Le vocabulaire des entreprises pour booster son CV

Utiliser le vocabulaire de l'entreprise est un conseil donné aux jeunes diplômés de l'université en recherche de leur premier emploi, ou aux jeunes docteurs qui veulent s'orienter dans le privé après la thèse. CV, lettre de motivation, entretien, pour tout cela il faut s'adapter au langage de son interlocuteur. Sans pour autant parler uniquement en jargon d'entreprise, mots moches compris.

C'est suite à une sensibilisation à cette problématique par Naïma Maybel lors d'un P'tit Déj' d'information de Contact, l'association des doctorants et docteurs de l'Académie de Montpellier, que nous nous sommes lancés avec Paola Salle, la présidente de l'asso, dans la conception d'un site web qui aide à connaître ce vocabulaire spécifique en l'extrayant des offres d'emploi du site de l'APEC.

En fait, boosterCV.fr va plus loin, en offrant des outils d'exploration des offres d'emploi (par région, par entreprise, par métier) qui manquent un peu au site de l'APEC, conçus par Paola. Ce n'est qu'un début, n'hésitez pas à nous signaler des fonctionnalités que vous aimeriez voir sur le site, ou à laisser vos coordonnées pour recevoir des informations sur les prochaines mises à jour. On envisage aussi de faire le même travail avec les offres d'emploi de ProfilCulture, à destination des étudiants, doctorants et docteurs en sciences humaines et sociales, pour qui les offres de l'APEC peuvent sembler inadaptées.

Bien sûr, ce site web n'est pas la solution miracle, et les doctorants les mieux préparés pour poursuivre leur carrière en entreprise sont ceux qui s'y sont intéressés dès le début de leur thèse. Formations doctorales pour être en contact avec des professionnels du secteur privé, échanges avec des chefs d'entreprise ou des responsables de ressources humaines dans les rencontres docteurs/entreprises (le mois dernier à Montpellier, bientôt à Bordeaux et Paris), valorisation des travaux de thèse sur les pages web des doctorants ou sur HAL (utilisé par les structures de transfert technologique pour répondre à des besoins des entreprises)... Tout cela permet de mettre un pied dans l'entreprise, et peut déboucher sur un emploi pour un docteur, ou une mission d'expertise pour un doctorant.

Participer, à distance, à la compilation des CV des participants à la Rencontre Docteurs Entreprises de Montpellier m'a permis de constater, cette année, à quel point les doctorants et docteurs savent mettre en valeur leurs compétences en utilisant le vocabulaire de l'entreprise. Evidemment, il faut qu'ils y aient été sensibilisés (ce qui était le cas pour la plupart des participants à cette rencontre), et qu'ils aient un petit coup de pouce : contrairement à l'an dernier nous avons imposé cette année des CV d'une page, en fournissant un exemple (version OpenOffice). Cela a conduit à une grosse majorité de documents très professionnels, dont voici le nuage arboré :

Notez les compétences transversales dans le sous-arbre en haut à gauche (qui correspondent assez bien à la demande) et les compétences linguistiques et bureautiques dans celui en haut à droite. En bas à droite, les compétences techniques, bien marquées par le grand nombre de jeunes chercheurs en chimie ou biologie-santé parmi les participants de cette année.

Pour compléter sur ce sujet, pour les spécialistes, j'ajouterai que la classification arborée de la centaine de CV reçus, selon une distance intertextuelle, a également très bien fonctionné pour faire apparaître quatre sous-arbres : sciences du vivant, sciences chimiques, sciences de l'ingénieur, et sciences humaines et sociales... en utilisant un anti-dictionnaire approprié ! En effet, les participants ayant utilisé le CV fourni en exemple se retrouvaient initialement dans un même sous-arbre à cause des mots "loisirs", "intérêts" ou encore "sports" qui causaient ce rapprochement. En fait, la classification thématique était améliorée en enlevant l'ensemble des mots attendus dans ces CV de doctorants et docteurs montpelliérains, je vous dévoile ici l'anti-dictionnaire utilisé.

