Le big data peut-il inverser la courbe du chômage ?

En rapprochant l’offre de la demande, en anticipant les tendances du marché du travail ou valorisant les profils atypiques, le big data peut participer à la baisse du chômage. Pôle emploi, des start-up ou des sociétés d’intérim multiplient les initiatives dans ce sens.

Le constat suscite toujours l’incompréhension. En France, 300 000 postes sont en permanence non pourvus alors que notre pays compte 5,5 millions de demandeurs d’emploi toutes catégories confondues.

Ce paradoxe évident est dû à la difficulté à rapprocher l’offre de la demande, à favoriser la mobilité géographique en cernant les bassins d’emploi en tension, à anticiper les tendances du marché du travail et à mieux orienter les étudiants vers les filières porteuses.

Autant de points sur lesquels le big data peut-être mis à contribution en croisant les référentiels métiers, les offres d’emploi, les CV d’un côté et les données publiques placées en open data comme celles de l’Insee ou la base Sirene des entreprises de l’autre.

Bob, le coach pour la recherche d’emploi

C’est en tout cas le pari de Paul Duan, un Français de 24 ans qui a créé il y a deux ans l’ONG Bayes Impact depuis la Silicon Valley. Ce diplômé de Berkeley estime que le big data permettrait de faire baisser de 10% le taux de chômage en France. Joignant le geste à la parole, il a conçu, fin 2016, Bob-emploi pour Pôle emploi. Complémentaire du travail des conseillers de l’agence publique, cette plateforme accompagne le candidat dans sa recherche d’emploi.

En fonction de son profil et de ses aspirations, ce coach lui suggère, chaque jour, des actions concrètes comme envoyer des candidatures spontanées à une liste prédéfinie d’entreprises, se rendre à des salons spécialisés, améliorer son CV, se rendre plus visible sur les réseaux sociaux…

Bob-emploi tente aussi de surmonter les difficultés liées au manque d’emplois dans une région ou un secteur d’activité donné en suggérant de déménager voire de se reconvertir. Un accompagnement personnalisé rendu possible par le big data.

Pôle emploi s’est aussi rapproché du Lab RH. Cet écosystème de 370 startups spécialisées dans le recrutement, la formation ou la gestion des compétences, a aidé l’agence publique à enrichir Emploi Store. Cette place de marché regroupe des Moocs pour se former mais aussi des applications personnalisées grâce au big data pour enrichir son CV ou se préparer à un entretien en mode virtuel, rechercher des offres d’emploi…

Révéler la partie cachée du marché du travail

Le secteur privé est également actif, en particulier les entreprises de travail temporaire. Randstad France a développé sa plateforme de big data qui vise à révéler la partie cachée du marché du travail et à favoriser la mobilité géographique. En cartographiant les compétences sur un bassin d’emploi donné, une entreprise sait, avant de s’installer sur un site, si les ressources qu’elle recherche sont disponibles localement.

En connaissant les entreprises qui recrutent dans sa région et sur quels profils, une personne en recherche d’emploi peut, de son côté, mieux se positionner. L’outil va lui suggérer des passerelles entre sa profession d’origine et un métier plus porteur puis derrière les actions de formation et de reconversion pour passer de l’un à l’autre.

Pour cela, Randstad France croise sa base de plus de 3 millions de CV, son référentiel internes de compétences et des données en open data (Insee, Pôle emploi, etc.) ou issues de fournisseurs externes tels que Jobfeed ou Trendeo.

A l’occasion des dernières présidentielles, Randstad a interpellé les candidats sur l’apport des technologies pour lutter contre le chômage. Dans sa campagne de communication, la société d’intérim se demandait pourquoi il était plus facile de localiser des célibataires dans sa région que de trouver des emplois.

ManpowerGroup se positionne aussi clairement sur le big data. Il permet, selon le groupe de services RH, d’étudier, à grande échelle, les tendances des marchés et de prédire la façon dont ils vont évoluer. A petite échelle, le big data peut aider un individu à trouver le poste qui répond exactement à ses compétences. Pour sa participation à la deuxième édition de Viva Technology, l’entreprise de services RH a lancé des défis aux startups dédiées dont celui de l’automatisation des process RH.

Pixis et Talentoday, la French tech au service des emplois

Le thème du big data et du chômage était également au cœur des échanges du Lab Big Data de Talan lors des trois jours de Viva Technology 2017. En effet, un des axes forts des interventions de la Pitch Zone portait sur l’impact du big data sur le bonheur des individus, notamment au travail.

Deux start-up de référence étaient sur place pour débattre sur le sujet et présenter leurs innovations : Pixis et Talentoday. Pixis, qui se décrit comme le « conseiller d’orientation du futur » utilise des techniques de data mining et de visualisation des données pour orienter les individus. La start-up Talentoday, quant à elle, crée des algorithmes et utilise l’analyse prédictive pour mettre en relation les « bons » talents avec les « bonnes » opportunités professionnelles.

 

Garantir la confidentialité des données

Face aux grands groupes et aux start-up, les sites d’emploi ne sont pas en reste. Cadremploi suggère aux candidats des offres en fonction de sa navigation web et non seulement de sa recherche. Inversement, les recruteurs se voient spontanément proposer des CV proches de ceux sélectionnés. L’agrégateur d’offres d’emploi, Jobijoba, a conçu, lui, un algorithme qui privilégie les compétences – parfois implicites – d’un candidat à son diplôme ou son CV. But : valoriser les profils atypiques.

Ces job boards pourraient être prochainement concurrencés par Google. Lors de sa conférence développeurs de mai dernier, le géant du web a présenté en version bêta, Google for Jobs, une extension de son moteur de recherche. Basé sur des technologies d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique, ce service qui devrait voir prochainement le jour aux États-Unis remonte des offres d’emploi correspondant aux requêtes de l’internaute. Ce dernier peut ensuite les filtrer par date, lieu ou temps de trajet. Google for Jobs fonctionnera en partenariat avec LinkedIn, CareerBuilder, Monster, Glassdoor et Facebook.

Avec le big data se pose toutefois la question de la confidentialité des données personnelles. Pôle emploi libère progressivement ses données mais en donnant des garanties à toutes les parties. En termes d’offres d’emploi, l’agence publique doit obtenir le consentement des employeurs qui restent maître de leur stratégie de recrutement. De par les données nominatives qu’il contient, le partage des CV est encore plus sensible. Le demandeur d’emploi doit, là aussi, rester libre du choix des sites sur lesquels il accepte de transmettre sa candidature.

A l’inverse, depuis 2015, Pôle emploi s’est lancé dans une stratégie dite de « transparence du marché de l’emploi » qui vise à agréger les offres de quelque 65 sites partenaires, sur son portail. Pole-emploi.org est passé de 450 000 offres en mars 2015 à 792 000 deux ans plus tard.

20 juin 2017
2018-08-21T23:47:22+00:00