Si ce n’est pas maintenant, alors quand? La transition numérique des SPE en temps de COVID – et ce qu’elle coûte.

La pandémie mondiale actuelle a catapulté le marché du travail dans un état de turbulence sans précédent. Selon l’OCDE, l’impact sur l’emploi au cours des trois premiers mois a été dix fois supérieur à celui de la crise financière de 2008. Des secteurs entiers tels que l’hôtellerie, l’aviation civile et les secteurs culturels ont été durement touchés, entraînant des pertes d’emplois massives et l’effondrement des revenus des travailleurs indépendants. D’autre part, le commerce électronique et les supermarchés,  » En savoir plus sur: Si ce n’est pas maintenant, alors quand? La transition numérique des SPE en temps de COVID – et ce qu’elle coûte.  »

Égalité des chances en matière d’emploi, à commencer par des procédures de candidature anonymes

Beaucoup de touristes considèrent que la Suisse est un pays magnifique. Cependant, s’ils décidaient d’immigrer dans ce pays et de tenter de trouver un emploi, ressentiraient-ils toujours la même chose ?

Un salaire élevé est l’une des principales raisons qui incitent les travailleurs étrangers à chercher des opportunités en Suisse. Les statistiques de l’Office fédéral de la statistique (OFS) montrent que le nombre de travailleurs frontaliers qui se rendent quotidiennement en Suisse depuis les pays voisins est en augmentation,  » En savoir plus sur: Égalité des chances en matière d’emploi, à commencer par des procédures de candidature anonymes  »

JANZZ.jobs, une solution en marque blanche avec des procédures de candidature anonymes

Récemment, une proposition a été soumise par trois membres du Conseil cantonal de Zurich demandant que les procédures de candidature soient rendues anonymes lors du pourvoi de nouveaux postes dans l’administration cantonale. Plus précisément, elles stipulent que la nationalité, le sexe, l’état civil, le nom et l’apparence doivent être rendus anonymes lors de la première étape de la demande. Malgré le fait que la Commission fédérale contre le racisme (EKR) préconise l’adoption de telles normes depuis un certain temps,  » En savoir plus sur: JANZZ.jobs, une solution en marque blanche avec des procédures de candidature anonymes  »

1,000,000 de CV recherchés

Essayez-vous de rédiger le meilleur CV pour impressionner les recruteurs et obtenir l’emploi de vos rêves ? Savez-vous qu’en moyenne, chaque offre d’emploi d’entreprise attire 250 CV et que vous n’aurez que 2% de chances d’être convoqué à un entretien pour l’emploi de vos rêves ? Oui, 2 %. Vous vous demandez peut-être maintenant comment les recruteurs choisissent ces 2 %. En fait, la plupart d’entre eux utilisent un système de gestion des talents pour filtrer les CV, éliminant jusqu’à 50 % des CV qui n’ont jamais été examinés. Oui, cela peut inclure le vôtre et c’est pourquoi vous recevez toujours un courriel de rejet standard, suivi d’un courriel de remerciement.

Chez JANZZ.technology, nous construisons une solution alternative qui permet à chaque CV d’être évalué par intelligence artificielle et, surtout, chaque candidat recevra un retour d’information de la part du système expliquant ses compétences manquantes (pourquoi vous n’êtes pas embauché) et des suggestions éventuelles de formation continue (comment vous pouvez améliorer vos chances) afin de garantir le même emploi à l’avenir.

Pour cela, nous vous prions de nous aider à améliorer notre algorithme d’apprentissage automatique. Voici comment vous pouvez contribuer à la création de l’élément humain dans les systèmes d’IA :

  • Envoyez votre CV à info@janzz.technology. Vous pouvez supprimer vos données personnelles si cela vous met à l’aise.
  • Langue : nous recherchons des CV en français, italien, anglais, allemand, grec, norvégien, néerlandais, portugais, autres langues utilisées dans l’UE, coréen, chinois, japonais, thaïlandais, indonésien, malais, vietnamien et arabe.
  • Format : Toutes. Du document Word standard de 2 pages aux documents les plus créatifs et innovants.
  • Nous promettons de ne pas vous envoyer de spam ni d’utiliser votre CV à d’autres fins que l’apprentissage automatique. Nous supprimerons également votre CV après qu’il a atteint sa finalité.

Aidez-nous à partager ce message et nous vous tiendrons au courant des derniers CV que nous aurons reçus.

