L'information sur le marché du travail a généralement été produite à partir des enquêtes et des données administratives, avec pour conséquence, outre le manque de granularité, un coût de production élevé et surtout un décalage par rapport à la réalité du marché.
Mais la dynamique des interactions sur le marché du travail s'est considérablement et durablement transformée avec l'omniprésence d'internet.
Ces immenses flux d'information à travers le web exigent désormais d'explorer de nouvelles approches quant à la façon d'observer, d'analyser et de comprendre les métiers et les compétences pour agir dans un contexte de marché fluctuant.
Dans cet article, nous présentons la première des quatre étapes clés pour développer un système analytique basé sur les Big Data des offres d'emploi.
Pourquoi analyser les offres d'emploi ?
Les chercheurs d'emploi, les apprenants, les travailleurs, les employeurs ainsi que les intermédiaires du marché du travail - mais aussi les institutions, les décideurs publics et les experts économiques - ont besoin de capter de façon précise, fiable, granulaire et suffisamment tôt des données de qualité, celles capables de faire la différence au moment clé de la prise de décision.
En particulier, sans se substituer au modèle traditionnel d'information sur le marché du travail, l'analyse des offres d'emploi en masse offre une alternative complémentaire et pertinente pour observer l'évolution de la demande en temps réel.
Identifier les sources de données
Les offres d'emploi sont aujourd'hui publiées partout sur le web. Allant des annonces sponsorisées aux Job-boards, passant par les réseaux sociaux et les sites web "carrières" des entreprises, les choix peuvent être multiples et dépendent des objectifs de chaque acteur.
La première étape commence donc par identifier et circonscrire les principales sources d'offres d'emploi sur lesquelles reposera le système escompté. Par exemple, le système d'observation de TrouveTaVoie en France s'appuie sur quelques centaines de Job-Boards principaux, qui centralisent et agrègent les offres d'emploi visant le territoire français.
Ces sources ont été identifiées, classées et catégorisées avec les experts du marché du travail, avant d'être répertoriées selon le nombre d'offres, la qualité des annonces (e.g. éléments de données présentés), le nombre de visiteurs ou encore la spécialisation (i.e. cadres, annonces informelles, freelancing, secteurs spécifiques, etc.).
Combiner les sources généralistes avec celles qui se spécialisent dans un domaine ou secteur particulier permet de maximiser la couverture des offres, garantissant ainsi une vue statistique représentative des tendances et des évolutions réelles.
Mettre en œuvre un système de collecte en temps réel
Vient ensuite la mise en place d'un système d’information capable d'exploiter, en temps réel ou quasi-temps réel, les données accessibles via les sources identifiées.
Un tel système repose généralement sur une collecte automatisée de ces données, souvent non-structurées, via des algorithmes de Crawling et une architecture Big Data de dernière génération.
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💡 Cette étape d'identification des sources et de collecte constitue un processus itératif, constant dans le temps.
Elle inclut entre autre une vérification continue de la qualité des données, l'adaptation des algorithmes de collecte en cas de changements, la réévaluation des sources en cours d'exploitation ainsi que l'exploration de nouvelles sources émergeantes.
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