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Résumé:
Cette étude présente CoBERT++, une extension contextuelle et explicable de CoBERT pour recommander des profils d’employabilité aux diplômés IT d’Afrique subsaharienne. Le corpus combine 355 observations réelles et 42 variables avec un enrichissement synthétique contrôlé, soit 6 942 enregistrements expérimentaux, auxquels sont associés douze indicateurs macroéconomiques, numériques et institutionnels. Dans le protocole local, CoBERT obtient MAP@5 = 0,431, nDCG@5 = 0,672 et ILD = 0,63. L’ajout du contexte externe porte MAP@5 à 0,492 (+14,2 %) et nDCG@5 à 0,718 (+6,8 %). Le réordonnancement MMR augmente l’ILD à 0,72, avec une perte relative de nDCG@5 annoncée comme inférieure ou égale à 3 %. Une validation technique limitée à la branche numérique et à 500 cas synthétiques classe S5, le volume de tweets et S2 en tête. LIME atteint R² = 0,853 et SHAP est stable (ρ = 0,959 ; Jaccard Top-3 = 0,910), malgré un faible accord global SHAP–LIME (ρ = −0,115). CoBERT++ améliore donc la pertinence et la diversité, mais requiert une validation réelle, inter-pays, équitable et centrée utilisateur.

Mots clés: CoBERT ; recommandation contextuelle ; employabilité ; diplômés IT ; Afrique subsaharienne ; MMR ; SHAP ; LIME.

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