Dès 2018, le Ministère du Travail du Paraguay appliquera la plate-forme web de JANZZ.technology pour le placement plus efficient des demandeurs d’emploi.

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Le Ministère du Travail de la République du Paraguay a choisi la plate-forme JANZZ.technology financée par la Banque Interaméricaine de Développement, pour l’optimisation du recrutement du personnel et du placement des demandeurs d’emploi au Paraguay en s’appuyant sur les technologies de pointe de l’adéquation basées sur la meilleure méthodologie professionnelle des métiers au monde.

JANZZ.technology a été choisi pour optimiser le marché du travail du Paraguay.

Le Ministère du Travail, de l’Emploi et de la Sécurité Sociale (MTESS) de la République du Paraguay et l’entreprise suisse JANZZ.technology ont signé l’accord de coopération pour le marché du travail paraguayen. Grâce à cet accord, la société suisse vient de lancer son premier projet en Amérique latine. Par conséquent, JANZZ.technology y installera sa plate-forme pour améliorer le placement des jeunes demandeurs d’emploi. L’économiste Guillermo Sosa, Ministre du Travail et Diego Rico, Vice-Président de l’intégration client et Directeur général adjoint de JANZZ.technology, se sont rencontrés pour finaliser les détails du projet et discuter des différents avantages de cette technologie innovante qui, en plus du Paraguay, dessert plus de 150.000 candidats et employeurs dans 40 langues différentes dans 5 pays. La plate-forme rompt radicalement avec le schéma de la recherche basée sur les mots-clés en incluant des taxonomies, une approche ontologique et sémantique couplées aux meilleures technologies qui soient. Ce qui permet de réunir les demandeurs d’emploi et les employeurs dans de multiples dimensions, y compris les compétences générales, la formation, l’expérience, la disponibilité et la géolocalisation. Plus de 100 000 heures de développement manuel ont été investies dans la plate-forme – et la toute nouvelle version est en cours d’installation au Paraguay.

Avec cette nouvelle plate-forme web, MTESS veut offrir la technologie de recherche d’emploi la plus avancée qui soit. À ce jour, plus de 25 000 candidats se sont déjà inscrits dans la base de données du PARAGUAY. Une fois le service accompli, ces jeunes pourront trouver un emploi en fonction de leurs compétences et de leurs aptitudes. Cet accord s’inscrit dans le cadre du Programme de soutien à l’insertion dans le travail (PR-L1066) qui est financé par la Banque Interaméricaine de Développement dans le cadre d’un accord de prêt avec la République du Paraguay.

JANZZ.technology est le meilleur partenaire pour MTESS car elle dispose de nombreuses années d’expérience professionnelle, ce qui a permis à JANZZ.technology d’acquérir une vaste expérience dans le domaine des données professionnelles avec des solutions efficientes en espagnol et pour sa gamme complète et multilingue de classifications standard. L’entreprise est très heureuse de pouvoir participer au renforcement du marché du travail au Paraguay et espère travailler avec MTESS.

La Banque Interaméricaine de Développement (BID)

La Banque Interaméricaine de Développement est l’une des principales sources de financement à long terme de projets économiques, sociaux et institutionnels en Amérique latine ainsi qu’aux Caraïbes. En plus des prêts, subventions et garanties, la BID dirige des projets de recherche de pointe pour trouver des solutions novatrices et pérennes aux problèmes les plus urgents de ces régions. La BID a été fondée en 1959 pour accélérer le progrès dans les pays en développement et œuvre chaque jour pour y améliorer la vie.

Ministère du travail, de l’emploi et de la sécurité sociale (MTESS)

Le Ministère paraguayen du travail, de l’emploi et de la sécurité sociale a pour mission de définir les politiques du travail, de l’emploi et de la sécurité sociale, d’améliorer les conditions de travail et le respect des droits fondamentaux des travailleurs dans un cadre démocratique et de contrôler le dialogue social. Guillermo Sosa occupe le poste de Ministre du Travail, de l’Emploi et de la Sécurité sociale depuis avril 2014 et était précédemment Directeur du Bureau du Ministère.

JANZZ.technology

JANZZ.technology est une société de technologie et de conseil vouée à la mise en adéquation sémantique des compétences et aptitudes professionnelles des demandeurs d’emploi avec les postes correspondant à pourvoir, ainsi qu’à l’utilisation de données complexes sur les compétences et l’emploi. EIle propose des produits en marque blanche et des solutions SaaS pour la modélisation, l’analyse et l’exploitation de Big Data sur les portails de l’emploi, des organisations publiques telles que les agences nationales pour l’emploi et les plates-formes d’emploi d’entreprises individuelles. Grâce aux toutes dernières technologies sémantiques, les produits de JANZZ.technology permettent une mise en adéquation précise et multilingue des qualifications, des aptitudes et des compétences. Ainsi, les problèmes d’appariement sur les marchés du travail en sont sensiblement réduits et les grandes quantités de données sont transformées en données intelligentes.

Comment matcher l’humain + l’emploi pour la rencontre parfaite?

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La mise en adéquation technologique d’une personne avec une autre personne dans le but que la rencontre se fasse réellement est une difficulté de taille. Car les attentes individuelles doivent être suffisamment prises en considération. Partagent-ils des intérêts similaires ?  Vivent-ils au même endroit ? Quels sont leurs objectifs communs ? Et puis il existe nombre d’attentes cachées, comme l’apparence, par exemple. Le matching est et reste un problème complexe. Et il en va de même lorsqu’il s’agit de réunir la bonne personne avec le bon emploi et vice versa. Même pour les spécialistes possédant des années d’expérience, l’adéquation entre les emplois et les compétences est un défi énorme. Qui et quoi vont bien ensemble ? Comment en définir les points communs, les affinités réciproques ?

