Le marché du travail, l'offre de formation et les métiers évoluent en permanence : de nouvelles professions émergent, des métiers deviennent obsolètes et la nature de certaines activités se transforme, entraînant avec elle de nouvelles connaissances, aptitudes et compétences. A cela s'ajoutent les mutations technologiques et l’automatisation, potentiellement génératrices de bouleversements, ainsi qu'une tendance universelle des métiers hybrides ou polyvalents, sans oublier que les activités, les fonctions ou les compétences requises par un même métier peuvent également varier selon le type de l’entreprise, le niveau de séniorité, la localisation de l’offre ou encore le secteur d’activité.
Afin de tenir compte de cette évolution constante des besoins du marché du travail, l'information actualisée sur les compétences devient essentielle pour concevoir, réformer et adapter les programmes d’enseignement et de formation ainsi que les politiques d'emploi.
Jusqu’ici, l’information du le marché du travail et son analyse sont produites à partir de la collecte de données via des enquêtes auprès des employeurs, des travailleurs, des diplômés ou de l’ensemble de la population, et parfois en exploitant également des informations existantes dans les bases de données de certains acteurs. Ces enquêtes peuvent être utilisées pour collecter des informations détaillées sur les compétences, mais elles nécessitent un développement conceptuel important et des taux de réponse qui garantissent des résultats représentatifs, avec pour conséquence des coûts de production de l'information élevés, en plus d'un manque de réactivité par rapport à la réalité du marché.
Le potentiel d’Internet et des Big Data
Les décideurs (entreprises, établissements d'enseignement, politiques) et les chercheurs d'emploi ont besoin d’analyser et comprendre, sans tarder, l'évolution du marché du travail et des compétences. Pour cela, une information fiable fournie en temps utile est à la fois décisive et indispensable.
Avec l’arrivée d’internet et la numérisation du marché du travail, de plus en plus de sources de données volumineuses contenant des informations sur les professions, les connaissances, les compétences et les concepts connexes deviennent disponibles, offrant une opportunité réelle d'améliorer les données sur les besoins et les tendances en matière de compétences. Cela comprend notamment de vastes ensembles de données d'offres et d'emploi, de CV, de profils professionnels, d'opportunités d'apprentissage et de programmes d'études et de formation.
L'analyse de cette masse d’information disponible est une approche prometteuse pour identifier les besoins émergents en matière d’emplois et de compétences, car elle offre d’abondantes informations en temps réel sur les compétences recherchées par les employeurs. C'est la raison pour laquelle TrouveTaVoie met en place des systèmes d’information qui exploitent en temps réel ces données accessibles à travers internet : les Real Time Labor Market Information Systems (RT-LMIS). De tels systèmes reposent sur l’analyse automatisée, par des algorithmes et des intelligences artificielles, des informations disponibles en ligne sur le marché du travail, en particulier les offres d’emploi et de formation en exploitant au mieux les avancées technologiques.
Bien entendu, un système d'information en temps réel sur le marché du travail n’a pas pour vocation de se substituer au modèle traditionnel de collecte et d’analyse des informations sur le marché du travail, mais de proposer une alternative complémentaire qui soit efficace, moderne, viable et nettement plus économique dans son exploitation.
Les conditions préalables à l'observation du marché du travail par le prisme du web
En France, des milliers de sites publient des offres d’emploi en ligne, certains étant dédiés à des régions spécifiques ou à des domaines professionnels précis, tels que l’informatique, la finance, l’énergie, l’ingénierie ou la santé, proposant ainsi un éventail de possibilités aux chercheurs d'emploi, mais aussi aux algorithmes visant à collecter et analyser massivement la demande des employeurs, en particulier eu égard les compétences. Ces dernières années, les portails de l’emploi sont même devenus un canal de recrutement essentiel, et pas seulement pour les travailleurs hautement qualifiés. De nombreuses plateformes publient aujourd’hui des annonces s'adressant à la majorité des professions et des niveaux de compétences.
Toutefois, la compréhension et l'interprétation de la tendance du marché du travail en ligne est subordonnée à un ensemble de conditions préalables. D'abord, il est nécessaire d'assurer une vision claire sur la couverture des offres d'emploi en ligne et leur représentativité, car malgré la croissance du marché en ligne, toutes les annonces n'atterrissent pas sur le web. Par exemple, les profils experts et les cadres supérieurs peuvent être recrutés par des chasseurs de tête, bien que ces emplois hautement qualifiés sont généralement plus susceptibles d’être en même temps publiés en ligne (i.e. pour des besoins de rapidité). Pour certains emplois comme les serveurs ou les hôtesses, une simple note affichée ou une recherche par bouche à oreille peuvent être privilégiées. Pour les plus jeunes et dans certains secteurs en tension, les employeurs peuvent aussi prendre directement attache avec les candidats dans les écoles et les universités.
