Release notes v1.5

Un assistant IA intégré directement dans le tableau de bord d'administration permet d'interagir en langage naturel avec les données de recrutement. Il analyse les candidatures, les postes, les performances et l'activité du pipeline tout en conservant l'historique de session.

Une API publique permet d'intégrer le moteur de recherche sémantique d'offres d'emploi sur des sites web tiers. La recherche utilise des embeddings vectoriels pour comprendre les requêtes en langage naturel.

Le tableau de bord du widget carrière a été entièrement repensé pour offrir des insights plus profonds sur le comportement des candidats, avec de nouveaux indicateurs de performance et des visualisations enrichies.

Les recruteurs peuvent désormais définir ou forcer les modes d'interaction directement au niveau de chaque poste ou via les règles de prompt, offrant un contrôle granulaire sur le parcours candidat.

Il est désormais possible de forcer la réévaluation du statut d'une candidature en comparant son score final actuel avec le seuil d'exigence du poste, permettant une mise à jour en temps réel.

Le calcul du score final prend désormais mieux en compte les conversations courtes mais valides, évitant d'ignorer les scores légitimes liés à des échanges concis.

Le chat du widget s'intègre désormais avec la base de connaissances de l'entreprise pour fournir des réponses plus précises et contextuelles. Les vidéos explicatives disponibles peuvent être proposées directement dans la conversation.

Le modèle de données des postes intègre un nouveau champ pour le nom de l'entreprise, particulièrement utile pour les cabinets de recrutement ou les groupes gérant des offres pour différentes entités.

Un nouveau service d'embedding utilisant l'extension PostgreSQL `pgvector` permet la vectorisation des CVs pour une recherche sémantique avancée des candidats.

L'architecture Docker a été mise à jour pour inclure le nouveau service dédié à l'agent IA, avec un script d'entrée mis à jour pour l'API.

Cette version inclut la résolution de divers problèmes liés à l'interface utilisateur du tableau de bord, des doublons de code dans l'analyse des profils, et des optimisations de performances sur les requêtes du widget.