Bielik AI pour le recrutement

L'adoption de l'IA dans les processus de recrutement et de RH est lente en raison de la confidentialité des données. L'envoi de données sensibles sur les candidats ou de code propriétaire vers des serveurs cloud externes (tels que OpenAI ou Anthropic) crée de réels risques juridiques et enfreint le RGPD. La réponse à ces défis réside dans les modèles de langage locaux, que chacun peut installer sur un ordinateur équipé d'une carte graphique NVIDIA décente. C'est le cas par exemple de Gemma (Google), de Llama ou de Bielik AI — un modèle de langage polonais que nous pouvons exécuter à 100 % localement.

Pourquoi Bielik AI pour le recrutement informatique ?

Développé par l'équipe SpeakLeash et l'ACK Cyfronet AGH, Bielik AI (bielik.ai) est un modèle de langage optimisé pour la langue polonaise. Contrairement aux modèles centrés sur l'anglais, il comprend parfaitement la grammaire polonaise, la terminologie technique locale, les noms des universités polonaises et les spécificités du marché technologique local. En l'exécutant localement, nous obtenons un puissant outil d'analyse qui n'envoie pas un seul octet de données personnelles en dehors du réseau de l'entreprise.

Comment installer Bielik AI localement ?

L'exécution du modèle sur votre propre ordinateur ou station de travail d'entreprise est extrêmement simple grâce à l'outil Ollama :

1. Rendez-vous sur le site ollama.com et téléchargez la version correspondant à votre système d'exploitation (Linux, macOS ou Windows).
2. Installez l'application, puis ouvrez un terminal (ou PowerShell) et saisissez la commande :

   ollama run bielik

3. C'est prêt ! Le serveur API Ollama s'exécute en arrière-plan sous http://localhost:11434 et est prêt à être intégré dans votre système ATS local ou dans l'application Obsidian.

De quel matériel (GPU) avez-vous besoin ?

Bielik AI version 11B-v2 (par exemple dans la version optimisée Q4_K_M) nécessite une puissance de calcul de carte graphique (VRAM) suffisante pour générer des réponses de manière fluide :

• Configuration minimale (GPU) : Une carte graphique avec au moins 8 Go de VRAM (par exemple, NVIDIA GeForce RTX 3060 / RTX 4060). Cela permet un fonctionnement stable, bien que la génération de réponses sur de longs contextes puisse être plus lente.
• Configuration recommandée (GPU) : Une carte avec 12 Go ou 16 Go de VRAM (par exemple, NVIDIA RTX 3060 12 Go, RTX 4060 Ti 16 Go, RTX 4070 ou RTX 3080). C'est le compromis idéal entre prix et vitesse d'analyse (plus de 30 tokens/seconde).
• Alternative Apple Silicon : Ordinateurs Mac (avec processeurs M1/M2/M3) dotés d'un minimum de 16 Go de mémoire unifiée RAM. L'architecture d'Apple gère parfaitement les modèles locaux grâce à la mémoire partagée.