AGOHRA : génération d’une ontologie dans le domaine des ressources humaines [AGOHRA: ontology generation in the human resources field]

AGOHRA : génération d’une ontologie dans le domaine des ressources humaines Rémy Kessler* 1 — Guy Lapalme** * IRISA - UMR 6074, Université de Bretagne-Sud, 56017 Vannes, France kessler@univ-ubs.fr ** RALI - Département d’informatique et de recherche opérationnelle Université de Montréal C.P. 6128, Succ Centre-Ville, Montréal, Québec, Canada H3C 3J7 lapalme@iro.umontreal.ca RÉSUMÉ. Nous présentons une méthode d’analyse de corpus afin de générer une ontologie dans le domaine du e-recrutement. Notre approche de construction semi-automatique s’appuie sur des millions de profils issus de plusieurs réseaux sociaux et sur des dizaines de milliers d’offres d’emploi collectées sur Internet pour faire émerger des compétences et des connaissances com- munes afin de construire un ensemble structuré de termes et concepts représentant chaque mé- tier. Notre approche combinant statistiques et extraction de n-grammes de mots permet de créer une ontologie en anglais et en français contenant 440 métiers issus de 27 domaines d’activité. Chaque métier est ainsi relié aux compétences nécessaires à sa pratique pour un total d’environ 6 000 compétences différentes. Une évaluation manuelle sur une portion de l’ontologie a été réalisée par un expert du recrutement et a montré des résultats de très bonne qualité. ABSTRACT. We describe a corpus analysis method for generating an ontology in the field of e- recruitment from millions of user profiles gathered on social networks and tens of thousands of job offers collected over the internet. Using statistics and n-gram analyses, we create a structured set of terms and concepts in English and French for 440 occupations in 27 fields of activity. Each occupation is linked with the necessary practice skills for around 6000 different skills. A manual evaluation of the results was performed by a domain expert and has shown excellent results. MOTS-CLÉS : ontologie, réseaux sociaux, ressources humaines, application industrielle. KEYWORDS: ontology, social networks, human resources, industrial application. 1. Travail effectué lors d’un stage postdoctoral à l’Université de Montréal TAL. Volume 58 – n◦ 1/2017, pages 39 à 62 40 TAL. Volume 58 – n◦ 1/2017 1. Introduction Les développements rapides du Web et des réseaux sociaux durant la dernière dé- cennie ont considérablement modifié la dynamique de recherche d’emploi comme le décrivent Sivabalan et al. (2014) . Les informations professionnelles publiées par les utilisateurs dans leurs profils (formations, antécédents de travail, résumé de carrière, liens sociaux, etc. ) peuvent être exploitées par les recruteurs pour identifier de nou- veaux candidats ou pour obtenir des informations complémentaires à leur propos. D’après une étude de RegionsJob1 (2011), « 43 % des recruteurs avouent recourir à des recherches de type nom/prénom sur les candidats qui postulent chez eux et 8 % des recruteurs interrogés déclarent avoir écarté un candidat à cause de traces jugées négatives trouvées en ligne ». La plupart de ces recherches étant effectuées de façon rapide et manuelle, les informations recueillies sur un individu à un premier niveau de recherche sont peu structurées, disparates, incomplètes, redondantes, parfois obsolètes et peuvent être biaisées, voire trompeuses (p. ex. à cause des homonymes). La plupart des systèmes …

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