L'IA dans les bilans de compétences : à quoi ça sert ?

Tirer le meilleur d’un bilan de compétences passe par un travail méticuleux qui vise à façonner le bon projet professionnel, exploiter finement l'analyse du contexte de chacun pour aboutir à une stratégie efficace pour manœuvrer l'évolution.


Afin d'offrir des pistes d'évolution pertinentes, le bilan de compétences doit se fonder à la fois sur les aspirations personnelles, les expériences passées ainsi que les compétences acquises, mais aussi assurer l’adéquation et la faisabilité d'un projet par rapport au marché du travail, aux spécificités et aux contraintes de chacun.


Mais entre les nécessaires diagnostics, analyses et suivi des évolutions du marché du travail, en plus des contraintes de gestion administrative, les conseillers carrière peinent à libérer du temps de relation et d’accompagnement - déterminants pour l’engagement et la réussite des bénéficiaires.


Une solution ? Exploiter intelligemment la puissance du numérique et en particulier celle de l'intelligence artificielle (IA).


Dans ce cadre, l'IA va agir comme facilitateur au cours des différentes étapes de l’accompagnement professionnel, en soutien à la dynamique relationnelle, permettant d’isoler des éléments factuels au regard des contextes et des réalités du terrain.


A quoi sert l'IA dans le cadre d'un bilan de compétences ?


Dans le prolongement des outils d’accompagnement, l’IA (et les Big Data) permet d’optimiser certaines tâches et actions pour libérer notamment du temps de relation et d’accompagnement pour chaque bénéficiaire, et de garder notamment la maitrise sur les évolutions du marché à court et moyen terme.


En particulier, l'IA peut servir dans les trois étapes d'un bilan de compétences (phases préliminaire, d'investigation et de conclusion) :


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, en lien avec le profil ou les aspirations du candidat


c. Pour simuler une projection de métiers correspondant au profil actuel ou escompté d'un bénéficiaire, tout en ayant une vue réelle sur la tendance du marché


d. Pour comprendre les attentes du marché en termes de compétences, d'offres d'emploi, de localisation des opportunités, de salaires etc.


2. La phase de conclusion


a. Pour identifier des écarts de compétences selon le projet visé


b. Pour planifier des phases de formations


c. Pour cibler des offres d’emploi


d. Pour réaliser la synthèse et appuyer les conseils pratiques à la réalisation du projet


L’exploitation opportune de l'IA peut ainsi permettre une expérience plus riche du bilan, tout en libérant un temps précieux pour la relation et l'accompagnement humain.


Bien entendu, l'IA exploitée doit puiser dans des données granulaires et actualisées afin d'informer les choix, et surtout, d'assurer la pertinence et le réalisme des projets de carrières dans leurs contextes économiques.


L'apport de l'IA et des données dans la phase d’investigation


D'abord, les données en temps réel du marché du travail à travers la veille systématique des offres d’emploi donne une visibilité augmentée et concrète sur les métiers qui recrutent, les compétences recherchées et les conditions de travail proposés par les employeurs.


Avec ces données et tout en explorant les tendances du marché, les conseillers peuvent exploiter l’IA dès le début du processus lors de l’étape d’investigation, afin d’aider à mieux comprendre et expliciter les compétences du candidat. En quelques minutes seulement et en partant du CV, de la description de ses expériences passées, du projet professionnel ou simplement de mots-clés, l'IA procède à diverses simulations pour identifier les compétences clés, avant de les interfacer avec les métiers, les formations et les tendances du marché.


En particulier, cette démarche aide à découvrir vers quels métiers les 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 donc non seulement de faire correspondre les profils vers le marché du travail, de façon précise et expliquée, mais aussi de mesurer les éventuels écarts de compétences pour pouvoir définir une stratégie de transition ou de formation.


Phase de conclusion : l'IA aide aussi à manœuvrer la transition


Une fois l'investigation complétée, il est souvent question d'engager la mise en œuvre du projet. Là aussi, une approche s'appuyant sur l'IA et les données permet d'optimiser les étapes de concrétisation, qu’il s’agisse de trouver la bonne formation, d’entamer une recherche d’emploi ou de négocier une évolution professionnelle.


A ce stade, les bénéficiaires peuvent bénéficier des avantages de l'IA pour identifier précisément les offres qui correspondent à leurs projets, mais aussi pour élaborer et aiguiser les tactiques d'approche grâce à des données détaillées sur les entreprises et la situation du marché (activités opérationnelles, technologies, environnement concurrentiel, salaires proposés, spécificités géographiques, compétences comportementales et culture, etc.).


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