Je termine ce billet par un dernier outil à destination des doctorants et docteurs attirés par une poursuite de carrière dans le secteur privé, un répertoire des compétences généralement acquises au cours du doctorat, sous les deux formes les plus intéressantes que j'ai pu trouver à ce jour (en espérant que l'enquête d'ADOC Talent Management débouchera sur un document qui les complétera utilement) :

- une liste structurée de compétences acquises par l'expérience de la recherche, ou l'expérience personnelle de la thèse (source : Florent Olivier, Yann Cadiou, Philippe Larrue, Elisabeth Zaparucha & Aubépine Dahan, Compétences professionnelles des doctorants et des docteurs, 2007, p.49),

- un tableau de correspondance des compétences acquises pendant le doctorat et recherchées par les recruteurs (source : Anne-Flora Morin-Poulard, Insertion des jeunes docteurs, 2005, p.45).

1000 chercheurs parlent d'avenir

La Fête de la Science a commencé, elle est marquée cette année par la projection sur les murs du Panthéon de 1000 portraits de chercheurs accompagnés d'une phrase sur leur vision de l'avenir (et de vidéos sur le site du CNRS). Pierre Maraval, le photographe à l'origine de ce projet, dévoile les 1000 phrases sur son site web. Voici une visualisation des mots les plus fréquents construite avec le logiciel NuageArboré sur treecloud.org, glissez la souris sur chaque mot pour voir son nombre d'occurrences :

Les distances entre mots calculées ci-dessus le sont d'après les cooccurrences dans des fenêtres glissantes de 10 mots. Mais ces fenêtres peuvent concerner la fin de la phrase d'un chercheur, et le début de la phrase du suivant. Pour éviter cela, il faut télécharger TreeCloud et utiliser la fonction "séparateur" afin que la distance entre mots dans l'arbre reflète le nombre de chercheurs qui les utilisent ensemble dans leur phrase. Si l'on classe chaque chercheur en "sciences exactes", "sciences de la vie" et sciences humaines" (comme dans ce fichier tableur OpenOffice), voici les nuages obtenus par TreeCloud et SplitsTree :

Le voisin du mot "recherche" dans chacun des nuages arborés (respectivement "liberté", "passion", "sauvons") me semble intéressant (même s'il n'est pas nécessairement celui qui est le plus cité conjointement avec "recherche"). Les mots des sous-arbres autour d'"avenir" d'une part et "recherche" d'autre part, me semblent intéressants pour esquisser des visions contrastées de ces domaines. On peut aller plus loin en cherchant le vocabulaire statistiquement sur-représenté dans un domaine par rapport aux deux autres. D'après les calculs de spécificité de Lexico 3, les mots (non vides) sur-représentés sont les suivants :

• sciences exactes (total de 501 phrases) : univers, Terre, énergie, demain, futur
• sciences de la vie (total de 379 phrases) : recherche, espoir, mieux, chercher
• sciences humaines (total de 120 phrases) : pas, passé

A partir du prénom, j'ai également tenté de repérer les mots sur-représentés dans les phrases de 331 chercheuses par rapport à celles de 599 chercheurs. Pas de grosses différences : seuls service (systématiquement dans l'expression "au service de" chez les femmes), recherche et pour, sont sur-représentés chez les femmes alors que plus est sous-représenté par rapport aux hommes.

N'hésitez pas à commenter ces résultats, et proposer d'autres méthodes d'analyse de ce corpus !

Traduction d'xkcd et loi de Pareto

Le projet de traduction d'xkcd, conçu en un week-end et lancé début décembre, a plutôt bien démarré : 2/3 des planches de Randall Munroe sont maintenant traduites en français ! C'est plus que les versions russe (299/562) et espagnole (150/562)... pour une raison simple : le projet est collaboratif ! (Bon, et on traduit en dessous, et pas sur les images, aussi, hein, il faut reconnaître que c'est plus rapide). Une trentaine de personnes a participé : quelques amis, et une majorité d'internautes que je ne connais pas (vous pouvez vous signaler en commentaire de ce post afin que j'ajoute un petit lien sous votre pseudo dans la liste des traducteurs ;)).

Voici quelques données sur l'avancement du projet, au cas où vous voudriez vous lancer dans une aventure similaire. Tout d'abord, la chronologie de l'avancement du projet. J'ai indiqué par une bande rouge une période d'indisponibilité de l'interface de traduction (du 21 février au 13 mars) qui avait échappé à mon attention, le reste du site étant fonctionnel. La forme de la courbe en escaliers correspond à l'arrivée de participants motivés, qui se lassent au bout d'un moment, ou ont fini de traduire tout ce qui les intéressait (ou pensent que le site est cassé, à partir du 21 février :s).

