Où sont les « nerds » de l’informatique ? – Plus de 40 000 spécialistes en TIC manquent en Suisse

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L’association professionnelle suisse des TIC a choqué par cette incroyable réalité : D’ici 2026, il y aura une pénurie de 40 300 personnes dans le secteur des technologies de l’information et de la communication (TIC). Même pour un pays qui compte un peu moins de 9 millions d’habitants, ceci s’applique aussi à la Suisse. C’est le résultat d’une étude fondamentale réalisée chaque année par l’association, qui analyse les besoins du marché du travail, le nombre de stagiaires, d’immigrants et d’émigrants ainsi que les personnes à la retraite. Au total, 88 500 spécialistes TIC supplémentaires sont nécessaires en Suisse. Cela s’explique en particulier par les progrès considérables réalisés dans le domaine de la digitalisation, qui touche aujourd’hui tous les secteurs. La demande ne peut désormais n’être satisfaite qu’à 50 %.

Aucun jeunes diplômés disponibles

Il y a diverses raisons à cela : Par exemple, encore trop peu de personnes sont formées dans les universités ou dans les entreprises. Ainsi, seulement 36 % de la demande de personnel qualifié peut être satisfaite par des diplômés. En 2016, par exemple, environ 9 000 étudiants seulement étaient inscrits à un cours d’informatique, et une grande partie de la demande visait ces diplômés. L’expérience montre également que tous les jeunes diplômés ne se tournent pas finalement vers une profession dans le secteur des TIC.

Le taux de chômage particulièrement bas (2,2 %) et le salaire excessivement élevé parlent aussi en faveur de l’éducation, et donc de l’emploi dans les TIC. Les débutants gagnent déjà 7400 CHF après un apprentissage, soit environ 1600 CHF de plus qu’un autre apprenti de même niveau. Dans le même temps, environ 3,6% des postes vacants dans les TIC en Suisse sont actuellement libres (ou inoccupés) contre 3% dans tous les autres secteurs.

Les Américains souffrent aussi…

L’économie suisse n’est pas la seule à être confrontée au problème du manque de spécialistes en TIC : En 2016, environ trois millions de postes MINT sont restés vacants aux États-Unis. Cela s’explique également par le faible nombre de diplômés, et souvent l’intérêt pour les matières MINT n’est même pas développé. C’est ce qui ressort d’une étude de Randstad North America qui a constaté que de nombreux étudiants connaissaient peu de gens dans les professions MINT et ne savaient donc pas comment développer et utiliser ces compétences. Les étudiants imaginaient les travaux comme « faits pour les nerds », « ennuyeux » et pensaient qu’ils « ne feraient que se poser devant l’ordinateur ». Les filles en particulier seraient vraiment sous-représentées et donc d’autant plus en demande sur le marché du travail.

Une réorientation coûteuse est à prévoir

Que se passe-t-il si cette demande ne peut être satisfaite ? Une partie sera couverte par les entrées latérales, mais elles coûteront beaucoup d’argent aux entreprises pour la requalification et la période initiale de travail inefficace à laquelle on peut s’attendre. Les sites sont également externalisés afin de trouver les bons spécialistes. Cela a pour conséquence de fragiliser aussi considérablement l’économie et le marché du travail.

Une orientation précoce pour les jeunes sur les vastes possibilités offertes dans le secteur des TIC est recommandée. Chez JANZZ, nous conseillons volontiers les établissements d’enseignement et les entreprises de formation en vue d’augmenter le nombre d’apprentis et d’étudiants en TIC, avec notre savoir-faire et les bonnes données sur les compétences, les spécialisations et les défis généraux des professions spécialisées en TIC. Cela renforcera l’économie et permettra de renvoyer les diplômés ayant de bonnes perspectives sur le marché du travail.

