Tout ce que vous vouliez toujours savoir sur les ontologies,
taxonomies, analyses syntaxiques,…

…les classifications d’emploi de la CITP-08 à la BO&C, ASCO, ROME V3 jusqu’aux KldB 2010, adéquation sémantique, SKOS ou CITE. Ou quelle est la différence entre une ontologie et une taxonomie? Ou qu’est-ce que les amis d’amis ont à voir avec la modélisation des ontologies ? Vous trouverez ici quelques réponses à ces questions et bien d’autres questions dans ce contexte dans notre glossaire.

Activité vs. profession

Il y a une opinion largement répandue que « activité » et « profession » sont synonymes. Mais c’est très rarement le cas. Une activité est exécutée par quelqu’un afin de gagner sa vie. Cela peut se faire dans le contexte d’une entreprise ou d’un emploi et ne nécessite pas nécessairement des qualifications, d’une formation ou d’une expérience spécifique. Une profession, par contre, est une occupation qui exige une formation spéciale, des connaissances, des qualifications et des compétences spécifiques. Bref, quelque chose qui a besoin d’être appris ou qui peut être appris. C’est pour cela, par exemple, que les directeurs généraux doivent être affectés davantage comme une fonction ou une activité et non comme une véritable profession. Cependant, un charpentier est une profession typique pour laquelle un apprentissage ou un diplôme peut être acquis. Cependant, les différences entre les activités et les professions ne sont souvent pas aussi claires, car une profession peut parfois être aussi une activité, mais une activité très rarement une profession.

Voilà les principales différences :

  1. Un acte normalement accompli par une personne en échange d’une compensation financière est considéré comme une activité. La profession fait référence à une vocation qui exige un haut niveau d’éducation et/ou de compétences.
  2. Contrairement à l’activité, la profession dispose d’un code de conduite.
  3. Une activité ne nécessite souvent pas de formation ou de qualification spécifique dans un domaine particulier. Une profession exige une spécialisation, y compris des compétences et des connaissances particulières, ce qui rend la formation indispensable.
  4. En général, dans de nombreux pays, la profession est réglementée par un statut spécifique ou professionnel, alors que ce n’est pas le cas pour une activité.
  5. Quelqu’un qui exerce une activité est payé pour ce qu’il produit. Alors qu’une profession est rémunérée en fonction de ses connaissances et capacités et/ou de son expérience professionnelle.
  6. Mais la profession est aussi une activité si la personne est payée pour l’utilisation de ses compétences et connaissances.

AdaBoost

AdaBoost est un type d’algorithme de boosting qui génère un classificateur.

Adéquation sémantique (High Quality Matching)

L’adéquation sémantique est une technologie du domaine de l’informatique qui a pour but l’identification des informations sémantiquement liées. S’il existe des structures de type graphique, telles que par exemple des classifications, des bases de données ou des schémas et des ontologies XML, l’adéquation fonctionne en tant qu’opérateur qui identifie les nœuds dans les deux structures qui se correspondent sémantiquement. Ainsi, il reconnaîtra par exemple, qu’un concept ou un nom de fichier est sémantiquement équivalent à celui d’un médecin.

L’adéquation sémantique est une technologie d’importance fondamentale dont nombre de domaines d’application différents, tels que les RH et le recrutement de personnel, l’intégration de données, la migration de données, la traduction de demandes, les réseaux peer-to-peer, la fusion de schémas et d’ontologies. La correspondance sémantique est également testée dans d’autres domaines. Ainsi, elle offre une solution valable au problème général de l’hétérogénéité sémantique, à savoir la gestion de la grande diversité des connaissances. Comprendre les difficultés entre des personnes de cultures et de langues différentes ayant des points de vue et des usages terminologiques différents est depuis longtemps un énorme problème. Avec l’avènement du Web et l’explosion de l’information qui a suivi, ce problème s’est intensifié. Les gens sont confrontés au défi de filtrer l’information provenant d’un grand nombre de sources, de la rendre explicite et de l’intégrer.

integrieren.

Allomorphe

L’allomorphe L’allomorphe est un terme utilisé en linguistique et désigne les variantes d’un morphème qui ont la même signification ou la même fonction abstraite (la plus petite partie significative d’un mot). Les allomorphes peuvent prendre différentes formes. Ils diffèrent des morphèmes par le fait que leur affiliation à un morphème particulier a été établie, ils sont classifiés. Par exemple, veu est tiré p.ex. de « je veux » et voul de « nous voulons » et sont des allomorphes – donc deux morphèmes différents qui réalisent le même morphème; ainsi ils représentent aussi 2 allomorphes de ce morphème.

Ammattiluokitus 2010 (Finlande)

Ammattiluokitus 2010 est la classification professionnelle finlandaise, basée sur la CITP-08 et disponible en trois langues (FI, S, EN). La dernière version remonte à 2010 et contient les 4 niveaux de la CITP et un 5ème niveau supplémentaire avec 103 professions, qui sont particulièrement importantes dans le contexte national.

Analyse d’association

L’analyse d’association est une méthode dans le domaine de l’exploration des données (Data Mining) qui recherche les corrélations et les relations dans les ensembles des données. Les corrélations trouvées sont également appelées règles d’association.

