📄 Analyseur de CV basé sur Workflows n8n + Supabase + React

📌 Contexte du projet

Ce projet met en place un outil d’analyse automatique de CVs destiné aux entreprises afin de :

• Filtrer efficacement les candidatures reçues en grand volume.
• Analyser et structurer les informations clés contenues dans les CVs.
• Identifier les candidats les plus pertinents avant un processus de recrutement.

🎯 L’objectif : automatiser la réception, l’extraction, la structuration et le stockage des informations de CVs (expérience professionnelle, formation, informations personnelles, compétences, etc.) dans une base de données centralisée.

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🏗️ Architecture du projet

Le système repose sur deux workflows principaux interconnectés dans n8n, et une application front-end en React + TypeScript reliée à une base Supabase (Postgres).

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1. 🔄 Workflow A : Réception et prétraitement du CV

• Récupère le CV envoyé par l’utilisateur (via upload ou formulaire).
• Vérifie :
  • La qualité du fichier (lisible, non corrompu).
  • Le type du fichier : PDF, DOCX, PNG, JPEG.
• Redirige vers un sous-workflow spécifique en fonction du type de fichier :
  • Workflow PDF
  • Workflow DOCX
  • Workflow PNG
  • Workflow JPEG
• Chaque sous-workflow effectue une extraction de texte adaptée au format du CV.
• Une fois l’extraction terminée, le contenu textuel est renvoyé au workflow principal.
• Les données textuelles passent ensuite par un AI Agent (OpenAI GPT) qui :
  • Nettoie le contenu.
  • Structure les informations extraites en sections standardisées :
    • Expérience professionnelle
    • Formation / Éducation
    • Informations personnelles
    • Compétences

👉 Résultat : un CV brut est transformé en données structurées.

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2. 🗂️ Workflow B : Stockage des sections

• Reçoit les données structurées depuis Workflow A.
• Distribue les informations dans des tables dédiées de la base Supabase (Postgres) :
  • experiences_pro
  • education
  • personal_info
  • skills
• Chaque table contient les données déjà normalisées pour faciliter les recherches et filtres.

👉 Résultat : les CVs sont indexés et stockés en base de façon exploitable par l’entreprise.

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3. 🌐 Application React + TypeScript

• Interface pour uploader les CVs (frontend en React + Tailwind).
• Communication avec les workflows via webhooks n8n.
• Affichage des résultats (sections extraites, score de qualité du CV, etc.).
• Connexion directe à Supabase pour lire et exploiter les données stockées.

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🛠️ Technologies utilisées

• n8n : orchestration des workflows.
• OpenAI API : structuration des données de CV.
• Supabase (Postgres + pgvector) : stockage des sections extraites.
• React + TypeScript : interface front-end pour l’upload et la visualisation des résultats.
• OCR & parsers : pour l’extraction des données depuis PDF/DOCX/PNG/JPEG.

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🚀 Guide de démarrage

1. Pré-requis

• Instance n8n (Docker ou Cloud).
• Compte OpenAI + clé API.
• Compte Supabase avec Postgres et pgvector activé.
• Application React (Node.js v18+).

2. Variables d’environnement (.env)

OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxx
SUPABASE_URL=https://xxxx.supabase.co
SUPABASE_KEY=xxxx
3. Déploiement des workflows

Importer les fichiers JSON des workflows dans n8n.

Vérifier les connexions (OpenAI, Supabase).

4. Démarrer l’application

Lancer le workflow A → réception CV + structuration.

Vérifier que les données arrivent bien dans Workflow B → stockage.

Lancer l’application React pour tester l’upload et l’affichage.

📂 Structure du projet

/workflows
  ├── workflow_A_pretraitement.json   # Réception et vérification du CV
  ├── workflow_B_stockage.json        # Stockage des données structurées
  ├── subworkflow_pdf.json            # Extraction PDF
  ├── subworkflow_docx.json           # Extraction DOCX
  ├── subworkflow_png.json            # Extraction PNG
  ├── subworkflow_jpeg.json           # Extraction JPEG
/frontend
  ├── src/
  └── package.json

  📊 Schéma d’architecture (Mermaid)
  flowchart TD
    A[CV Upload] --> B[Workflow A - Vérification type + qualité]
    B --> C1[Subworkflow PDF]
    B --> C2[Subworkflow DOCX]
    B --> C3[Subworkflow PNG]
    B --> C4[Subworkflow JPEG]

    C1 --> D[Extraction de texte]
    C2 --> D
    C3 --> D
    C4 --> D

    D --> E[AI Agent - Structuration des sections]
    E --> F[Workflow B - Stockage dans Supabase]
    F --> G[(Postgres / Supabase DB)]

    G --> H[React + TS App]
    H --> I[Affichage résultats / filtres]
📌 Améliorations possibles

Calcul d’un score ATS pour chaque CV.

Détection automatique des compétences clés.

Génération de rapports de synthèse pour les recruteurs.

Intégration multicanal (upload via email, Slack, WhatsApp).

✨ Résultat attendu

Un analyseur de CV intelligent capable de :
✔️ Recevoir et analyser des CVs dans plusieurs formats (PDF, DOCX, PNG, JPEG).
✔️ Extraire et structurer automatiquement les informations clés.
✔️ Stocker ces données dans une base Postgres / Supabase.
✔️ Permettre aux entreprises de filtrer et analyser les candidats de manière rapide et efficace.