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[1] Umoh, Ruth. 2017. The US has a shortage of tech workers. Here’s how kids and schools can solve the problem. URL: https://www.cnbc.com/2017/08/23/why-we-have-a-shortage-of-tech-workers-in-the-u-s.html [2018.09.26]

[2] IWSB. 2018. ICF-Fachkräftesituation:Bedarfsprognose 2026. URL: https://www.ict-berufsbildung.ch/fileadmin/user_upload/01_Deutsch/03_Projekte/PDF/IWSB_ICT-Bildungsbedarf_2026.pdf [2018.09.26]

 

Pourquoi vos compétences douces surpassent vos compétences techniques

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Tout le monde parle de la digitalisation. «Nous devons nous préparer à la digitalisation maintenant». «Entraînez-vous à la digitalisation». C’est ce que disent les médias, les entreprises, le voisin de table de la cantine de l’entreprise. Et même les politiciens du monde entier ne sont aucunement inférieurs à cela et ont pris des précautions suffisantes: Les États-Unis ont une «stratégie de gouvernement digital», le gouvernement polonais a tout un ministère pour cela. Le Bundestag allemand a un chef coordinateur pour les affaires digitales, un ministre d’état pour les affaires digitales et chaque ministère a son propre département digital. Enfin…

Tout le monde vous hypnotise qu’à partir de maintenant les compétences technologiques sont décisives. Et donc, tout le monde passe rapidement à l’action : codage, CRM, ERP au lieu de cours de leadership ou de langues. Et même les plus petits devraient être des génies de l’informatique à l’école primaire, car cela leur assurera une bonne carrière. «Ayez une longue liste de compétences spécialisées et tout le monde vous voudra», «ça sonne partout», «cela vous permet de sauter quelques étapes sur l’échelle des carrières».

Pourquoi même Google ne recherche plus seulement les bonnes compétences matérielles

C’était d’autant plus perturbant lorsqu’un des employeurs les plus populaires a découvert quelque chose de complètement différent. Le géant de la technologie Google a fait des recherches sur ses employés les plus performants, et en particulier sur ses gestionnaires, pour savoir quelles compétences ils avaient en commun et ce qui distingue constamment leurs meilleurs employés. Le résultat n’a pas seulement étonné l’entreprise, mais aussi de nombreux employés des RH en général. Les compétences technologiques et scientifiques, telles que les mathématiques, le codage, etc. ont fini en dernière position. Contrairement à l’hypothèse selon laquelle ces compétences assureraient une carrière réussie, on a constaté que les compétences les plus importantes pour réussir étaient principalement dans le domaine des compétences sociales. Ainsi, le groupe de recherche a fait preuve de capacités distinctes en matière de communication et d’encadrement, et a su très bien écouter. Il était également important de pouvoir se mettre à la place des autres, c’est-à-dire d’être empathique. Et last but not least, il était également essentiel de pouvoir examiner ces connexions de façon critique. Les établissements d’enseignement du monde entier se sont sentis confirmés dans le fait que les humanistes sont impitoyablement sous-estimés sur le marché du travail. Parce que, curieusement, comme nous l’avons déjà vu, les compétences en mathématiques se sont retrouvées en dernière position. [1]

Quelles sont les compétences dont nous aurons besoin d’ici 2030 ?

Cela est également souligné par une étude réalisée par le cabinet d’audit Deloitte. Cette étude a examiné en particulier quelles compétences sont décisives pour les emplois nouvellement créés jusqu’en 2030. Il dit que les personnes ayant de hautes compétences en mathématiques seront en demande à l’époque de l’automatisation. Cependant, la créativité et l’intelligence sociale et émotionnelle seront des compétences particulièrement prometteuses pour l’avenir. D’une part, nous avons un secteur des services en rapide évolution dans lequel ces compétences sont particulièrement demandées. D’autre part, ils offrent également une protection directe contre l’automatisation – les gens ont un avantage évident sur les machines et les softwares lorsqu’il s’agit de créativité et d’intelligence sociale. Il y a un fort besoin de compétences en communication et en langues ainsi que de créativité, c’est-à-dire d’originalité et de flux d’idées [2]. Alors, le fameux «Think outside the box» compte. Pensez, par exemple, au chef de projet qui répartit parfaitement les budgets de ses projets, mais qui ne peut pas comprendre les problèmes rencontrés par le client.

