Savoir articuler ses compétences de façon précise et contextualisée est devenu fondamental pour trouver sa voie dans un marché de l’emploi accéléré et en constante évolution.
Souvent, c'est le manque de précision, de part et d'autre du marché, qui contribue à accentuer l'écart informationnel entre les acteurs de la formation, les demandeurs et les offreurs de travail, et par conséquent, à aggraver l'inadéquation perçue des compétences qui obstrue le marché du travail.
En particulier, les bilans de compétences ont vocation à offrir aux individus un cadre favorisant la réflexion, l'analyse et l'exploration des compétences, avec le recul et l'aiguillage nécessaires, notamment en vue de mettre en valeur leurs atouts et converger efficacement vers leurs objectifs professionnels.
Pour ce faire, les conseillers carrières ont recours à un ensemble d'outils méthodologiques et techniques, dont des banques de questionnaires et les référentiels de compétences, d'autant plus qu'ils peuvent aujourd'hui être enrichis et complétés grâce aux nouvelles technologies.
Dans cet article, nous nous intéressons en particulier à l'apport de l'IA et des Big Data à cet exercice d'exploration des compétences dans le cadre des bilans.
1- Explorer pour mieux expliciter ses compétences
Si l'objectif est de mieux valoriser ses compétences, encore faut-il savoir les exprimer. Expliciter ses compétences n’est pas toujours chose facile car celles-ci interviennent souvent de façon combinée, dans le cadre d'activités composées, parfois continues, interreliées et faiblement énoncées.
C'est d'ailleurs une tendance générale de ne pas voir les compétences exprimées et détaillées de façon précise, à la fois par les candidats mais aussi les employeurs, comme nous le mentionnions dans notre article “Les pièges à éviter quand on exploite les données dans le Conseil Carrière", la communication se concentrant principalement sur les compétences les plus importantes et/ou les moins communes.
L'exploration des compétences dans le cadre des bilans vient notamment combler ces lacunes chez les candidats qui pourraient omettre de considérer, analyser et valoriser certaines compétences, notamment celles articulées sur plusieurs niveaux et ainsi camouflées par des compétences plus macro ou spécifique au métier/secteur.
Identifier ces compétences au niveau le plus élémentaire, en différenciant les éléments fondamentaux et les colorations sectorielles ou fonctionnelles (en tenant compte des spécificités lexicales et sémantiques des différents domaines, industries, métiers ou entreprises considérés), peut s'avérer particulièrement utile dans les processus des bilans de compétences, surtout quand il s'agit d'une évolution ou une reconversion professionnelle.
Ici, les intelligences artificielles d'analyse linguistique, exploitées dans le cadre des bilans, peuvent faciliter le travail d'exploration de diverses façons. Par exemple, une IA a la capacité d'analyser les activités issues des expériences des candidats, telles que exprimées par ces derniers, pour proposer des sélections de compétences proches contextualisées, tirées des référentiels de compétences standards (ROME, ESCO, etc.), qui peuvent eux même être dynamisés grâce à l'IA et les Big Data.
La figure ci-après présente l'exemple de notre IA spécialisée, intégrée à notre plateforme app.trouvetavoie.io et exploitée par les centres de bilan de compétences et les cabinets RH et Outplacement.
2 - Explorer pour découvrir des compétences proches ou adjacentes et anticiper le développement de compétences manquantes
L'exploration des compétences peut aussi avoir comme objectif de découvrir et examiner des compétences adjacentes, c’est à dire des compétences non directement liées à l'activité professionnelle ou le registre de formation du candidat, mais potentiellement développées à travers celles-ci ou facilitant l'accès à d'autres métiers ou fonctions (i.e. constituant une partie des prérequis d'un métier ou d'une formation).
Par exemple, un journaliste sachant rédiger des articles techniques dispose potentiellement d'un ensemble de compétences allant de la réalisation d'enquêtes aux techniques de rédaction journalistiques utiles dans le cadre d'autres métiers comme le marketing, la communication ou même l'enseignement. Un tel profil serait également familier avec des connaissances, des outils et des logiciels techniques éventuellement valorisables dans le cadre d'autres métiers et fonctions.
Savoir identifier les compétences adjacentes par les candidats est particulièrement utile dans la construction d'un projet et d'un argumentaire aligné sur les besoins des employeurs, et surtout, permettant de les convaincre. Un ingénieur informatique qui saurait recentrer ses compétences fondamentales et ses expériences aurait plus de chance de persuader les recruteurs en cybersécurité dans ce contexte de pénurie - ou faciliter son identification par ces derniers - en rassurant notamment sur le bagage technique minimal qui favoriserait une montée en compétence rapide une fois en poste ou à travers une séries de formations ciblées.
Ici, les conseillers et les candidats ont besoin de procéder à une articulation détaillée et précise de ses compétences, combinée à une analyse granulaire et actualisée des compétences demandées sur le marché selon les cibles considérées. Dans ce cadre aussi, l'IA et les Big Data peuvent apporter quelques réponses, faciliter et enrichir le processus.
Prenons l'exemple de notre boîte à outils de diagnostic accessible via notre app.trouvetavoie.io et qui permet d'identifier, à partir d'une sélection de compétences, une liste de métiers pour lesquels les recruteurs font régulièrement appel à des compétences proches ou adjacentes au cours des derniers mois. Au delà de la correspondance basée sur l'analyse intelligente et combinatoire des compétences contextualisées, permettant par ailleurs de préciser la formulation à travers un travail de simulation itératif, cette rubrique montre pour chaque métier les compétences opérationnelles les plus demandées ainsi que les soft skills qui reviennent le plus souvent pour compléter l'information du candidat et du conseiller et les aider à mieux cerner les compétences adjacentes et transférables.
Par ailleurs, toujours grâce à l'IA et aux Big Data, la plateforme permet également d'analyser plus spécifiquement les écarts de compétences par rapport à des cibles déterminées. Cette identification qui explicite clairement les écarts et les points de rapprochement a l'avantage de permettre l'anticipation des compétences manquantes ou peu reflétées sur les supports communiqués par les candidats et leurs argumentaires.
Là aussi, une telle fonctionnalité basée sur l'IA et les Big Data permet au candidat et aux conseillers de simuler différentes possibilités, de façon personnalisées, et d'explorer des cibles variées afin de construire un regard le plus large et le plus complet possible.
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