Comment laisser GPT-5.5 corriger un CV sans jamais lui montrer un seul donnée personnelle

TLDR

Pour relire votre CV avant un envoi important, vous pouvez le confier à un LLM. Quelques secondes, et vous avez une liste de fautes. Sauf que vous venez aussi de donner votre nom, votre adresse, vos employeurs et vos dates à un service tiers.

piighost-proofreader résout ça. Le CV est anonymisé localement avant l'appel au LLM, et les corrections retrouvent leur place sur le PDF d'origine :

Le LLM ne voit jamais un nom, une date, une adresse.

L'anonymisation, c'est la partie facile. Le morceau pénible, c'est de retrouver dans le PDF un mot que le LLM n'a vu qu'en Markdown. Et le LLM et PyMuPDF ne tokenisent pas pareil.

1. Pourquoi pas juste une regex ?

Première idée : avant d'envoyer le CV au LLM, on remplace les données sensibles par une bonne grosse regex. Ça marche pour les emails et les numéros de téléphone, qui ont un format reconnaissable. Pour le reste, c'est mort.

• Un nom n'a aucune forme syntaxique distinctive. Paul Martin ressemble à n'importe quels deux mots capitalisés ; rien dans le texte ne dit à une regex que c'est un nom.


• 
  Orange est une entreprise. C'est aussi un fruit. Mars, Apple, Carrefour, pareil.


• Une date dans un CV peut être une naissance, un diplôme, un changement de poste. Le format est le même.

Il faut un détecteur entraîné, pas un pattern. piighost en fournit un, et l'appel ressemble à ça :

# src/proofreader/anonymize.py

async def anonymize(self, text: str, *, thread_id: str) -> str:

    return await self._call(

        "/v1/anonymize", text, thread_id, response_key="anonymized_text"

    )

Le thread_id est une UUID par CV. Le mapping entité→placeholder reste côté serveur, isolé par cet ID : un même nom devient le même placeholder à chaque occurrence.

2. Streamer les erreurs avec instructor

Un CV de deux pages contient une bonne quinzaine de fautes, et le LLM prend plusieurs secondes pour les sortir. Sans streaming, l'utilisateur fixe un loader pendant tout ce temps. Avec, les fautes apparaissent une par une au fur et à mesure que le modèle les émet.

Le piège : la plupart des libs de structured output (LangChain with_structured_output, OpenAI Functions, Pydantic AI) renvoient le résultat complet. Vous demandez un list[Mistake], vous recevez la liste entière une fois l'inférence terminée. Pas de granularité objet par objet.

instructor règle exactement ce cas. Sa méthode create_iterable parse le JSON streamé par le LLM au fil de l'eau et renvoie chaque objet pydantic dès qu'il est complet :

# src/proofreader/llm.py

client = instructor.from_litellm(litellm.acompletion)

response = client.chat.completions.create_iterable(

    model=model,

    response_model=Mistake,   # un seul objet, pas list[Mistake]

    messages=[

        {"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT_STREAM.format(language=language)},

        {"role": "user", "content": markdown},

    ],

)

async for mistake in response:

    yield mistake

Deux complications qui ne sautent pas aux yeux :

1. Le prompt change selon le mode. Pour un with_structured_output LangChain, on demande au LLM de renvoyer un objet wrapper avec une liste de Mistakes dedans. Pour create_iterable, on lui demande d'émettre un seul Mistake JSON par tour de génération. Les deux prompts ne sont pas tout à fait les mêmes. Le projet maintient les deux côte à côte : LangChain pour le chemin Streamlit one-shot, instructor pour le streaming FastAPI.




2. Le streaming SSE en aval. Chaque Mistake émis est immédiatement repackagé en event Server-Sent Events côté FastAPI, puis envoyé au frontend. Le locator de la section suivante tourne par-Mistake, donc l'utilisateur voit chaque rectangle rouge apparaître au fur et à mesure, pas en bloc à la fin.

3. Le retour sur PDF : quatre stratégies de fallback

Pour chaque Mistake qu'instructor renvoie, j'ai un error_text, un correction, un context_before, et une description. Le LLM, lui, n'a jamais vu un seul pixel du PDF : il travaillait sur le Markdown extrait. Aucun champ ne contient des coordonnées.

Or l'utilisateur veut voir les corrections sur le PDF d'origine, pas un texte plat dans une page de résultats. Donc il faut, pour chaque erreur, retrouver le mot dans le PDF.