Passons justement à la distribution des contributions. Pour la Wikipedia anglaise, Aaron Swartz nous apprenait en 2006 que 2% des contributeurs font presque 75% des modifications de l'encyclopédie. Pour la traduction d'xkcd, les pourcentages de participation des divers traducteurs se trouvent ici (quand plusieurs collaborateurs ont contribué à la traduction d'une planche, je leur attribue naturellement l'inverse du nombre de contributeurs et je divise finalement ces scores par le nombre total de planches en anglais pour obtenir les pourcentages). Notons que ces pourcentages ne prennent pas en compte la longueur des traductions réalisées (tout comme l'étude d'Aaron Swartz d'ailleurs), ce qui ne rend pas vraiment compte, par exemple, du travail de Kith sur la série à propos du Ministre de l'Internet. Toujours est-il que ces données font apparaître une loi classique : la loi de Pareto ! 20% des utilisateurs (les 6 plus gros collaborateurs) ont réalisé 80% des traductions. Ce soir, le nombre précis est même 79.62%, ce qui semblerait donc moins "élitiste" que la Wikipedia !

En fait, on voit même apparaître une distribution de Pareto (une loi de puissance qui vérifie la règle des 80-20), comme nous le montre la courbe log-log ci-contre.

On peut aussi avoir un aperçu des horaires et des jours de la semaine où les traducteurs montrent le plus d'activité (j'ai exclu les valeurs me concernant) : valeurs anormalement élevées le dimanche, à midi, et en pleine nuit, tout ça rappelle les habitudes de surf des étudiants.
Un petit aperçu de ces traductions, maintenant, avec le nuage arboré des mots apparaissant plus de 10 fois, ci-dessous. Je ne l'ai pas annoncé en grande pompe, j'attends une jolie interface web pour ça, mais ça y est (enfin), un outil pour créer des nuages arborés avec plein de paramètres personnalisés est disponible sur www.treecloud.fr (ou treecloud.org pour les anglophones). Attention, c'est un outil en ligne de commande, qui nécessite un détour par le manuel d'utilisation, en anglais. Mais ça en vaut la peine : le programme permet d'obtenir de jolis résultats, en particulier grâce à la coloration "chronologique" : les mots du nuage arboré ci-dessous apparaissent plutôt rouge s'ils se trouvaient dans les premières planches de xkcd, plutôt bleu s'ils sont beaucoup présents dans les planches récentes. On est en train, avec Jean, de tenter d'ajouter à ça des informations sur la dispersion des mots : plus de nouvelles quand ce sera prêt !
Et si ce nuage arboré vous intrigue, allez jeter un oeil à ces traductions de xkcd, ou abonnez-vous au flux RSS pour recevoir les dernières traductions dès qu'elles sont validées ! A propos, petit aparté sur le spam : les robots n'ont pas tardé à trouver le site et envoyer des traductions bien peu fiables, incitant plutôt à l'achat de petites pilules bleues, mais le flux reste faible (un spam par jour en moyenne) et la procédure de modération manuelle permet d'éviter de les laisser passer.

Pour finir, un grand merci à tous les participants à la traduction ! Internet est de plus en plus collaboratif, alors si vous avez un peu de temps, profitez-en pour vous lancer dans quelques aventures. C'est l'occasion de faire un peu de pub pour les JeuxDeMots, et Pti Clic, qui, dans le genre de Google Image Labeler ou VideoTagName, sont en train de construire petit à petit un magnifique réseau sémantique, à faire pâlir Wordnet. Les données récoltées sont en plus mises à disposition en format brut, ou consultables par des interfaces web, qui peuvent déjà être utilisées pour retrouver, par association d'idées, ces mots qu'on a sur le bout de la langue. Le premier jeu permet d'aider le système à apprendre des relations sémantiques entre mots (synonyme, contenu/contenant, lieu d'une action, etc), et le second (dont on devient vite accro, même en jouant au touchpad...) de renforcer ou préciser ces relations. Le meilleur moyen pour comprendre le principe est de tester en mode invité, et le meilleur moyen pour comprendre l'utilité des données produites est de les utiliser dans des applications diverses... ce qui ne manquera pas d'être fait bientôt sur ce blog !