L’analyse de cluster

L’analyse de cluster est un groupe d’algorithmes qui subdivisent un ensemble de données en groupes et découvrent ainsi des structures de similarité dans les ensembles de données. Les éléments d’un groupe devraient avoir plus de propriétés communes avec d’autres éléments du même groupe qu’avec des éléments extérieurs au groupe. Dans ce contexte, les termes cluster et groupe sont dans ce contexte synonymes.

Analyse des liens

L’analyse des liens est une sorte d’analyse de réseau et examine les relations (lien anglais) entre les objets. « PageRank » est un exemple pour l’analyse de liens.

Antonyme

Un mot qui signifie le contraire d’un autre mot est appelé l’antonyme de ce mot.

ANZSCO (Australie & Nouvelle-Zélande)

La Classification type australienne et néo-zélandaise des professions « Australian and New Zealand Standard Classification of Occupations » est la classification professionnelle de l’Australie et de la Nouvelle-Zélande. Sa structure est basée sur la CITP-08, la dernière version date de 2009.

API

Une API (angl. Application Programming Interface) est une interface de programmation, plus précisément une interface de programmation d’applications. Cela signifie qu’une partie d’un programme d’un système logiciel est mise à la disposition d’autres programmes pour la connexion au système. Une API définit uniquement la liaison du programme au niveau du code source. La mise à disposition d’une interface nécessite généralement une documentation détaillée des fonctions de l’interface. En plus d’accéder à des bases de données ou du matériel informatique comme un disque dur ou une carte graphique, une interface de programmation peut également permettre ou simplifier la création de composants d’interface utilisateur graphique. [Wikipedia]

Apprentissage machine

L’apprentissage machine (Machine learning) est un terme générique pour la génération artificielle de connaissances par l’expérience et sert avant tout à créer un programme informatique indépendant. Un programme informatique passe par une première phase d’apprentissage, au cours de laquelle il parcourt une énorme quantité de données. À l’issue de cette phase d’apprentissage,  la reconnaissance des régularités dans les données d’apprentissage permet leur généralisation. De cette façon, le système peut également analyser des données inconnues. L’apprentissage machine est étroitement lié à l’exploration des données (data mining) qui implique également la reconnaissance des règles au sein de grandes quantités de données (Big Data). Alors que l’exploration de données se concentre prioritairement sur les résultats des données pour les humains, l’apprentissage automatique/machine vise à ce que les logiciels apprennent constamment. Aujourd’hui, il est devenu presque impossible d’éviter l’apprentissage automatique : la reconnaissance vocale et textuelle, la recherche efficiente sur le web et les véhicules autonomes ne sont que quelques exemples de ses domaines d’application.

Apriori

L’algorithme Apriori est une méthode d’analyse d’association. Il recherche les volumes de données basées sur les transactions pour trouver des relations significatives.

ASCO (pays arabes)

L’ASCO (Arab Standard Classification of Occupations) 2008 est la classification professionnelle arabe basée sur la CITP-08, qui a été élaborée grâce à la coopération de divers pays arabes. Dans divers pays arabes, les classifications nationales sont utilisées malgré tout/additionnellement.

ASOC (Saudi-Arabien)

L’Arab Standard Occupation Classification/National Employment Standard (ASOC) est une classification professionnelle développée en Arabie Saoudite en 2015. En arabe, il est connu sous le nom de Tasneef. La classification est basée sur la CITP-08 et couvre toutes les professions des secteurs privés et publics d’Arabie Saoudite. ASOC fonctionne en arabe et en anglais.

Big Data

Le big data, littéralement « grosses données », ou mégadonnées, parfois appelées données massives, désignent des ensembles de données devenus si volumineux qu’ils dépassent l’intuition et les capacités humaines d’analyse et même celles des outils informatiques classiques de gestion de base de données ou de l’information. Big Data se réfère aux quantités de données qui sont trop grandes ou trop complexes ou qui changent trop rapidement pour être évaluées par des méthodes manuelles et classiques de traitement des données. Le terme « Big Data » est actuellement en évolution continue ; ainsi par exemple, le big data est souvent aussi décrit en tant que complexe des technologies utilisées pour l’évaluation de ces volumes de données. Les données collectées peuvent provenir de pratiquement toutes les sources : à commencer par n’importe quelle communication électronique, en passant par les données collectées par les administrations et les institutions gouvernementales et les entreprises, jusqu’à l’enregistrement des différents systèmes de surveillance. [Wikipedia]

BO&C (Pays-Bas)

BO&C (beroepen, opleidingen en competentieregister) est le registre des professions, formations et connaissances de l’Office pour les chômeurs des Pays-Bas.

Boosting

Boosting est un algorithme de classification automatique qui combine plusieurs classificateurs faibles (par exemple, les arbres de décision) en un seul classificateur plus fort.

BRC 2014 (Pays-Bas)

La classification professionnelle des Pays-Bas, Beroepenindeling ROA-CBS 2014 (BRC 2014), est basée sur ISCO-08 et a été lancée en 2014. Elle est utilisée pour la classification statistique des professions.

C4.5

C4.5 est un algorithme d’apprentissage de concepts qui génère un arbre de décision à partir de données déjà enregistrées et classifiées. C4.5 est un classificateur.

CART

CART est l’abréviation anglaise de Classification and Regression Trees et est une méthode d’apprentissage automatique basée sur les arbres de décision. Il représente de grandes quantités de données dans les arbres de décision et les classe en conséquence. CART et C4.5 est un classificateur.

