L’outil de recherche IA de Malt comprend ce que les entreprises recherchent chez un freelance et crée des correspondances qui vont au-delà des mots-clés. Malt est une plateforme qui met en relation les entreprises et les freelances pour des projets qui nécessitent des connaissances poussées ou spécifiques , comme des missions dans le domaine de l’informatique et de la technologie.
« La Belgique est un pays mature en matière de freelances », commence Claire Lebarz, Chief Technology Officer chez Malt. Bien que l’offre soit très large, les entreprises ont parfois du mal à formuler clairement leurs besoins et à sélectionner la bonne personne parmi des milliers de profils. C’est pourquoi Malt mise sur le matching basé sur l’IA.
« Avec la recherche IA, nous aidons les entreprises à trouver non pas simplement quelqu’un avec les bonnes compétences, mais le bon freelance qui correspond au contexte, au projet et à l’organisation », explique-t-elle. « Pour les freelances, cela signifie moins de temps perdu sur des demandes non pertinentes et plus de missions qui correspondent à leur expertise et à leurs ambitions. »
L’IA recherche et affine
Pour simplifier la recherche de freelances, l’entreprise a développé son outil « AI Search », qui s’intègre à sa plateforme de sourcing existante. Les entreprises peuvent désormais faire appel à l’IA pour affiner leur recherche de freelances pour divers projets.
Les entreprises peuvent par exemple demander à l’AI Search : « Nous recherchons quelqu’un pour X, dans le contexte Y », ou télécharger un PDF avec une description de poste. « Environ 90 % des clients commencent leur recherche par une requête, ou prompt, seule une petite partie utilise un PDF pour cela », précise Yousseff Jactthar, Product Manager chez Malt. Cette recherche est ensuite traduite en « langage Malt ». Cela comprend entre autres les compétences concrètes exigées, le niveau de séniorité, le type de rôle et le contexte.
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Le résultat est une liste qualitative de freelances pertinents qui ne sont pas seulement sélectionnés sur la base de quelques mots-clés, mais qui correspondent vraiment à la description.
Pas de boîte noire
Malt ne veut pas être une « boîte noire », mais travaille sur une IA conversationnelle qui pose des questions ciblées et aide les clients à rédiger de meilleures descriptions de projet, tout en laissant le contrôle à l’utilisateur. « Dès que nous avons converti la recherche en langage Malt, les clients peuvent encore apporter des corrections », explique Jactthar. « Nous nous concentrons très fortement sur l’expérience des clients. De cette façon, ils comprennent ce qui se passe », ajoute-t-il.
Modèles linguistiques propres
Malt choisit délibérément d’utiliser ses propres modèles linguistiques développés au lieu des grands modèles d’IA tels que ChatGPT. « Nous avons une équipe d’ingénieurs en apprentissage automatique », commence Lebarz. « Ils ont développé AI Search sur la base de petits modèles linguistiques qui ont été entraînés sur des millions de points de données provenant de plus de dix ans de données Malt. De cette façon, ils ont pu intégrer le contexte du talent, la description de poste et la description de projet dans nos modèles linguistiques. »
De plus, les modèles linguistiques propres garantissent que « nous avons plus de contrôle sur les performances et nous limitons l’empreinte carbone de l’outil », ajoute-t-elle.
Gain de temps
De plus, il s’avère que l’outil d’IA fait gagner beaucoup de temps aux entreprises. « Chez les grands clients, nous constatons le plus grand bond en avant en matière d’autonomie : auparavant, environ 20 % se sentaient suffisamment sûrs pour publier une mission sur la plateforme sans aide, aujourd’hui, ce chiffre est d’environ 60 % », explique Yousseff Jactthar. « Chez les PME, cette confiance est encore plus élevée et le processus se déroule aujourd’hui de manière autonome. »
« Grâce à l’IA, les clients sont devenus beaucoup plus autonomes : auparavant, seulement 20 % environ avaient suffisamment confiance en eux pour publier une mission sur la plateforme sans aide, maintenant, ce chiffre est d’environ 60 % », explique Jactthar.
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« Introduire ses besoins sur Malt est également beaucoup plus rapide : avec l’IA, cela prend en moyenne quatre minutes, contre environ 20 minutes via la méthode de recherche classique où les clients écrivent, recherchent et filtrent eux-mêmes », ajoute-t-il.
Pertinence
De plus, cela accélère l’ensemble du processus : alors qu’auparavant, les clients ne recevaient la première candidature d’un freelance qu’après 16 à 24 heures, aujourd’hui, environ 80 % des clients reçoivent déjà une réponse dans l’heure. Non seulement plus rapide, mais aussi plus pertinent : la plupart des propositions proviennent de freelances dont l’expertise correspond étroitement à la mission.
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L’outil de recherche IA de Malt comprend d’abord ce que le client recherche réellement, avant de trouver les meilleurs profils possibles. Non pas sur la base de mots-clés isolés, mais en interprétant le contenu de l’ensemble du projet. « Nous avons l’ambition de devenir une entreprise AI-first qui soutient non seulement le matching, mais tous les aspects de la collaboration avec des freelances grâce à l’IA », conclut Claire Lebarz.