Intelligence de recrutement

Cessez de deviner qui embaucher. Commencez à savoir.

Évalue les candidats par rapport à l'ADN de vos meilleurs éléments. Met en avant les talents internes avant de dépenser en cabinets. Conteste lorsque vos critères ou votre rémunération vont échouer. Commence dans Slack.

Qu'est-ce que l'intelligence de recrutement

Une couche d'intelligence pour chaque décision d'embauche

Connecte les données candidats, les signaux de pipeline et les résultats post-embauche dans un seul système qui se réentraîne sur vos données. Commence avec l'analyse LLM et des benchmarks. Atteint une corrélation de résultat de 0,55+ en douze mois.

Une couche d'intelligence pour chaque décision d'embauche
Scoring d'adéquation prédictif
Note les candidats par rapport aux profils de réussite dérivés de vos meilleurs éléments. Décomposition structurée avec niveaux de confiance, pas un nombre boîte noire.
Self-Service pour les managers
Les managers définissent leurs besoins via Meg dans Slack, Teams ou WhatsApp. TA reçoit un profil de réussite validé avec des critères étalonnés avant le sourcing.
Découverte prioritairement interne
Recherche les profils employés, compétences et aspirations de carrière pour mettre en avant les talents internes avant d'externaliser. Appariement inter-entités inclus.
Analytique de santé du pipeline
Suit les taux de conversion, les goulots d'étranglement et la vélocité à chaque étape du funnel. Alerte lorsque les requis stagnent ou manquent les dates prévues de pourvoi.
Intelligence ROI par source
Mesure les canaux par coût par embauche de qualité, pas coût par candidat. Constante typique : 60-70% des dépenses vont à des canaux produisant 20-30% des embauches de qualité.
Suivi de la qualité d'embauche
Relie chaque décision d'embauche aux résultats à 30, 90 et 365 jours. La boucle de rétroaction qui rend tous les autres modèles de la plateforme plus intelligents.
Meg

Oubliez les tableaux de bord. Demandez à Meg.

Posez une question en langage clair. Obtenez la réponse en quelques secondes. Pas de tableaux de bord, pas d'extractions de données, pas de réunions.

Prompts courants (cliquez pour voir !)

MegMeg AI
Quelles sont les 3 personnes de l'entreprise les plus susceptibles de partir dans les 90 prochains jours. Donnez-moi seulement les noms.
Meg
Sur la base des signaux d'engagement, de l'analyse des écarts de rémunération et des tendances d'ancienneté, voici les trois personnes présentant le plus fort risque de départ :

Risque de départ - Top 3

EmployéIndice de risque
Sarah Chen -Ingénieure principale94% - Élevé
Marcus Webb -Responsable produit87% - Élevé
Priya Nair -Responsable design82% - Élevé
Sarah a été contactée par deux concurrents ce trimestre et sa rémunération est 18% inférieure au marché. Marcus n'a eu aucune conversation sur l'évolution de carrière depuis 9 mois. Priya a perdu deux collaborateurs directs ce trimestre sans approbation de remplacements.

La boîte à outils de recrutement

Cinq outils que vous utilisez au quotidien

Transformateur de JD

De la description de poste au profil de réussite

Convertit n'importe quelle description de poste en un profil prédictif de réussite. Critères structurés construits à partir de ce qui prédit la performance dans votre organisation, pas des mots-clés.

Étalonnage synthétique

Validez avant de publier

Génère des profils de candidats fictifs et demande aux managers : intervieweriez-vous cette personne ? Valide les critères de scoring avant la mise en ligne du poste.

Scoreur de candidats

Shortlists classées en minutes

Classe jusqu'à 1 000 candidats par rôle par rapport aux profils de réussite validés. Les niveaux d'abonnement se comparent à vos meilleurs éléments réels.

Chercheur de talents passifs

Voyez qui correspond avant de chercher

Met en avant 10 à 20 candidats passifs correspondants avec profils LinkedIn. L'abonnement débloque des séquences d'approche automatisées et des relances.

Planificateur d'entretiens

Plus de va-et-vient

Réserve des entretiens sans échanges répétés avec le recruteur. Présélectionne automatiquement les candidats. Calibre chaque intervieweur sur la précision et les biais.

Intelligence candidat

Notez par rapport à ce qui prédit réellement le succès

Ingestione des CV, évaluations et scorecards pour générer des rapports d'adéquation multidimensionnels étalonnés sur vos meilleurs éléments. La précision démarre à 0,35 de corrélation et atteint 0,55+ en douze mois.

Recrutement en self-service

Les managers définissent les besoins. TA prend de l'avance.

Meg accompagne chaque hiring manager dans la définition du rôle, la réalité du marché et l'étalonnage des attentes dans Slack, Teams ou WhatsApp. TA reçoit un profil de réussite validé avant le début du sourcing.

Talents internes & offres

Trouvez les personnes que vous avez déjà. Gagnez les personnes dont vous avez besoin.

Recherche dans votre effectif des candidats prêts pour le rôle avant de dépenser en sourcing externe. Lorsque vous passez à l'externe, calibre chaque offre pour maximiser l'acceptation sans créer de problèmes d'équité interne.

Meg

Découvrez ce que Meg peut faire pour votre équipe recrutement.

Commencez la conversation. Définissez le poste. Obtenez des candidats qualifiés en quelques minutes.

Comment cela fonctionne

De la fiche de poste à l'offre signée

Un aperçu étape par étape de la façon dont la plateforme fait passer un recrutement de la définition à la décision.

01

Définir

Envoyez une description de poste. Meg la transforme.