ParaEmpleo identifié comme une des meilleures pratiques dans le domaine de l’IA en Amérique latine et dans les Caraïbes

L’Inter-American Development Bank (IDB) joue un rôle clé dans le développement de l’intelligence artificielle (IA) en Amérique latine et dans les Caraïbes (ALC) en tant qu’outil pour relever les défis sociaux. En collaboration avec des experts régionaux, l’IDB a conçu l’initiative fAIr LAC (Latin America and the Caribbean) pour promouvoir l’adoption responsable de l’IA, améliorant ainsi la prestation de services gouvernementaux tels que les services publics de l’emploi (SPE) et créant des opportunités de développement dans la région. L’initiative fAIr LAC vise à combler les écarts et à réduire les inégalités sociales croissantes en ALC.

Dans le cadre de l’une des premières étapes de cette initiative, la IDB a récemment mené une analyse préliminaire des progrès réalisés par les pays de la région ALC concernant l’utilisation de l’IA dans les services sociaux. Le rapport «Artificial Intelligence for Social Good in Latin America and the Caribbean: The Regional Landscape and 12 Country Snapshots» a présenté les meilleures pratiques de l’IA dans la région. JANZZ.technology est ravi de rapporter que son projet «ParaEmpleo» – réalisé en collaboration avec le ministère du Travail, de l’Emploi et de la Sécurité sociale du Paraguay – en fait partie. JANZZ.technology souhaite continuer à contribuer aux projets qui utilisent l’IA pour le bien social et adoptent des principes éthiques et responsables, générant ainsi de meilleurs services sociaux dans davantage de régions.

Cliquez ici pour télécharger le rapport complet (en anglais).

La libre circulation de la main-d’œuvre qualifiée dans l’UE et au-delà est primordiale

Savez-vous comment construire une maison ? Si ce n’est pas le cas, vous devriez peut-être envisager de l’apprendre. Effectivement, en 2030, il y a de fortes chances qu’il y ait une grave pénurie de main-d’œuvre dans la construction et c’est donc le moment idéal pour acquérir des compétences telles que l’installation de câbles électriques, la menuiserie, la maçonnerie, les systèmes d’étanchéité et la plomberie.

Selon le rapport 2020 de l’Association suisse du bâtiment (Schweizerischer Baumeisterverband)[1], l’industrie suisse de la construction est confrontée à des problèmes considérables : de moins en moins de jeunes sont prêts à apprendre un métier lié à la construction et, par ailleurs, un grand nombre des travailleurs qualifiés actuels sont sur le point de prendre leur retraite. Par rapport à 2010, 40% moins de jeunes ont commencé un apprentissage de maçon en 2019. Cela aura un impact critique sur l’ensemble du secteur car la majorité des contremaîtres, superviseurs et directeurs de la construction sont recrutés dans le pool des maçons. D’autre part, les personnes âgées de plus de 50 ans représentent aujourd’hui 36 % du secteur principal de la construction. Le résultat de cette combinaison semble prédire un futur alarmant.

Ces dernières années, le niveau des qualifications professionnelles sur les chantiers de construction a fortement augmenté en raison de la numérisation, laissant le travailleur typique non qualifié confronté à une baisse de la demande. De plus, cela crée des différences considérables entre l’offre et la demande des compétences de main-d’œuvre dans ce secteur. Toutefois, les facteurs de la pénurie des qualifications sont beaucoup plus complexes.

Tendances démographiques

La baisse des taux de natalité et l’augmentation de l’espérance de vie sont les deux tendances démographiques clés en Suisse et dans l’Union européenne. La combinaison de la diminution de la population en âge de travailler, avec la population vieillissante, a aggravé la situation du marché du travail. Selon les données d’Eurostat [2], la part de la population en âge de travailler par rapport à la population totale de l’UE a diminué de plus de 2 % entre 2010 et 2018 et l’âge médian a augmenté de près de trois ans pour atteindre 43,1 ans au cours de la même période.

En outre, l’impact des nombreux employés qui s’apprêtent à partir à la retraite n’a pas encore été pleinement pris en compte dans les statistiques. Selon une étude du Crédit Suisse [3], environ 1,1 million de personnes atteindront l’âge de la retraite dans les dix prochaines années et la jeune génération ne sera pas en mesure de pourvoir les nombreux emplois hautement qualifiés laissés vacants par la génération du baby-boom de l’après-guerre. Des études menées dans d’autres pays d’Europe centrale révèlent des attentes similaires concernant l’impact des baby-boomers sur leur marché du travail.

Cependant, de nombreux rapports ont indiqué une pénurie de travailleurs qualifiés dans le secteur de la construction pour les pays qui n’ont pas cette forme démographique, comme l’Afrique du Sud et l’Inde. Apparemment, un facteur plus général est à l’origine de la pénurie de compétences dans le secteur de la construction au niveau international.

