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Mettre en forme votre CV pour des correspondances plus nettes

Sweepy note les mots contenus dans votre fichier de CV. Quand il ouvre le fichier, il extrait le texte et le compare aux offres d’emploi. Votre mise en forme décide de la part de ce texte que le moteur lit.

Une deuxième colonne, une zone de texte ou une page scannée peut masquer toute votre liste de compétences au moteur. Une seule correction de mise en forme relève souvent vos scores de compatibilité sans changer un mot de votre expérience.

Remarque

Cette page explique comment Sweepy lit votre CV. Pour la formule de notation et la structure du rapport, voir Comprendre vos résultats.

Ce que Sweepy peut lire​

Sweepy lit les fichiers PDF et Word définis dans resume.path. Pointez le chemin vers un .docx, et Sweepy lit directement ses paragraphes et ses tableaux. Vous ne convertissez pas d’abord un CV Word. Gardez le .docx quand votre éditeur propose les deux formats. Un convertisseur tiers peut reconstruire la page dans un ordre différent, et Sweepy lit alors cet ordre modifié.

Quand vous avez besoin d’une copie PDF, lancez le convertisseur de Sweepy. Il reconstruit un PDF propre en une colonne à partir de ces mêmes paragraphes et tableaux. L’extraction renvoie les mêmes mots depuis l’un ou l’autre fichier. Voir Convertir un document avec --convert.

Ces problèmes bloquent l’extraction :

  • Fichiers ni PDF ni DOCX. Seul un PDF ou un DOCX produit un texte que Sweepy peut noter. Un fichier .pages, .odt, .doc ou .txt ne donne rien au moteur. Le convertisseur de Sweepy gère les fichiers .txt et .md, ainsi que les fichiers .doc via Microsoft Word. Exportez d’abord un fichier .pages ou .odt depuis son application d’origine.
  • Pages scannées sans couche texte. Un scan donne à Sweepy une image de mots, pas des mots. Sweepy ne trouve pas de couche texte, donc la notation se rabat sur must_have_skills seul.
  • PDF protégés par mot de passe. Sweepy ne peut pas ouvrir les fichiers chiffrés. Retirez le mot de passe avant d’enregistrer le fichier.
  • Fichiers manquants ou corrompus. Un chemin erroné enregistre un avertissement et ignore l’extraction. Seul must_have_skills pilote alors le score.
attention

Quand Sweepy ne peut pas lire votre CV et que vous laissez must_have_skills vide, chaque poste obtient 75 %. Ce nombre ne classe rien, car il s’applique à toutes les offres du rapport.

astuce

Lancez la reconnaissance optique de caractères (OCR) sur un scan avant de pointer Sweepy dessus. L’OCR ajoute une vraie couche texte. Le moteur lit alors vos mots. La plupart des applications de scanner et des éditeurs PDF proposent une option OCR.

Faire le test du copier-coller​

Ouvrez votre CV, sélectionnez tout le texte et collez-le dans un éditeur de texte brut. Le texte brut montre l’ordre d’extraction, qu’un volet en texte enrichi peut masquer.

Raccourcis de copie par plateforme
  • Sous Windows, ouvrez le PDF dans Edge, Chrome ou Acrobat. Appuyez sur Ctrl+A puis Ctrl+C, et collez dans Notepad.
  • Sous macOS, ouvrez le PDF dans Preview et appuyez sur ⌘+A, puis ⌘+C. Passez TextEdit en texte brut avec ⇧+⌘+T avant de coller.
  • Sous Linux, ouvrez le PDF dans Evince ou Okular, puis appuyez sur Ctrl+A suivi de Ctrl+C. Collez le texte dans un éditeur comme gedit ou Kate.

Sur un clavier macOS, ⌘ est la touche Command et ⇧ la touche Maj.

Si le collage semble brouillé, vide ou désordonné, Sweepy lit la même chose. Corrigez le fichier avant de lancer un balayage.

Mises en forme qui cassent un balayage​

Les extracteurs de texte lisent d’un bord à l’autre de la page. La mise en page modifie l’ordre du texte renvoyé. Les systèmes de suivi des candidatures appliquent le même type d’extraction.

Mise en formeCe que Sweepy lit
Deux colonnes ou plusLes colonnes entrelacent et brouillent votre texte, car l’extracteur lit d’un bord à l’autre de la page.
Tableaux, zones de texte et encadrésLe contenu peut arriver dans le désordre ou fusionner avec un voisin.
Images, icônes et graphiquesL’extraction ignore tout ce qui est dessiné comme une image, y compris les barres de compétences et les logos.
En-têtes et pieds de pageBeaucoup d’analyseurs ignorent cette zone. Gardez votre nom et vos coordonnées dans le corps.
Césures en fin de ligneUn terme coupé sur deux lignes (e- puis discovery) casse la correspondance du terme entier.
Ligatures et polices décorativesLes ligatures fi et fl et les glyphes inhabituels peuvent s’extraire en caractères illisibles.
Émojis et puces personnaliséesCes éléments disparaissent ou se dégradent. Utilisez un trait d’union simple ou une puce ronde.

Ce que préfèrent les systèmes de suivi des candidatures​

Les systèmes de suivi des candidatures (ATS) analysent des centaines de CV avec le même type d’extraction que Sweepy. Donnez-leur une seule colonne de vrai texte.

