Bob-emploi, l’application open source qui révolutionne la recherche d’emploi

bob-emploi 09 Déc

Paul Duan est un jeune entrepreneur français qui a fondé Bayes Impact, une organisation à but non lucratif basée à San Francisco et à Paris. Il a mis en place le service Bob-emploi dans le dessein d’aider gratuitement les demandeurs d’emploi à trouver un poste qui correspond à leurs critères de recherche dans les meilleurs délais, en s’appuyant sur un algorithme Big Data développé à partir de données « anonymisées » de Pôle emploi. Explications…

Open source et big data en soutien à l’emploi

En janvier 2016, Paul Duan a noué une convention de partenariat avec Pôle Emploi pour le lancement d’une application gratuite d’aide à la recherche d’emploi. En octobre dernier, Bayes Impact a annoncé le lancement de la version bêta de Bob-emploi. Intuitive et efficace, cette application permet de mieux orienter les demandeurs d’emploi grâce aux algorithmes Big Data. Bob-emploi est une application web monopage (en anglais single-page application ou SPA), accessible via une page web unique. Elle se base sur la bibliothèque React et propose une API en Python. Bob-emploi nécessite également une base de données MongoDB et le stack data science Python. Dans une démarche collaborative, l’équipe de Bayes Impact proposera en open source la majeure partie de l’application. Le code source de l’application sera disponible sur GitHub sous peu.

Comment utiliser Bob-emploi ?

Le chercheur d’emploi doit renseigner des informations de base (âge, sexe, études, compétences, envies) afin de créer son profil. L’application procède à un calcul rapide pour proposer à l’utilisateur les offres d’emploi qui correspondent à son profil en fonction des données cumulées. La plateforme améliore par ailleurs la pertinence des recommandations personnalisées proposées aux utilisateurs grâce à un algorithme qui « apprend au contact des usagers » en s’appuyant sur les données fournies par Pôle Emploi et d’autres acteurs publics comme les Carif-Oref et LaBonneBoîte. Les renseignements apportés par les demandeurs d’emploi, les conseillers et les autres contributeurs qui souhaitent participer à cet élan d’innovation sont également exploités. Les algorithmes de recommandation ont été co-développés avec d’autres organisations comme Etalab et les effectifs de l’Administration générale des données. Quant au financement, il est assuré par le mécénat public et privé.

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