SCIENCE 

Nous redéfinissons les frontières de l'évaluation du potentiel humain.

En alliant notre maîtrise des Sciences du comportement à celle des technologies les plus avancées en matière d’Intelligence Artificielle (NLP, LLM, Machine Learning…), nous contribuons à révolutionner l’évaluation du potentiel et à faire progresser la connaissance liée à la prédiction des comportements humains.

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Les algorithmes AssessFirst s'appuient sur une exploitation éthique et responsable des modèles les plus avancés d'Intelligence Artificielle.

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Les problèmes sur lesquels nos équipes Science travaillent au quotidien.

Ce que nous cherchons à accomplir.

 DECRYPT 

Comprendre ce qui influence les comportements humains.

Nos framework propriétaires de compréhension de la structure psychique des individus s’appuient sur les modèles reconnus par la communauté scientifique internationale.

Voir nos travaux de recherche

 DEVELOP 

Bâtir des solutions robustes liées à l’évaluation du potentiel.

Nous créons des solutions fiables et engageantes qui permettant de quantifier de manière ultra précise les qualités personnelles des individus.

Voir nos études de validité

 PREDICT 

Créer des systèmes de recommandations pertinents.

Nous concevons des algorithmes qui permettent aux recruteurs et aux candidats d’obtenir des recommandations ciblées sur la base de leur profil spécifique.

Voir nos études ROI

 OPTIMIZE 

Maximiser - et enrichir - la qualité de nos prédictions.

Tous nos algorithmes font l’objet d’une supervision et d’un enrichissement permanent, ceci afin d’accroitre sans cesse la pertinence de nos recommandations.

Voir nos travaux de recherche

Nous nous attachons à comprendre ce qui fait la singularité de chaque être-humain.

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Plus de 750 data points pris en compte.

La personnalité.

La personnalité permet de comprendre comment une personne a tendance à se comporter « au naturel »… mais aussi en situation de stress.

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Les motivations.

Les motivations permettent d’identifier les situations et les environnements qu’une personne recherche ainsi que ceux qu’elle a tendance à éviter.

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Les capacités cognitives.

Les capacités cognitives renseignent sur la capacité d’une personne à apprendre rapidement et à résoudre des problèmes plus ou moins complexes.

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Nos technologies encapsulent une complexité phénoménale ... et vous restituent l'information utile dans un format facile à appréhender.

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Quelques exemples de technologies que nous avons développées.

Behavioural Assessments.

Nous créons et validons l’ensemble de nos modules d’assessment au travers de modèles de ML (Machine Learning) de dernière génération. Nous nous appuyons notamment sur la technologie NLP (Natural Language Processing) ainsi que sur l’analyse d’images.

Cette approche nous permet de garantir un niveau de précision inégalé à ce jour.

Combiné à la théorie de la réponse à l’item (IRT) pour la notation, cette approche nous permet d’offrir à nos utilisateurs une compréhension approfondie de leur personnalité, de leurs motivations et de leurs capacités de raisonnement.

Tech Stack :

  • ML (Machine Learning)
  • NLP (Natural Language Processing)
  • IRT (Item Response Theory)

Automated Predictive Models.

La combinaison de technologies LLM (Large Language Models), de Sentence Transformers (modèle DistilBERT) nous permet d’extraire des éléments fondamentaux de descriptions de poste standards – tels que les compétences – pour les retranscrire en dimensions pertinentes de personnalité et de motivation.

Ces dimensions peuvent alors être employées afin de créer des modèles prédictifs permettant d’anticiper la performance et l’engagement sur les postes visés.

Nous appliquons ensuite un processus d’optimisation ‘multi-penalty’ afin de garantir l’équité de ces modèles, évitant toute discrimination à l’égard de groupes spécifiques.

Tech Stack :

  • LLM (Large Language Models)
  • MiniLM (Sentence Transformer)
  • Optuna Framework (Multi-penalty optimisation)

Contact based Models.

Nous avons développé une technologie propriétaire qui permet d’identifier les dimensions de la personnalité et de motivation qui déterminent la performance à partir de l’analyse du profil de collaborateurs en poste.

Notre modèle identifie les dimensions les plus prédictives en s’appuyant sur des régressions logistiques.

Le réglage avancé du modèle est réalisé à l’aide de PyTorch. Pour garantir l’équité du modèle généré et éviter les biais, notre optimisation multi-pénalités est affinée avec le framework Optuna, garantissant ainsi des modèles impartiaux envers tout groupe spécifique.

Tech Stack :

  • Regression Logistique (Statistical Analysis)
  • PyTorch (Model Fine Tuning)
  • Optuna Framework (Multi-penalty optimisation)

Job Similarity Algorithms.

En utilisant le vaste répertoire des professions ESCO et le transformateur de phrases avancé MiniLM, notre algorithme ‘Job Similarity’ identifie les rôles professionnels associés dans l’espace sémantique.

Cette technologie garantit une adéquation précise dans nos fonctionnalités Sourcing et Career Path, optimisant les recherches de recruteurs et guidant efficacement les candidats.

Le résultat est une solution innovante et efficace qui redéfinit complètement la recommandation d’emploi et l’orientation professionnelle.

Tech Stack :

  • ESCO Framework (Jobs Directory)
  • MiniLM (Sentence Transformer)

Les impacts de la Science AssessFirst.

Pour vous, pour votre entreprise et pour vos candidat.e.s.

40%

De performance en plus

Les personnes sélectionnées sur la base de leur talents (avec AssessFirst) produisent plus de résultats, plus rapidement.

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50%

De ruptures de contrat en moins

Les personnes recrutées restent plus longtemps car leurs motivations sont plus alignées avec le job et la culture d’entreprise.

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3x

Plus de diversité

Recruter sur la base du potentiel permet de s’affranchir des critères discriminants (âge, genre, écoles fréquentées, handicaps…).

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Découvrez comment nos clients améliorent la gestion de leurs talents.

Amélioration de l'Expérience Candidat.

Depuis que nous avons déployé AssessFirst, nous avons augmenté la satisfaction candidats de 77%, tout en réduisant le turn over de 34%.

Satisfaction candidat 77%
Turn over 34%
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Accélération du processus de recrutement.

AssessFirst nous a fait gagner du temps sur notre processus de recrutement, ce qui nous a permis de ré attribuer ce temps gagné pour pouvoir valoriser l’expérience candidat et valoriser notre marque employeur.

Acceleration du recrutement 67%
Amélioration de la marque employeur 59%
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Fiabilisation de l'évaluation des compétences.

La fonctionnalité Competency Framework proposée par Assessfirst nous offre un modèle fiable d’évaluation des compétences, simple d’utilisation et parfaitement aligné avec notre Culture.

Fiabilité du modèle 97%
Satisfaction collaborateurs 86%
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