Comment les algorithmes peuvent aider à la recherche d'emploi ?

Les nouvelles technologies permettent-elles la rencontre plus efficace de l'offre et de la demande en matière d'emploi ? Récit du premier débat du Forum emploi : le bon code

Algorithme, nom masculin : ensemble de règles dont l’application permet d’effectuer une opération plus ou moins complexe. La définition du Larousse ne mentionne pas de Graal ni de potion magique et pourtant «l’algo», son petit surnom, est devenu une sorte de panacée, notamment sur le marché du travail. On en rêve, on se bouscule pour trouver la formule idéale qui permettra d’ajuster parfaitement offres et demandeurs d’emploi. Objectif affiché : la diminution du taux de chômage. Ce chantier gigantesque était le sujet du premier débat du forum «Le bon code» organisé par Libération, RMC et Leboncoin au Petit Palais à Paris.

L’adéquation entre l’offre et la demande tient de la longue histoire - Adam Smith et David Ricardo sont passés par là. Deux siècles plus tard, les efforts se concentrent sur un marché du travail français à corriger par tous les moyens. L’un des moyens envisagés, c’est l’exploitation du «big data» (mégadonnées). Concrètement, cela veut dire rassembler, trier et analyser toutes les informations liées aux salariés et aux candidats à l’embauche : formation initiale, expérience, appétences… Pour Jean-Louis Perol, directeur général de Clustree, les ressources humaines sont assises sur «de l’or» sans le savoir. Elles pourraient dénicher la perle rare en ciblant précisément certaines compétences identifiées grâce aux données. «J’ai discuté avec la DRH d’un grand groupe qui ne trouvait pas de boucher, raconte-t-il. Alors elle a monté une école pour former ses propres bouchers alors qu’elle aurait pu trouver à l’extérieur».

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L’équilibre entre offre et demande s’ajuste aussi grâce à des plates-formes devenues des lieux de rencontre entre chômeurs et entreprises, une fonction notamment remplie par Leboncoin. «Notre site est utilisé par un Français sur deux. C’est venu assez naturellement, après les biens d’occasion et l’immobilier, ils ont commencé à chercher du travail», retrace Antoine Jouteau, le directeur général du site Leboncoin. «Nous misons sur la simplicité : la mise en relation entre candidats et recruteurs est immédiate». L’entreprise s’est rapprochée de start-up innovantes pour proposer bientôt des recommandations basées sur des algorithmes. Même si Antoine Jouteau relativise leur impact : «Lorsqu’un recruteur embauche un candidat, c’est d’abord une rencontre, pas une histoire de robots. Les algorithmes mettent en relation les personnes mais ensuite, c’est l’humanité qui fait la différence.»

La technologie au service de l'humain

L’idée trouve écho chez Pôle Emploi, qui muscle ses capacités numériques tout en insistant sur l’importance des atouts humains de l’entreprise. «Les services digitaux ne savent pas tout faire, insiste Misoo Yoon, directrice générale adjointe en charge de l’offre de services chez Pôle Emploi. Il faut écouter, conseiller, convaincre et créer le déclic pour revenir à l’emploi. Nos efforts ne porteront leurs fruits que si nous avons les deux : l’homme et l’algorithme.»

Et «l’or», ces milliards de données, encore faut-il des hommes pour les interpréter et prendre des décisions. «Pour inverser la courbe du chômage, s’il suffisait du big data, ça se saurait!», souligne François Béharel, le président de Randstad France. Un point de vue partagé par le cofondateur de Riminder, une start-up qui propose des services d’intelligence artificielle aux recruteurs. «La data est muette, elle ne parle pas d’elle-même», résume Mouhidine Seiv. En clair, pour interpréter les données, il faut déjà recruter : data scientist, data analyst, data journalist… Bon signe : à court terme, la data a déjà créé des jobs.


Guillaume Pajot



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