Reconversions professionnelles : les apports d'une approche basée sur les données

Dernière mise à jour : juil. 19

La question des transitions professionnelles ne date pas de la crise COVID-19, mais celle-ci a rappelé combien il est nécessaire de rester alerte et se préparer à des potentielles reconversions, qu'elles soient voulues ou subies.


La qualité de tout projet d'évolution ou de reconversion professionnelle dépend de l'évaluation et de l'analyse, de façon précise et concrète, de sa pertinence vis-à-vis du marché du travail, à la fois pour prendre en compte l'adéquation des compétences et leur transférabilité vers d'autres métiers/industries, mais aussi en vue de préparer la phase de mise en œuvre du projet et passer à l'action.


Pour cela, accéder à des données de qualité exploitables est primordial. Aujourd'hui, en raison de l'abondance des données Big Data et du développement des intelligences artificielles (IA), tirer profit du pouvoir des données est non seulement possible mais de plus en plus essentiel.


Ces sources de données ainsi que les IA associées, souvent sous-exploitées, pourraient, si elles sont correctement intégrées aux processus d'accompagnement, renforcer les projets d'évolution et de reconversion professionnelle.


Dans cet article, nous mettons en regard différents apports, moyens et exemples concrets de la mise en œuvre d'une approche basée sur les données pour les reconversions professionnelles.


Pourquoi mettre en œuvre une approche basées sur les données pour accompagner les reconversions professionnelles ?


Les Big Data et l'intelligence artificielle - en particulier le traitement du langage naturel (NLP) -permettent aux organismes de formation et de conseil carrière de puiser de manière efficace les données de l'emploi, notamment pour en tirer des informations personnalisées, granulaires et détaillées.


En particulier et dans le cadre d'un bilan de compétences ou un accompagnement carrière, les insights provenant de l'exploitation de ces données pourront augmenter considérablement la portée et la qualité des analyses proposées, avec à la clé des bénéficiaires mieux informés, plus convaincus et satisfaits.


"A la fin du bilan, nos candidats sont souvent un peu mitigés, avec le sentiment de quelque chose qui manque… L'exploitation de l'IA et de la data donnera plus de poids et une meilleure consistance à l'accompagnement humain que nous proposons, notamment lors des phases d'investigation et de mise en place d'un plan d'action."

Gérant d'un Centre de Bilan de Compétences


Par exemple, comprendre la demande actuelle des compétences est essentiel pour analyser la pertinence d'un projet de reconversion, notamment dans ce contexte économique en mutation rapide et à l'avenir incertain. Les données sur les compétences constituent donc l'une des rares clés de lecture qui permettrait d'évaluer les écarts entre un projet/profil et les besoins du marché (i.e. un métier cible dans une région spécifique), construire ledit projet, aligner les arguments et projeter les actions de formation potentielles.


Les solutions de dernière génération (i.e. https://app.trouvetavoie.io) ouvrent ainsi la voie à de nouvelles façons de garder une veille active sur les évolutions des métiers, des compétences et des emplois sur le marché, et donnent surtout de la perspective et une aide à la décision efficace eu égard les éléments déjà en main. C'est aussi une façon de limiter les biais, circonscrire la place des perceptions subjectives et enrichir les débats dans le cadre des bilans professionnels.


Sans oublier que ces outils permettent également d'aider les acteurs de l'accompagnement à s'assurer que ces données disponibles sont effectivement communiquées et exploitées par les personnes en reconversion, réduisant ainsi la fatigue et la mobilisation des conseillers sur des tâches lourdes de reporting, tout en générant de l'information sur l'activité utile à la gestion et la qualité.


Réussir à intégrer efficacement les données et l'IA dans le processus d'accompagnement


Une reconversion (ou évolution) professionnelle est généralement complexe et multidimensionnelle. Pour entreprendre un plan pertinent et comprendre la réalité, le conseiller et le candidat ont besoin d'analyser le profil, le projet et le marché sous différents angles, en tenant compte à chaque fois des affinités, des attentes, de la situation et l'intérêt du candidat.