Image négative

De nombreuses études menées dans le monde entier montrent que l’industrie de la construction a une image négative, en particulier auprès des jeunes. Par exemple, dans une étude menée dans un lycée par le « National Business Employment Weekly » en Afrique du Sud, les carrières dans la construction sont placées au rang numéro 247 sur les 250 carrières les moins attrayantes [4]. Les données du CITB en 2013 [5] ont montré qu’au Royaume-Uni, l’attrait global de l’industrie de la construction comme option de carrière était tombé à seulement 4,2 sur 10 chez les adolescents âgés de 14 à 19 ans, et l’« Union of Construction, Allied Trades and Technicians » (UCATT) a également fait état d’une baisse de 14,6 % du nombre d’apprentis dans la construction en 2013. Un autre sondage réalisé en 2017 a confirmé ceci une nouvelle fois. Dans une enquête de 2017, on a remarqué qu’aux États-Unis, seuls 3 % des jeunes âgés de 18 à 25 ans souhaitaient travailler dans les métiers de la construction [6].

Malgré les perspectives de carrière prometteuses dans un domaine en demande, les jeunes ne semblent pas pouvoir se défaire de la mauvaise image du secteur, comme par exemple : les bas salaires et la sécurité de l’emploi, les problèmes de santé et de sécurité, la mauvaise qualité du travail et les conditions de travail difficiles. Ceux-ci sont les aspects que les jeunes associent le plus souvent aux emplois dans la construction et qui les dissuadent de poursuivre une carrière dans ce secteur. Par ailleurs, l’essor de la numérisation alimente la crainte que les emplois à l’avenir dans la construction puissent devenir victimes de l’automatisation.

En effet, certains métiers de la construction ont un potentiel d’automatisation plus élevé, comme les opérateurs d’engins de chantiers, mais techniquement il n’est pas toujours possible d’effectuer certaines tâches avec des robots. Même le travail physique, dont beaucoup pensent qu’il est le plus susceptible d’être automatisé, serait peut-être trop difficile pour les robots, en particulier les tâches physiques dans des environnements imprévisibles et changeants.

Lorsque l’on fait référence aux professions de la construction, les gens ne pensent généralement qu’aux activités sur site. On néglige souvent les professions liées à des sous-secteurs tels que les activités d’architecture ou d’ingénierie, l’immobilier et les achats qui jouissent d’un statut social plus élevé et pourraient sembler plus attrayantes pour les hommes comme pour les femmes.

Un intérêt croissant pour la voie académique

Dans le système de formation par alternance, pratiqué notamment en Allemagne, en Autriche et en Suisse (« DACH »), la plupart des parcours professionnels dans le secteur de la construction commencent par une formation professionnelle et un apprentissage. Tradition de longue date dans ces pays, ce système a été bien reçu par la société en général. Mais dernièrement, l’intérêt croissant pour les diplômes universitaires a posé un défi direct aux professions du secteur de la construction et aux autres métiers spécialisés.

Au moment où les diplômés universitaires sont confrontés à un choix de carrière, il est déjà trop tard pour les attirer sur le chantier. Les recherches montrent que le choix du moment est essentiel pour parvenir à susciter l’intérêt pour les professions de la construction, et le taux de réussite est plus élevé si on commence à enthousiasmer les écoliers au niveau primaire. Afin de rendre le milieu de la construction plus attrayant, il faudra déployer des efforts conjoints pour pouvoir apporter des changements fondamentaux au système éducatif et favoriser une collaboration plus étroite entre l’industrie et les établissements d’enseignement.

La libre circulation des travailleurs qualifiés est indispensable

C’est certainement une stratégie prometteuse pour le long terme et les futures générations de travailleurs. À court et moyen terme, cependant, les économies nationales – en particulier dans les pays industrialisés et en voie d’industrialisation rapide – dépendront fortement des flux d’ouvriers qualifiés du monde entier pour atténuer la pénurie de main-d’œuvre. En effet, comme le souligne l’« OIT » [7], les migrants sont une source vitale de compétences et de force de travail pour les secteurs tels que la construction. Il est évident que l’industrie de la construction exige des équipes flexibles possédant des compétences variées, et est donc souvent extrêmement dépendante des travailleurs migrants compte tenu de leur mobilité et de leur flexibilité. Par conséquent, les solutions contribuant à la libre circulation des personnes vont rapidement faire l’objet d’une demande croissante. Toutefois, pour assurer une véritable libre circulation des travailleurs, il faut aborder dès le départ une question importante : la reconnaissance des qualifications entre les différents pays et même, les différentes régions d’une nation.