Chaque jour, les réponses aux questions doivent être bien réfléchies pour qu’elles matchent entre elles avec succès. Tout ça exige les bons savoirs et les bonnes informations et, comme déjà mentionné, est déjà assez difficile si l’on veut que les personnes s’acquittent de ces tâches avec une qualité aussi haute que possible. Les attentes des employeurs et des employés potentiels sont élevées. Est-ce qu’une machine, un algorithme pourrait plus que satisfaire ces attentes ?

Comment faire matcher des données aussi complexes? Source: Getty Images.

 

Le bon matching est-il possible ?

Voyons d’abord si un bon matching est possible. L’adéquation, c’est l’attribution d’éléments adéquats issus de deux unités différentes. Dans notre cas, ces éléments sont le travail et l’humain. Mais dans notre secteur mis en lumière, leurs interprétations respectives peuvent fortement varier. Dans certains emplois, l’analyse de la concordance du demandeur d’emploi avec le poste à pourvoir signifie uniquement l’aptitude à travailler. Par exemple : une personne en bonne santé physique a de grande chance d’être apte à récolter des fraises. Cependant, bien d’autres emplois exigent une multitude de certificats, de spécialisations et d’expérience. Essayez-donc de faire matcher de suite un chirurgien en néonatalogie?

Les spécialistes du personnel connaissent les moindres détails qu’il faut impérativement prendre en considération, mais l’adéquation reste pour eux un problème extrêmement complexe. Parce que les conditions changent constamment. Les exigences qui étaient posées hier ne le sont plus aujourd’hui, de même que les exigences d’aujourd’hui ne le seront plus demain. L’emploi ne se résume pas à un emploi, pas plus que l’Homme à l’Homme ni le marché du travail au marché du travail.

Et aujourd’hui, la tâche ne cesse de gagner en complexité puisqu’elle est de plus en plus confiée à une machine. À présent, celle-ci doit être à même d’appliquer toutes les expériences et les savoirs du spécialiste et prendre en considération les moindres changements dans l’évolution du marché du travail pour y réagir en conséquence comme en temps réel. Les fournisseurs de ces machines se concentrent sur des données différentes afin de surmonter la complexité du problème, comme par exemple sur les anciens titres d’emploi des candidats ou leurs compétences professionnelles. À présent, un algorithme compare les demandes d’emploi avec les CV et la mise en adéquation est terminée. Avec succès?

 

Un maçon égal un maçon – un conseiller en vente égal un conseiller en vente ?

Certains d’entre eux, comme évoqué précédemment, correspondent à d’anciens titres de métier. Si le candidat avait un poste X dans l’entreprise A, il peut aussi occuper un poste X dans l’entreprise B, n’est-ce pas ? Peut-être qu’avant, oui. Autrefois, nous étions médecins de famille, secrétaires, avocats, maçons, etc. Aujourd’hui, nous sommes des conseillers de vente, des Ninjas des données, des gestionnaires de bâtiments, etc. Est-ce qu’un conseiller de vente est maintenant quelqu’un qui est dans un commerce de détail et conseille les clients? Ou quelqu’un qui élabore des offres de vente, prend les commandes et négocie des contrats avec les clients ? Ces questions, les spécialistes  se les posent déjà lorsqu’ils examinent les CV. Et maintenant, une machine devrait, elle, être en mesure de saisir et de comprendre toutes ces infimes différences inhérentes aux innombrables nouvelles professions qui s’ajoutent aux métiers « classiques ».

Les titres d’emploi sont donc trop souvent trop génériques. Ou alors, beaucoup trop spécifiques, si les termes internes à l’entreprise se transforment en titres de métier et correspondent plutôt à une fonction – après tout, tout le monde est aujourd’hui manager de quelque chose. Sans descriptions plus détaillée des emplois, nous serions souvent perdus et nous ne saurions pas si un candidat convient vraiment à un emploi. Ou si le poste convient au candidat.

 

Examinez plutôt les connaissances et les aptitudes

Par conséquent, aujourd’hui, un titre de métier ne suffit plus pour garantir une bonne adéquation. Ainsi, d’autres prestataires de matching des emplois résolvent le problème en utilisant d’autres paramètres – ils examinent les aptitudes et les compétences, puisqu’elles correspondent au contenu des descriptions des titres d’emplois qui eux, sont trop cryptiques. L’adéquation fondée sur les compétences est plus significative et prometteuse parce qu’elle tient compte non seulement d’un titre qu’une personne détenait autrefois, mais également de ses connaissances, de ses talents, de sa perspicacité et de son éducation, pourrait-on dire. Donc, on tient compte des compétences du candidat et des compétences requises pour un emploi, et on les met en adéquation.

À la base, ça paraît logique : je veux un manager ouvert d’esprit, communicatif, fort en leadership et apte à résoudre les problèmes. Je trouverai donc quelqu’un qui mentionne ces termes dans son CV et qui est en adéquation avec mes critères de sélection. Les compétences sont-elles donc à présent des points fiables pour qu’une machine sache que c’est la parfaite adéquation pour mon poste vacant ?

Posons un regard plus précis sur les compétences. Les compétences résultent de mes acquis. Pour Aristote, la vérité absolue réside dans les connaissances. La vérité absolue ne peut donc être atteinte que si on a vécu et mis à l’épreuve le savoir par soi-même.  Par conséquent, le savoir que j’ai acquis par des tiers via la communication et l’étude doit être vérifié et ne peut donc pas être la vérité absolue. Parce que si quelqu’un me parle de quelque chose de nouveau, comment puis-je être sûr que c’est une histoire vraie ?