Évaluons-nous les diplômes de façon injuste ?

Mark Cuban, milliardaire américain autodidacte dans l’industrie du software, le résume en quelques mots en 2017: «Je vais faire une prédiction. Dans dix ans, un diplôme en philosophie en sciences humaines vaudra plus qu’un diplôme en programmation traditionnelle.» Parce que, selon Cuban, les machines seront capables de calculer et de programmer pour nous, et il prédit donc que «le savoir comment réfléchir de manière critique et les évaluer d’un point de vue global, je pense, sera plus utile que ce que nous considérons comme des carrières passionnantes aujourd’hui, qui pourraient être la programmation, la SCP ou d’autres choses du genre». [3]

La question maintenant est de savoir comment nous abordons ces conclusions en termes d’éducation. Qu’avons-nous vraiment à apprendre aux jeunes à réussir et à être heureux dans le monde de 2030? Si vous pensez que les «technology daddies» de ce monde sont surtout engagés dans le développement des compétences technologiques, ce n’est probablement pas le cas. Dans la famille Gates, par exemple, l’ordinateur ne peut être utilisé que dans la cuisine et il n’y a pas de smartphones du tout. Il est également important pour Mark Zuckerberg que ses enfants passent plus de temps à lire et à dehors. [4] Jack Ma, fondateur du groupe Alibaba, a également déclaré dans un discours, «J’ai dit à mon fils: tu n’as pas besoin d’être dans les trois premiers de ta classe, c’est bien d’être dans le milieu, tant que tes notes ne sont pas trop mauvaises. Seul ce genre de personne [un étudiant de niveau intermédiaire] a assez de temps libre pour apprendre d’autres compétences. Je pense que si l’économie chinoise doit se développer, elle a besoin d’un grand nombre de PME et d’entreprises dirigées individuellement, et cela exige beaucoup d’entrepreneurs qui ont des valeurs et de la motivation. [5]

Ces mots mettent en évidence la vie de Steve Jobs. Il y a aussi des histoires similaires sur lui en tant que père. Les grands entrepreneurs technologiques savaient-ils que leurs compétences sociales ont joué et continuent de jouer un rôle décisif dans leur réussite ? Last but not least, Steve Jobs a toujours été dit manquer dans ce domaine, mais les analyses de divers psychologues disent que Jobs savait exactement quand il voulait utiliser l’intelligence émotionnelle et quand moins. Après tout, il avait beaucoup d’employés qui ont changé à cause de lui et avec lui d’Apple à sa propre start-up – il semblait donc être capable de les motiver et de les inspirer très bien en secret. [6]

De plus, les compétences sociales sont cruciales pour un bon match

Des compétences douces bien développées sont utiles dans tous les domaines d’emploi et ne doivent pas être sous-estimées, même si nous sommes dans une période technologiquement sensible. Cependant, nous pouvons être sûrs que l’intelligence sociale et émotionnelle continuera d’être cruciale pour un emploi réussi au-delà de 2030. Chez JANZZ, nous savons à quel point les compétences douces sont importantes pour un matching entre homme et poste, car ces compétences déterminent précisément si le candidat enrichit réellement l’équipe et l’entreprise. Nos algorithmes spéciaux de matching tiennent compte non seulement des titres d’emploi et de la formation, mais aussi de nombreux petits détails qui mènent finalement à un bon emploi, comme les compétences douces si importantes. Ainsi, une approche de match parfait peut être garantie, basée sur les dernières découvertes concernant les meilleurs employés. Nous serons heureux de vous donner plus d’informations sur les meilleurs algorithmes de matching possibles et de vous conseiller sur votre chemin vers un bon matching.

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[1] Strauss, Valerie. 2017. The surprising thing Google learned about its employees — and what it means for today’s students. URL: https://www.washingtonpost.com/news/answer-sheet/wp/2017/12/20/the-surprising-thing-google-learned-about-its-employees-and-what-it-means-for-todays-students/?noredirect=on&utm_term=.d4cfd1f9cd76 [2018.09.15].

