mesures de similarité afin d’effectuer un classement pertinent des candidatures au moyen des courbes ROC. L’utilisation d’une forme de relevance feedback a permis de surpasser nos résultats sur ce problème difficile et sujet à une grande subjectivité.

La croissance exponentielle de l’Internet a permis le développement de sites d’offres d’emploi en ligne. Le système E-Gen (Traitement automatique d’offres d’emploi) a pour but de permettre l’analyse et la catégorisation d’offres d’emploi ainsi qu’une analyse et classification des réponses des candidats (Lettre de motivation et CV). Nous présentons les travaux réalisés afin de résoudre la seconde partie : on utilise une représentation vectorielle de texte pour effectuer une classification des pièces jointes contenus dans le mail à l’aide de SVM. Par la suite, une évaluation de la candidature est effectuée à l’aide de différents classifieurs (SVM et n-grammes de mots).