Une bourse FrenchTech pour notre prochaine innovation : le renouveau professionnel

Le
22 juillet 2019
-
Sophie.T
BPI

Avec la Bourse FrenchTech, BpiFrance nous donne un coup de pouce pour notre prochaine innovation. Ce soutien financier nous permet de concrétiser plus rapidement nos idées pour accompagner un nouveau type d’utilisateurs. En effet, Nos premiers produits s’adressent à un public en première phase d’orientation : les jeunes de 13 à 25 ans. Pour réaliser ces premiers produits, nous avons collecté de nombreuses données auprès de cette cible et nous avons réalisé différentes itérations pour arriver à une solution pertinente. A la demande des différentes structures d’accompagnement des demandeurs d’emplois et à la lecture de la loi du 5 septembre 2018 pour la liberté de choisir son avenir professionnel, nous lançons un nouveau projet pour accompagner un public qui a déjà un vécu professionnel à prendre en compte. 

Comme pour nos premiers développements, nous souhaitons coconstruire cette solution afin de prendre en compte les usages et d’impliquer les différents acteurs impactés par ce sujet. Nous collectons actuellement un maximum de données auprès de cette nouvelle cible afin de tester chaque ajout de paramètres et de fonctionnalités sur le terrain

 

QUESTIONS REPONSES


Pour mener à bien ce projet, il faut du temps, un an sera nécessaire pour réaliser les différentes phases du programme. 

1.    Identification du besoin : Pour bien construire la solution, il est important de bien identifier le besoin. La confrontation avec le terrain dès le départ permet de coconstruire la solution avec l’ensemble des personnes impliquées. Ce travail d’intelligence collective identifie le besoin réel afin de prototyper une première version rapidement testable.
2.    Prise en compte des nouveaux paramètres dans la construction des modèles de Machine Learning : Les modèles réalisés pour cartographier le comportement des utilisateurs dans la première phase d’orientation ont été vérifiés sur plus de 10 000 avis. Il est important de vérifier sur le modèle la pertinence de chaque nouveau paramètre avant de l’intégrer.
3.    De la Recherche et du Développement pour écrire un algorithme performant : La data-sciences est au cœur de notre activité. Nous prenons en compte des données de comportement, des données déclaratives et des données « floues » comme l’avis de l’utilisateur « Je ne sais pas, j’hésite ».
4.    Tests terrain et amélioration continue : Il est important de vérifier sur le terrain chaque itération de façon à bien répondre aux besoins et aux usages du public cible.


 

ITERATION

 

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