Donc, tant que je ne l’ai pas expérimenté – et que je ne l’ai pas appliqué en fonction de la situation réelle – le savoir demeure incomplet. Une bonne éducation est certes une grande valeur, je ne veux pas le nier. Mais tant que je ne sais pas comment quelqu’un a utilisé ses savoirs acquis, rien ne me permet d’entrevoir la possibilité réelle d’en bénéficier.  il n’est pas prouvé et ne me donne pas la possibilité d’en bénéficier. Ce n’est donc que lorsque les savoirs ont été mis en pratique qu’ils me procureront un avantage, une certaine marge de manœuvre, une part de la puissance.

Pour revenir à mon manager qui est ouvert d’esprit, communicatif, fort en leadership et apte dans la résolution des problèmes. Serait-ce donc impensable que nos candidats potentiels soient des gestionnaires issus des secteurs de l’industrie de construction, de la finance ou du vêtement ? Sans leurs expériences, le poste vacant aurait probablement été apparié aux trois postes, bien que chaque poste exige une expérience spécifique propre à chaque branche. Un manque d’expériences pertinentes pour mettre les compétences dans une relation significative est constaté.

 

Le vrai savoir est indissociablement lié à l’expérience

Ceci a été reconnu par d’autres prestataires d’adéquation avec l’emplois à leur tour. Les compétences seules ne suffisent pas non plus. Si je veux faire correspondre un certain métier, je n’ai pas uniquement besoin des compétences – voire, mes connaissances selon le curriculum vitae et la lettre de motivation. J’ai tout autant besoin de l’expérience de ses composants. Ce n’est qu’avec de l’expérience que les relations et les branches se créent et se développent.

En outre, personne ne mentionne toutes les compétences et aptitudes dont il dispose – mais bien souvent d’autres informations pertinentes, susceptibles de favoriser la correspondance. Parce que si une offre d’emploi est rédigée pour un « Scientifique des données », l’employeur ne fera probablement pas mention des compétences « utilisation informatique » ou « informatique », car il suppose que le titre du poste à pourvoir est suffisamment évident. De même, qu’un scientifique des données indiquerait probablement dans son curriculum vitae des compétences plus précises que celles qui découlent des titres d’emploi précédents. Mais si une personne doit être appariée en fonction des compétences, alors l’information pour ce paramètre d’adéquation est un véritable facteur manquant.

Si nous basons la mise en adéquation uniquement sur les aptitudes, je suis convaincu que nous obtiendrons des résultats différents de ceux obtenus par la simple recherche par titres de professions et de métiers. Mais ce niveau n’est pas suffisant pour enfin amener les personnes à des emplois, les candidats à des postes de travail et les employés à des employeurs. Nous avons besoin de bien plus que ça.

Une bonne formation n’est pas synonyme de bonnes manières

Qui, aujourd’hui, n’est pas un joueur d’équipe ou qui déclare ouvertement dans son CV que la fiabilité n’est pas son dada ? Mais ce sont précisément ces compétences douces, la personnalité, qui sont d’une importance cruciale pour une bonne mise en adéquation. Un consultant doit se présenter à l’heure au rendez-vous avec le client, alors qu’un programmeur peut aussi embaucher à horaires variables. De même que le programmeur peut sembler un peu bizarre, le consultant qui n’est pas en mesure de communiquer ouvertement avec ses clients verra son entreprise rapidement fermer pour cause de manque de clients. Par conséquent, un match devient vraiment bon que si la personnalité est également incluse dans la mise en adéquation. Mon CV donne un bon aperçu de ce que j’ai fait. Mais la façon dont je l’ai fait doit impérativement y jouer un rôle.

 

L’Adéquation entre les objectifs individuels et entrepreneuriales

Et si un CV s’adapte trop parfaitement au poste vacant, il est loin de pouvoir être considéré comme parfait uniquement par son contexte. Car les compétences et la personnalité d’un nouvel employé complètent de facto un réseau de compétences et de personnalités des collègues de travail déjà constitué. Si je suis le seul ingénieur logiciel d’une entreprise, je dois être plutôt polyvalent et prendre l’initiative facilement. Si je suis embauché dans une équipe avec deux autres ingénieurs, l’un d’eux connaîtra mieux le champ X, l’autre sera meilleur dans le champ Y, les compétences se complètent et le travail d’équipe crée quelque chose de nouveau. Les pairs impliqués influencent également l’adéquation parfaite. Donc, si on vise des résultats sérieux et valides, l’adéquation des CV des employés devient indispensable.

Quiconque pense encore qu’on peut faire correspondre un seul paramètre (titre de l’emploi, compétences, expérience ou personnalité) peut se rendre compte que cela ne fonctionne vraiment bien qu’avec beaucoup de chance. Particulièrement quand un algorithme est supposé résoudre un problème aussi complexe, une bonne adéquation est du domaine de l’aiguille trouvée dans la botte de foin.

Donc, le bout du chemin est en vue ?

Pas encore. Confucius a dit : « L’expérience est comme une lanterne que l’on porte sur le dos ; elle n’éclaire toujours que le chemin que nous avons déjà parcouru. »

Nous avons testé nos connaissances, nous avons mis des atouts au profit de tiers et en avons tiré profit, nous sommes peut-être ponctuels et fiables. Nous assurons le suivi des compétences générales requises. Cela signifie que nous sommes certains d’assurer la continuité de nos activités. Tous les délais sont respectés, tous les clients sont bien traités et les employés sont toujours à l’heure. Tout devrait être réglé maintenant.

 

Qu’est-ce qui renforce vraiment le fonctionnement d’une entreprise ?

