Au cœur des préoccupations sur l'emploi, l'automatisation des métiers, l'impact de la crise, les besoins en formations et les perspectives de reconversion, se trouve la question des asymétries de compétences et d'information.
Alors que les employeurs déplorent souvent les déficits de compétences en adéquation avec leurs besoins, réduire ce gap ou même l'expliciter concrètement semble être une tâche bien plus complexe.
Pour agir face à ces écarts, les données massives sur le marché du travail ouvrent une nouvelle ère et des alternatives inédites aux institutions (publiques et privées) ainsi qu'aux organismes de formations quant à la façon d'observer, d'analyser, de comprendre les transformations accélérées des métiers et des compétences.
Dans cet article, nous rappelons les principales raisons qui justifient le recours à l'information approfondie et temps réel sur le marché du travail, notamment grâce aux Big Data, et nous expliquons notamment l'intérêt de développer un référentiel dynamique des compétences.
Qu'apportent les données et l'IA pour mesurer les écarts de compétences ?
Mesurer et comprendre les écarts de compétences est en effet une étape essentielle pour toute stratégie d'orientation, de formation ou d'emploi qui ambitionne de les réduire, et cela concerne en même temps les individus (i.e. profil vs poste ou métier), les entreprises (i.e. besoins en recrutement vs pools de talents), les collectivités territoriales et les acteurs publics (i.e. offre vs demande), ainsi que les organismes de formation (i.e. offre de formation vs besoins du marché).
Pour que l'analyse soit pertinente, la mesure des écarts de compétences doit s'inscrire dans une logique de régularité, prendre un temps raisonnable, exploiter un langage harmonisé et tenir compte des évolutions rapides des métiers et des compétences.
C'est bien là la valeur de l'IA et d'une information sur le marché du travail basée sur les Big Data.
Qu'est ce qu'un référentiel dynamique ?
La masse d’information disponible sur le marché du travail permet de développer et mettre en place des systèmes d’information qui exploitent en temps réel les données accessibles à travers internet, reposant sur la collecte et l'analyse automatisées de ces données structurées, semi-structurées et surtout non-structurées, via des algorithmes et des intelligences artificielles spécialisées adossés à des architectures Big Data.
L'analyse des écarts de compétences se fonde sur un référentiel dynamique des métiers et des compétences, qui s’appuie sur les systèmes Big Data susmentionnés, et exploite les standards internationaux, en particulier le ROME français.
Ce référentiel est dit "dynamique" car il dynamise ces standards, les enrichit, évolue dans le temps et s'adapte au contexte :
les liens entre micro-compétences, macro-compétences, métiers, familles de métiers et domaines d'activité suivent l’évolution de la demande sur le marché
en plus des niveaux de demande, ces liens prennent en considération plusieurs paramètres comme le secteur, la localisation géographique ou la taille d’entreprise par exemple
les compétences qui ont un sens similaire ou proche se regroupent et s'articulent automatiquement, avec des degrés variables
les nouveaux métiers, compétences ou technologies qui émergent sur le marché sont repérés et classifiés (avec la possibilité d'une validation humaine)
le transfert des propriétés à d’autres référentiels spécifiques (comme ceux des branches professionnelles) se fait automatiquement grâce aux mécanismes d'intégration et d'interopérabilité
Pour faire simple, l'IA joue le rôle d'un proxy vers le référentiel dynamique, qui assure une lecture harmonisée de l’offre, la demande et la formation via un langage commun des compétences.
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