Du côté PDF, j'utilise PyMuPDF, qui me donne un word stream : la liste de tous les mots de la page avec leurs bbox (rectangles en points). Le problème devient : trouver la fenêtre [mot1, mot2, …] dans cette liste. Sauf que le LLM et PyMuPDF ne tokenisent pas pareil, que les apostrophes typographiques ne sont pas alignées, et que sur un CV en deux colonnes le LLM hallucine parfois son context_before.

D'où quatre stratégies essayées dans l'ordre. Chacune rattrape un cas que la précédente ne sait pas gérer :

# src/proofreader/locator.py

def locate_mistake(mistake: Mistake, *, words: list[Word]) -> LocatedMistake | None:

    err_tokens = mistake.error_text.split()

    if not err_tokens:

        return None

    ctx_tokens = mistake.context_before.split()



    # Strategy 1: strict whole-word match.

    matched = _match_window(ctx_tokens, err_tokens, words, normalize=False)

    if matched is not None:

        return _build_located(mistake, matched)



    # Strategy 2: punctuation-tolerant (casefold + ASCII quotes + strip punct).

    matched = _match_window(ctx_tokens, err_tokens, words, normalize=True)

    if matched is not None:

        return _build_located(mistake, matched)



    # Strategy 3: error_text alone if it appears exactly once on the page.

    # Catches LLM context drift in multi-column layouts.

    matched = _find_error_alone_if_unique(err_tokens, words)

    if matched is not None:

        return _build_located(mistake, matched)



    # Strategy 4: substring of the concatenated normalised stream. Handles LLM

    # tokenisation drift like `d'une` → `d' + une`, where the standalone word

    # has no PyMuPDF token equivalent.

    matched = _find_error_as_substring_if_unique(err_tokens, words)

    if matched is not None:

        return _build_located(mistake, matched)



    return None

Pourquoi cet ordre exact :

1. Strict. La fenêtre context_before + error_text correspond au mot près, sans normalisation. Le cas heureux : le LLM cite le PDF parfaitement, correspondance exacte, zéro ambiguïté.




2. Tolérant. Le LLM capitalise le premier mot d'une phrase, ou remplace ' par ' (apostrophe typographique). _normalize casefold le tout, remplace les guillemets et apostrophes typographiques par leur version ASCII, et retire la ponctuation que PyMuPDF colle aux tokens.




3. Error-only unique. Sur les CVs en deux colonnes, le context_before que le LLM produit est parfois pioché dans la mauvaise colonne (les modèles linéarisent maladroitement le multi-colonne). Si l'error_text n'apparaît qu'une fois sur la page, on prend, peu importe le contexte. Ça suffit dans la quasi-totalité des cas.




4. Substring du stream concaténé. Cas tordu : d'une est un mot pour le LLM, mais PyMuPDF le tokenise en d' + une. Le LLM peut renvoyer error_text="une" comme mot isolé, sans token PyMuPDF correspondant. Solution : concaténer tous les tokens de la page en une seule chaîne et chercher en sous-chaîne. On filtre par _MIN_SUBSTRING_CHARS = 5, parce que sans ça un error_text="une" se retrouve dans commune, lacune, tribune. Bonjour les faux positifs.

Si aucune des quatre n'attrape rien, l'erreur passe dans une section « Non localisées » du résultat plutôt que d'être silencieusement perdue. Une erreur visible que l'utilisateur peut lire mais qui n'a pas son rectangle rouge, c'est moins grave qu'une erreur dont on prétend qu'elle est ailleurs.

Bilan

Si vous bricolez quelque chose de similaire, trois choses à retenir :

1. Une regex ne détecte pas les noms, entreprises ou dates. Il faut un détecteur entraîné.


2. Si vous voulez streamer du structured output (objets pydantic au fil de l'eau, pas la liste entière à la fin), les libs habituelles ne suffisent pas. instructor est conçu pour ça.


3. Si le LLM travaille sur du texte extrait d'un document (PDF, OCR, scans), il vous rend des erreurs sans coordonnées. Vous devez les relocaliser après coup, et accepter que ce ne soit pas toujours possible.

piighost règle le premier point. instructor règle le deuxième. Le troisième m'a fait écrire ce projet, dont le code est ouvert.

• 
  Application : https://piighost-proofreader.athroniaeth.cloud/
  


• 
  piighost : github.com/Athroniaeth/piighost, la lib d'anonymisation utilisée ici.


• 
  piighost-proofreader : github.com/Athroniaeth/piighost-proofreader, le projet complet, démo en ligne, locator inclus.

Issues et PR bienvenues. Si vous travaillez sur du texte privé avec un LLM, les trois points ci-dessus vont probablement vous parler.