CBO 2002 (Brasilien)

CBO 2002 est la dernière version du classement professionnel brésilien (Classificação Brasileira de Ocupações). Il classe les professions dans une structure hiérarchique en fonction de leurs compétences et tâches respectives.

CH-STAMM

Les saisies dans la base de données professionnelle de l’Office fédéral de la statistique (OFS) sont toutes pourvues d’un code maître à huit chiffres. Celui-ci peut ensuite être associé à divers codes et nomenclatures supplémentaires (par exemple SBN 2000 ou CITP-08). Chaque activité reçoit exactement 1 code maître, mais peut avoir plusieurs nomenclatures en même temps (ex: noms masculin/féminin, orthographe différente, etc.).

Classificateur

Un classificateur est un outil dans le domaine de l’exploration des données qui examine les nouvelles données et tente de les classifier.

Classification des professions/classifications d’emplois

La classification des professions ou classifications des métiers est un système et une classification des professions/métiers selon différentes caractéristiques. Il s’agit, par exemple, de la classification internationale des professions CITP-08 de l’Organisation internationale du Travail (International Labor Organization) qui, dans les années 1960, a mis au point le premier système international de classification des groupes professionnels, la Classification internationale standardisée des professions (International Standard Classification of Occupations). En 1988 et 2008, elles ont été adaptées à deux reprises à l’évolution du monde du travail dans les pays industrialisés (CITP-88 et CITP-08). Sur la base de cette classification, la position des personnes dans la hiérarchie sociale de la société peut être déterminée dans des comparaisons internationales (y compris des statistiques comparables sur les différents niveaux de la hiérarchie sociale) les systèmes éducatifs, le chômage, etc. . Selon la version 1988 de la Classification internationale standardisée des professions établie par Eurostat (pour les besoins de l’Union européenne), il existe neuf catégories principales de professions (hormis les professions militaires). Ces principales catégories professionnelles sont divisées en groupes professionnels, sous-groupes professionnels et catégories professionnelles afin que chaque profession ayant un numéro de code à quatre chiffres puisse être assignée à une catégorie professionnelle.

Allemagne
En Allemagne, par exemple, la classification des professions (KldB 1988 et KldB 1992) et la classification des professions en 2010, qui ne correspond pas à la CITP, s’appliquent également. Un groupe de travail interne de l’Agence fédérale allemande pour l’emploi, chargé de préparer une nouvelle classification des professions en 2010, a élaboré une définition selon laquelle une profession est un ensemble d’activités nécessitant des connaissances et des compétences spécialisées.

Autriche
Le service public de l’emploi autrichien (AMS) distingue environ 24 secteurs professionnels, la Chambre économique fédérale autrichienne (WKÖ) distingue les groupes professionnels dans l’ordinateur d’informations professionnelles (BIC) de l’Institut de recherche en éducation de l’industrie et du commerce (IRSC) et, en outre, les secteurs de travail. De plus, la classification des professions Ö-ISCO s’applique en Autriche, l’adoptions nationale de la CITP-08.

Suisse
Le service cantonal suisse de l’orientation professionnelle Orientation.ch divise encore une fois les autres secteurs professionnels – ceux-ci ont été restructurés par une nouvelle ordonnance sur la formation (BiVo), entrée en vigueur le 1er janvier 2009. A des fins statistiques, la NOGA (Nomenclature générale des activités économiques / General Classification of Economic Activities) s’applique, adaptée en 1988 à l’évolution du monde du travail dans les pays industrialisés (CITP-88).

En outre, d’autres systèmes de classification importants existent dans d’autres régions et pays du monde, tels que O*net, ANZSCO, SOC, NOC, BO&C et bien d’autres encore.

CNO11 (Espagne)

La Classificación Nacional de Ocupaciones 2011 (CNO-11) est le classement professionnel de l’Espagne. Il est basé sur I CITP-08, mais ajoute un autre niveau entre le premier et le second niveau CITP pour lisser légèrement la structure. La dernière version date de 2011.

CNP V 2010 (Cap Vert)

La Classificação Nacional das Profissões (CNP) 2010 est le classement professionnel du Cap-Vert. Sa structure est basée sur la CITP-08 avec un niveau supplémentaire. Il est disponible en portugais, la dernière version date de 2010.

COR (Roumanie)

Le Clasificarea ocupatiilor din Romania (COR) est la classification professionnelle de Roumanie, dont la structure à 4 niveaux est basée sur CITP-08. Elle est disponible en roumain avec la dernière version à partir de 2011…

Cognitive Computing

Les systèmes informatiques cognitifs (Cognitive Computing Systems) optimisent la coopération entre l’homme et la machine. Ils sont à même de traiter une quantité de données incroyablement importante et complexe en temps réel. Ces ordinateurs sont capables d’extraire en toute indépendance des informations à partir de données et d’en tirer des conclusions. De cette façon, ces systèmes informatiques abordent les capacités cognitives de l’homme et recèlent ainsi un énorme potentiel d’applications futures dans l’économie et la société. Ces systèmes ne cessent d’apprendre, et au fil du temps, ils s’améliorent et deviennent plus précis.

CP 2011 (Italie)

La Classificazione delle Professioni (CP) 2011 est le classement professionnel italien. Il est basé sur CITP-08 et est enregistré en deux langues (IT, EN), la version la plus récente date de 2011.

CPO (Paraguay)

La CPO (Classificación Paraguaya de Ocupaciones) est le système national de classification des professions au Paraguay. La structure de classification de base repose sur la CITP.

