Quatre étapes pour analyser les offres d'emploi en masse : étape 3

Grâce aux Big Data, on sait aujourd'hui 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 le remplacer, permet d'observer l'évolution de la demande de manière détaillée et en temps réel.


Si vous ne l'avez pas encore fait, consultez nos deux articles précédents sur l'étape 1 et l'étape 2 pour le développement d'un système analytique Big Data des offres d'emploi. Nous y avons abordés les phases d'indentification et de collecte ainsi que le stockage et l'organisation des données.


Les données organisées doivent ensuite être manipulées et analysées, selon des méthodes et des algorithmes conçus pour aider les employeurs, les acteurs de la formation et les chercheurs d'emploi à prendre de meilleures décisions.


Cet article examine plus en profondeur cette troisième étape axée sur la mise en place des approches, méthodologies et indicateurs d'analyse en vue d'informer la prise de décision.



Retour sur l'étape 1 et l'étape 2


La première étape commence par identifier et circonscrire les principales sources d'offres d'emploi, avant de mettre en place une collecte automatisée des données, en temps réel ou quasi-temps réel, via des algorithmes de Crawling et une architecture Big Data de dernière génération.


Les sources doivent être identifiées, classées et catégorisées avec les experts du marché du travail, prenant en compte plusieurs critères comme le nombre d'offres, la qualité des annonces, le nombre de visiteurs ou la spécialisation (i.e. cadres, freelancing, secteurs spécifiques, etc.).


Vient ensuite la phase d'ingestion, de traitement (e.g. déduplication des offres, correction de l'orthographe, complétion des données manquantes, etc.), d'alignement, de normalisation (e.g. appellations métiers, compétences, etc.), de validation et d'organisation des données, dans le cadre d'une infrastructure technique adaptées au nombre, à la taille et à la dynamique des flux.


Etape 3 : Développer des approches et des indicateurs d'analyse


Un système d'information sur le marché du travail a vocation à aider les décideurs, les éducateurs, les employeurs et les chercheurs d'emploi à prendre de meilleures décisions.


C'est pourquoi, une fois les données collectées et organisées, il est primordial de créer des modèles d’analyse appropriés, capables de fournir aux parties prenantes des indicateurs clés en temps réel sur la situation actuelle, mais aussi vis-à-vis des projections futures.


Les choix de l'étape 2 sont à ce titre déterminants. Ce que l'on peut faire avec les données est tributaire des pré-traitements, de l'organisation et des technologies de stockage sous-jacentes.


Aussi, les indicateurs et données clés qui forment l’information en temps réel du marché du travail doivent être accessibles aux divers types d’utilisateurs, notamment via des interfaces utilisateurs dédiées, co-construites avec les parties prenantes concernées, ainsi que des APIs, des Dashboards interactifs et des outils de génération automatique de rapports périodiques.


Ces derniers doivent par exemple permettre de focaliser l’information selon une localisation, une période, un secteur, un métier ou un groupe de compétences donné, tout en filtrant sur des niveaux d’études, des types de diplômes, ou des entreprises spécifiques, de sorte à apporter le niveau de granularité pertinent pour l'analyse attendu par chaque utilisateur.


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💡 Cas du système TrouveTaVoie :

Les données extraites et normalisées sont stockées dans une base de données de type graphe, incluant les métadonnées et les ontologies des métiers et compétences. 

Une base de données de type graphe est une base de données qui utilise les structures des graphes pour les requêtes sémantiques, ainsi que des propriétés pour représenter et stocker des données. Ces bases présentent plusieurs avantages et permettent notamment, un traitement plus rapide des requêtes. 

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.
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