Il n'est jamais simple d'envisager une évolution ou un changement professionnel. Souvent, le recours à des conseillers ou des coachs a pour objectif d'identifier des pistes de développement professionnel pertinentes.
En particulier, celles-ci doivent être fondées sur les aspirations, les expériences professionnelles et personnelles, ainsi que les compétences acquises, en lien avec l’état du marché du travail.
Le processus doit ainsi à la fois prendre en compte les qualités professionnelles et personnelles du candidat, ses motivations, ses contraintes, mais aussi assurer l’adéquation et la faisabilité de ses projets par rapport aux évolutions du marché du travail.
Tirer le meilleur du conseil en évolution professionnelle est donc tributaire de la capacité à façonner le bon projet, tirer les bonnes conclusions et mettre en œuvre une stratégie efficace dans le contexte spécifique de chacun.
Dan cet article, nous montrons comment l’Intelligence Artificielle (IA) et les Big Data permettent d’optimiser ce processus de conseil.
Bilan de compténces, l'outil phare boosté que l'IA et la data viennent appuyer
Le bilan de compétences s’impose comme un outil phare pour envisager les transitions de carrière.
Il doit permettre de mettre en œuvre un projet réaliste et réalisable qui tient compte des fluctuations récurrentes et des changements de plus en plus rapides du marché du travail.
C’est dans ce sens que l’Intelligence Artificielle (IA) et les Big Data permettent d’optimiser ce processus pour chaque bénéficiaire et de garder notamment la maitrise sur les évolutions du marché à court et moyen terme. Lors des trois étapes d'un bilan de compétences (phases préliminaire, d'investigation et de conclusion), l’exploitation de ces technologies peut intervenir notamment lors de :
1. La phase d’investigation
a. Pour identifier, formaliser, clarifier et articuler des compétences, à partir d’un CV ou d’un projet professionnel
b. Pour explorer les dernières tendances du marché, librement ou en lien avec le profil ou les aspirations du candidat
c. Pour simuler une projection de métiers qui correspondent au profil actuel ou escompté d'un bénéficiaire, tout en ayant une vue réelle sur la tendance du marché
d. Pour la prise en compte des éléments du contexte et du projet (attentes du marché en termes de compétences, localisation des opportunités, salaires etc.)
2. La phase de conclusion
a. Pour identifier des écarts de compétences avec le projet ciblé
b. Pour recommander des pistes de formations
c. Pour suggérer des offres d’emploi récentes
d. Pour réaliser la synthèse et appuyer les conseils pratiques à la réalisation du projet
L’IA agit comme un facilitateur dans les différentes étapes de l’accompagnement professionnel et du bilan de compétences. En particulier, elle vient en soutien de la dynamique relationnelle, permettant d’isoler des éléments factuels, tangibles, liés aux compétences et au marché, pour ainsi permettre au candidat une projection plus efficace au regard de ses aspirations et des réalités du terrain.
En outre, et dans le prolongement des outils d’accompagnement, l’IA permet également d’optimiser certaines tâches et actions pour libérer notamment du temps de relation et d’accompagnement déterminants dans le développement des motivations et de l’engagement du candidat dans son projet.
Les données pour dynamiser et approfondir la phase d’investigation
L’analyse des données par l’IA peut intervenir dès le début du processus, lors de l’étape d’investigation, afin d’aider à mieux comprendre et expliciter les compétences du candidat, tout en explorant les tendances du marché.
En quelques minutes seulement et en partant de son CV, la description de ses expériences passées, son projet professionnel ou simplement des mots-clés, le conseiller et le candidat peuvent effectuer plusieurs simulations grâce à l’IA, qui analyse ces textes et identifie les compétences clés, avant de les interfacer avec les métiers, les formations et les tendances du marché.
Les données en temps réel du marché du travail permettent par ailleurs d’explorer les opportunités de carrière de façon plus large. La veille systématique des offres d’emploi donne en effet la visibilité sur les différents domaines métiers, les régions qui recrutement et les compétences recherchées par les employeurs.
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💡 En particulier, le candidat peut identifier vers quels métiers ses compétences peuvent être transférées – un vrai atout pour les personnes souhaitant se réorienter en tirant le maximum d’avantages des compétences déjà maîtrisées - ou quelles compétences sont requises dans les métiers qui l’intéressent.
Une telle approche permet non seulement de « mapper » son profil vers le marché du travail, mais aussi d’identifier les écarts avec suffisamment de précision pour pouvoir articuler une stratégie de transition ou de formation.
""Les données pour mieux formaliser les conclusions et engager la transition
Au fil des simulations et une fois l’investigation mature, un système fondé sur l’IA et la data permet également d’optimiser les prochaines étapes de mise en œuvre d'un projet, qu’il s’agisse de développer de nouvelles compétences par la formation, d’entamer une recherche d’emploi ou de négocier une évolution professionnelle.
D'une part, ls données approfondies sur le marché du travail permettent de construire des vues précises sur les offres d'emploi dans un domaine, une région ou un contexte particulier, et par conséquent, d'aiguiser sa tactique d’approche et de favoriser le réalisme d'un projet professionnel.
D'autre part, ces données aident à décrypter la tendance et acquérir des connaissances utiles en termes d’activité opérationnelles, d’outils, de technologies, d’environnements concurrentiels, de rémunérations pratiquées, de concentrations géographiques, de compétences digitales ou encore de soft skills attendues.
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💡 En conclusion, l’IA et les Big Data ont le potentiel d’offrir une expérience plus riche et complémentaire du bilan, permettant à la fois de développer et d'objectiver certains aspects de la démarche, tout en libérant un temps précieux pour la relation et l'accompagnement humain.
Aussi et grâce à un meilleur accès aux données, ces technologies ouvrent le champ des possibles, informent et objectivent les choix, de façon personnalisée, tout en assurant la pertinence et le réalisme des projets de carrières dans leurs contextes économiques.
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