Mais si tous correspondent toujours à ce qui est requis, alors l’entreprise reste « uniquement » sécurisée. Nous n’avons rien créé de nouveau. Créer quelque chose de nouveau exige de bonnes connaissances et des savoirs et souvent beaucoup d’expérience. Mais surtout et avant tout, il faut de la créativité. Littéralement comme sémantiquement.

Le dictionnaire Cambridge décrit la créativité comme « la capacité de produire des idées originales et inhabituelles ou de créer quelque chose de nouveau ou d’imaginatif »¹ . Fondamentalement, elle nous permet de jeter un troisième regard sur quelque chose qui va au-delà de nos connaissances et de notre expérience, on pourrait même l’appeler « La pensée originale ». La créativité ne signifie pas l’approche artistique, mais la rupture des règles. La rébellion. Taper sur la table pour dissoudre les relations bloquées. Nouveau et différent, peut-être même un peu effrayant.

Albert Einstein a dit : « La créativité, c’est l’intelligence qui s’amuse »² La personne créative est celle qui aime analyser l’entreprise dans son ensemble comme dans les détails et non pas celle qui répond aux exigences du catalogue classique des exigences, elle porte un regard différent sur l’entreprise. La créativité est le bien le plus précieux à une époque où tant de choses sont bouleversés par les grands changements qui s’imposent. Après tout, les collaborateurs qui s’adaptent simplement à la numérisation ne feront aucun progrès, et avanceront encore moins. Nous en avons besoin de ces collaborateurs qui gardent un aperçu des choses. Nous avons besoin des employés pour assurer la sécurité de l’entreprise. Et nous avons aussi besoin des gens qui nous montrent de nouvelles choses, surtout en ces temps-ci. La créativité est probablement la compétence la plus importante aujourd’hui.

La créativité, l’intuition, les émotions et tous les contraires à la pensée logique, analytique, rationnelle (qui pourrait être considérée comme notre connaissance et notre expérience) sont souvent décrits être issus du côté droit du cerveau. Vous avez peut-être entendu parler de la théorie selon laquelle vous pouvez être un penseur de droite ou de gauche. Mais des chercheurs ont découvert que c’était un mythe. Bien que certaines fonctions se situent plutôt d’un côté du cerveau que de l’autre, les meilleurs résultats sont obtenus lorsque les deux côtés du cerveau travaillent ensemble, réseaux complexes.³

Lorsque je veux créer un nouveau produit, des processus de production et du matériel nécessaire m’y aide. Mon expérience dans la planification d’un nouveau produit m’aide aussi. Mon talent organisationnel soutient le processus. Mais l’idée de créer un nouveau produit vient de ma créativité. Si on est bon dans quelque chose, alors le meilleur résultat vient de toutes les parties impliquées : les savoirs, les connaissances, l’expérience, la personnalité et la créativité.

 

L’Adieu au match parfait

Ôsons dire les choses clairement : il ne peut y avoir d’adéquation fondée sur les compétences, les aptitudes, etc. La mise en adéquation est guidée par les attentes et les attentes sont en constante évolution.

 

Par conséquent, il n’y a tout simplement pas de correspondance parfaite, car il est impossible de dépasser les attentes. Quant aux attentes, elles ne peuvent jamais être satisfaites d’une façon identique pour tous, puisqu’elles sont très subjectives. Il ne reste donc que la possibilité d’inclure autant que possible toutes les dimensions afin de se rapprocher le plus possible de l’adéquation parfaite.

Les résultats de la culture actuelle de la mise en adéquation de fragments de données tels que quelques compétences ou titres d’emploi mystérieux continueront à détruire la qualité du moteur de recherche pour l’adéquation encore et encore. Le matching avec des fragments de données est un tâtonnement dans l’obscurité. Si vous pensez que vous pouvez faire correspondre des fragments de données avec des mots-clés arbitraires, aucun de ces fragments ne se rapprochera du « Perfect Match ».
Car, comme déjà exposé, d’autres paramètres significatifs pertinents qui permettraient une attribution de haute qualité manquent tout simplement.

Avec des algorithmes complexes, on ne peut créer la plus grande approximation possible qu’en se distançant des fragments de données et en essayant d’inclure toutes les dimensions, cerveaux compris, dans la création de quelque chose de nouveau : les compétences, l’expérience, la personnalité et, oui – avec prudence également d’anciens titres d’emploi. Le moteur d’adéquation intègre toutes les dimensions, les évalue individuellement et leur donne une pondération. Si ces dimensions sont représentées avec une pondération adéquate, un bon point de départ a déjà été atteint pour se faire rapprocher l’Humain et l’emploi sur le plan technologique, toutes les dimensions et donc les attentes sont ajustées et s’efforcent de parvenir à la meilleure approche possible pour une adéquation parfaite.

Même après des années de développement et d’évolution de JANZZ.technology et l’amélioration des processus d’adéquation, l’inclusion de toutes les dimensions dans une quantité adéquate reste difficile. Les attentes peuvent être exprimées en grandes parties, mais une partie reste toujours fermée. Par exemple, si les chômeurs doivent être placés, une grande partie de l’attente consistera en leur placement. Si les ingénieurs doivent être mis en adéquation, on s’attend à ce que la fourchette salariale corresponde aux emplois précédents. D’autres attentes peuvent être définies s’il est clair qu’elles existent. Par conséquent, nous ne pouvons nous rapprocher de la parfaite mise en adéquation que de la même manière. Mais un simple vacillement dans l’obscurité avec des fragments de données est exclus. En fin de compte, ce ne sera probablement pas le rendez-vous parfait. Mais peut-être une nouvelle invitation à un autre rendez-vous.