Les défis de la reconnaissance des compétences

Dans l’UE, la « directive sur les qualifications professionnelles » (DQP), le « cadre européen des certifications » (CEC) et le « système européen de crédits d’apprentissages pour l’enseignement et la formation professionnels » (ECVET) sont les principaux instruments de reconnaissance des qualifications professionnelles et académiques pour soutenir la mobilité des travailleurs à travers l’Europe. Cependant, malgré des efforts importants tels que le lancement du système européen de classification des qualifications, compétences, qualifications et professions (ESCO), la reconnaissance et l’adéquation des compétences entre les pays membres restent très décevantes, et cela, sans même parler de la situation internationale. La comparaison des compétences au-delà des frontières pose deux défis importants. Premièrement, de nombreux pays ont leurs propres systèmes de classification ou taxonomies qui doivent être mis en correspondance dans un système transnational, et tous ne l’ont pas encore fait. Deuxièmement, il n’est pas si facile de traduire toutes les compétences et qualifications. Par exemple, un charpentier qui a suivi un apprentissage de 18 mois au Royaume-Uni aura un ensemble de compétences différent de celui d’un charpentier ayant suivi un apprentissage de trois ans en Autriche, même si tous les deux ont suivi une formation standardisée pour le même métier spécialisé.

C’est pour ces différentes raisons que de plus en plus d’investissements et d’espoir sont placés dans les ontologies et les technologies sémantiques comme solution pour surmonter ces défis. Actuellement, l’ontologie de JANZZ est la plus grande représentation encyclopédique multilingue des connaissances dans le domaine des données sur les professions. Non seulement elle est capable de traduire les nombreuses variations linguistiques du jargon professionnel en un vocabulaire commun, mais grâce au traitement par expertise humaine, elle peut véritablement comparer les différences et les similitudes en matière de formations et de qualifications au-delà les frontières et des divisions linguistiques – apportant ainsi une contribution significative à la libre circulation des travailleurs qualifiés.

Contactez-nous dès maintenant pour comprendre comment l’ontologie de JANZZ peut vous aider dans la reconnaissance de la formation et des qualifications de votre main-d’œuvre.

 

[1] Zahlen und Fakten 2020, Schweizerischer Baumeisterverband SBV

[2] European Commission, Improving the human capital basis, Analytical Report (March 2020)

[3] Credit Suisse, Fear of recession exaggerated (September 2019)

[4] Makhene, D., Thwala, W.: Skilled labour shortages in construction contractors: a literature review

[5] UK Construction: An Economic Analysis of the Sector (July 2013)

[6] Young Adults & the Construction Trades, NAHB Economics and Housing Policy Group

[7] Buckley et al.: Migrant work and employment in the construction sector, Geneva: ILO, 2016

« Travailler de n’importe où », désormais un concept durable ?

Récemment, les débats sur l’avenir du travail flexible se sont intensifiés, entre outre, sur notre manière de travailler qui change constamment grâce à la technologie et la numérisation de nos jours. Actuellement, à cause du COVID-19, ce sujet revêt une importance fondamentale. Gartner a déclaré dans son rapport que 48 % des employés travailleront probablement à distance, comparé à 30 % avant la pandémie. [1]

Comment le lieu de travail a-t-il évolué au fil du temps ?

À l’époque, le lieu de travail était beaucoup moins axé sur la technologie et les conversations commerciales se déroulaient par téléphone fixe ou en personne. Les documents et les dossiers étaient tous seulement sur papier. Les employés étaient censés travailler de manière indépendante dans des cubicules assignés à leur égard. Depuis les années 50, des changements majeurs ont eu lieu et l’apparition du travail d’équipe, des ordinateurs, de l’internet et des logiciels de gestion a eu un impact considérable sur notre façon de travailler.

Au cours des 20 dernières années, l’un des changements les plus importants lié au lieu de travail a été la transformation technique du milieu digital. Le lieu de travail a connu des révolutions encore plus importantes telles que le télétravail, le zoom, l’espace de « co-working » et le travail flexible. L’élimination des lieux de travail fixes, connue sous le nom de travail flexible ou l’extension du travail basé sur l’activité, est apparue pour la première fois dans les entreprises technologiques de Silicon Valley. Essentiellement, les employés veulent de plus en plus de liberté pendant leurs heures travail et progressivement, leur domicile ou même un café deviennent leur deuxième bureau.

Le travail à distance, qui est prêt ou, plus précisément, qui en est capable ?

Dans un article publié par le Harvard Business Review, la robustesse des services numériques, de l’infrastructure Internet et des options de paiement numérique a été utilisée pour évaluer 42 économies mondiales importantes en termes de préparation au travail à distance. L’étude montre que les pays comme Singapour, le Royaume-Uni, les États-Unis, les Pays-Bas, la Norvège, le Canada et l’Allemagne sont mieux placés et préparés que d’autres, tels que l’Inde, l’Indonésie, la Thaïlande, le Chili, les Philippines et la Chine. Cependant, la disponibilité technologique n’est que le facteur externe qui déclenche la véritable réalisation du travail à distance, et elle peut être influencée par les efforts les dirigeants des pays, si ceux-ci décident d’investir dans l’infrastructures et la technologie.