CPP 2010 (Portugal)

La Classificação Portuguesa das Profissões (CPP) 2010 est la classification professionnelle du Portugal, avec une structure basée sur la CITP-08, avec un cinquième niveau supplémentaire. Elle est disponible en portugais et en anglais, avec la dernière version de l’année 2010.

CZ ISCO/COFOG (Tchéquie)

La classification des professions de la République tchèque, Klasifikace funkcí vládních Institute, est basée sur la CITP-08, avec un cinquième niveau supplémentaire. Elle est disponible en tchèque et date de la dernière version de 2011.

DISCO-08 (Danemark)

La classification des professions danoise, Danmarks Statistiks fagklassifikation, est basée dans sa structure sur la CITP-08, avec un code à 6 chiffres composé de cinq niveaux hiérarchiques. La dernière version date de 2011.

Déséquilibre de qualification (Qualification mismatch)

Un déséquilibre de qualification ou une inadéquation des qualifications désigne le fait que le niveau de qualification disponible/offert et/ou les domaines de qualification disponibles/offerts pour exercer une profession ou un emploi de manière adéquate s’écartent des qualifications demandées réelles.

DISCO II

Le Dictionnaire européen des compétences et des qualifications (DISCO) II est un thésaurus en ligne contenant actuellement plus de 104 000 termes d’aptitudes et de compétences (skills) ainsi qu’environ 36 000 phrases (santé, informatique, thèmes sociaux, protection et technique de l’environnement et thèmes pluridisciplinaires). Il s’agit de la seule classification des compétences multilingues (y compris les termes indépendants des titres d’emploi) et comprend 11 langues (DE, EN, FR, ES, ES, IT, CZ, HU, LT, PL, SK, SE). DISCO I a été le prédécesseur dans le but de définir une structure adaptée aux différents domaines. DISCO II élargit maintenant cette structure avec des descriptions des résultats d’apprentissage qui sont similaires aux compétences/aptitudes.

EEOC

La Commission US pour l’égalité des chances en matière d’emploi (EEOC) est chargée de veiller au respect des lois interdisant la discrimination à l’encontre des candidats et des employés fondée sur la race, la couleur, la religion, le sexe (y compris la grossesse, l’identité sexuelle et l’orientation sexuelle), l’origine, l’âge ou le handicap.

Le rapport EEO-1 est un examen de conformité effectué par la Commission pour l’égalité des chances en matière d’emploi. Le rapport exige des entreprises qu’elles fournissent des données sur l’emploi classées par race/ethnicité, sexe et catégorie d’emploi. Le rapport EEO-1 identifie neuf catégories principales d’emplois.

EM

L’algorithme Expectation-Maximization-Algorithme (EM) est une méthode dans le domaine du data mining, pour l’analyse de cluster (comme k-Means). Il permet de découvrir de nouvelles connaissances au sein de grandes quantités de données.

ERP (Enterprise Resource Planning)

Le progiciel de gestion intégré (PGI) désigne la tâche entrepreneuriale consistant à planifier à temps et à gérer les ressources nécessaires et disponibles aux fins de l’entreprise, telles que le capital, les ressources humaines, les ressources d’exploitation, les ressources matérielles, les technologies de l’information et de la communication, les systèmes informatiques, etc. de manière  aussi proche que possible de la demande, afin de garantir un processus à valeur ajoutée efficient et d’optimiser la gestion des processus d’affaires et opérationnels. L’une des principales fonctions de ERPS dans les entreprises de fabrication est la planification des besoins en composants (voir aussi planification des besoins en composants, planification des ressources de fabrication), qui doit garantir que tous les articles nécessaires à la fabrication des produits et des composants soient disponibles au bon endroit, au bon moment et dans la bonne quantité. Aujourd’hui, cette tâche ne peut être accomplie qu’ à l’aide de systèmes informatiques basés sur les technologies modernes de l’information et de la communication.

ESCO

European Skills, Competences, Qualifications and Occupations (ESCO) est une classification des aptitudes, compétences, qualifications et professions établie par la Commission européenne. Cette classification est donc particulièrement intéressante en termes d’aptitudes/compétences intersectorielles, voire, de compétences générales…

Exploration de données

L’exploration de données, connue aussi sous l’expression de fouille de données, forage de données, prospection de données,  ou encore extraction de connaissances à partir de données, a pour objet l’extraction d’un savoir ou d’une connaissance à partir de grandes quantités de données, par des méthodes automatiques ou semi-automatiques. Elle se propose d’utiliser un ensemble d’algorithmes issus de disciplines scientifiques diverses telles que les statistiques, l’intelligence artificielle ou l’informatique, pour construire des modèles à partir des données, c’est-à-dire trouver des structures intéressantes ou des motifs selon des critères fixés au préalable, et d’en extraire un maximum de connaissances. [Wikipedia]

FAP 2009

La nomenclature française de la famille des Professionnelles (FAP) est le fruit d’un rapprochement entre PCS (Professions et Catégories Socioprofessionnelles) et ROME (Répertoire Opérationnel des Métiers et des Emplois). Les professions sont regroupées en groupes professionnels sur la base de compétences et d’aptitudes communes. La classification est particulièrement importante pour la formation professionnelle et à des fins statistiques.

