RH & IA : Textkernel, acquis par Bullhorn, demeure actif en France

Textkernel change de dimension après son rachat par Bullhorn. Le rapprochement, placé sous le sceau de la stratégie IA, a été officialisé le 18 juin 2024.

C’est l’un des points forts de la société technologique, d’origine néerlandaise. Elle avance avec l’IA en développant des solutions RH afin de traiter, analyser ou organiser des données basées sur du texte (le parsing de CV par exemple), entre dans le giron du groupe américain qui exploite en premier lieu un ATS pour les acteurs du marché du travail intérimaire.

Après la conclusion du deal de rapprochement, les synergies technologiques et commerciales entre les 2 parties seront connues ultérieurement.

« Le secteur du placement de personnel [staffing industry en anglais, regroupant toutes les méthodes de mise à disposition de RH pour mener à bien les projets dans les organisations] représente un CA de plus de 600 milliards de dollars à l’échelle mondiale. Alors que la croissance devrait s’accélérer en 2024, l’acquisition de Textkernel constitue une avancée significative pour nous permettre d’exploiter tout le potentiel de l’IA au profit de nos clients et de l’industrie », déclare Art Papas, PDG et cofondateur de Bullhorn, par voie de presse.

Textkernel : un ancrage marqué en France

Fondée en 2001 par Jakub Zavrel et Remko Bonnema, Textkernel est spécialisé dans les technologies de recrutement basées sur l’IA.

« Textkernel est présent en France depuis plus de dix ans et compte plus de 250 clients directs sur un total de 2500 clients dans le monde. La France est l’un des marchés européens dans lesquels nous investissons le plus, aux côtés des Pays-Bas, du Royaume-Uni et de l’Allemagne », indique Arnaud Morin, Business Development Manager France.

Textkernel a développé plusieurs technologies comme :

• un moteur de parsing,
• une solution de matching pour mettre en relation les candidats et les offres d’emploi dans des bases de données internes et externes,
• une solution de « skills intelligence » pour associer compétences, taxonomies et traitement automatique des données, une plateforme mid-office pour le secteur du recrutement,
• une application de communication entre candidats et recruteurs intégrée dans WhatsApp pour affiner les discussions après la phase de matching.
  
  
• « Nos solutions de matching et de parsing de CV et d’offres d’emploi sont intégrées à divers outils RH (des ATS notamment) comme ceux de Neobrain par exemple. Elles sont souvent intégrées en marque blanche mais aussi disponibles via les marketplaces des éditeurs comme celles de Bullhorn, SAP SuccessFactors, Oracle Cloud HCM, Cegid Talentsoft, ou Salesforce par exemple ;
• Nous lançons sur le marché français la solution de recrutement via WhatsApp ‘Candidate Engagement’ : c’est une solution de communication et d’automatisation ‘game changer’ qui permet des échanges plus fluides, plus directs et plus naturels entre recruteurs et candidats », indique Arnaud Morin.

Parmi les clients français directs de Textkernel figurent des acteurs de l’industrie du staffing comme The Adecco Group, Groupe Randstad, Groupe Adequat, Synergie, Mistertemp’, Fab Group, et Uptoo.

Sur le volet corporate, on trouve des références comme Hermès, Dassault Systèmes, AXA, Groupama, ou AFPA.

R&D : un pilier pour Textkernel

Sur un effectif global de 250 employés (dont une douzaine dédiés au marché français pour l’accompagnement client et la prospection commerciale), une centaine d’entre eux se concentrent sur la partie produit et R&D.

• « Depuis plus de 20 ans, nous avons développé et entraîné notre IA pour le parsing de CV et d’offres d’emploi ; c’est-à-dire pour lire, analyser et comprendre ces documents RH. En distinguant les différentes sections et sous-section d’un CV en fonction de leur présentation ou en comprenant le sens d’un mot en fonction de son contexte et des termes qui l’entourent, par exemple.
• Avec l’appui de notre R&D, nous poursuivons l’exploration de l’IA avec des grands modèles de langage (LLM). Nous avons lancé des pilotes dans ce sens en vue d’une commercialisation imminente. Pour la partie matching, on s’appuie sur un algorithme de recherche sémantique augmentée et basé lui-même sur des taxonomies de compétences et de professions que nous faisons évoluer avec le marché du travail », déclare Arnaud Morin.