We introduce how the proprietary machine learning algorithms developed by Gojob, an HR Tech company, to match candidates to a job offer are as transparent and explainable as possible to users (i.e., our recruiters) and our clients (e.g. companies looking to fill jobs). We detail how our matching algorithm (which identifies the best candidates for a job offer) controls the fairness of its outcome. We have described the steps we have taken to ensure that the decisions made by our mathematical models not only inform but improve the performance of our recruiters.

La désambiguïsation des rattachements prépositionnels est une tâche syntaxique qui demande des connaissances sémantiques, pouvant être extraites d’une image associée au texte traité. Nous présentons et analysons les difficultés de cette tâche pour laquelle nous construisons un système complet entraîné sur une version étendue des annotations du corpus Flickr30k Entities. Lorsque la sémantique lexicale n’est pas disponible, l’information visuelle apporte 3 % d’amélioration.

PP-attachments are an important source of errors in parsing natural language. We propose in this article to use data coming from a multimodal corpus, combining textual, visual and conceptual information, as well as a correction strategy, to propose alternative attachments in the output of a parser.

L’identification du rôle d’un locuteur dans des émissions de télévision est un problème de classification de personne selon une liste de rôles comme présentateur, journaliste, invité, etc. À cause de la nonsynchronie entre les modalités, ainsi que par le manque de corpus de vidéos annotées dans toutes les modalités, seulement une des modalités est souvent utilisée. Nous présentons dans cet article une fusion multimodale des espaces de représentations de l’audio, du texte et de l’image pour la reconnaissance du rôle du locuteur pour des données asynchrones. Les espaces de représentations monomodaux sont entraînés sur des corpus de données exogènes puis ajustés en utilisant des réseaux de neurones profonds sur un corpus d’émissions françaises pour notre tâche de classification. Les expériences réalisées sur le corpus de données REPERE ont mis en évidence les gains d’une fusion au niveau des espaces de représentations par rapport aux méthodes de fusion tardive standard.