Godefroy De Compreignac

👋 Le contexte

L'équation du recrutement traditionnel est cassée : CV interminables, processus complexes, ghosting massif des candidatures. Une entrepreneure visionnaire avait une idée folle : et si un bon recrutement était avant tout une bonne rencontre ? Et si on pouvait postuler en 10 minutes dans une cabine, guidé par une IA bienveillante qui vous aide à créer votre CV et vous connecte aux bonnes opportunités sans prise de tête ?

💪 Les enjeux

L'ambition de Cibli était révolutionnaire : créer un écosystème de cabines physiques où n'importe qui peut entrer, discuter naturellement avec une IA en 10 minutes, générer un CV optimisé et découvrir des offres qui lui correspondent vraiment. Une philosophie claire : "un bon recrutement, c'est avant tout une bonne rencontre" facilitée par un peu de tech, beaucoup d'humain... et une touche d'audace. L'approche mêle innovation technologique et inclusivité, où l'IA sert l'humain sans jamais le remplacer.

✅ Ce que j'ai mis en place

J'ai repensé intégralement l'expérience candidat en partant de zéro. L'approche s'articule autour d'un parcours conversationnel naturel : onboarding simplifié avec écrans explicatifs du concept, interview guidée par IA avec fil d'ariane de progression, génération automatique de CV éditable et matching intelligent avec les offres. Le cœur de l'innovation réside dans une IA capable de mener un véritable entretien de découverte avec bienveillance. J'ai conçu des algorithmes conversationnels qui s'adaptent au profil du candidat, intégré les technologies text-to-speech et speech-to-text pour une interaction naturelle, et développé des prompts techniques sophistiqués qui extraient les compétences et expériences de manière intuitive. L'IA guide sans juger, révèle les atouts sans forcer, dans le respect total de l'éthique et de l'inclusivité chères à Cibli.

👋 Le contexte

Dans un contexte où les agences numériques doivent constamment nourrir leur connaissance client pour créer des produits pertinents, l'agence cliente faisait face à un paradoxe récurrent : l'équipe reconnaissait la valeur stratégique des interviews clients mais n'arrivait jamais à dégager le temps nécessaire pour les conduire efficacement. Comment transformer cette contrainte opérationnelle en opportunité d'innovation ?

💪 Les enjeux

Le processus traditionnel d'interview s'avérait chronophage : organisation des créneaux, préparation des questionnaires, conduite de l'entretien, prise de notes, synthèse et transformation en contenu exploitable. Entre les contraintes des planning projets et la charge opérationnelle, cette étape cruciale était systématiquement reportée ou simplifiée, privant l'équipe d'informations essentielles pour alimenter la réflexion stratégique et créative.

🎯 Les objectifs

Face à l'émergence des technologies d'IA conversationnelle et à leur potentiel pour automatiser les tâches répétitives, j'ai vu l'opportunité d'automatise les interviews.

✅ Ce que j'ai mis en place

La construction technique s'est appuyée sur une architecture React/TypeScript avec GraphQL, intégrant des modèles d'IA avancés pour générer des questions contextuelles et adapter le flow d'interview en temps réel. Le système est capable de comprendre les réponses, de relancer avec des questions pertinentes et de maintenir le fil conducteur de la conversation comme le ferait un interviewer humain expérimenté.

Le développement s'est orienté vers un système permettant de créer des templates d'interview personnalisables pour différents types de contenus : articles de blog, études de cas, posts LinkedIn, feedback clients. L'IA analyse ensuite toutes les réponses collectées pour générer automatiquement du contenu prêt à l'emploi, respectant le style et la structure définis dans chaque template.

Je pilote actuellement le développement de solutions d'IA générative industrielle pour 2 majors du CAC40. Mon expertise couvre l'architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour connecter l'IA aux données métier, la mise en place de systèmes multi-agents orchestrant plusieurs IA spécialisées, et l'intégration MCP (Model Context Protocol) pour rendre le SI et les agents IA interopérables.

Au-delà de la technique, je me concentre sur les enjeux cruciaux : garantir la qualité et la fiabilité des réponses IA en contexte industriel, concevoir des interfaces utilisateur intuitives qui facilitent l'adoption, et orchestrer le déploiement à grande échelle dans des organisations complexes.

Mon approche allie vision produit, excellence technique et conduite du changement pour transformer ces POCs prometteurs en solutions robustes adoptées par des milliers d'utilisateurs métier.