Comme toujours, les données liées à ce billet sont disponibles : dans ce fichier tableur Open Office. Et le nuage arboré à ouvrir avec SplitsTree pour pouvoir zoomer, etc. Il a été construit par SplitsTree et TreeCloud avec une stoplist française, et les options distance=hyperlex minnb=11 window=100 unit=1 color=chronology.

Episodes précédent et suivant.

L'agence de presse des spammeurs

"Google accusé d'espionnage par l'Union Européenne",
"La Wii Fit utilisée pour entraîner les troupes américaines",
"Bush évite un soulèvement albanais en envahissant l'Alabama",
"Al Pacino soupçonné de financer la mafia"...

Vous en avez loupé des choses cet été, vous dites-vous en consultant votre boîte mail au retour des vacances !

En fait, ce que vous avez surtout loupé, c'est un mois de juillet marqué par des spammeurs farceurs et originaux dans leur choix de sujet de mail constitué d'un faux-titre d'article de journal. Dommage, ça n'allait pas plus loin que le titre, et ces courriels contenaient généralement seulement une autre phrase du même tabac suivie d'un lien vers un site douteux. Le phénomène s'est apparemment arrêté depuis quelques jours. Je n'ai pas résisté au plaisir de compiler tout ça, puisque la période du 6 juillet au 3 août a été très productive pour le Monsieur Titres à l'origine de ces trouvailles, qui pourrait sans problème envoyer son CV à France Dimanche ou trouver des titres encore plus racoleurs aux articles du Post.

Quelques détails techniques sur la cueillette de ces titres : récupération manuelle sur quatre adresses mails, puis recherche Google de certains d'entre eux, pour tomber sur un splog qui a doublé ma récolte (titres récupérés par mail, sur le splog, listes concaténées en éliminant les doublons). Le fichier obtenu m'a permis de tester ma dernière version (0.5) de TreeCloud (ça y est, elle est utilisable sans devoir installer SplitsTree, on en reparlera, informations et téléchargement ici). Bref, voici un petit nuage arboré qui permet de voir quelques thèmes forts qui doivent éveiller la curiosité de l'anglophone moyen :

Et comme l'arbre ne semble finalement pas si louche (à part peut-être le sous-arbre des sex-tapes d'Obama et MacCain), un petit best-of - que je n'oserai pas traduire - pour voir à quel point les nouvelles annoncées étaient bidon :

Statue of liberty to return to France
Ex-Google engineers debut 'Cuil' way to search (décidément, cette non-information est partout !)
Angry man shoots lawnmower
Prada gives fake bags to charity
Release Of The Nancy Pelosi Sex Dvd Causes Mass Mass Erectile Dysfunction In US
Tupac Shakur Speaks Out From Beyond The Grave: "Stop Releasing My Stanky Old Songs"
Bush And Mccain Dance Ballet
Jesus Christ To Star In Next Series Of Batman
Madonnas Former Home Destroyed By Jesus
Jesus Christ To Star In Next Series Of Big Brother
The truth about ghosts revealed
Mermaid discovered off NZ coast
Yahoo search shuts down for good
Swedish princess slaps town florist
Danish princess slaps town grocer
Black Panthers Sue White Guys For Stealing Copyrighted Gesture
Bush 'Troubled' by Gay Marriages. Declares San Francisco Part of 'Axis of Evil'
Beijing Olympics cancelled, moved to Atlanta
Living proof that the earth is flat available
Angelina Jolie gives birth to triplets

Et que s'est-il passé le 3 août ? Ces spams ont été remplacés par un nouveau format : de faux mails d'alerte de CNN. Certes, on a une vingtaine de titres pour le prix d'un, mais ça sent le recyclage : pas mal d'entre eux sont déjà présents dans la liste que j'ai compilée. Et surtout il faut cliquer une première fois pour accéder au corps du message, contrairement au titre dans le champ Sujet du mail qui sautait tout de suite aux yeux. Bah, en attendant qu'ils reviennent à la version précédente, je me contenterai du RSS du Monde.