Le facteur interne, c’est-à-dire la structure des différentes industries d’un pays, est ici le point essentiel. Dans les pays où les principales activités économiques se trouvent dans les secteurs agricole et manufacturier, il est peu probable que la main-d’œuvre travaille à distance, car les agriculteurs et les ouvriers ne peuvent tout simplement pas faire cela à domicile. En revanche, dans les pays où le secteur tertiaire (ou capital de connaissances) représente une grande partie du pouvoir économique, les employés ne sont plus liés à un lieu de travail fixe. Selon le « Knowledge Economic Index » (KEI) de l’institut de la banque mondiale, quelques pays classés en tête sont le Danemark, la Suède, la Finlande, les Pays-Bas, la Norvège, le Canada et la Suisse. [3]

Les inconvénients du travail à distance

Le COVID-19 a obligé de nombreuses entreprises du monde entier à proposer du travail flexible à temps plein. Dans les pays où ce modèle de travail n’est pas encore courant, ceux-ci doivent s’adapter rapidement à la nouvelle situation. Il est également important que ces pays soient conscients des inconvénients du travail flexible, surtout s’il est mal géré.

Si le temps passé sur le lieu de travail n’est plus le facteur déterminant dans le calcul du salaire de l’employé, il faut trouver des nouveaux critères, comme par exemple, le travail effectué. Les employés acceptent souvent des objectifs plus élevés, et également exagérés, afin de justifier leur efficacité et d’être considérés comme efficaces et dignes de confiance. Cela peut conduire à « l’autodestruction intéressée », qui peut menacer la santé. En conséquence, Les entreprises ne doivent pas trop exiger de leurs employés, car sinon, le modèle de travail flexible ne fait que perdre son utilité. [4]

La numérisation déplace les frontières entre les loisirs et le temps de travail, permettant aux gens d’organiser leur travail tout au long de la journée afin de mieux combiner travail et loisirs. Toutefois, une étude réalisée en Allemagne montre que la moitié des personnes interrogées estiment que la numérisation augmente l’intensité de leur travail. Ils se sentent plus stressés, confrontés à une quantité de travail accumulée, et ils ont également l’impression d’être plus étroitement surveillés. [4]

Les défis à l’ère de la « gig economy »

La flexibilité au travail est sans aucun doute l’une des principales caractéristiques de la gig economy qui change radicalement le marché du travail. Le travail d’aujourd’hui change constamment, devenant cognitivement plus complexe, plus dépendant de la technologie, plus coopératif, plus mobile et plus transnational. Cela pose un défi majeur pour les gouvernements et les entreprises d’aujourd’hui, qui veulent faire correspondre les personnes qualifiées et les compétences adéquates aux emplois et également, d’identifier les lacunes en matière de formation pour répondre aux futures demandes du marché.

Depuis près d’une décennie, JANZZ.technology travaille avec de nombreux marchés du travail dans le monde entier et suit les tendances qui façonnent l’avenir du monde du travail. Nous sommes actifs dans l’analyse sémantique, dans la recherche et la mise en correspondance dans un large variété de domaines professionnels. Nos technologies permettent de prendre des décisions de RH basées sur les données, d’accélérer l’analyse des personnes et d’utiliser les données pour prévoir les performances de l’entreprise. Pour en savoir plus sur ce que nous pouvons réaliser pour vous, veuillez contacter sales@janzz.technology

 

 

 

[1] Gartner. 2020. 9 Future of Work Trends Post-COVID-19. URL: https://www.gartner.com/smarterwithgartner/9-future-of-work-trends-post-covid-19/

[2] Bhaskar Chakravorti and Ravi Shankar Chaturvedi. 2020. Which Countries Were (And Weren’t) Ready for Remote Work? URL: https://hbr.org/2020/04/which-countries-were-and-werent-ready-for-remote-work

[3] Wikipedia. Knowledge Economic Index. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Knowledge_Economic_Index

[4] UZH Magazin. 2018. Interview: “Working flat out”. URL: https://www.magazin.uzh.ch/en/issues/magazin-18-4/gesundarbeiten.html

Bienvenue à Jimena Renée Luna, notre nouvelle vice-présidente de l’intégration des clients, marchés émergents

Nous sommes heureux d’annoncer que Jimena Renée Luna se joindra à JANZZ.technology en tant que nouvelle vice-présidente de l’intégration des clients, marchés émergents. Elle sera responsable de tous les comptes du LATAM, de l’EMEA et de l’Asie du Sud-Est.