[2] Deloitte AG (Hrsg.). 2017. Welche Schlüsselkompetenzen braucht es im digitalen Zeitalter? Auswirkungen der Automatisierung auf die Mitarbeiter, die Unternehmen und das Bildungssystem. URL: https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/ch/Documents/innovation/ch-de-innovation-automation-competencies.pdf [2018.09.15].

[3] Montag, Ali. 2018. Mark Cuban says studying philosophy may soon be worth more than computer science—here’s why. URL: https://www.cnbc.com/2018/02/20/mark-cuban-philosophy-degree-will-be-worth-more-than-computer-science.html [2018.09.15].

[4] Johnson, Alice. April, 7th, 2018. Viewpoint: Tech billionaire parenting. In: The Times. New York City.

[5] Custer, C. 2015. Jack Ma: ‘What I told my son about education’. URL: https://www.techinasia.com/jack-ma-what-told-son-education [2018.09.15].

[6] Bariso, Justin. 2018. Was Steve Jobs Emotionally Intelligent? The Answer May Surprise You.  In: Inc. URL: https://www.inc.com/justin-bariso/was-steve-jobs-emotionally-intelligent-answer-may-surprise-you.html [2018.09.15].

Protégez les jeunes: Comment les accidents du travail et les maladies coûtent des vies et de l’argent dans le monde entier.

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Les jeunes sont beaucoup plus souvent touchés par les accidents du travail et les problèmes de santé liés à leur travail que les employés plus âgés. D’après l’Agence européenne pour la sécurité et la protection de la santé, ils sont jusqu’à 40 % plus susceptibles d’être victimes d’accidents du travail. Les jeunes employés doivent donc être mieux protégés et éduqués par l’employeur.

Les Nations Unies définissent les jeunes travailleurs comme étant des travailleurs âgés de 15 à 24 ans. Peu importe le genre de travail qu’ils font, qu’il s’agisse d’employés permanents, en apprentissage, en stage ou en soutien à l’entreprise familiale. Il y a 541 millions de jeunes travailleurs dans le monde, ce qui représente 15 % de la main-d’œuvre.

De nombreuses personnes travaillent dans des conditions dangereuses. Surtout dans des domaines tels que l’agriculture, la construction ou la production, de nombreux accidents du travail sont signalés. Les chiffres de l’Organisation internationale du travail (OIT) indiquent que 374 millions de salariés dans le monde ont été victimes d’accidents du travail en un an. Par exemple, en Europe un peu moins de 3900 accidents du travail d’ailleurs mortels ont été enregistrés en 2015. C’est le terme utilisé pour décrire les accidents mortels.

Les jeunes sont particulièrement touchés par les risques élevés parce qu’ils n’ont pas encore les mêmes compétences et l’expérience que les employés plus âgés. Ils sont donc moins en mesure d’évaluer les dangers et n’ont pas encore reçu les connaissances sur la façon dont ils peuvent prévenir ou plutôt réduire les dangers. En même temps, leur corps et leur cerveau (en particulier le cortex frontal, où la raison et le jugement ont leur siège, ne se développe complètement qu’en dernier, généralement après 20 ans) et ne sont donc pas encore complètement développés. De nombreux appareils et outils sont développés pour la manipulation des adultes et non celle des jeunes, ce qui donne aux jeunes l’occasion de se blesser plus facilement. Les réactions de l’organisme aux substances polluantes sont également plus fortes. En conclusion, les jeunes employés ne sont souvent pas en mesure de réagir aux abus parce qu’ils ne les reconnaissent pas, ni n’osent dire quoi que ce soit contre leur employeur.