FOAF

Friend of a Friend (FOAF) est l’une des premières applications technologiques pour le web sémantique : un projet qui veut modéliser les réseaux sociaux de manière à ce qu’ils deviennent lisibles par machine. D’innombrables personnes le font déjà sur leurs propres sites web. À l’aide de FOAF, les machines peuvent lire ces sites Web et ainsi se familiariser avec les relations entre les personnes, les lieux et les choses décrites sur le web. [FOAF Project]

GICS

Le GICS (Global Industry Classification Standard) est une classification industrielle qui a été élaborée en 1999 par MSCI et Standard & Poor’s et qui attribue les entreprises à un groupe industriel au niveau mondial. La taxonomie est similaire à celle de l’indice de référence de la classification des industries (ICB) maintenu par le Groupe FTSE.

Graphiques conceptuels

Les graphiques conceptuels (angl. conceptual graph) sont un système de langage logique développé par John F. Sowa pour la description sémantique des domaines de connaissance délimités. Il permet la représentation formelle du savoir. Les graphes conceptuels sont souvent utilisés dans les champs thématiques de l’intelligence artificielle, de l’informatique et des sciences cognitives. Par exemple, les connexions entre deux concepts sont représentées : Un[concept] est connecté par un (relation) avec un autre[concept] (concepts représentés graphiquement comme un rectangle, les relations comme un ovale).

Homonymie, Homographie und Homophonie

Homonyme (homonymie = similarité) est un mot qui signifie différents termes (signification) avec la même orthographe. Un homonyme est le contre terme d’un synonyme (mots différents pour le même terme). Les homonymes sont à la fois homographes et homophones. Les homographes sont des mots qui sont écrits de la même façon mais prononcés différemment. L’homophone (homophonie) fait référence à des mots qui sonnent de la même façon mais dont l’orthographe est différente.

Exemple Homonymie
Serre – nom féminin (lieu clos et transparent  l’on cultive des plantes craignant le gel)
Serre – nom masculin (pieds des oiseaux de proie)
Serre – nom masculin (pièce de la charpente d’un bateau, bordage intérieur appelé aussi « vaigre »

Exemple Homophonie
serreserresserfcerf  sère

Une délimitation claire entre homonymie et polysémie n’est pas facile, mais elle est néanmoins parfois faite.

[Sources: relations sémantiques]

HSCO 08/FEOR-08 (Hongrie)

La classification hongroise des professions (Hungarian Standard Classification of Occupation HSCO) est basée sur ISCO-08 et est bilingue (EN, H). Elle se compose de quatre niveaux hiérarchiques et est en vigueur depuis 2011.

Hyperplan

Un hyperplan est une fonction du type y=mx+b. Dans une classification simple avec seulement deux facteurs, l’hyperplan est une ligne.

Hyponymie et Hyperonymie

Les termes hyponymie et hyperonymie décrivent le type hiérarchique de la subordination sémantique et conceptuelle des termes. Un hyponyme (concept subordonné) est « du genre » de son hyperonyme (concept directeur). Il s’agit d’une relation sémantique centrale entre les termes des réseaux sémantiques, les taxonomies et les thésaurus. [Wikipedia]

Exemple
Dermatologue, gynécologue, immunologue sont tous des hyponymes de leur hyperonyme médecin spécialiste.

ICB

L’ICB (Industry Classification Benchmark) regroupe les sociétés cotées en bourse en fonction de leur chiffre d’affaires primaire dans les diverses branches d’activité. Cette classification, introduite par Dow Jones et FTSE en 2004, est en concurrence avec la Global Industry Classification Standard (GICS) adoptée par Standard & Poor’s et MSCI.

ISCED

La Classification internationale type de l’éducation (CITE) (ISCED pour International Standard Classification of Education) a été mise au point par l’UNESCO pour classer et caractériser les types d’écoles et les systèmes scolaires. On distingue plusieurs niveaux. Elle est également indiquée pour déterminer le niveau d’éducation (le plus haut niveau d’éducation atteint) dans la comparaison internationale.

ISCO-08

La Classification internationale type des professions (CITP) 2008 (en anglais : Standard Classification of Occupations (ISCO) ) est l’une des classifications professionnelles internationales les plus importantes, la version actuelle date de 2008 et la mise à jour se fait tous les 20 ans, donc la dernière édition date de 1988. l’OIT (Organisation internationale du Travail) en assure la direction. Jusqu’ici, la version complète n’est disponible qu’en anglais (les versions en français et en espagnol sont prévues). De nombreuses classifications par pays individuels sont fondées sur la CITP-08.

ÍSTARF-95 (Islande)

Íslensk starfaflokkun 1995 est la classification professionnelle islandaise. Sa structure est basée sur la CITP-08.

JANZZ.jobs

JANZZ. jobs: Tout le talent de ce monde sur une seule plate-forme.
JANZZ.jobs fonctionne comme une plateforme de rencontre, mais pour les emplois. En d’autres termes, JANZZ.jobs est une plate-forme mondiale unique en son genre qui réunit rapidement, précisément et dans toutes les langues toutes les connaissances et compétences dans tous les domaines de la vie, qu’il s’agisse de la vie professionnelle ou privée, d’employés ou d’employeurs, de particuliers ou d’entreprises. Quelle que soit la profession, quelle que soit la branche, quelque soit le mode ou contrat de travail : permanent ou temporaire, à temps plein ou à temps partiel, local, régional, national ou mondial. Grâce à l’incomparable adéquation sémantique, tous les critères pertinents sont comparés en temps réel et l’offre et la demande sont réunies avec précision et dans l’anonymat. Sur JANZZ.jobs on ne cherche pas, sur JANZZ.jobs on est trouvé.

