Nomination utilise le deep learning pour restituer les organigrammes des entreprises

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Nomination utilise le deep learning pour restituer les organigrammes des entreprises

Afin d’optimiser la restitution des fonctions dans les organigrammes des entreprises, Nomination met en place un nouvel algorithme de calcul basé sur le deep learning.

A partir des informations contenues dans l’intitulé de fonction mais aussi dans les responsabilités connues du décideur, l’algorithme réalise un calcul qui intègre également le secteur d’activité de l’entreprise. Cela permet par exemple de différencier le Président d’une fondation et le PDG d’une entreprise de services ou encore le Directeur de l’offre voyages chez un tour operator et le Responsable voyages dans un groupe industriel.

Pour parvenir à ce résultat, plus de 190 000 fonctions traitées manuellement ont servi d’échantillon de référence pour le paramétrage de cet outil. Par la suite, l’algorithme continuera à s’enrichir afin de rendre compte de l’organisation souvent complexe des entreprises.

Mais au préalable, Nomination a souhaité faire évoluer sa nomenclature de fonctions-clés pour mieux restituer la réalité des missions exercées au sein des sociétés. Ainsi, les décideurs intervenant dans la transformation de leur entreprise, la data, le digital mais aussi les services généraux ou la croissance externe… seront désormais plus facilement identifiables.

Et, pour assurer une complète cohérence lors des sélections ou des consultations, cet algorithme a été appliqué à l’ensemble des parcours décideurs disponibles sur la plateforme Nomination, qu’il s’agisse de leur fonction actuelle ou des fonctions exercées tout au long de leur parcours professionnel.