En général, la probabilité d’un accident du travail est quatre fois plus élevée au cours du premier mois d’un emploi que pendant toute l’année suivante. Cette probabilité augmente énormément pour les jeunes travailleurs, puisqu’elle est cinq fois plus élevée au cours du premier mois que pour les travailleurs plus âgés. L’Agence européenne pour la sécurité et la santé au travail cite comme exemple le cas d’un garçon de 18 ans qui est décédé après quatre jours de formation à la suite de brûlures qu’il a subies lors de l’élimination de l’essence et du diesel. Son employeur ne lui avait pas donné de formation de base en matière de sécurité ni à ses autres employés.

En se basant sur cette expérience et sur bien d’autres, l’agence souligne l’importance de la formation en matière de sécurité et de santé, en particulier pour les jeunes employés. Elle conseille, entre autres, de fournir des informations et des conseils complets sur les dangers fréquents et spéciaux, les possibilités d’autoprotection, les personnes à contacter en cas de dangers et les actions à mener en cas d’urgence. Elle recommande également que les superviseurs (à la place de superviseurs : les encadrants travaillant avec des jeunes) reçoivent une préparation spécifique pour travailler avec les jeunes employés, car on ne s’attend pas à ce qu’ils soient aussi prudents que les employés plus âgés. Dans de nombreux pays, la loi stipule également que l’employeur doit identifier les dangers, évaluer les risques et prendre des mesures pour les prévenir.

Après tout, beaucoup de choses sont perdues en raison d’une sécurité insuffisante au travail. L’Organisation internationale du travail (OIT) estime que les mauvaises conditions de santé et de sécurité coûtent environ 4% du PIB mondial par an. Les entreprises et l’économie sont fortement affectées par les accidents du travail, car les risques potentiels peuvent déjà réduire la productivité et les employés touchés par les accidents et les maladies ne sont pas en mesure de travailler. De même, il peut y avoir des investissements dans l’adaptation des lieux de travail à la suite d’un éventuel handicap des salariés concernés. « Enfin et surtout », il ne faut pas oublier que les accidents du travail peuvent détruire les perspectives de carrière, la sécurité sociale et le bien-être fondamental des (jeunes) tout au long de leur vie. La formation et l’investissement sont donc rentables pour les employeurs et les employés à court et à long terme.

Cependant, les plus importantes consignes de sécurité doivent déjà figurer dans une offre d’emploi. Cela permet au jeune employé de s’adapter dès le départ aux conditions locales et d’assurer ainsi une plus grande prudence dès le début. Avec le « Knowledge Graph – JANZZon ! » et les API Typeahead multilingues hautement développées, les offres d’emploi des professions avec un potentiel de risque particulièrement élevé peuvent déjà être enrichies sémantiquement. Soit une proportion supérieure à la moyenne de jeunes salariés de l’enquête ayant les compétences requises en matière de sécurité ou les informations et compétences nécessaires sont intégrées dans les processus de recrutement et d’intégration.

Toujours plus de bruit pour rien…. ou pourquoi le buzz sur Big Data et l’intelligence artificielle dessert davantage l’auto-marketing que les faits et le progrès.

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Tous les deux jours, nous produisons la quantité de données qui avait été produite au total jusqu’en 2003. Déjà en 2010, l’ancien PDG de Google, Eric Schmidt, choqua par la révélation de ce fait et la production de données a bien sûr subit une accélération depuis. Bien que le «traitement de masses de données» ne soit pas nouveau, l’engouement pour le terme plus connu sous le terme de «Big Data» n’a réellement commencé qu’au cours des dernières années [1]. Mais bien trop rapidement et beaucoup se perdent dans cette jungle de données sans cesse croissante et de méthodes abscons.

 

Les coïncidences sont incalculables

Parce que «davantage de données ne signifie aucunement un plus grand savoir», proclame succinctement Gerd Antes dans un entretien avec le Tagesanzeiger. Le mathématicien critique avec virulence le battage publicitaire autour de l’utilisation de Big Data, car la masse de données rendrait les corrélations aléatoires plus probables. Ainsi par exemple, la consommation de fromage par habitant et le nombre de décès causés par l’enchevêtrement dans les draps de lit aux États-Unis présentent une courbe identique. Alors qu’une analyse machine aurait pu en tirer des conclusions, un scientifique humain reconnaît immédiatement qu’il s’agit d’une coïncidence. [2]

Big, bigger, big data? N’exagérez pas vos réussites.