Déposez une description de poste dans Slack, Teams ou WhatsApp. Meg la convertit en un profil prédictif de réussite construit à partir de ce qui prédit réellement la performance, pas des correspondances de mots-clés.

Envoyez une description de poste.
Meg la transforme.
02

Étalonner

Validez avant la mise en ligne du poste

Meg génère de 5 à 10 profils de candidats synthétiques. Le responsable du recrutement passe en revue chacun : entretien ou refus ? Les exigences déclarées s'alignent sur les préférences réelles avant l'arrivée de candidats réels.

Validez avant la mise en ligne du poste
03

Remettre en question

Recevez des retours quand la demande va échouer

Si les critères ou la rémunération produiront zéro candidat qualifié, Meg le signale avec des données de demande du marché et de rareté. Les problèmes apparaissent avant la publication, pas après 60 jours de silence.

Recevez des retours quand la demande va échouer
04

Sourcing

Publiez, notez et mettez en avant des talents passifs

Publie sur Google Jobs et les agrégateurs. Note jusqu'à 1 000 candidats par rapport au profil validé. Met en avant 10 à 20 correspondances passives avec profils LinkedIn accessibles.

Publiez, notez et mettez en avant des talents passifs
05

Entretien

Planifiez et étalonnez automatiquement

La présélection automatisée filtre le vivier. La planification automatisée réserve des entretiens sans échanges répétés avec le recruteur. La calibration note chaque évaluateur sur la précision, la cohérence et les biais.

Planifiez et étalonnez automatiquement
06

Apprendre

Chaque résultat réentraîne le modèle

Le suivi de la qualité d'embauche à 30, 90 et 365 jours relie chaque décision d'embauche aux données de performance. La 20e prédiction est bien plus précise que la première.

Chaque résultat réentraîne le modèle

Tarifs

Tarification simple et transparente

Commencez avec un poste unique ou étendez à l'ensemble de l'entreprise.

Par poste

$200/poste

Une expérience d'embauche complète. Aucune souscription requise.

Publier un poste
Le plus populaire

Acquérir & Fidéliser

$6/employé/mois

Recrutement illimité, intelligence de rétention et mobilité interne.

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Développer & Réussir

$10/employé/mois

Ajoutez la planification de la succession, l'analyse des lacunes de compétences et le développement du leadership.

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Tous les plans incluent l'accès à Slack, Teams et WhatsApp. Voir la comparaison complète

Questions fréquentes

Ce que demandent d'abord les acheteurs techniques

Réponses directes aux questions que se posent les responsables TA, les CHRO et les équipes techniques lorsqu'ils évaluent des plateformes d'intelligence de recrutement.

Comment fonctionne le scoring des candidats sans données historiques de performance ?
Commence par une analyse sémantique basée sur LLM et des benchmarks sectoriels pour garantir une précision de base dès le premier jour. À mesure que les données d'embauche et de performance s'accumulent, des modèles ML prennent progressivement le relais. Au mois 12, le scoring atteint généralement une corrélation de 0.55+ avec les résultats, surpassant les entretiens non structurés.
Qu'est-ce que Meg et comment les hiring managers l'utilisent-ils ?
Meg est l'interface IA qui guide les responsables du recrutement dans la définition du rôle, la calibration du marché et l'évaluation des candidats. Elle fonctionne dans Slack, Teams ou WhatsApp. Les responsables du recrutement s'auto-servent sans avoir besoin de l'équipe TA pour la collecte initiale. TA reçoit un profil de succès validé avec des critères calibrés.
Qu'est-ce que la calibration par CV synthétique ?
Meg génère 5 à 10 profils de candidats fictifs avant la mise en ligne d'un poste. Le responsable du recrutement passe en revue chacun d'eux : entretien ou refus. Cela aligne les exigences déclarées avec les préférences réelles de sélection, en détectant les discordances avant l'arrivée de vrais candidats dans le pipeline.
Puis-je tester la plateforme sur un seul poste avant de m'abonner ?
Oui. L'option à $200 par poste fonctionne entièrement dans Slack, Teams ou WhatsApp sans abonnement. Comprend la transformation de la fiche de poste (JD), la calibration synthétique, le scoring jusqu'à 1,000 candidats et la détection de talents passifs. L'abonnement débloque l'interface complète de la plateforme et l'outreach automatisé.
Avec quels ATS et HRIS le système s'intègre-t-il ?
ATS : Greenhouse, Lever, iCIMS, Workable, SmartRecruiters, Taleo. HRIS : Workday, SAP SuccessFactors, Oracle HCM, BambooHR. Assessment : SHL, Korn Ferry, HackerRank, Codility. Plus de 40 connecteurs préconstruits au total avec prise en charge des webhooks et de la synchronisation par lots.
Comment la plateforme réagit-elle aux exigences de poste irréalistes ?
Meg compare les critères à la demande du marché en temps réel, à la rareté des talents et aux benchmarks de rémunération. Si la combinaison produira zéro candidat qualifié ou un turnover à 90 jours, le responsable du recrutement voit les données avant la publication du poste. Elle conseille, sans bloquer.
À quelle vitesse la plateforme commence-t-elle à apporter de la valeur ?
L'analytique du pipeline et le suivi des sources fournissent de la visibilité dans les deux semaines suivant l'intégration de l'ATS. Le scoring d'adéquation des candidats débute par un appariement sémantique entre les semaines 2 et 4. Les modèles ML s'activent au mois 3. L'optimisation complète, y compris la calibration des offres, atteint sa maturité entre les mois 9 et 12.
Fonctionnalité de la plateforme

Faites de votre prochaine embauche la plus intelligente à ce jour

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