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Tilda
Parsing (extraction) : le système récupère le texte et tente de le structurer.
Détection des sections : il cherche des intitulés standards et une hiérarchie claire.
Matching : il compare le vocabulaire du CV à un poste/secteur (compétences, outils, titres).
Ce que ça implique : un CV est pénalisé pour des raisons de format ou de structure, même avec un bon profil.
1 - Compatibilité ATS & parsing
Lisibilité du PDF (texte sélectionnable vs export “image”)
Structure simple (éviter colonnes/tableaux qui cassent la lecture)
Ordre logique des informations (expérience, formation, compétences)
2 - Structure & sections détectées
Structure & sections détectées
Présence et clarté des sections (Expérience, Formation, Compétences…)
Intitulés standards vs titres “créatifs” mal reconnus
Hiérarchie (titres, sous-titres, dates, lieux)
3 - Mots-clés & pertinence
Vocabulaire attendu selon ton poste/secteur
Mots-clés manquants ou mal placés
Titres de poste trop vagues / non alignés
4 - Lisibilité recruteur
Un CV ne doit pas seulement “passer un robot” : il doit aussi convaincre un humain. On vérifie donc :
Clarté des résultats (impact, chiffres, verbes d’action)
Cohérence du parcours et des dates
Lisibilité globale (densité, structure, signaux de pertinence)
Beaucoup de candidats optimisent “à l’intuition” : design, longueur, formulation… mais oublient que la première barrière est souvent automatique.
Notre principe :
D’abord : rendre le CV lisible et interprétable par un ATS
Ensuite : rendre le contenu convaincant pour un recruteur
Un CV efficace est celui qui atteint le recruteur, puis qui convertit en entretien.
Score ATS /100 (compatibilité tri automatique)
Une note claire + le détail des facteurs qui influencent ton passage ATS (structure, lisibilité, parsing, mots-clés).
Note de lisibilité recruteur /20
Estimation de la clarté “lecture humaine” : hiérarchie, densité, impact, compréhension en 10 secondes.
Diagnostic “Parsing ATS”
On te montre si ton CV est correctement “lu” : sections détectées, champs récupérés, risques liés aux colonnes/tableaux, PDF image, etc.
Sections détectées (et sections manquantes)
Vérification des intitulés standards (Expérience, Formation, Compétences…) et des erreurs classiques qui font disparaître des infos.
Mots-clés manquants / mal placés
Identification des termes attendus selon ton poste/secteur + ceux qui te manquent (outils, hard skills, intitulés, synonymes).
Matching compétences ↔ poste
Un aperçu de l’alignement entre ce que ton CV “déclare” et ce que le poste recherche (écarts de vocabulaire, intitulés trop vagues).
Top 3 blocages critiques (priorisés)
Les 3 problèmes qui te coûtent le plus de points, expliqués simplement : ce que l’ATS comprend, pourquoi ça bloque, où ça se situe.
Risques de rejet automatique
Liste courte des éléments “à haut risque” (format PDF, colonnes, incohérences de dates, sections non reconnues, surcharge graphique).
Cohérence du parcours (dates, postes, chronologie)
Détection des incohérences courantes qui font chuter la crédibilité : trous non expliqués, formats de dates hétérogènes, chevauchements.
Impact “invisible”
Repérage des zones où ton CV ressemble à une liste de tâches (peu de verbes d’action, peu de résultats, manque de preuves concrètes).
Quick wins (actions en 10–15 min)
Corrections simples et rapides qui remontent souvent le score : structure, titres, ordre, formulations, sections.
Plan d’optimisation (ordre des corrections)
Une mini roadmap : quoi corriger en premier, quoi améliorer ensuite, et ce qui est optionnel.
Recommandations par secteur
Ajustements de style et de contenu selon ton contexte (ex : finance plus sobre, tech plus stack/outils, sales plus chiffres, etc.).
Résumé final “à retenir”
En 5 lignes : ce qui te bloque, ce qui te fait gagner, et le prochain pas conseillé.
Nous appliquons un principe simple : tes données restent tes données.