JANZZclassifier!

JANZZZclassifier! analyse des ensembles de données complexes avec des données liées à l’emploi, comme par exemple les titres d’emploi, les compétences et aptitudes, la fonction et la branche d’activité, et les complète par des métadonnées intelligentes et standardisées. Plus de 30 systèmes de classification officiels tels que O*Net, CITP-08, BO&C, ASOC ou SSOC 2015 et une trentaine d’autres titres de professions standardisés sont disponibles. Grâce à une classification et une standardisation précises, JANZZclassifier! crée ainsi le point de départ idéal pour les analyses de références, la mise en adéquation (Matching) ou les évaluations statistiques.

JANZZjobsAPI

JANZZZjobsAPI – c’est l’interface directe et simple vers les produits JANZZ et les solutions SaaS, en particulier vers le moteur d’adéquation JANZZsme! et l’ontologie JANZZon!. Au cœur de la JANZZZjobsAPI se trouve donc aussi le savoir exhaustif des métiers et des compétences/aptitudes stockée dans l’ontologie de JANZZon! . Avec JANZZZjobsAPI, les développeurs peuvent accéder et utiliser pour leur application à toutes les connaissances sur les métiers et les compétences professionnelles, ainsi que sur l’interrelations entre ces dernières. La JANZZZjobsAPI peut être utilisée pour intégrer des fonctionnalités de recherche d’emploi sémantique et d’adéquation dans des applications tierces. JANZZZjobsAPI se connecte en toute transparence aux solutions du marché de l’emploi ainsi qu’aux plateformes d’emploi, aux systèmes de suivi des applications ou aux sites de carrières propres aux entreprises. Les façons et possibilités d’utiliser l’API Jobs de JANZZ sont innombrables.

JANZZon!

La solution SaaS JANZZon! est aujourd’hui la plus grande base de données encyclopédiques multilingues dans le domaine des données professionnelles (en particulier celles des professions, des classifications d’emplois, des compétences et aptitudes, des études et des qualifications, etc. . JANZZON! convient aux applications dans les domaines des systèmes d’information professionnels et de formation, des moteurs d’adéquation (emplois/compétences et aptitudes ), des bases de données d’analyse syntaxique de CV, d’outils d’analyse statistique et de modélisation, et bien plus encore.

Avec le nombre déjà très important de concepts polydirectionnels JANZZon! crée des connexions contextuelles uniques et ouvre des possibilités jusqu’alors inconnues et intelligentes dans les domaines de l’enrichissement des données et de la rédaction de mots-clés, y compris l’achèvement du contexte et des requêtes pour les recherches plein texte et les analyses de CV, l’adéquation multilingue, l’adéquation sémantique des emplois et des compétences, l’affectation automatique des différents systèmes de classification entre eux, l’utilisation de données complexes et non structurées dans l’analyse des écarts et les analyses comparatives (benchmarking), etc.

JANZZon! (systématique)

La systématique de JANZZon! (ordre des concepts) suit des critères logiques d’une part, d’autre part elle est nettement orientée sur le contenu, voire, le contenu des concepts signifie toujours le point de départ. Les connaissances de base quant aux termes individuels et la localisation correspondante en ontologie y sont essentielles. Les connaissances de fond sont d’une grande importance dans le web sémantique, car une machine peut uniquement « apprendre » de cette façon le sens des termes individuels.
La systématique de JANZZon! (ordre des concepts) suit des critères logiques d’une part, d’autre part elle est nettement orientée sur le contenu, voire, le contenu des concepts signifie toujours le point de départ. Les connaissances de base quant aux termes individuels et la localisation correspondante en ontologie y sont essentielles. Les connaissances de fond sont d’une grande importance dans le web sémantique, car une machine peut uniquement « apprendre » de cette façon le sens des termes individuels. Pour les professions et les fonctions, la structuration logique est relativement simple, également parce qu’il existe déjà des classifications d’emplois utilisées au niveau international, dont JANZZon! en référence. La situation est plus complexe dans le cas de spécialisations et de compétences où un ordre strictement logique est difficile ou impossible. La construction y est souvent axée sur le contenu, c’est-à-dire qu’elle est basée sur une compétence, une spécialisation et la personne qui possède ou pourrait posséder ces aptitudes.

Exemple
Microsoft Word est en tout cas associé au concept de Microsoft Office, c’est-à-dire le logiciel. Cependant, Microsoft Word est également très lié au traitement de texte, mais il n’est pas forcément logique de subordonner Microsoft Word au traitement de texte. Pour que la machine puisse encore reconnaître la connexion entre le traitement de texte et Microsoft Word, les deux concepts peuvent être associés par exemple via des relations.

JANZZsme!

