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import streamlit as st |
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import os |
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import google.generativeai as genai |
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from PyPDF2 import PdfReader |
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from docx import Document |
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API_KEY = os.environ.get("API_KEY") |
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genai.configure(api_key=API_KEY) |
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def extract_text_from_pdf(pdf_file): |
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reader = PdfReader(pdf_file) |
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text = "" |
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for page in reader.pages: |
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text += page.extract_text() |
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return text |
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def extract_text_from_docx(docx_file): |
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doc = Document(docx_file) |
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text = "" |
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for para in doc.paragraphs: |
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text += para.text + "\n" |
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return text |
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def analyze_documents(resume_text, job_description): |
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custom_prompt = f""" |
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Analysez le CV suivant en fonction de la description de poste fournie. Vérifiez rigoureusement chaque ligne de la description de poste et évaluez la correspondance exacte avec le CV. |
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Respectez strictement les normes ATS et attribuez des scores uniquement aux éléments corrects. Identifiez : |
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1. Le pourcentage de correspondance entre le CV et la description de poste |
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2. Une liste précise des mots-clés manquants |
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3. Une synthèse finale de l'adéquation globale en 3 points |
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4. Des recommandations concrètes pour améliorer le CV avec des exemples |
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Présentez les résultats dans l'ordre ci-dessus sans numérotation. |
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Conservez strictement ce format à chaque analyse. |
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Ne modifiez surtout pas la structure du modèle. |
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Titre obligatoire : Analyse de CV ATS |
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Description de poste : {job_description} |
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CV : {resume_text} |
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""" |
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model = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-flash') |
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response = model.generate_content(custom_prompt) |
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return response.text |
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def rephrase_text(text): |
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custom_prompt = f""" |
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Reformulez le texte suivant selon les normes ATS en ajoutant des mesures quantifiables et des améliorations concrètes : |
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Titre obligatoire : Texte reformulé |
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Texte original : {text} |
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""" |
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model = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-flash') |
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response = model.generate_content(custom_prompt) |
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return response.text |
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def display_resume(file): |
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file_type = file.name.split('.')[-1].lower() |
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if file_type == 'pdf': |
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reader = PdfReader(file) |
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text = "" |
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for page in reader.pages: |
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text += page.extract_text() |
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st.text_area("Contenu du CV analysé", text, height=400) |
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elif file_type == 'docx': |
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doc = Document(file) |
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text = "" |
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for para in doc.paragraphs: |
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text += para.text + "\n" |
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st.text_area("Contenu du CV analysé", text, height=400) |
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else: |
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st.error("Format de fichier non supporté. Veuillez uploader un PDF ou DOCX.") |
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st.set_page_config(page_title="Système d'Évaluation ATS", layout="wide") |
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st.sidebar.title("Navigation") |
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page = st.sidebar.radio("Aller à", ["Analyseur de CV", "Réécriture ATS", "Modèles ATS"]) |
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if page == "Analyseur de CV": |
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st.title("📄🔍 Système d'Évaluation ATS") |
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st.write("Bonjour et bienvenu cette page, je m'appelle Kalilou I Sangare professionnel MEAL et débutant en Data Science. Cette page est juste une moyen gratuit de vous aider à analyser votre CV avec le Système ATS AI par rapport à une description de poste pour optimiser votre candidature.") |
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job_description = st.text_area("Description de poste :") |
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resume = st.file_uploader("Uploader votre CV (PDF ou DOCX)", type=["pdf", "docx"]) |
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if resume: |
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st.write("CV uploadé :") |
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display_resume(resume) |
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if st.button("Analyser la correspondance"): |
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if job_description and resume: |
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with st.spinner("Analyse en cours..."): |
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resume.seek(0) |
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file_type = resume.name.split('.')[-1].lower() |
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if file_type == 'pdf': |
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resume_text = extract_text_from_pdf(resume) |
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elif file_type == 'docx': |
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resume_text = extract_text_from_docx(resume) |
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analysis = analyze_documents(resume_text, job_description) |
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st.markdown(analysis) |
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if "pourcentage de correspondance" in analysis.lower(): |
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match_line = [line for line in analysis.split('\n') if "pourcentage de correspondance" in line.lower()][0] |
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match_percentage = ''.join(filter(str.isdigit, match_line)) |
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if match_percentage: |
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st.write(f"Correspondance avec le poste : {match_percentage}%") |
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st.progress(int(match_percentage)) |
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st.success("Analyse terminée !") |
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else: |
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st.error("Veuillez saisir la description de poste et uploader un CV.") |
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elif page == "Réécriture ATS": |
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st.title("🔮 Réécriture ATS") |
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st.write("Optimisez vos phrases pour passer les filtres ATS avec des formulations quantifiables.") |
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text_to_rephrase = st.text_area("Texte à reformuler :") |
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if st.button("Générer la réécriture"): |
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if text_to_rephrase: |
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with st.spinner("Réécriture en cours..."): |
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rephrased_text = rephrase_text(text_to_rephrase) |
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st.write(rephrased_text) |
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st.success("Réécriture terminée !") |
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else: |
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st.error("Veuillez saisir le texte à reformuler.") |
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elif page == "Modèles ATS": |
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st.title("📄📝 Modèles ATS Gratuits") |
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st.write("Téléchargez des modèles de CV optimisés pour les systèmes ATS :") |
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templates = { |
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"Modèle 1": "https://docs.google.com/document/d/1NWFIz-EZ1ZztZSdXfrrcdffSzG-uermd/edit", |
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|
"Modèle 2": "https://docs.google.com/document/d/1xO7hvK-RQSb0mjXRn24ri3AiDrXx6qt8/edit", |
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|
"Modèle 3": "https://docs.google.com/document/d/1fAukvT0lWXns3VexbZjwXyCAZGw2YptO/edit", |
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|
"Modèle 4": "https://docs.google.com/document/d/1htdoqTPDnG-T0OpTtj8wUOIfX9PfvqhS/edit", |
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|
"Modèle 5": "https://docs.google.com/document/d/1uTINCs71c4lL1Gcb8DQlyFYVqzOPidoS/edit", |
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|
"Modèle 6": "https://docs.google.com/document/d/1KO9OuhY7l6dn2c5xynpCOIgbx5LWsfb0/edit" |
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} |
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cols = st.columns(3) |
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for index, (template_name, template_link) in enumerate(templates.items()): |
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col = cols[index % 3] |
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col.markdown(f""" |
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<div style="text-align:center"> |
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<br> |
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|
<a href="{template_link}" target="_blank">{template_name}</a> |
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</div> |
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|
""", unsafe_allow_html=True) |
