TalentoTalento
Conçu pour les candidatures ciblées.
L'analyse ATS que vous ne referez plus à la main.
Chaque candidature repart de zéro : relire l'offre, deviner les mots-clés, réécrire les mêmes phrases. Talento fige les décisions — extraction, correspondance sémantique, scoring, préparation d'entretien — et les rejoue sur chaque offre en une seule passe.
Pour ceux qui visent un poste précis, pas cinquante.
$ lecture offre.pdf … ok
$ lecture cv.pdf … ok
$ extraction des critères … 18 trouvés
$ génération des reformulations ▍
Problèmes courants
Adapter un CV à une offre coûte une journée. À chaque fois.
Ce n'est jamais la partie facile qui fait mal. C'est relire l'offre ligne par ligne pour deviner ce que le filtre attend. C'est réécrire les mêmes expériences sous un intitulé différent. C'est le PDF que l'ATS découpe mal, et le refus automatique avant qu'un humain n'ouvre le dossier.
Personne ne compte ces heures, et tout le monde les repaie à la candidature suivante.
Architecture
Chaque décision déjà prise. Pour passer directement à l'entretien.
Un générateur de CV vous donne des gabarits. Ici, ce sont des décisions : comment l'offre est découpée, comment une compétence est reconnue comme équivalente, quels écarts comptent, dans quel ordre les résultats arrivent à l'écran. Fixées une fois, appliquées à chaque analyse. C'est ce qui rend le modèle utile : un LLM sans contraintes improvise, un LLM dans une structure figée produit un résultat comparable d'une offre à l'autre.
Une seule passe
L'offre et le CV partent ensemble dans un appel structuré unique. Pas de chaîne de prompts, pas de latence cumulée : la première réponse arrive en moins de deux secondes.
Correspondance sémantique
« Vue 3 » et « Vue.js », « Postgres » et « PostgreSQL », « anglais courant » et « bilingue » sont reconnus comme équivalents. L'intention compte, pas la chaîne de caractères.
Cinq catégories d'écart
Compétences techniques, compétences transverses, langues, niveau d'expérience, diplômes et certifications. Les mêmes cases à chaque analyse, avec le même seuil de correspondance.
Reformulations prêtes à coller
Chaque critère faible ou manquant reçoit une formulation orientée résultat, lisible par un ATS comme par un recruteur, que vous copiez directement dans votre document.
Entretien dérivé de l'écart
Les questions ne sortent pas d'une banque générique : elles sont générées depuis la différence exacte entre votre profil et l'offre, avec un retour sur chaque réponse.
Résultats au fil du flux
Les critères s'affichent au fur et à mesure via un flux SSE. Vous lisez les premiers résultats pendant que les suivants arrivent, sans écran d'attente.
Contrôle des données
Les fichiers ne sont pas archivés hors session. Gemini reçoit le texte pour l'analyse ; les comptes connectés peuvent conserver un historique. Aucun CV revendu, suppression possible depuis le profil.
Aperçu réel
Voici l'outil, pas une maquette.
« Conteneurisation des services applicatifs avec Docker et déploiement continu via GitHub Actions, réduisant le temps de mise en production de 40 %. »
Déposez
Votre CV en PDF et le texte de l'offre. Le texte est extrait et nettoyé automatiquement.
Lisez
Score global, détail par critère, écarts classés et reformulations, affichés au fil du flux.
Préparez
Dix questions d'entretien construites sur vos points faibles réels, avec un retour immédiat.
Accès
Gratuit à l'essai. Ouvert au code.
Le projet est publié sous licence MIT. Vous pouvez l'utiliser en ligne, lire le code, l'héberger vous-même ou contribuer.
- —Essai sans carte bancaire
- —Analyse complète en flux continu
- —Écarts classés et reformulations
- —Simulateur d'entretien et retours
- —Import PDF et extraction automatique
- —Code source ouvert, auto-hébergeable
Avant de commencer
Les questions qu'on nous pose.
Vue 3, TypeScript, Pinia et Tailwind côté interface. FastAPI, PostgreSQL et le modèle Gemini via google-genai côté serveur. Déploiement Docker sur Railway.
Un générateur vous donne une mise en page. Ici, vous obtenez un diagnostic : ce que l'offre demande, ce que votre CV couvre réellement, ce qui manque, et quoi écrire à la place.
Le CV et l'offre sont envoyés à Google Gemini pour l'analyse, puis traités en mémoire côté serveur. Pour les comptes connectés, l'historique des analyses peut être enregistré. Seul votre compte (et cet historique) est stocké durablement ; vous pouvez tout supprimer depuis votre profil. Détails : page Confidentialité.
Oui. PostHog (région UE) mesure l'usage produit et les erreurs. Après connexion, votre compte peut être associé aux événements. Voir la politique de confidentialité.
C'est une estimation calibrée sur les critères extraits de l'offre, pas le score exact d'un ATS propriétaire. Il sert à hiérarchiser vos corrections, pas à prédire une embauche.
Oui. Le dépôt est public sous licence MIT et contient les Dockerfile, le guide de démarrage et les variables d'environnement nécessaires.
Les issues et pull requests sont ouvertes. Le guide de contribution décrit la mise en place locale, les conventions de commit et le processus de revue.