  • Une seule colonne, de haut en bas. Évitez la mise en page à deux colonnes avec bandeau latéral.
  • Titres de section simples. Utilisez Experience, Education et Skills. Évitez les tableaux et les icônes dans les titres.
  • Du vrai texte uniquement. Pas de titres en image, de logos ni de barres de compétences.
  • Des polices standard. Arial, Calibri, Helvetica ou Times New Roman en 10-12 pt.
  • Puces simples et dates cohérentes. Utilisez un seul format de date partout, par exemple Jan 2024 – Present.
  • Un ordre chronologique inversé. La plupart des recruteurs et des analyseurs l’attendent.
  • Coordonnées dans le corps. Les analyseurs ATS suppriment souvent les en-têtes et les pieds de page.
  • Export depuis votre traitement de texte. Enregistrez un PDF depuis votre éditeur, et gardez le .docx au cas où un portail l’exige.
  • Reprenez les termes de l’offre. Si une offre dit e-discovery ou docs-as-code, utilisez ce terme exact pour que la correspondance le capte.
astuce

Gardez un CV propre pour la plupart des candidatures. Sweepy peut envoyer un fichier différent par parcours, car tracks[].route_keywords choisit le CV à joindre. Ce paramètre ne change jamais le score de compatibilité.

Les mots-clés viennent de must_have_skills​

Sweepy note chaque offre selon deux mesures de chevauchement :

ChevauchementPoidsCe qu’il mesure
Chevauchement des exigences60 %La part des exigences de l’offre que votre CV montre déjà
Chevauchement de mots-clés40 %La part du vocabulaire de votre CV que l’offre répète

L’offre définit le sens de la correspondance, donc le chevauchement des exigences porte 60 % du score. Les qualifications requises comptent deux fois le poids des termes non étiquetés. Les qualifications préférées comptent moitié.

Votre liste de termes combine must_have_skills et une courte liste interne de termes techniques et juridiques courants. Le profil d’Alex liste les mêmes compétences :

profiles/paralegal_nyc.yaml
resume:
  path: "Alex_Rivera_Resume.pdf"
  must_have_skills:
    - "Westlaw"
    - "LexisNexis"
    - "e-discovery"
    - "Contract Review"
    - "Legal Research"

La liste interne couvre peu de termes, donc Sweepy lit aussi directement votre CV. Il classe les termes en quatre niveaux, du plus fort au plus faible :

  1. Votre section Compétences.
  2. La liste interne.
  3. Vos termes non vides de sens les plus fréquents.
  4. Les expressions en majuscules qu’un niveau plus fort contient déjà.

Les 60 termes les plus forts survivent, dans cet ordre. Les termes des offres suivent la même discipline, plafonnés à 25, et proviennent du bloc exigences ou qualifications de l’offre quand elle en étiquette un.

astuce

Traitez must_have_skills comme votre vraie liste de termes. Ajoutez :

  • Chaque compétence, outil et plateforme que vous nommez dans votre CV, comme Westlaw, Relativity ou case management.
  • Les termes de votre secteur, même quand votre CV les formule autrement, comme e-discovery ou litigation support.
  • Les expressions exactes des offres qui vous intéressent. Sweepy compare des mots entiers, donc copiez la formulation de l’offre quand elle compte.
attention

Chaque terme compte dans le dénominateur du chevauchement de mots-clés. Une longue liste fait quand même baisser le score des postes qui en reprennent peu, donc limitez la liste aux termes que vous possédez réellement.

Ajouter des termes propres à votre secteur​

La correspondance ignore la casse et gère les formes plurielles. Sweepy ajoute une liste d’alias interne pour les acronymes techniques courants, dont :

  • API / application programming interface
  • UX / user experience
  • WCAG / web content accessibility guidelines

Ajoutez resume.synonyms pour couvrir le reste du vocabulaire de votre domaine :

profiles/paralegal_nyc.yaml
resume:
  synonyms:
    - ["e-discovery", "ediscovery", "electronic discovery"]
    - ["legal research", "case law research"]
    - ["docketing", "case calendaring"]
    - ["legal assistant", "legal secretary"]
    - ["contract review", "contract analysis", "agreement review"]

Sweepy traite chaque terme d’un groupe comme interchangeable. Une offre qui écrit electronic discovery correspond à un CV qui écrit e-discovery, et inversement.

  • Un groupe exige au moins deux termes. Sweepy ignore un groupe à un seul terme.
  • La correspondance exige toujours l’expression entière. Listez legal research et legal researcher comme termes distincts quand vous voulez que les deux comptent.

La référence de configuration documente ce paramètre champ par champ.

Comment fonctionne le classement​

Le pourcentage de compatibilité mesure le vocabulaire partagé. Un poste qui convient par le contexte peut quand même obtenir un score faible. Un fort chevauchement signale une offre à examiner de près. Vous décidez si vous candidatez.

Connecter Sweepy à l’IA

Sweepy compare des termes et ne devine jamais l’intention. Connectez un grand modèle de langage (LLM) via le Model Context Protocol (MCP) quand vous voulez que Sweepy utilise le contexte et un raisonnement avancé dans ses résultats.