Jimena est bien établie et très expérimentée dans le conseil aux gouvernements clients et aux organisations internationales en matière de politique technologique, de création d’emplois et de développement économique. Tout au long de sa carrière, elle a travaillé plus de 10 ans à la conception et à la mise en œuvre de projets connexes avec des équipes en Amérique latine, en Europe et en Afrique. À la World Bank, elle a effectué des recherches sur les marchés du travail et a lancé des solutions innovantes pour la création d’emplois. En outre, elle a travaillé pour le DSI américain à la Maison Blanche sur des politiques numériques visant à améliorer la manière dont les citoyens et les entreprises interagissent avec le gouvernement – contribuant ainsi à combler le gouffre entre les secteurs public et privé en matière de technologie et d’innovation. Plus récemment, elle a travaillé sur des projets en Afrique pour promouvoir l’économie numérique et le développement numérique.

Jimena est enthousiasmée par les produits de placement et les solutions digitales proposés par la société suisse JANZZ.technology à des clients du monde entier. Elle est convaincue que les plateformes digitales, les grandes données et l’IA seront les moteurs de l’économie du futur. À l’heure où le monde est confronté à une transformation digitale et à des changements sur le marché du travail, elle est ravie de pouvoir travailler directement avec des clients mondiaux pour leur fournir des solutions digitales pour la création d’emplois.

Jimena nous rejoindra le 15 mai. Elle commencera à travailler à partir de Washington, DC, puis sera transférée à notre siège à Zurich à une date ultérieure. Nous sommes impatients de voir Jimena mettre son expérience, son enthousiasme et son professionnalisme au service de notre mission, qui est de mieux servir nos clients.

N’hésitez pas à contacter Jimena par courriel à j.luna@janzz.technology . Elle parle couramment l’anglais, le français et l’espagnol et se fera un plaisir de répondre à toutes vos questions.

L’ontologie JANZZ – renforcement des capacités et création de l’intelligence artificielle (IA)

Cela fait maintenant 40 ans que les ontologies existent dans le secteur de la recherche sur l’intelligence artificielle (AI) [1]. Mais comme toute tendance, les ontologies ont également connu des hauts et des bas. Introduites dans les années 80, les ontologies sont finalement devenues populaires au milieu des années 90. L’opinion générale en 2000, après l’apparition de l’apprentissage automatique (AA), était qu’éventuellement, chaque tâche effectuée par un ordinateur (au moyen de l’IA et l’AA) pourrait être résolue à l’aide d’un algorithme intelligent. De nombreuses entreprises ont investi massivement dans ces algorithmes dans l’espoir de réaliser la prochaine percée de l’IA.

Avec le développement rapide de l’IA et l’AA, en particulier après l’émergence des réseaux neuronaux convolutifs (RNC), la technologie de base – l’apprentissage profond (AP) – a connu une croissance fulgurante en termes de taille des paramètres et de complexité informatique. De nos jours, certains des modèles les plus complexes ont atteint une échelle de plusieurs milliards de paramètres [2].

Néanmoins, certaines préoccupations ont été soulevées concernant l’AP actuel. Par exemple, quand il s’agit de l’apprentissage supervisé en reconnaissance d’images : les images utilisées pour entraîner les modèles d’IA doivent être identifiées manuellement en termes de position et de contour des objets cibles, afin que les modèles puissent trouver des caractéristiques de motifs implicites entre les données après avoir comparé différents résultats d’étiquetage. Si les êtres humains peuvent reconnaitre comment se déroule leur processus d’apprentissage durant l’enfance, cela facilite alors l’identification et la classification de de différents objets sans avoir recours à ce type d’instruction [2].

Les méthodes d’AP ont fait d’énormes progrès et sont maintenant capables d’extraire des connaissances à partir des données d’apprentissage. Cependant, ces connaissances ne sont pas explicitement intelligibles, car la formation dite « boîte noire » ne peut pas révéler les relations complexes dissimulées dans des modèles. Face à de nouveaux problèmes, les modèles actuels d’AP ne sont pas en mesure d’appliquer les connaissances acquises pour résoudre de nouveaux défis avec une efficacité absolue [2].

Il existe un autre sujet qui engendre de grandes inquiétudes concernant les données importantes et la question de la protection de la vie privée, liée à ceux-ci. De plus, les méthodes actuelles d’AP sont basées sur les grandes données, ce qui ne peut s’appliquer aux industries qui génèrent des quantités minimes de données, dans certains domaines comme la médecine et les ressources humaines. Dans ces cas, les systèmes d’AI doivent avoir la capacité de raisonner et juger, ce qui ne peut être fructueux que dans certains domaines. [3]

De nombreuses ontologies puissantes existent déjà pour des domaines spécifiques, par exemple des entreprises du secteur financier (FIBO) ainsi que beaucoup d’autres pour les soins de santé, la géographie ou les emplois. Il est généralement admis que l’intégration des connaissances et l’AP sont des idées importantes pour amplifier l’efficacité de l’AP. C’est pour cela que les ontologies sont revenues sur le devant de la scène, avec de nombreux équivalents tels que des graphiques ou des représentations des connaissances.