JANZZZsme! est la toute dernière génération de notre moteur d’adéquation sémantique pour le matching des compétences/aptitudes/talents et des emplois, ainsi que pour l’utilisation intelligente et l’évaluation de toutes sortes de données sur les professions (Big Data). Il peut s’agir de données structurées ou non structurées, telles que des profils détaillés des demandeurs d’emploi sur le marché du travail, des offres d’emploi, y compris les exigences des portails d’emploi ou des sites de carrières propres à l’entreprise, etc. Les fonctionnalités de recherche et de correspondance de JANZZsme! permettent des requêtes extrêmement complexes via JANZZrestAPI pour des recherches précises d’adéquation de concepts (correspondance des tâches et des compétences) 1:1 mais aussi 1: n (un-à-un et un-à-plusieurs), une exploration de données étendue, par exemple dans le domaine des données professionnelles, des résultats nettement améliorés dans le domaine de la recherche plein texte classique, des analyses de lacunes ou de comparaisons (benchmarking). En parfaite interaction avec JANZZon!, JANZZsme! permet une adéquation réelle, transparente et sémantique entre les emplois et les compétences/aptitudes d’une précision sans précédent et peut être facilement intégrée et utilisée à moindre frais en tant que solution cloud via JANZZrestAPI dans des environnements et applications web existants.

JNZ-KZ (Serbie)

La classification professionnelle serbe Jedinstvena nomenklatura zanimanj / Klasifikacija zanimanja se base sur ISCO-08, avec quatre niveaux. Elle est disponible en serbe.

JSOC 2011 (Japon)

La Japan Standard Occupational Classification (JSOC) est la classification nationale des professions japonaises. JSOC reflète la structure du marché du travail japonais et est donc structuré différemment de la Classification internationale standardisée des professions (CITP).

KldB 2010 (Allemagne)

La classification 2010 des professions (KldB) de la Bundesagentur für Arbeit / Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (l’Agence fédérale pour l’emploi / Institut fédéral de recherche sur l’emploi (Allemagne) a une structure hiérarchique à cinq niveaux : domaines des professions, principales catégories des professions, groupes de professions, sous-groupes de professions, catégories de professions. En complément, une catégorisation est établie en fonction du niveau des exigences : activités d’aide et de formation basique, activités professionnelles orientées spécialisation, activités spécialisées complexes, activités très complexes. Il existe un ajustement à la CITP-08 par un tableau.

K-Means

L’algorithme k-Means est une méthode populaire pour le regroupement de données (analyse de clusters). Un nombre prédéfini de groupes k est formé, de sorte que les éléments d’un groupe soient aussi similaires que possible.

kNN

kNN, ou k-Next Neighbor, est un algorithme de classification. Il appartient à la catégorie des Lazy Learners.

KZBiH-08 (Bosnie-Herzégovine)

La classification des professions de la Bosnie-Herzégovine Klasifikikacije Zanimanja est basée sur la CITP-08.

KZiS 2010 / COFOG (Pologne)

La classification des profession 2010 de Pologne Klasyfikacja Funkcji Rzadu, est basé sur ISCO-08 et exite en deux langues  (PL, EN). Elle se compose de cinq niveaux hiérarchiques et est utilisé depuis 2010.

Lazy Learner

Un Lazy Learner (étudiant paresseux) ne commence pas la modélisation déjà pendant le processus de formation (comme le dénommé « étudiant enthousiaste » (eager learner), mais seulement lors de la saisie des données non classifiées.

LKP 2010 (Albanie)

La Lista Kombëtare e Profesioneve (LKP) 2010, la classification des professions en Albanie basée sur la CITP-08, se compose de quatre niveaux hiérarchiques et est utilisée depuis 2010.

Marque blanche

Les produits ou services en marque blanche sont des produits ou services fabriqués par une entreprise mais vendus par une ou plusieurs autres entreprises sous leur propre nom. Ainsi, le même produit d’un fabricant est mis sur le marché sous différentes marques avec l’identité visuelle de l’entreprise. Des exemples typiques de produits en marque blanche sont les CD vierges ou les applications web.

Mechanical Turk

Mechanical Turk, ou Le Turc est le nom colloque d’un joueur d’échecs automate qui a été construit en 1769 par Wolfgang von Kempelen, un officier de justice austro-hongrois et mécanicien. Pour les spectateurs, la machine donnait l’impression qu’elle jouait aux échecs toute seule. En fait, il y avait un joueur d’échecs humain relativement talentueux qui se cachait à l’intérieur pour faire fonctionner la machine. Des copies de la machine ont été utilisées dans diverses présentations et expositions jusqu’en 1929, date à laquelle le canular a été découvert. An allemand, l’expression « etwas türken » (simuler quelque chose) est restée en usage jusqu’à ce jour.

Aujourd’hui, la méthode dite Mechanical Turk est utilisée pour les projets qui sont beaucoup compliqué à programmer ou à résoudre pour un ordinateur que pour les êtres humains. Chez JANZZ.technology, cette méthode remplace l’apprentissage machine dans les domaines où ce dernier est insuffisant par rapport à nos standards, car il serait trop imprécis, trop imparfait ou trop lent. Au moyen du travail humain – ce qu’on appelle les tâches de renseignement humain (HITs) – ces tâches qu’un ordinateur ne peut résoudre ou seulement avec des efforts disproportionnés sont exécutées beaucoup plus précisement et plus rapidement. Chez JANZZ, ces experts humains comprennent des linguistes, des experts professionnels et éducatifs, des spécialistes compétents dans des domaines tels que la médecine, l’ingénierie, l’informatique, la banque et la finance, le commerce, ainsi que des personnes qui connaissent bien les langues, les industries et les professions de JANZZon!. Cette approche garantit la qualité sémantique inégalée de JANZZon! et des applications qui en découlent.