Cependant, selon de nombreux adeptes de Big Data, les coïncidences n’existent plus. Si suffisamment de données sont disponibles, ces adeptes croient à présent que toutes les interrelations peuvent être calculées à l’avance. Et ce, grâce à la machine ou à l’apprentissage profond et aux analyses correctes. L’expérience et les ensembles de formation disponibles (du passé) seraient amplement suffisants pour cela, et il n’y aurait pratiquement pas ou presque pas de zones d’erreur en raison de données manquantes ou non pertinentes. Cette conclusion est absolument fatale. Bien sûr, certains domaines, périodes temporelles et interrelations, etc. pour lesquels quelque chose est plus ou moins susceptible de se produire peuvent être identifiés plus facilement. Ce qui ne signifie pas pour autant qu’aucune coïncidence ou déviation significative n’est possible. Ainsi, par exemple, comment une analyse des données recueillies dans le passé peut-elle prédire avec précision les accidents de la route à l’avenir? Ou celui des maladies? Car les progressions de maladies – et donc les données numériques sur les patients – sont loin d’être toujours complètes, uniformes et suffisamment significatives. [2]

 

L’analyse des données peut donc constituer une menace pour la vie…

Surtout dans le domaine de la médecine, Gerd Antes n’est pas le seul à mettre en garde contre le battage publicitaire autour de Big Data et de l’intelligence artificielle. Si une méthode de traitement incorrecte est appliquée sur la base des résultats d’une grande analyse de données et de l’apprentissage machine, les effets peuvent être très dangereux – pour l’humain, pour le portemonnaie et pour la réputation. Car avec une telle quantité de données, les véritables corrélations et incohérences ne seront peut-être même pas détectées. Des corrélations et des incohérences qui peuvent menacer ou sauver des vies. [2]

Très récemment, IBM refaisait la une des gros titres négatifs lorsque l’entreprise de média STAT avait analysé les documents internes d’IBM pour un rapport interne qui concluaient que Watson for Oncology avait recommandé à plusieurs reprises des traitements «dangereux et incorrects» contre le cancer. Des documents qui révélaient également que les employés et les cadres supérieurs d’IBM en étaient informés. Bien que ces recommandations n’aient pas encore permis de prouver un seul décès relatif, de nombreux hôpitaux renommés ont décidé de cesser d’utiliser cette technologie de plusieurs millions de dollars. [3]

À ce titre, les premiers signes distincts d’une remise en question et d’une approche un peu plus rationnelle peuvent être constatés dans ce domaine. En définitive, l’engouement apparemment illimité pour l’ordinateur miracle Watson d’IBM dans le domaine de la médecine d’il y a deux ou trois ans est en train de s’estomper. De nombreuses autres applications similaires suivront. Au plus tard lorsqu’il s’agira davantage de faits, de résultats fiables et de pertinence, et moins d’auto-marketing à grande échelle et de promesses charpentées des groupes technologiques mondiaux bien connus et de leurs produits souvent encore très expérimentaux. Ce qui toutefois est certain, c’est que les résultats et les apprentissages de la médecine décrits précédemment peuvent être transférés presque 1:1 sur le marché numérique des ressources humaines, où ils sont utilisés pour faire correspondre les emplois et les talents, par exemple.