Chez JANZZ.technology, nous avons commencé à construire notre ontologie – JANZZon ! – en 2008, avant que le géant de la technologie, Google, n’invente et popularise le terme « graphe de connaissances ». JANZZ.technology a construit son ontologie en faisant appel à des experts du domaine provenant de milieux différents (par ex. du droit de la propriété intellectuelle, de la dynamique des fluides, de la réparation automobile, de la chirurgie à cœur ouvert et des systèmes éducatifs et professionnels).

Aujourd’hui, JANZZon ! est la plus grande représentation encyclopédique multilingue des connaissances dans le domaine des données sur les professions. JANZZon est principalement axé sur les emplois, les classifications professionnelles, les compétences matérielles et humaines et les formations/qualifications. Le nombre de nœuds et de relations stockés s’élève à plus de 350 millions !

Intégré aux taxonomies de consultation des données et des experts, JANZZon ! couvre ESCO, O*Net, ISCO-08, GB/T 6556-2015, DISCO II et la taxonomie des compétences britanniques de Nesta, pour n’en citer que quelques-unes. Actuellement, 9 langues (l’allemand, l’anglais, le français, l’italien, l’espagnol, le portugais, le néerlandais, l’arabe et le norvégien) couvrent entièrement les professions, les compétences, les spécialisations, la fonction, l’éducation, etc. et nous travaillons à atteindre le même niveau dans un total de 40 langues en 2020.

Étant le socle de notre technologie de mise en correspondance des emplois et des compétences, JANZZon ! représente la connaissance au niveau le plus profond, où toutes les entités ont été codées et vectorisées dans l’espace sémantique. Par conséquent, lors de la recherche et de la mise en correspondance, notre technologie peut véritablement comprendre un concept et sa signification sémantique et ainsi, garantir des résultats significatifs.

Si vous vous demandez comment les ontologies peuvent vous aider à réaliser des applications intelligentes et à renforcer vos données dans les domaines des ressources humaines et des marchés du travail, n’hésitez pas à nous contacter. Veuillez écrire à sales@janzz.technology

[1] ODSC. 2018. Where Ontologies End and Knowledge Graphs Begin. URL: https://medium.com/predict/where-ontologies-end-and-knowledge-graphs-begin-6fe0cdede1ed [2019.11.20]

[2] Li Jun. 2019. Shen Du Xue Xi: Xin Shi Dai De Lian Jin Shu. URL : https://www.ftchinese.com/story/001084827?page=1&archive [2019.11.20]

[3] Cai Fangfang. 2019. Qin Hua Zi Ran Yu Yan Chu Li Ke Xue Jia Sun Maosong: Shen Du Xue Xi Peng Pi Zhi Hou, Wo Men Hai Neng Zuo Shen Me? URL: https://www.infoq.cn/article/OvhfhpPChTLpsMgrf43N [2019.11.20]

Le potentiel de l’intelligence artificielle dans la gérance des ressources humaines

L’intelligence artificielle (IA) est sans aucun doute un outil puissant. Sa valeur économique augmente énormément et transforme de nombreux secteurs tels que l’industrie manufacturière, FinTech, la santé et l’industrie automobile. Les travailleurs des finances et du marketing connaissent beaucoup de succès avec les technologies d’IA, tandis que les gestionnaires des ressources humaines (RH) trouvent plutôt difficile d’intégrer ces technologies dans leurs pratiques quotidiennes.

Prasanna Tambe, Peter Cappelli et Valery Yakubovich disent dans leurs recherches : « Il y a des différences systémiques et structurelles dans les RH qui rendent plus difficile l’élaboration d’un système fondé sur l’IA. « [1] La qualité et le pouvoir explicatif de Big Data et de l’intelligence artificielle étant limités, ils sont encore considérés comme non conventionnels dans les domaines des RH et de l’emploi. Afin de mieux comprendre ce sujet, les problèmes d’IA doivent être considérés sous l’angle de la science des données dans la gestion des RH.

Les pratiques en matière de RH posent trois grands défis en ce qui concerne la science des données. Le premier problème est le manque de cohérence dans la gestion des processus RH à travers la vie professionnelle. Par exemple, pour déterminer quel candidat devrait être embauché ou qui devrait être promu, il est crucial de consigner et d’analyser de façon cohérente les critères et les compétences qui ont été les facteurs décisifs dans le processus d’embauche précédent.

