Eloumri, Miloud (2024). Towards efficient erlang-based job-applicant matching : integrating SERESYE, semantic web toolkit, and MCDM. Thèse. Gatineau, Université du Québec en Outaouais, 176 p.
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Résumé
La Gestion des Ressources Humaines (GRH) est cruciale pour le succès organisationnel. Elle implique la gestion de plusieurs processus clés, y compris le recrutement et la sélection. Le processus de recrutement se concentre sur l'attraction de candidats appropriés, tandis que le processus de sélection implique de choisir les meilleurs candidats en fonction des besoins de l'organisation. Ces processus contribuent significativement à obtenir des avantages concurrentiels, mais ils font face à plusieurs défis pouvant augmenter les coûts et compliquer la tâche de sélection du meilleur candidat.
Cette thèse utilise le langage de programmation fonctionnel Erlang pour améliorer l'efficacité de la sélection des meilleurs candidats pour un poste donné. Erlang est connu pour sa scalabilité, sa concurrence, sa fiabilité, son traitement en temps réel et ses capacités de correspondance de modèles, lui permettant de gérer efficacement de grands ensembles de données complexes. Cependant, l'application d'Erlang dans la sélection du personnel est largement inexplorée. Par conséquent, cette thèse vise à développer un système sophistiqué de correspondance emploi-candidat intégrant les capacités de moteur de règles de SERESYE (Swarm-oriented ERlang Expert System Engine), la fonctionnalité de modélisation de données web sémantiques du Semantic Web Toolkit pour les applications Erlang, et les principes de la Prise de Décision Multi-Critères (MCDM) utilisant la Méthode de Somme Pondérée (WSM) pour permettre un traitement complet des règles et une évaluation multi-critères des qualifications des candidats par rapport aux exigences du poste. De plus, la thèse explore l'élargissement du champ d'interprétation des données du système de correspondance en utilisant RDFLib, une bibliothèque Python pour l'analyse de la plupart des formats de données sémantiques.
L'étude met en oeuvre un cas d'utilisation prototype dans le domaine des parentés pour explorer le concept de correspondance de règles sur les données du web sémantique en utilisant les technologies Erlang mentionnées. Cependant, la recherche applique principalement l'approche de correspondance à un domaine complexe représenté par les données d'emplois et de candidats en Gestion de la Technologie des Affaires (BTM) modélisées à l'aide de l'éditeur d'ontologies Protégé.
Les résultats démontrent la faisabilité d'intégrer le traitement des règles SERESYE avec des ensembles de données du web sémantique, conduisant à une amélioration de la correspondance emploi-candidat. Cette thèse apporte ainsi une contribution significative à la sélection du personnel, aux systèmes experts, au web sémantique et aux systèmes de prise de décision, fournissant une base pour les avancées futures.
Les travaux futurs comprennent l'adressage des limitations de la mise en oeuvre actuelle. Le développement d'une interface web pour le système de correspondance emploi-candidat en utilisant le cadre Zotonic d'Erlang. L'utilisation de plusieurs moteurs de règles parallèles SERESYE et la bibliothèque Poolboy d'Erlang pour créer et gérer un pool de processus concurrents. Les extensions d'application pour inclure des opérations connexes telles que l'envoi d'e-mails, la planification d'entretiens et la formulation d'offres d'emploi.
Type de document: | Thèse (Thèse) |
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Directeur de mémoire/thèse: | Gagnon, Stéphane |
Mots-clés libres: | Sélection du personnel; Correspondance emploi-candidat; Erlang; SERESYE; Toolkit web sémantique pour les applications Erlang; Prise de décision multi-critères (MCDM); Méthode de somme pondérée (WSM); RDFLib; Technologies du web sémantique; Emplois en gestion de la technologie des sffaires (BTM) |
Départements et école, unités de recherche et services: | Informatique et ingénierie |
Date de dépôt: | 23 août 2024 12:59 |
Dernière modification: | 23 août 2024 12:59 |
URI: | https://di.uqo.ca/id/eprint/1667 |
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