 

Les savoirs dignes de confiance proviennent d’experts

ll y a plus de cinq ans déjà, Cornel Brücher provoquait avec son ouvrage «Rethink Big Data» et qualifiait les adeptes de Big Data de crétins. Chez JANZZ, nous l’avons vu de façon très similaire depuis le tout début. Il n’est tout simplement pas possible d’acquérir des connaissances dans le domaine des emplois et des CV, des données professionnelles plus complexes, etc. uniquement avec l’apprentissage machine. Quiconque affirme le contraire a de toute évidence tort. Et ces affirmations restent fausses et inutiles, quelle que soit la fréquence à laquelle les mêmes idées et produits sont promus et commercialisés à nouveau. Et ce, même si l’on investit beaucoup plus d’argent dans ces technologies qu’auparavant. De ce fait, et malgré les nombreux investissements réalisés, les résultats qui reposent sur cette même approche restent largement insuffisants et ne se sont guère améliorés au cours des dernières années. Et ce, nonobstant la quantité de données utilisées, par exemple pour LinkedIn, IBM & Co. Les résultats de l’apprentissage machine sont non seulement de plus en plus sujets à l’erreur – plus les facteurs et les variables se cumulent, et par conséquent des règles et des relations compliquées sont ajoutées, plus ces corrélations incorrectes ou parfois même des causalités supposées en résultent. Les Knowledge Graphs, voire les ontologies, créent par contre la possibilité de cartographier et d’utiliser les connaissances d’une manière extrêmement profonde et structurée. Du fait que les connaissances et les savoirs des experts dans leur domaine sont archivés et connectés de manière structurée – et non pas calculés par des informaticiens qui sont des experts en programmation et non pas par exemple, en médecine ou dans différents domaines de l’ingénierie ou de l’investissement bancaires – la connaissance des Knowledge Graphs est parfaitement vérifiable et digne de confiance. Une caractéristique majeure qui manque aux calculs basés sur l’apprentissage machine. Comme par exemple dans le domaine des données sur les professions: parce qu’un Knowledge Graph reconnaît la différence et les liens entre les compétences, les expériences, les fonctions, les spécialisations et la formation, il sait que pour le titre du poste à pourvoir «T» avec la formation «F», la compétence «C» est importante. Prenons l’exemple d’un «Senior Cloud Architect»: un Knowledge Graph reconnaît ce titre de poste et sait par exemple que les études de master «Computer Science» pourraient un jour mener à ce titre si le candidat peut prouver en même temps sa compétence en «Cloud Solution Development» ainsi que plusieurs années d’expérience professionnelle.

 

Google aussi s’appuie sur des experts, voire sur un Knowledge Graph pour les données sur les professions

Google aussi n’avait pas négligé de le proclamer lorsque l’entreprise a lancé son Knowledge Graph «Google Cloud Jobs API , sur lequel est basé son moteur de recherche d’emplois Google (voir Google lance son moteur de recherche d’emploi par ontologie. Et alors?). Google s’était alors rendu compte qu’une approche ontologique permettait d’obtenir de meilleurs résultats de recherche. Dans le cas d’une recherche sémantique basée sur la connaissance d’un Knowledge Graph, aucun résultat qui ne serait similaire au terme de recherche, tel que «RH Admin» ou «Logiciel Admin», ne serait ajouté à une recherche «Admin Assistant administratif». De même qu’une analyse de Big Data pourrait éventuellement identifier des corrélations aléatoires, suggérant des emplois complètement différents, des emplois tiers qui n’ont en commun que des exigences de compétences similaires (ainsi, les ingénieurs et les employés de bureau ont certainement tous besoin de connaître Microsoft Office).

Connaître la différence et donc connaître vraiment la recherche d’emploi et la compréhension générale des professions et de leurs interrelations n’est généralement possible qu’avec un Knowledge Graph. Matt Moore, directeur du produit Google Cloud, a expliqué la signification et la raison d’être de l’API Google Cloud Jobs: «Nous voulons donner à tous les employeurs et tous les candidats de meilleures expériences lors de leur recherche d’emploi. Parce que, soyons réalistes, embaucher les bonnes personnes est la chose la plus importante que les entreprises doivent faire.» [4]

 

Seuls les humains disposent des connaissances humaines requises…

Et cela soulève la question de savoir en qui on peut vraiment avoir confiance lorsqu’il s’agit de ce qui est probablement la tâche la plus importante: la sélection du personnel. C’est une histoire sans fin: à en juger par le CV, le candidat/la cadidate était parfait/parfaite, mais au niveau humain, ça n’allait pas du tout. Tirer de telles conclusions, qui ne suggèrent pas les données (numériques) disponibles, relève du domaine des spécialistes des RH, c’est-à-dire des humains.