Le deuxième problème dans les pratiques RH est la limitation des ensembles de données produits dans la gestion des RH. Contrairement à certains secteurs comme le marketing et la finance, où beaucoup de données sont générées et facilement accessibles, la collecte de données dans la gestion des RH fait face à des défis majeurs en termes de quantité et de qualité. En outre, les données dans la gestion des ressources humaines sont souvent non structurées (sur papier, Excel ou PDF). Par conséquent, il est difficile pour l’ordinateur de traiter les données.

La dernière difficulté concerne les questions éthiques liées au traitement des données. Les résultats des décisions RH peuvent avoir un impact significatif sur la carrière d’une personne. Il est donc impératif de réfléchir à la manière dont l’équité et la transparence peuvent être réalisées. D’autre part, il est également crucial de savoir comment les employés réagissent à des résultats qui ne sont basés que sur des algorithmes basés sur des données. Morgan Hampton de Tesla a déclaré que « le recrutement devrait être automatisé autant que possible, l’embauche devrait rester humaine ».

En tenant compte de ces trois questions, lorsque les gestionnaires de RH cherchent des solutions d’IA, ils devraient se concentrer sur les aspects suivants pour utiliser plus efficacement l’IA. Les gestionnaires de RH doivent créer le processus des RH qui est prêt pour l’ère numérique ainsi que la technologie de l’IA.

À présent, les technologies d’IA sont indépendamment séparées, par exemple dans le recrutement et l’acquisition de talent, le management de gestion de la paie et dans les transactions de self-service. Cependant, elles manquent un mécanisme pour générer les données qui peut assister l’ensemble du processus d’IA dans les pratiques de RH.

Souvent, les responsables de RH ne conservent que les applications qui les intéressent et ignorent celles qui sont éliminées. Cela conduit à une conclusion et à une analyse unidimensionnelles[1]. Tous ces critères devraient être respectés lors de la collecte des données et devraient être évalués à terme pour faciliter l’élaboration de modèles de Big Data et de processus d’IA.

En outre, il est important de générer des données de manière durable. Par exemple, il existe des applications d’IA qui peuvent prédire quels travailleurs quitteront bientôt leur emploi et certaines permettent de suivre les points de données dans les réseaux sociaux ou les courriels des employés [2]. Si les employés étaient au courant d’un tel système, ils changeraient probablement leur comportement et produiraient délibérément des données trompeuses.

L’année passée, l’histoire sur l’outil de recrutement d’IA d’Amazon qui est biaisé contre les femmes étant la preuve que l’apprentissage automatique peut reproduire les attitudes humaines. Le sexe n’est pas le seul aspect, qui peut être à l’origine de la discrimination. L’âge, la nationalité ou l’ethnicité peuvent également avoir un impact négatif, empêchant des entreprises de recruter de manière inclusive et diversifiée. Les gestionnaires de RH doivent collecter avec soin des échantillons de données représentatifs et ils devraient chercher des solutions d’IA explicables. Les réseaux neuronaux complexes de l’apprentissage profond sont loin d’être explicites.

A ce jour, les critères de données standards que les responsables de RH doivent respecter tout au long du cycle de pratique RH n’existent pas encore. Cela signifie que les gestionnaires de RH doivent faire équipe avec le service informatique interne de leur entreprise ou avec des fournisseurs d’IA externes, afin de déterminer quelles données sont tracées et comment il faut les mesurer, pour ainsi établir les meilleures pratiques pour l’IA dans leur entreprise.

Chez JANZZ.technology, nous croyons que la collecte et la structuration des données sont fondamentales pour créer de Smart Data. Notre outil d’analyse extrait les entités correctes du papier, d’Excel ou de PDF, assurant un traitement des données de bout en bout équitable dès le début. Voulez-vous savoir plus sur notre analyseur et comment nous pouvons vous aider dans votre voyage de transformation AI ? Veuillez écrire à sales@janzz.technology

[1]Prasanna Tambe, Peter Cappellli and Valery Yakubovich. 2019. Artificial intelligence in human resources management: Challenges and a path forward. URL:https://www.researchgate.net/profile/Peter_Cappelli/publication/328798021_Artificial_Intelligence_in_Human_Resources_Management_Challenges_and_a_Path_Forward/links/5c5edc7f299bf1d14cb7dc5f/Artificial-Intelligence-in-Human-Resources-Management-Challenges-and-a-Path-Forward.pdf [2019.10.20]

[2] Samantha Mclaren. 2019. Here’s how IBM predicts 95% of its turnover using data. URL:https://business.linkedin.com/talent-solutions/blog/artificial-intelligence/2019/IBM-predicts-95-percent-of-turnover-using-AI-and-data[2019.10.20]