tag cloud + tag tree = nuage arboré (2) Les voeux présidentiels pour 2008

De quoi nous a parlé notre Président dans ses voeux hier soir ? On avait eu droit l'an dernier aux nuages de mots des voeux des présidentiables pour nous en donner de jolies synthèses ; cette année, évolution technologique oblige, on va faire le nuage arboré de ce discours de 9 minutes. Pour ceux qui n'auraient pas suivi l'épisode précédent, ou le billet initial sur Aixtal, un nuage arboré, c'est le pouvoir de visualisation du nuage de mots, associé à celui de la classification hiérarchique en un arbre binaire non orienté !

La preuve en images pour tous les mots prononcés plus de deux fois :
nous donne :


La bonne nouvelle, c'est que si vous aussi vous souhaitez créer vous-même de tels nuages arborés, c'est possible en utilisant la nouvelle version 0.2 de TreeCloud Builder, associée au logiciel SplitsTree (introduction rapide à SplitsTree ici en français). La meilleure nouvelle, c'est que la prochaine version, actuellement en cours de codage et qui sera publiée en même temps que la troisième partie de ce billet, ne nécessitera plus d'utiliser SplitsTree.

La mauvaise nouvelle, c'est que dans la forme actuelle du logiciel (non documenté, fourni "tel quel" avec ses sources), l'arbre construit, même s'il reflète en un sens une certaine proximité entre les mots rapprochés dans ses sous-arbres, reste à prendre avec précaution. En effet l'enchaînement des algorithmes actuels ne me convainc pas. Je rentre dans les détails techniques, vous pouvez donc sauter la fin de ce paragraphe si ça ne vous passionne pas. Il y a actuellement plusieurs gros points faibles dans la construction de l'arbre. Tout d'abord le choix de la distance entre mots. TreeCloud Builder implémente la distance proposée dans le billet précédent, ainsi qu'une formule dérivée d'une formule de cooccurence classique : d1(a,b) = 1 - max(p(a|b),p(b|a)), où p(a|b) est la probabilité qu'une fenêtre de 20 mots autour du mot b contienne le mot a. Le problème avec cette distance d1 est qu'elle n'a rien d'arboré : tout arbre construit par des méthodes classiques en phylogénie ressemble très fortement à une étoile avec de longues branches menant aux feuilles, et des branches internes très courtes. Pour éviter ce problème je l'ai bricolée afin d'augmenter artificiellement la taille des branches internes du résultat obtenu (pour l'instant je ne comprends pas tout à fait comment ça marche, théoriquement, mais en pratique, ça marche) : d2(a,b) = log(101)-log(1+max(100p(a|b),100p(b|a))). Comme la matrice de distances obtenue contient beaucoup de log(101), les distances entre feuilles éloignées sont peu significatives, j'applique donc plutôt la méthode UPGMA (et voilà pourquoi ce billet n'est pas tagué phylogénie mais plutôt clustering) qui agglomère successivement dans l'arbre les mots les plus proches selon cette distance d2.

Revenons tout de même au nuage arboré créé. Même s'il est à prendre avec des pincettes, des phénomènes intéressants y apparaissent. Tout d'abord, l'urgence, vous n'avez pas pu louper l'anaphore alla Guaino. La figure de style apparaît dans l'arbre, puisqu'anaphore est accompagné dans "son sous-arbre" par des mots peu fréquents. Pas vraiment de grand concept-clé accolé à l'urgence, donc, mais une série de mesures. En revanche, le rôle de la France dans le monde, ça occupe un bon sous-arbre, et la représentation arborée permet notamment de désambiguïser le sens du mot vieux : Sarkozy ne parlait pas de nos chers aînés, mais bien de notre vieux pays. Remarquez aussi le sous-arbre des participes passés (voulu, pris, faite), organisés autour de l'ouverture, signes d'une promesse tenue. Même s'il est rigolo, le rapprochement de souci et coeur est artificiel, dû à la faible fréquence des deux mots, dommage pour les psychanalystes en arbre. Autres sous-arbres intéressants, celui des considérations présidentielles sur les valeurs de la vie (famille et travail), et celui plus grave sur la société et son avenir, pour lequel nous devons faire confiance à l'action du gouvernement...