 

Sources:

¹ Cambridge Dictionary (2017). Créativity. Extrait de: http://dictionary.cambridge.org/dictionary/english/creativity [2017.11.02].

² Einstein, Albert (1930). Mein Weltbild. / Comment je vois le monde.

³ Nielsen JA, Zielinski BA, Ferguson MA, Lainhart JE, Anderson JS (2013). An Evaluation of the Left-Brain vs Right-Brain Hypothesis with Resting State Functional Connectivity Magnetic Resonance Imaging. PLoS ONE8 (8): e71275. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0071275

Sahoo, Anadi (2017). Connaissances, expérience et créativité. Extrait de: https://www.linkedin.com/pulse/knowledge-experience-creativity-dr-anadi-sahoo/ [2017.11.03.].

ESCO : Nous nous attendions à une ontologie – nous avons obtenu une décevante collection de termes

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Près de quatre ans ont passé. En attente depuis de temps, nous sommes impatients de découvrir ce que l’UE avait annoncé dans son intégralité. Impatients depuis , de savoir si, et de quelle manière, les problèmes bien connus des systèmes de classification ont été résolus.

La classification de l’Union européenne pour les données professionnelles se nomme « ESCO » (European Skills, Competences, Qualifications and Occupations). Jusqu’ à présent, tous les pays ont résolu seuls des classifications telles que ROME en France ou KLdB en Allemagne ou CP en Italie. La plupart d’entre elles sont fondées sur la mère de toutes les classifications, la Classification internationale type des professions (CITP) de l’Organisation internationale du Travail vers 1960, mais elles ne sont pas nécessairement comparables – des chiffres, des lettres et des niveaux de taxonomie différents peuvent différencier les classifications.

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D’autres systèmes de classification ont d’abord et avant tout été élaborés pour des raisons de statistiques Il fut donc possible de regrouper les professions par des numéros d’identification par groupes et de recueillir ainsi des chiffres, mais ces systèmes n’avaient pas inclus la compréhension des professions individuelles. Les formations de groupes étaient souvent trop générales, trop génériques. Par exemple, tous les médecins spécialistes sont regroupés en un seul groupe, et ce groupe est décrit avec un seul ensemble de compétences pour tous les médecins spécialistes. Ce qui signifie qu’un oncologue y est décrit avec exactement les mêmes compétences qu’un gastro-entérologue, un gynécologue ou un pathologiste. Selon les taxonomies, ils ont donc exactement les mêmes connaissances, leurs spécialisations ne peuvent être reconnues que par leur titre. Avec de telles descriptions imprécises, l’incompréhension des titres d’emplois individuels est assurée.

L’UE ne voulait pas faire de l’ESCO un environnement supplémentaire beaucoup trop vague, mais visait plutôt à créer une compréhension commune des professions, des compétences, des connaissances et des qualifications en 26 langues afin que les employeurs, les salariés et les établissements d’enseignement comprennent mieux leurs besoins et leurs exigences mutuels. Grâce à la liberté de circulation les lacunes en matière de qualifications ainsi que le chômage dans divers États membres pourraient être comblés, affirme Juncker [1].

Aujourd’hui, près de quatre ans se sont écoulés depuis la version d’essai. Toutes les parties prenantes possibles devraient à présent être impliquées, telles que les agences pour l’emploi, les conseillers de carrière, les statisticiens, les scientifiques… pour créer cette classification en 26 langues. Pendant près de quatre ans, les systèmes ont été testés, prolongés, modifiés, révisés… Et maintenant, je me retrouve assis devant mon ordinateur, tape « Word » en tant que compétence requise – et…la base de données ne reconnaît pas le terme. L’unique suggestion alternative proposée : WordPress – une apparentée à chercher dans les méandres des terminologies. Nouvel essai en tapant « PowerPoint » avec comme unique résultat :  erreur, la base de données ne reconnaît pas le terme, il n’est pas stocké.

D’accord, essayons donc sur Indeed. Rien qu’en Allemagne, je trouve déjà plus de 13 000 offres d’emploi contenant le terme de recherche « PowerPoint », en France et au Royaume-Uni environ 8 000, mais PowerPoint n’est pas classé dans la catégorie des compétences en Europe. Et aucune place au sein des 13 485 compétences réunies dans l’ESCO. Ainsi, un employé devrait-il mieux comprendre un employeur potentiel dans la mesure où PowerPoint ne serait pas une connaissance importante pour l’emploi ?

Certes, la base de données reconnaît bien « Utiliser Microsoft Office » lorsque « Microsoft » est saisi, mais la compréhension sémantique de la base de données ne va pas plus loin. Après tout, « Utiliser des programmes de traitement de texte » est même stocké en tant que compétence autonome sans connexion avec Microsoft Office, aucune des deux compétences ne se propose comme synonyme.

L’ESCO affirme qu’elle reconnaît 2 942 professions. Il est intéressant de noter que le système reconnaît déjà un « coordinateur logistique pour le transport ferroviaire »[2] et propose également certaines orthographes alternatives, mais pas le prestataire logistique². On y découvre souvent ici et là des professions souffrant de maladies similaires. De plus, comme terme alternatif pour un/une « employé-e de parti », « l’employé-e RP » ² est également suggéré. Ceci, à titre d’exemple d’une alternative de titre d’emploi erronée.

L’ESCO fonctionne désormais en 26 langues. Et je découvre que oui et non. Oui, les titres des postes sont disponibles en 26 langues, oui, les connaissances le sont également. Cependant, l’explication d’un terme ne peut être trouvée qu’en anglais, ce qui signifie qu’un titre peut être traduit dans toutes les langues, mais pas la description du poste. Il reste toujours rédigé en anglais. On peut aujourd’hui se demander si un employeur français comprend mieux la profession de son candidat suédois sans la définir en français dans sa propre langue. Ou s’il comprend si la classification correspond vraiment à son poste vacant.