Que les données convergent ou divergent par rapport aux hypothèses posées par le conseiller et le candidat, l'analyse critique des informations et leur recoupement avec ses propres impressions reste une tâche importante afin de saisir la complexité de chaque cas, développer une interprétation valide, approfondir son information sur les métiers et le marché et ajuster le projet.


"C'est la combinaison entre expertise de terrain, accompagnement humain et interprétation avisée des données qui aura un impact réel sur l'efficacité et l'amélioration des accompagnements professionnels aujourd'hui."

Christophe Gallé, expert et consultant en transition de carrière et bilan de compétences, https://galleconsultants.com


Les données et l'intelligence artificielle fournissent d'abord les outils d'aide à la décision capables de personnaliser l'information sur les métiers et le marché du travail, comprendre et gérer la complexité de chaque profil, évaluer les perspectives d'évolution et de transition, et enfin, porter un jugement professionnel et l'exprimer de manière claire, intelligible et informée.


Pour cela, les conseillers en évolution professionnelle, ainsi que tous les spécialistes de l'emploi, doivent systématiser leurs recours à ces nouvelles sources d'information, et devenir eux mêmes des analystes chevronnés des données de l'emploi. C'est la combinaison entre expertise de terrain, accompagnement humain et interprétation avisée des données qui aura un impact réel sur l'efficacité et l'amélioration des accompagnements professionnels aujourd'hui.


Etude de cas : exploiter les données pour informer une reconversion de l'événementiel au numérique


Prenons le profil de Carole, Cheffe de projet dans l’évènementiel qui a 5 ans d’expérience. Les informations personnelles et les noms d’entreprises ont été modifiés pour les besoins de cette démonstration. Comme beaucoup dans le contexte actuel, Carole a des difficultés à se projeter dans l’évènementiel, et souhaite explorer les pistes de reconversion dans la gestion de projets digitaux.

Pour aider Carole à clarifier son positionnement sur le marché vis-à-vis des métiers ciblés, analyser un écart éventuel et préparer une stratégie de transition, nous allons exploiter l'IA embarquée dans notre solution https://app.trouvetavoie.io, qui va d'abord projeter les compétences détectées depuis son CV sur le marché du travail, avant de mesurer le gap qu’elles présentent selon le métier ciblé. Enfin, l'application nous permettra d'identifier des exemples de formations précises pour réduire cet écart.


Bien entendu, cette étape peut impliquer plusieurs simulations ainsi qu'une interaction humaine pour que Carole puisse bien exprimer les compétences qu'elle maîtrise , voire ajouter d'autres compétences qu'elles souhaite acquérir.


Dans ce cas et comme le montre la figure ci-dessus, l'application compare les compétences du CV de Carole avec les compétences les plus demandées pour les cibles qu'elle vise sur le marché (une cible peut être un métier, un métier dans une région spécifique, un domaine, etc.). Les détails de la cible sont paramétrés grâce à l’onglet de recherche et les filtres proposés, et il est possible à chaque fois d'explorer la tendance en lien avec la recherche effectuée.




Dans l’exemple de Carole, nous avons lancé l'analyse par rapport à une cible dans la gestion de projets digitaux. On remarque que Carole dispose de plusieurs compétences proches notamment en lien avec la gestion de projet et l’interaction client. En revanche, un écart a été identifié pour les compétences analytiques liées à l'organisation des systèmes d'information et les phases de mise en œuvre "produit".


Quand on sélectionne quelques compétences dans ce sens, cette solution nous propose une sélection de formations qui permettent de développer ces compétences, issues de la base RNCP, et qui pourraient intéresser ou inspirer Carole en vue de réduire l'écart de compétences qu'elle a identifiée.



Voilà donc un exemple d'intégration de l’IA et des données approfondies et temps réel sur le marché du travail pour aider à analyser dynamiquement les écarts de compétences dans le cadre d'un projet de reconversion professionnelle, et ainsi, aligner efficacement les aspirations du candidat, la demande du marché et l'offre de formation !


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