@article {1519,
	title = {Classification d{\textquoteright}offres d{\textquoteright}emploi},
	year = {2017},
	month = {2017},
	type = {Technical report},
	abstract = {Les ressources humaines utilisent de plus en plus les donn{\'e}es intelligentes et les techniques du big data pour faciliter le recrutement. Ainsi, gr{\^a}ce aux profils des r{\'e}seaux sociaux, les recruteurs peuvent identifier des candidats potentiels qui ne sont pas actifs en termes de recherche d{\textquoteright}emploi mais qui pourraient {\^e}tre quand m{\^e}me int{\'e}ress{\'e}s par une opportunit{\'e}. Leur int{\'e}r{\^e}t pour une offre non sollicit{\'e}e est d{\textquoteright}autant plus grand lorsque cette derni{\`e}re correspond bien {\`a} leur profil et {\`a} leur secteur d{\textquoteright}activit{\'e}. Afin d{\textquoteright}am{\'e}liorer les r{\'e}sultats d{\textquoteright}un tel syst{\`e}me de recommandation appariant offres d{\textquoteright}emploi et profils suivant les comp{\'e}tences et les exp{\'e}riences requises, nous proposons de d{\'e}tecter automatiquement le secteur d{\textquoteright}activit{\'e}s des offres {\`a} l{\textquoteright}aide de techniques d{\textquoteright}apprentissage supervis{\'e}.
},
	keywords = {Automatic classification, E-recruitment, Recommendation systems},
	url = {http://rali.iro.umontreal.ca/rali/node/1519/},
	pdf = {http://rali.iro.umontreal.ca/rali/sites/default/files/publis/classification_offre_emploi.pdf},
	author = {Annette Casagrande and Fabrizio Gotti and Guy Lapalme}
}
@mastersthesis {1518,
	title = {Barom{\`e}tre de l{\textquoteright}emploi},
	volume = {Masters},
	year = {2017},
	keywords = {Data Visualization, E-recruitment, Information Extraction, Machine Learning},
	pdf = {http://rali.iro.umontreal.ca/rali/sites/default/files/publis/M\%C3\%A9moire_Outerqiss.pdf},
	author = {Abdessamad Outerqiss}
}