Et puis, je note le fait que les qualifications sont disponibles uniquement dans une seule langue : En grec. Les descriptions détaillées aussi ne sont disponibles que dans cette langue. En tout état de cause, un employeur d’un autre État membre ne comprend pas mieux son candidat, même s’il vient de Grèce. L’ESCO elle-même signale que les qualifications doivent être fournies par les États membres et qu’elles sont intégrées temporairement. On peut donc constater que 27 États membres se sont laissés beaucoup de temps.

En résumé, j’avoue que je suis plus que déçu. Voilà presque quatre ans que j’attends depuis que j’ai expliqué les multiples possibilités des ontologies aux autres participants au congrès de l’ESCO. Toutefois pas une seule trace de quelconque ontologie, mais uniquement une taxonomie ou un ensemble de termes. 2 942 professions,
13 485 compétences et 672 qualifications (grecques) ont été intégrées et classées dans l’ESCO. ESCO aura apparemment investi beaucoup de temps et très certainement beaucoup d’argent dans ce développement. Mais la question de savoir si ESCO est véritablement la percée vers l’objectif de Juncker reste fondamentalement discutable.

Et la question qui se pose aujourd’hui : Qu’est-ce qu’on fait maintenant ? Espérer et attendre quatre ans de plus avant que l’ESCO puisse répondre aux besoins des RH et des services publics de l’emploi ? Ou peut-être préférer chercher une alternative ? Que diriez-vous d’une alternative qui représente une véritable ontologie dotée d’une reconnaissance sémantique simultanée ? Elle reconnaît qu’un employé d’un parti ne fait pas la même chose qu’un employé des relations publiques. Elle sait que MS Word est la même compétence que Microsoft Word ou le traitement de texte. Et qui intègre de nombreuses langues dans leur intégralité. Qui sait, peut-être qu’une telle chose existe déjà. Peut-être qu’une recherche en ligne pourrait être couronnée de succès par la suite. Par exemple sur JANZZ.technology.

[1] ESCO (2015). ESCO strategic framework. Vision, mission, position, added value and guiding principles. Bruxelles.

[2] Seule la base de données en ligne de l’ESCO a été utilisée pour cette recherche.

 

La NAV choisit la technologie ontologique de JANZZ pour moderniser sa plate-forme du marché du travail.

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L’agence norvégienne du travail et de la protection sociale (NAV) a choisi l’entreprise technologique suisse JANZZ dans le cadre d’un appel d’offres public pour la mise à disposition de composantes dans sa nouvelle plate-forme du marché du travail. JANZZ a gagné contre la concurrence internationale dans le processus d’appel d’offres et soutiendra la NAV de son expertise dans les données professionnelles et de compétences.

Dans le cadre de son programme visant à améliorer la transition des demandeurs d’emploi vers l’emploi, la NAV réinvente sa plateforme d’emploi libre-service. NAV vise à fournir un service transparent à toutes les parties prenantes du marché du travail et pouvant être utilisé par tous et sous les mêmes conditions. Cette mesure vise à rendre le marché du travail norvégien encore plus transparent et à permettre à tous les demandeurs d’emploi de réintégrer plus rapidement le marché du travail norvégien.

En outre, la nouvelle plate-forme du marché du travail devra également constituer une source de connaissances et de savoirs sur le marché du travail norvégien. La collecte, l’enrichissement et l’analyse de données et d’informations sur les métiers et les compétences sont au cœur de la vision stratégique de la NAV et feront partie intégrante de la future plate-forme. L’objectif des analyses de données est de créer un système de connaissances, aptitudes et des savoirs pérenne et dynamique qui profite au marché du travail.

Avec sa technologie d’adéquation basée sur l’ontologie, JANZZ offre à la NAV la base idéale pour construire une nouvelle plate-forme innovante et pérenne. L’ontologie des métiers et des compétences professionnelles de JANZZ est une base de données sémantique complète de titres d’emploi, de compétences/aptitudes et de formations. Elle sait les infimes nuances des CV et des offres d’emploi et est capable de les interpréter individuellement entre elles. En combinaison avec le moteur d’adéquation sémantique, elle permettra à la NAV de fournir des résultats de recherche et des propositions d’emploi nettement plus pertinents et transparents et d’obtenir des informations plus précises sur le marché du travail.

La NAV en bref

L’agence norvégienne du travail et de la protection sociale (NAV) emploie environ 19 000 personnes (environ 14 000 employés du secteur public et 5 000 employés municipaux).

La NAV a été fondée le 1er juillet 2006. Les municipalités et le gouvernement coopèrent pour offrir de bonnes solutions dans le secteur des services sociaux et des services de l’emploi par le biais de 456 agences dans les 19 provinces administratives de Norvège.

La NAV est responsable d’un tiers du budget national norvégien. L’Office gère divers programmes de prévoyance et de travail (indemnité chômage, assurance-invalidité, maladie, allocations familiales, allocations aux proches aidants de la famille, allocations familiales et retraites).

