Matching sémantique IA Trouvez 40 % de candidats en plus.
Arrête de perdre des candidats qualifiés à cause des limites de la recherche par mots-clés. L'IA de Yena comprend le contexte, les variations d'intitulés de poste et les relations entre compétences — elle trouve 25 à 40 % de candidats que tes concurrents manquent.
Le défaut fatal de la recherche par mots-clés.
Un ATS traditionnel utilise le matching par mots-clés : cherche « Développeur Python Senior » et tu ne trouveras que les correspondances exactes. Tu passes à côté de « Ingénieur Backend » (stack Python), « Data Engineer » (pipelines Python), « Ingénieur ML » (TensorFlow/PyTorch).
Résultats : 23 correspondances exactes
- Manqué : « Ingénieur Backend » (stack Python)
- Manqué : « Data Engineer » (pipelines Python)
- Manqué : « Ingénieur ML » (TensorFlow = Python)
Résultat : 23 candidats, 40 % manqués
Résultats : les 23 correspondances exactes
- + « Ingénieur Backend » (stack Python)
- + « Data Engineer » (travail data en Python)
- + « Ingénieur ML » (frameworks ML Python)
Résultat : 38 candidats, +65 % en plus
Comment fonctionne le matching sémantique IA.
Propulsé par la même classe de technologie IA que les meilleurs moteurs de recherche au monde.
Variations d'intitulés de poste
Comprend : « Staff Engineer » = « Principal Engineer » = « Distinguished Engineer » à travers les systèmes de niveaux de Google, Amazon, Microsoft, Meta.
Cherchez « Senior Engineer » et trouvez Staff/Principal
Contexte des compétences & stacks techniques
« Python » inclut Django (web), Pandas (data), TensorFlow (ML), Ansible (DevOps) — des contextes différents selon les postes.
Cherchez « Backend Python » et Django/Flask sont prioritaires
Expertise sectorielle
« Médecin généraliste » ≠ « Hospitaliste » (tous deux en médecine interne, mais des environnements de pratique différents).
Cherchez « Médecine générale » et excluez les hospitalistes
Nuance du niveau d'expérience
Un « Directeur d'usine avec 150 M€ de P&L » requiert une expérience différente d'un « Directeur d'usine avec 50 M€ de P&L ».
Ajuste selon le périmètre P&L, pas seulement le titre
Spécialisation métier
« Avocat fiscaliste M&A » ≠ « Avocat fiscaliste en succession » (tous deux fiscalistes, mais des spécialisations différentes).
Filtre par type de transaction et secteur
Apprentissage continu
Le modèle IA s'améliore à chaque recherche. Nouveaux intitulés, compétences émergentes, tendances sectorielles.
Les nouveaux titres comme « Ingénieur GenAI » sont intégrés
Exemples concrets.
Santé : « Médecin généraliste »
Problème ATS classique :
Renvoie tous les résultats « Médecine interne » — y compris hospitalistes, réanimation, sous-spécialités
Matching sémantique Yena :
- Trouve : Médecine générale, Médecine interne — ambulatoire
- Exclut : Hospitalistes (hospitalier), Réanimation, Sous-spécialités
32 résultats pertinents vs. 67 génériques (52 % plus précis)
Juridique : « Avocat fiscaliste M&A »
Problème ATS classique :
Renvoie tous les « Avocats fiscalistes » — y compris Succession, Fiscalité locale, Contentieux fiscal
Matching sémantique Yena :
- Trouve : Avocats fiscalistes avec expérience en transactions M&A
- Signaux de projet : « Structuration d'acquisition de 500 M€ »
18 spécialistes M&A vs. 45 génériques (60 % de bruit en moins)
Industrie : « Directeur d'usine avec Industrie 4.0 »
Problème ATS classique :
Renvoie quiconque mentionne le terme (la plupart n'ont pas dirigé de projets digitaux)
Matching sémantique Yena :
- Signaux : « Piloté un projet smart factory de 5 M€ », « Réduction de 40 % des temps d'arrêt »
- Technologie : Capteurs IoT, MES, jumeau numérique
12 leaders prouvés vs. 40 mentions (amélioration de 70 % de la précision)
"Le matching sémantique IA a tout changé. Avant : chercher « Développeur Python » donnait 20-25 correspondances exactes, le tri prenait 4 heures. Maintenant : Yena trouve 35-40 candidats incluant des Backend, des Data Engineers — tous orientés Python. Le tri est passé à 45 minutes. Nous plaçons 2x plus de développeurs."