Ensuite, pour interpréter les activités de recrutement en ligne, notamment vis-à-vis de certains types d'entreprises ou d’effectifs (grandes entreprises vs PME, secteurs d'activité spécifiques comme la construction ou l'agriculture, etc.), il est aussi judicieux d’examiner le rôle des portails ou job boards à scanner, les services qu’ils proposent et parfois même les prix qu’ils facturent. Identifier et aligner les types d’informations qui figurent généralement dans les offres d’emploi en ligne et connaître les acteurs et règlements qui façonnent le marché sont d’autres conditions préalables à une analyse pertinente du marché du travail en ligne. La représentation géographique est tout aussi importante, avec parfois des différences entre les régions d'un même pays. Généralement, avec une concentration supérieure d’employeurs les zones urbaines, celles-ci enregistrent plus d’offres d’emploi en ligne que les régions rurales, où les canaux traditionnels et la presse écrite continueront probablement à jouer un rôle.
Enfin, les offres d'emploi ne se ressemblent pas, et la manière dont elles sont rédigées est influencée par les caractéristiques du marché tels que le secteur d'activité, la taille de l'entreprise, les métiers recherchés, la géographie, le niveau de tension, les accords et règlements, l'offre de formation disponible, etc. Dans certains cas, les qualifications, les domaines d’études et l’expérience professionnelle jouent un rôle majeur et sont listées dans les offres, alors que dans d'autres, les employeurs ont tendance à être moins explicites sur les compétences, mettant plus l’accent sur l’expérience professionnelle ou les références.
Il est donc important de garder à l'esprit que, selon les objectifs, les offres d’emploi peuvent inclure à la fois des qualifications formelles, des traits de caractère ou des compétences techniques et comportementales, comme elles peuvent contenir uniquement une description neutre des tâches avec les qualifications formelles associées, ou encore être plutôt axées sur l’image et la marque employeur en soulignant les avantages de l'environnement du travail et décrivant un profil précis des candidats souhaités.
Il faut également souligner que les offres d’emploi en ligne ne donnent pas systématiquement une vue complète des compétences requises pour les postes. Les employeurs ont en effet tendance à exposer explicitement leurs attentes concernant les compétences et qualifications les plus essentielles à leurs contextes, ou bien les compétences nouvelles pour un emploi, mais ne mentionnent pas nécessairement toutes les compétences, surtout celles supposées connues des candidats. Par exemple, une offre d'emploi pour un avocat pourrait ne pas spécifier un diplôme ou une admission au barreau - un employeur présumerait qu'un avocat aurait ces qualifications. Dans d'autres cas, une exigence peut servir de proxy pour une compétence dont l'employeur a besoin. Dans un emploi où les compétences en communication sont importantes, un employeur peut choisir de demander un Bachelor ou Master, en supposant que les diplômés des universités sont plus susceptibles d’avoir ces compétences. Néanmoins, même lorsque les exigences énoncées sont conçues comme un indicateur indirect, elles le sont tout de même - et sont donc pertinentes et précises pour évaluer le paysage du marché.
L'exploitation dynamique des référentiels internationaux
Pour que les techniques fondées sur les Big Data et l’intelligence artificielles soient capables de produire des indicateurs de tendance et des insights sur le marché du travail, et ce, par le simple traitement automatique et temps réel de grands volumes de texte (offres d'emploi), il est nécessaire que les algorithmes soient capable d'extraire, uniformiser et classer les informations par rapport à des référentiels métiers/compétences en vue de leur analyse. Ces mêmes référentiels métiers/compétences peuvent aussi s'actualiser dynamiquement en s’appuyant sur l’information en temps réel sur le marché du travail.
TrouveTaVoie fonde ses intelligences artificielles d'extraction et de normalisation des métiers et compétences (analyse sémantique et syntaxique) sur les référentiels internationaux, en particulier, l’ISCO, l’ESCO et le ROME, sous forme d'ontologies (structures représentationnelles des connaissances). Ces ontologies permettent non seulement d'aligner automatiquement les données des offres d'emploi issues de différents portails, mais aussi de produire des statistiques approfondies et le calcul d’indicateurs clés sur les métiers et les compétences.
Les données extraites et normalisées sont stockées, avec les métadonnées et les relations qui les associent aux ontologies et aux taxonomies, dans une base de données de type graphe. Une base de données de type graphe est une base de données qui utilise les structures des graphes pour les requêtes sémantiques (nœuds et arêtes), et des propriétés pour représenter et stocker les données. Ces bases de données de type graphe présentent plusieurs avantages et permettent notamment un traitement plus rapide. De plus, les relations entre données peuvent être visualisées intuitivement, ce qui est particulièrement utile pour des données fortement interconnectées et évolutives comme le sont les offres d’emploi, les ontologies et taxonomies des métiers, des formations, des qualifications, des types de contrats, des niveaux d’études, des salaires, etc.
Cela permet également de remonter facilement aux sources de données pour identifier exactement comment une information a été créée. En capturant les métadonnées tout au long du processus de traitement et d’organisation des données, pour chaque étape, le système est capable de remonter jusqu'aux pages sources ou le fichier d'origine, depuis n’importe quel output, et ainsi garantir aux parties prenantes un contrôle qualité sur l’ensemble des traitements entrepris sur les données brutes.
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