Principaux objectifs quant au marché du travail:

  • Davantage de personnes actives et en emploi, moins de bénéficiaires de prestations sociales
  • Un marché du travail qui fonctionne bien avec un taux d’activité élevé
  • Une société inclusive qui assure à tous et toutes la possibilité de participation
  • Des services sociaux et des services de recrutement professionnels complets et efficients

Objectifs secondaires liés au marché du travail:

  • Postes de travail inclusifs
  • Les entreprises et les agences peuvent combler les postes de travail vacants avec des employés qualifiés.
  • Les personnes handicapées peuvent participer activement à la vie professionnelle
  • Services et informations adaptés aux besoins et à la situation des usagers

Davantage d’informations sur www.nav.no

JANZZ.technology en bref

JANZZ.technology est une société de technologie et de conseil active dans le domaine des compétences sémantiques et de l’adéquation des emplois, ainsi que dans l’utilisation des données professionnelles et des compétences professionnelles complexes. Elle propose des produits standard, des produits en marque blanche et des solutions SaaS pour la modélisation, l’analyse et l’utilisation de Big Data sur les portails d’emploi, les plateformes du marché du travail gouvernementales et les sites de carrières propres aux entreprises individuelles. En utilisant les technologies sémantiques les plus récentes, une adéquation précise et multilingue des qualifications, des aptitudes et des compétences est rendue possible. Ce qui permet de réduire considérablement les problèmes de mise en adéquation des postes à pourvoir avec les candidats idéaux sur les marchés du travail.

Pour davantage d’informations, veuillez consulter le site www.janzz.technology

Google lance son moteur de recherche d’emploi par ontologie. Et alors ?

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Cette semaine, la recherche d’emploi en ligne a pris une ampleur significative, avec des implications de grande envergure. Comme l’annonçait sa dernière initiative « Google for Jobs », Google a lancé un nouvel outil de recherche d’emploi disponible sur sa page de résultats qui permet à l’utilisateur de naviguer virtuellement sur tous les principaux sites d’offres. Cette nouvelle initiative de Google pourrait bien révolutionner le marché de l’emploi en ligne et son modèle de données sous-jacent, une ontologie des emplois, pourrait modifier la nature d’une fonction et les recherches d’un candidat. Nous ne devrions pas en être surpris puisque nous avons travaillé sur les ontologies du travail basée sur les fonctions professionnelles au cours des 8 dernières années.

Les avancées de Google en matière de recherche d’emploi menacent de nombreux acteurs existants. D’une part parce que davantage d’utilisateurs seront enclins à effectuer leurs recherches d’emploi sur son propre site, mais également parce que la qualité des résultats excédera d’autres services, grâce à la conception de son modèle de recherche basé sur l’ontologie. Les autres sites d’emploi en ligne devront examiner attentivement les alternatives qui leur permettront de contrer cette évolution de Google. Certains pourront établir un partenariat avec Google. D’autres devront chercher une solution ailleurs. Le cas échéant, nous sommes à même de proposer une ontologie nettement plus exhaustive portant autant sur les fonctions que sur les compétences.

Nombreux sont les utilisateurs qui commencent déjà leurs recherches sur Google. Néanmoins, cette nouvelle fonctionnalité leur permettra désormais d’envisager Google sous un angle différent. Avant, les résultats de recherches d’emploi sur Google, par exemple « retail jobs » (emploi dans la vente) affichaient une liste de liens vers des sites Web tels que Indeed et ZipRecruiter. L’utilisateur cliquait alors sur les premiers liens pour poursuivre sa recherche sur le site de son choix. Cependant, la nouvelle fonctionnalité de Google augmentera de manière significative le trafic en termes de recherches sur son propre site puisqu’elle affichera simplement les offres dans un champ se trouvant au-dessus des résultats habituels. Les informations proviendront de sites de recherche d’emploi spécialisés, notamment Glassdoor et LinkedIn, et en droite ligne des sections carrière des sites Web de nombreuses autres sociétés. Les demandeurs d’emploi cliqueront alors sur la nouvelle liste et Google affichera davantage d’informations quant au poste à pourvoir. Un bouton « Lire davantage » les conduira directement vers le site ou l’appli mobile contenant les offres d’emploi originales publiées.

Une infortune pour les sites d’offres d’emploi
Si l’initiative de Google repose sur un partenariat initial établi avec les principaux ténors du marché de l’emploi, notamment CareerBuilder, Monster, LinkedIn et Glassdoor, elle génère également un grand vent d’incertitude sur les modèles commerciaux de nombreux acteurs du monde du recrutement. Indeed figure parmi les premiers fournisseurs d’offres d’emploi directement touchés. Chris Russell, consultant en technologie et sites de recrutement au service de RecTech Media, a déclaré à SHRM que « c’est comme ça ! Indeed ne peut plus se targuer d’être le  » Google de l’emploi « . » D’autres experts en technologie et recrutement vont encore plus loin et affirment qu’« il est possible que dans 10 ans, Indeed devienne une réflexion après coup, mais elle se voile la face si elle pense qu’elle n’est pas en plein DEFCON 1 (SHRM). Le trafic SEO d’Indeed connaîtra certainement une baisse à mesure que Google s’emparera des meilleurs sites pour les résultats de recherche, un secteur en ligne convoité, occupé actuellement par Indeed. En outre, les entreprises pourraient bien être tentées de publier moins de postes à pourvoir sur les sites de recherche d’emploi, souvent payants, si Google venait à puiser directement dans la section carrière de leur site Internet.

Mais ceci n’est qu’un bref résumé décrivant comment la nouvelle initiative de Google peut affecter le statu quo de la recherche d’emploi en ligne. Bien d’autres facteurs doivent également être pris en considération et Google doit bien évidemment respecter certaines obligations à l’égard de nombreux autres acteurs lui garantissant ses autres sources de revenus, en particulier son département publicitaire – des relations que Google ne souhaite certainement pas mettre à mal. Quoi qu’il en soit, le bouleversement majeur pourrait tenir au modèle de données sous-jacent et à l’approche adoptés par Google pour concevoir sa solution: l’ontologie professionnelle ou basée sur l’emploi. Les ontologies ne constituent pas un phénomène neuf, mais jamais elles ne furent appliquées à grande échelle. L’initiative de Google place l’ontologie des emplois au cœur de ses préoccupations, ce qui pourrait bien modifier la manière dont les entreprises et les fournisseurs technologiques abordent le problème inhérent de la conformité maximale entre les candidats et les postes à pourvoir.