Les outils technologiques peuvent gérer et classer les CV en fonction de connaissances évidentes telles que la formation, les compétences, l’expérience, etc. pour autant que le flux des données soit gérable et, surtout, correctement évalué. Même le meilleur candidat sur papier peut soudainement disparaître dans la foule en raison du grand nombre de critères mal interprétés ou mal compris. Et le CV n°1 n’appartient pas toujours au meilleur candidat, voire, à la meilleure candidate. De plus en plus d’entreprises technologiques et de start-ups tentent encore de numériser cette dimension et de la contrôler grâce à l’intelligence artificielle – dans la ferme conviction qu’ils vont finalement maîtriser ce dernier facteur humain qui subsiste dans les processus. Et ce, toujours avec des méthodes le plus souvent inadaptées et avant même que les données numériques existantes puissent être traitées, les données numériques existantes aient pu être correctement utilisées et évaluées. C’est un fait sur lequel les spécialistes et les principaux fournisseurs de technologies qui s’occupent de processus et de produits sérieux et fiables dans le domaine des ressources humaines numériques depuis plusieurs années, sont fondamentalement d’accord. Et pas seulement depuis que Google a également pénétré ce segment de marché. [5]

 

Big Data limite le développement des connaissances et des savoirs

Par conséquent, davantage de données ne signifie vraiment pas davantage de connaissances. Les connaissances doivent être structurées, stockées et validées. Et des experts humains doivent impérativement être impliqués. La prudence est donc de mise dans la lutte contre le flux de données, qui au final ne peuvent plus être structurées et engendrent des corrélations aléatoires. Alexander Wissner-Gross, scientifique à l’Université de Harvard et au Massachusetts Institute of Technology (MIT), l’a résumé de façon intéressante: «La nouvelle la plus importante de notre époque est peut-être que les ensembles de données – et non les algorithmes – pourraient être le facteur contraignant décisif pour le développement de l’intelligence artificielle au niveau humain.» [6]

C’est donc avant tout le contenu de la connaissance qui est prometteur, et non la quantité de données dont cette connaissance doit être extraite. Il est donc prometteur, voire rassurant, de constater que dans de nombreux domaines importants tels que la médecine ou la sélection du personnel, seuls des experts ou des outils basés sur une véritable expertise peuvent établir des jugements fiables et corrects. Tout cela rend le battage médiatique autour de Big Data et l’Intelligence artificielle dans les ressources humaines un peu mieux supportable. Et notre mission chez JANZZ.technology «We turn Big Data into Smart Data»  est plus que jamais d’actualité.

 

[1] Brücher, Cornel. 2013. Rethink Big Data. Frechen: MITP-Verlag.

[2] Straumann, Felix. «Vieles ist blankes Marketing». Big Data. In: Tagesanzeiger (2018), Nr. 168, P. 32.

[3] Spitzer, Julie. 2018. IBM’s Watson recommended “unsafe and incorrect” cancer treatments, STAT report finds. URL: https://www.beckershospitalreview.com/artificial-intelligence/ibm-s-watson-recommended-unsafe-and-incorrect-cancer-treatments-stat-report-finds.html [2018.08.01].

[4] De la vidéo: Google Cloud Platform. 2017. Google Cloud Jobs API: How to power your search for the best talent (Google Cloud Next ’17). URL: https://www.youtube.com/watch?v=Fr_8oNKtB98 [2018.08.03].

[5] Watson, Christine. 2018. RecTech is creating more – not less – need for the human touch. URL: http://www.daxtra.com/2018/08/03/rectech-creating-more-need-for-human-touch/?utm_content=75449136&utm_medium=social&utm_source=twitter [2018.08.09].

[6] Alexander Wissner-Gross. 2016. Datasets Over Algorithms. URL: https://www.edge.org/response-detail/26587 [2018.07.27].