Rendez-vous j'espère avant fin février pour une version aboutie et robuste théoriquement d'un TreeCloud Builder qui vous ferait vite et bien vos nuages arborés. En attendant, ce blog accueillera sous peu un nouvel utilitaire libre, qui permettra de récupérer d'une image les valeurs d'une courbe qu'elle contient. Fans des comparaisons Google Trends, Technorati Chart, Sous-marin Jaune, faites chauffer vos tableurs, c'est pour très bientôt !

Le programme TreeCloud.

tag cloud + tag tree = nuage arboré (1)

Vous avez déjà travaillé avec deux objets, pour vous rendre compte que combinés ils fonctionnaient vachement mieux ? C'est la vraie révélation du dernier article de Jean Véronis sur Aixtal !
Après lecture de son blog ou du mien, vous êtes convaincus qu'un nuage de mots dont la taille (et la couleur, j'apprécie beaucoup les teintes rouges, oranges, et bleues du Nébuloscope, introduites en partie chez TagCloud) reflète la fréquence, c'est très utile pour donner un aperçu rapide d'un texte ou d'un corpus. Vous êtes tout autant convaincus qu'un arbre phylogénétique peut donner un aperçu rapide de relations entre des mots-clés. Et quand on mixe les deux ? Je cite : "c'est marrant les arbres... ils peuvent nous raconter des histoires". Et voilà, un nouvel outil de visualisation d'histoires !

Dans l'exemple dédié à Laurence Ferrari, ce sont les résultats Wikio qui sont "passsés à la moulinette". Mais de la même façon qu'on peut effectuer un nuage de mots depuis un simple texte (avec TagCloudBuilder et une échelle de coloriage logarithmique bien sûr !), j'ai l'impression qu'un nuage arboré (tree-cloud pour nos amis anglophones) est encore un meilleur moyen d'avoir un aperçu rapide d'un texte. L'ordre alphabétique complètement artificiel des tags dans le nuage est remplacé par une disposition hiérarchique intuitive et informatrice !

Alors maintenant, quelle distance entre mots choisir pour reconstituer l'arbre, sur un simple texte ? J'ai fait l'essai suivant : pour chaque paire de mots, leur distance mutuelle est égale au log du nombre de mots minimal qui les sépare. J'avais déjà tenté de commencer à justifier théoriquement l'introduction du log pour certaines reconstructions "phylogénétiques" (la seconde partie du billet est toujours dans les cartons), là je l'introduis a priori seulement pour éviter quelques trop longues branches. J'ai prévu de tester quelques améliorations de cette idée : nombre de mots moyen séparant la paire de mots, éventuellement seulement sur les occurences les plus rapprochées de la paire...

Je garde ces préoccupations pour un éventuel billet suivant, et je livre un exemple d'application de ce principe, tiré du premier texte de longueur convenable que j'avais sous la main, une interview en anglais de Tom Sharpe. L'heure tardive ne me permet pas de mixer arbre et nuage de mots, les voici donc, à mixer mentalement (pour le moment) :
Pour la construction de l'arbre, j'ai gardé seulement les mots présents plus de 3 fois, et contrairement au nuage de mots, n'ai pas enlevé les mots très présents peu porteurs de sens (I, the, to, l'antidico quoi...), qui ne gènent pourtant pas vraiment dans l'arbre (is, of, in, the, he arrivent au niveau du centre).

Le choix de la distance conduit à certains rapprochement un peu artificiels, toutefois la plupart des sous-arbres ont un sens. Soit constitués justement de mots de l'antidico, donc à négliger, soit reflétant les principaux thèmes de l'article. En particulier le sujet général apparaît dans le sous-arbre {village,where,Tom,Sharpe}. Afficher le contexte au passage de la souris sur une feuille ou un sous-arbre serait donc particulièrement intéressant.

Du travail en perspective, donc. A suivre sur ce blog... et sur treecloud.org !

Les fichiers sources des images ci-dessus : fichier Nexus de l'arbre phylogénétique, mots et occurences, mots et occurences avec anti-dico manuel, nuage de mots de TagCloudBuilder, programme de construction de la matrice de distance format Nexus et source Delphi peu commenté pour l'instant.