Quatre étapes pour analyser les offres d'emploi en masse : étape 2

Nous savons désormais que l'analyse des offres d'emploi en masse offre une alternative pertinente et complémentaire au modèle traditionnel d'information sur le marché du travail, qui, sans s'y substituer, permet d'observer finement et en temps réel l'évolution de la demande.


Dans notre dernier article, nous nous sommes penchés sur la première étape de la mise en œuvre d'un système analytique des offres d'emploi basé sur les Big Data, à savoir, l'identification des sources et l'implémentation d'une collecte de données en temps réel.


Une fois cette collecte opérationnelle, le système doit ensuite gérer les flux de données, efficacement et qualitativement, depuis le stockage jusqu'à la structure finale d'exploitation.


Dans cet article, nous détaillons la deuxième étape clé pour développer un système analytique efficace basé sur les Big Data des offres d'emploi.



Retour sur l'étape 1 : Identification des sources et collecte en temps réel


La première étape commence par identifier et circonscrire les principales sources d'offres d'emploi sur lesquelles reposera le système escompté. Ces sources doivent être identifiées, classées et catégorisées avec les experts du marché du travail, prenant en compte des critères comme le nombre d'offres, la qualité des annonces, le nombre de visiteurs ou encore la spécialisation (i.e. cadres, freelancing, secteurs spécifiques, etc.).


Vient ensuite la mise en place d'une collecte automatisée, en temps réel ou quasi-temps réel, des données à partir des sources identifiées. Pour cela, un tel système repose généralement sur des algorithmes de Crawling et une architecture Big Data de dernière génération.


Etape 2 : Stocker, traiter, aligner et organiser les données


L'exploitation qualitative et fiable des données nécessite la mise en œuvre d'un processus qui garantit l'ingestion, le traitement (e.g. déduplication des offres, correction de l'orthographe, complétion des données manquantes, gestion des spécificités d'encodages, etc.), l'alignement, la normalisation (e.g. appellations métiers, compétences, autres concepts, etc.), la validation et l'organisation des données, dans le cadre d'une infrastructure technique adaptées au nombre, à la taille et la dynamique des flux.


En pratique, il s'agit d'un ensemble d'algorithmes spécialisés qui extraient d'abord les informations de base à partir de chaque document source. Par exemple, pour une offre d'emploi, on retrouve diverses informations telles que l’intitulé du poste, la fonction, la description de l'offre, le nom de l'employeur ou encore la localisation.


Ensuite, traiter ces éléments de texte non structurés passe nécessairement par des intelligences artificielles (IA) d’analyse sémantique de texte (NLP), souvent spécialisées dans l'identification des métiers et des compétences, qui traitent chaque description de poste afin d’identifier, entre autres, les domaines, les compétences et les qualifications recherchées.


Ces IA décomposent les offres d'emplois en plusieurs dizaines d’éléments distincts afin de les organiser préalablement aux processus d'analyse.


Dans ce cadre, il est souvent question d'exploiter des ontologies, qui constituent des composants fondamentaux aux activités d’extraction, de normalisation et de classification des métiers et des compétences. Classifier les données extraites par rapport aux concepts répertoriés dans l'ontologie est clé en vue de la phase suivante axée sur la production des statistiques et des indicateurs clés.


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💡 Les ontologies de TrouveTaVoie sont dynamiques, s'appuient sur les référentiels internationaux (i.e. ROME, ISCO, ESCO) des métiers et des compétences, les enrichissent au fil du temps et assurent leur interopérabilité. 

En particulier, une ontologie dynamique permet de détecter automatiquement les nouveaux métiers et compétences qui ne sont pas encore classifiés dans les référentiels.
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