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1. Comment CVTailor utilise l'IA

Vous fournissez votre propre matériel de carrière et une offre d'emploi. CVTailor envoie ce matériel à l'API Claude d'Anthropic, qui le réécrit et le réorganise en un CV adapté à ce poste, et peut rédiger une lettre de motivation et des ébauches de réponses aux questions de candidature.

Le système est instruit de ne travailler qu'à partir de ce que vous fournissez. Il réorganise, ré-accentue et reformule votre propre matériel plutôt que d'inventer de l'expérience. C'est une contrainte de conception appliquée dans les invites et testée dans notre suite de tests, pas une garantie portant sur chaque phrase produite par un modèle de langage - vous devez relire ce qu'il écrit avant de l'envoyer où que ce soit.

Anthropic n'utilise pas ce matériel pour entraîner ses modèles ; la durée pendant laquelle elle le conserve est indiquée dans notre Politique de confidentialité.

Certaines parties du produit n'impliquent aucune IA du tout : la mise en page et les titres de section dans chaque langue sont du code ordinaire. Le score ATS est aussi du code ordinaire, précédé d'une étape d'IA : un modèle compare les exigences du poste à votre profil et à vos documents et indique celles qu'ils justifient, en citant vos propres mots. Ce qu'il ne peut pas justifier par une citation compte comme non rempli.

2. Ce que nous marquons

Chaque PDF de CV et de lettre de motivation exporté depuis CVTailor porte des métadonnées de provenance lisibles par machine :

3. Ce qu'un marquage établit et n'établit pas

C'est la partie la plus facilement surinterprétée, donc en toute clarté :

• Un marquage avec une signature valide est le résultat le plus solide. Cela signifie que le marquage a été écrit par nous et que le texte extrait du document correspond toujours à ce que nous avons signé. Notre clé de vérification est publiée ci-dessous, afin que vous n'ayez pas à nous croire sur parole. Notez ce que cela ne couvre pas : la signature porte sur le texte, pas sur le fichier, donc les images, les photos de profil et la mise en page sont hors de son périmètre - un document au texte identique mais avec une photo différente serait tout de même vérifié avec succès. Elle confirme les mots, pas la page entière.
• Un marquage que nous n'avons pas pu vérifier signifie que le fichier est signé mais que ce service n'a pas pu le vérifier - aucune clé configurée, ou le texte n'a pas pu être lu dans nos limites. C'est une affirmation sur nous, pas sur le document.
• Un marquage dont la signature ne correspond pas signifie que le texte a changé depuis sa génération, ou que le marquage a été copié sur un autre document. Traitez-le comme non fiable.
• Un marquage non signé est une simple métadonnée - rien ne le lie au contenu du document et rien ne nous authentifie comme son auteur. Il peut être copié sur un autre PDF, donc traitez-le comme un indice d'origine, pas une preuve. Les documents exportés avant l'activation de la signature ont cette apparence.
• Aucun marquage trouvé n'est pas une preuve qu'un document a été rédigé sans IA. Imprimer en PDF, convertir vers un autre format, ou copier le texte dans un nouveau document supprime systématiquement le marquage ; le réenregistrer dans un éditeur PDF peut le conserver ou le perdre selon l'outil. Et d'autres outils d'IA n'écrivent pas ce marquage du tout.
• Un marquage ne dit rien sur le fait que le contenu soit vrai. CVTailor rédige à partir du matériel fourni par le candidat ; vérifier les affirmations d'un CV reste la tâche du lecteur, comme cela a toujours été le cas.

4. Ce que nous ne faisons délibérément pas, et pourquoi

Deux techniques sont couramment suggérées pour ce problème, et aucune ne nous est honnêtement accessible aujourd'hui.

• C2PA / Content Credentials. La norme de provenance cryptographique utilisée pour les images générées par IA. Son implémentation de référence ne peut actuellement pas écrire de PDF - le PDF est le seul format que sa propre documentation marque comme lecture seule, et son module d'écriture refuse le PDF même pour un fichier compagnon détaché. Nous avons vérifié ce point auprès de la bibliothèque elle-même plutôt que de nous fier à la parole d'un fournisseur.
• Filigrane invisible dans le texte. Cette technique est appliquée à l'intérieur d'un modèle pendant qu'il génère, par la partie qui exploite le modèle. Nous appelons une API tierce et n'exploitons pas le modèle. Appliquer un filigrane après coup, en substituant des caractères ou des espacements, altérerait les mots mêmes du candidat et briserait l'extraction de texte dont dépendent les systèmes de suivi des candidatures.

Nous préférons dire ce que nous ne faisons pas plutôt que de laisser entendre une garantie que nous ne pouvons pas tenir.

5. Où la loi intervient dans tout cela

L'article 50(2) du règlement européen sur l'IA exige des fournisseurs de systèmes d'IA générant du texte qu'ils marquent leurs sorties dans un format lisible par machine et qu'ils rendent ce marquage détectable. CVTailor est exploité depuis les Pays-Bas par Own Latitude, et nous nous considérons comme le fournisseur de ce système d'IA - l'obligation nous incombe, ce n'est pas à l'entreprise qui fournit le modèle sous-jacent de s'en acquitter.

Le marquage décrit ci-dessus est la première moitié de cette obligation. La page de vérification en est la seconde : un marquage que personne ne peut vérifier ne constituerait pas une grande mesure de transparence.

L'article 50 demande aussi que les personnes soient informées lorsqu'elles interagissent avec un système d'IA. Nous le faisons dans le produit lui-même plutôt que de l'enfouir ici - CVTailor est présenté comme fonctionnant par IA tout au long de l'interface, et l'outil qui rédige votre CV est nommé.

Nous décrivons ce que nous avons construit, sans prétendre à un bilan irréprochable. Certaines parties de ce régime sont nouvelles, certaines réellement incertaines, et nous préférons publier un compte rendu exact de notre mise en œuvre et l'améliorer plutôt qu'affirmer une conclusion que nous ne sommes pas en mesure de certifier.

6. Notre clé de vérification

Les signatures sont en Ed25519, portant sur une empreinte du texte extrait du document ainsi que sur les champs propres au marquage. Nous signons le texte plutôt que le fichier brut afin que la signature survive à la manipulation ordinaire d'un document - un réenregistrement, une modification de métadonnées - tout en se rompant si le contenu change ou si le marquage est déplacé sur un autre document.

Notre clé publique, afin que vous puissiez vérifier de manière indépendante :

7. Ce sur quoi nous travaillons encore

• Marquage au niveau du texte. Si le fournisseur du modèle sous-jacent propose un filigrane détectable pour le texte généré et un moyen de le vérifier, cela ajoute une couche que nous ne pouvons pas ajouter nous-mêmes.

8. Questions

Si vous êtes recruteur, candidat ou régulateur et avez une question à ce sujet, écrivez à [email protected], ou utilisez le bouton de commentaires dans l'application ou la page de support. Si quelque chose sur cette page est erroné ou obsolète, nous aimerions vraiment le savoir.

Voir aussi notre Politique de confidentialité et nos Conditions d'utilisation.