RecSys -- Revue de presse intelligente et auto-évaluation
Concevoir un outil intelligent permettant à partir de la lecture d’articles de presse d’optimiser son auto-évaluation professionnelle.
Les ingénieurs, et en particuliers les consultants, sont amenés à mettre à jour de manière récurrente leur profil de compétences et d’expertises ainsi que leurs préférences d’affectation. En couplant cet exercice à la lecture d’articles bien choisis, on le rend moins rébarbatif, formateur, ludique, tout en évitant au lecteur de se mentir à lui-même ou d’oublier un axe important de ses connaissances ou préférences.
L’Innovation Lab’ d’Astek conçoit et développe l’outil intelligent RecSys destiné aux ingénieurs d’Astek, basé sur les technologies du deep learning telles que les réseaux de neurones. Une application Web offre des recommandations personnalisées d’articles à lire et suit la lecture effective de ceux-ci le cas échéant. Le retour sur la lecture permet de mettre à jour le profil réel de compétences et d’intérêts du consultant, permettant d’optimiser son choix de missions.
- Application accessible à tous les collaborateurs de l’entreprise
- Recommandation des articles selon le profil de l’utilisateur et ses préférences
- Suivi de la lecture effective et de l’autoformation
- Système de notation de la pertinence et de l’intérêt de l’article par le lecteur
- Amélioration constante du système de recommandation par le biais de réseaux de neurones
- Précision du profil de l’utilisateur au fur et à mesure de l’utilisation de l’application, permettant de mettre à jour la fiche de compétence du collaborateur
- 2018 – 2019
- Projet de recherche de l’Innovation Lab’ d’Astek
- Projet basé à Lyon et Boulogne-Billancourt
Python, R, MongoDB, Django, Heroku, Bootstrap, JavaScript