La correspondance entre les candidats et les offres d’emploi
Le problème le plus délicat pour une entreprise reste de trouver le candidat adéquat pour un poste spécifique. Les raisons ne manquent pas. Tout d’abord, les nombreux critères qui déterminent si une position correspond à un candidat, notamment la personnalité et le style de vie, ne sont pas intégrés dans les descriptions de fonction. Puis, nombre de descriptions de fonction sont limitées, dépassées et souvent mal rédigées. Enfin, les employeurs ont leur propre dialectique pour décrire une même fonction. Pour un poste proposé, des centaines de titres existent, ce qui rend la recherche d’emploi ou de candidats souvent inexacte et trompeuse. D’où une certaine inadéquation sur le marché de l’emploi : Les employeurs prétendent avoir des difficultés à pourvoir leurs postes vacants. De même que les candidats potentiels ne sont pas toujours conscients qu’un poste est disponible près de chez eux puisque les moteurs de recherche ne parviennent pas à détecter les fonctions réellement dignes d’intérêt.

Entrez l’ontologie des emplois.
C’est ici que l’ontologie des emplois entre en scène. Elle fonctionne telle une pierre de Rosette entre le chercheur d’emploi et les employeurs : elle regroupe les titres de fonctions similaires, les compétences, l’éducation et ainsi de suite, et permet de comprendre les infimes nuances entre les CV et les postes vacants. Une ontologie intelligente regroupe des titres de fonction similaire en familles de fonctions de manière à développer un « univers de fonctions » réellement utile et consultable, organisé par disciplines et domaines fonctionnels. En comprenant les relations entre le contenu d’une fonction, les compétences, l’expérience et l’éducation, une ontologie des emplois contribue à fournir des résultats et des recommandations plus pertinents.

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Par conséquent, elle offre un soutien maximal aux demandeurs d’emploi comme aux employeurs. Une fois intégrée dans une plateforme consacrée à la recherche d’emploi, elle permet à ses utilisateurs d’obtenir les résultats souhaités sans se soucier de savoir si leurs critères de recherche sont trop vastes ou trop restreints. Contrairement à la recherche par mot clé/booléenne, une recherche basée sur l’ontologie fournira des résultats pour une recherche que vous n’avez pas explicitement lancée, mais qui sera liée aux critères saisis.

Par exemple, même un simple job comme « chauffeur de camion » s’affiche sous une pléthore de formules différentes, selon l’entreprise. FedEx Express appellent les chauffeurs « Couriers », FedEx Office, les « SameDay City Couriers » et FedEx Freight les surnomme « City Drivers ». Chacune de ces sociétés utilise un langage différent pour décrire une même fonction. Les résultats d’une recherche normale portant sur « chauffeur de camion » ne reprennent pas ces emplois. Cependant, une ontologie sait que ces emplois sont extrêmement similaires et peuvent tous les inclure, ainsi que d’autres, dans les résultats d’une recherche d’emploi.

Et alors ?
Développer une ontologie s’avère une tâche véritablement ardue, mais utilisée correctement, elle sert parfaitement notre économie et la société entière. Les premiers clients de Google se sont avérés ravis de la réussite engendrée par son moteur de recherche d’emploi. De même que nos clients furent surpris des progrès significatifs réalisés grâce à notre Knowledge Graph (JANZZon!). Google a actuellement mis en place une ontologie du travail en anglais. Durant les 8 dernières années, nous avons développé une ontologie des emplois en 8 langues axée sur les marchés de régions aussi diverses que les États-Unis, l’Allemagne, la Norvège et le Moyen-Orient. Nous avons compris que la dimension de l’ontologie croît proportionnellement à sa complexité et sa valeur.

Soulignons que si la nouvelle fonctionnalité de Google constitue un progrès majeur vers une recherche d’emploi de meilleure qualité, cette solution ne convient cependant pas à chaque acteur du marché. Certains d’entre eux, notamment Indeed, sont remarquablement exclus de toute collaboration avec Google pour des raisons de concurrence, d’autres tels que les services publics d’aide à l’emploi et les fournisseurs de services HCM peuvent rencontrer des besoins supérieurs en termes de sécurité de données et de personnalisation. Enfin, cette fonctionnalité conçue par Google existe actuellement en anglais uniquement. Vers qui les entreprises doivent-elles se tourner pour trouver la solution qui leur permettra de soutenir le rythme effréné de cette évolution technologique ?

Octroi d’une licence pour une ontologie propre
Certaines entreprises ont tenté de concevoir leur propre ontologie, mais ne sont pas parvenues à les conserver en raison d’un manque de connaissances pointues et de ressources ou de moyens financiers insuffisants. Ces dernières années, de nombreux cimetières numériques ont été générés dans le domaine des données touchant à l’emploi. La solution la plus simple consiste à obtenir une licence pour une ontologie des emplois sous la forme d’un service cloud. L’ontologie des emplois JANZZon! offre cette possibilité et permet aux entreprises ainsi qu’aux services publics la chance de recourir à de vastes connaissances sur l’emploi et les compétences et de s’en servir dans le cadre de leurs applications existantes. JANZZon! existe actuellement en 9 langues (but fixé : 40) et couvre toutes les industries et familles de fonctions professionnelles. Il s’agit de l’ontologie la plus complète à ce jour. Pourquoi ne pas opter pour la variante discrète qui voit plus loin que Google ??