Déterministe par conception.
Tous les autres outils de recrutement IA vous donnent un score issu d'un modèle que vous ne pouvez pas inspecter. Scovai est conçu pour que l'IA ne décide jamais du chiffre : elle ne fait que préparer les preuves.
Comment le scoring fonctionne vraiment.
CV, évaluations et transcriptions d'entretiens deviennent des signaux propres et structurés. Le rôle du modèle s'arrête là.
Chaque compétence, correspondance et classement est un calcul transparent et pondéré. Mêmes entrées → même résultat, à chaque fois.
Quels signaux ont alimenté le score, avec quelle pondération, à quel niveau de confiance. Aucune boîte noire.
La plateforme recommande. La décision reste humaine. À chaque fois.
CV, évaluations, transcriptions d'entretiens
Les modèles lisent et normalisent, aucun scoring à ce stade
Pondérée, déterministe. Mêmes entrées → mêmes sorties
Liste ordonnée, chaque score assorti d'un niveau de certitude
Décomposition complète, traçable jusqu'à chaque donnée d'entrée
Le pipeline de reclassement en deux étapes : l'IA lit, la formule classe, l'humain décide
Pourquoi c'est essentiel.
Pas « vaguement explicable ». Chaque chiffre remonte à ses données d'origine en un clic.
Résultats reproductibles, journal d'actions complet. Si l'on vous demande pourquoi, vous avez une réponse.
Les signaux démographiques sont exclus du scoring par conception. L'équité est mesurée, pas présumée.
Quand un candidat, un auditeur ou un régulateur demande « pourquoi cette personne ? », vous disposez d'une réponse concrète et structurée.
S.C.O.V.A.I. : la méthode, pas un mot inventé.
Semantic Career Orchestration & Validation through Augmented Intelligence.
Nous lisons le sens, pas les mots-clés. Un CV dans n'importe quelle langue prise en charge devient un signal structuré et comparable.
Nous ne nous arrêtons pas à l'embauche. Les mêmes données vous accompagnent de la candidature à l'onboarding, puis au développement.
Chaque affirmation est vérifiée : compétences testées, identité confirmée, traits mesurés. Rien n'est accepté sur parole.
Le mot clé, c'est augmenté. L'IA se charge de la lecture de fond. L'humain prend la décision. Toujours.
Chaque CV et chaque poste est représenté comme un vecteur de sens, pas de mots-clés. Plus un candidat est proche du poste dans cet espace, plus l'adéquation sémantique est forte, quelle que soit la langue.
Matching sémantique : candidats et postes dans le même espace vectoriel
Le moteur derrière l'extraction s'appuie sur Cortex, infrastructure privée et gouvernée construite pour les environnements réglementés.
