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IA·2 min de lecture

Liner enrichit Liner Lite d'une analyse de CV et d'un coaching d'entretien

Liner étend son service d'écriture par IA Liner Lite à l'analyse de candidatures et à la préparation aux entretiens, alors que 53 % de ses utilisateurs sont des jeunes.

A young job seeker uses an AI writing app on a laptop to review a cover letter and practice interview questions.
Image: 미래를 보는 창 - 전자신문

L'entreprise sud-coréenne Liner a renforcé les outils de recherche d'emploi de son service d'écriture par intelligence artificielle, Liner Lite. En plus de la rédaction de brouillons de lettres de motivation, il propose désormais une analyse des candidatures et une préparation aux entretiens.

L'IA examine l'offre d'emploi, puis relève les points forts et les axes d'amélioration d'une lettre de motivation ou d'un CV. Elle propose aussi les questions d'entretien probables pour le poste visé, avec des stratégies de réponse.

Un public jeune

Selon Liner, cette évolution découle de l'analyse des usages. Depuis le lancement de Liner Lite, les jeunes sont très présents, et nombre d'entre eux s'en servent pour leurs lettres de motivation et leur recherche d'emploi. Fin octobre, environ 53 % des utilisateurs avaient entre 18 et 24 ans, principalement des étudiants et de jeunes actifs.

L'entreprise a développé cette fonction par étapes : version web pour ordinateur en mai, web mobile en juillet, application mobile en août. La nouveauté va au-delà de la rédaction et de la correction, avec l'analyse et l'entraînement aux entretiens.

Scholar et Router API

Liner a aussi amélioré la comparaison et l'analyse d'articles scientifiques dans Liner Scholar, son service dédié à la recherche. L'utilisateur saisit un titre ou un sujet, le service trouve des articles connexes, les ajoute à un tableau comparatif et génère l'analyse selon des critères identiques. Les chercheurs n'ont plus à refaire le tableau à chaque nouvel article.

Pour les entreprises, Liner lance la Liner Router API. Elle attribue automatiquement un modèle d'IA adapté à la difficulté et au type de question afin de réduire les coûts. Elle indique le modèle utilisé et le coût de chaque réponse, avec une tarification fondée sur le coût de chaque modèle.

Le PDG Kim Jin-woo affirme vouloir accroître la productivité en recherche et au travail, tout en développant des agents mobiles qui aident à résoudre les problèmes du quotidien.

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