Modèle Statistique

Le modèle statistique sert à la description d’un volume de données et est constitué d’hypothèses concernant l’origine des données observées (échantillon). Le modèle fondé sur l’échantillon doit approximer la distribution réelle des données. D’autres dérivations basées sur l’échantillon peuvent ainsi être générées. Par exemple, l’hypothèse selon laquelle la distribution des notes d’examen correspond à une courbe en cloche (distribution normale) est un modèle statistique.

MOL (Arabie saoudite)

Outre l’ASCO, de nombreux pays arabes ont leur propre classification des professions nationale. L’Arabie saoudite a longtemps utilisé la classification MOL, qui n’était pas basée sur la CITP-08. Cependant, MOL a déjà été remplacé par une nouvelle classification : ASOC/NES.

NACE

La NACE est la Nomenclature statistique des Activités économiques dans la Communauté Européenne, un système de classification des activités économiques, communément appelée NACE, est un système de classification des activités économiques établie par l’Union européenne sur la base de la CITI Rév.3 (Classification internationale type des industries de toutes les activités économiques) de l’Organisation des Nations Unies. La nomenclature générale des activités économiques (NOGA) y correspond également.

NAICS/SCIAN (Nord Amerika)

Le SCIAN (Système de classification des industries de l’Amérique du Nord) est un système de classification utilisé au Canada, au Mexique et aux États-Unis pour classer les entreprises selon le type de leurs activités économiques ou leur processus de production. Il remplace le Système de classification type des industries (SIC).

Naive Bayes

Naive Bayes se réfère à un groupe d’algorithmes basé sur l’hypothèse suivante : tous les attributs sont statistiquement indépendants, ce qui signifie que la connaissance de la valeur d’un attribut ne vous dit rien sur la valeur d’un autre attribut (si la classe est connue).

NCO-2004 (Inde)

NCO-2004 est la classification nationale des professions en Inde. Elle est fondée sur la classification internationale normalisée des emplois CITP-88, qui a précédé la CITP-08.

NKZ 10 (Croatie & Macédoine)

La classification des professions de Croatie et Macédoine Nacionalna klasifikikacija zanimanja (NKZ) 2010 est basée sur la CITP-08 et est disponible en croate et en anglais, dont la dernière version date de 2011.

NOC/CNP (Canada)

La Classification nationale des professions (CNP) du Canada est fondée sur la structure de la CITP-08 et comprend quatre niveaux hiérarchiques, est disponible en français et en anglais et la dernière version date de 2016.

НКПД-2011 (Bulgarie)

La classification des professions de Bulgarie est basée sur la CITP-08 qui comprend quatre niveaux hiérarchiques et est utilisée depuis 2011.

O*NET (USA)

Le réseau Occupational Information Network (O*NET) aux États-Unis est soutenu par le US Department of Labor/Employment and Training Administration (USDOL/ETA). Il est basé sur la classification SOC (Classification UK). O*NET est une base de données extensive qui contient des descriptions d’emploi et les aptitudes, compétences, etc. Chaque emploi est divisé en tâches, outils utilisés, connaissances, aptitudes, aptitudes, activités professionnelles, contexte de travail, zone d’emploi.

Occupation Data

Occupation Data (Traduction libre : données sur les professions) – un terme collectif pour données sémantiquement liées à l’emploi, telles que les compétences, les aptitudes générales voire, les aptitudes sociales et interdisciplinaires, les fonctions, la formation/les qualifications, les spécialisations, etc. dans le contexte des concepts professionnels.

Ontologie

En informatique, les ontologies sont généralement des représentations sémantiques formellement structurées d’un ensemble de termes et des relations qui existent entre eux dans un domaine défini d’objets. Ils sont utilisés pour échanger des « connaissances » sous forme numérique et formelle entre les programmes d’application et de services. Avec l’idée du web sémantique, les ontologies ont connu un essor ces dernières années et font ainsi partie de la représentation des savoirs dans le domaine de l’intelligence artificielle. Contrairement à une taxonomie qui ne constitue qu’une subdivision hiérarchique, une ontologie représente un réseau d’informations aux relations logiques. Les ontologies permettent de structurer et d’échanger des données en vue de fusionner les bases de connaissances existantes, de rechercher et d’éditer des bases de connaissances existantes ou de générer de nouvelles instances à partir de types de bases de connaissances. [Wikipedia]

L’ontologie s’occupe de la représentation du savoir et des connaissances : grâce à ses connaissances de base et au contexte dans lequel un certain mot est utilisé, l’être humain peut comprendre et classer le terme correctement. Une machine peut, d’une certaine manière, « apprendre » le sens sémantique d’un terme. Des graphiques conceptuels sont souvent utilisés pour l’illustrer. Les concepts sont reliés par diverses relations. La signification des termes individuels est « interprétable » par une machine via les relations définies et de leur emplacement au sein de la hiérarchie. Les ontologies sont utilisées dans les domaines de l’intelligence artificielle, du web sémantique, du développement de systèmes et de logiciels, de l’informatique biomédicale et bien plus encore.

OWL

OWL (Web Ontology Language) est une spécification W3C d’un format XML pour représenter les ontologies basées sur la logique de description et le RDF (S).

OXML

OXML est un format propriétaire XML de l’entreprise Ontoprise pour représenter les ontologies basées sur la logique F. Il met à disposition les mécanismes de base pour la description des ontologies, de leurs métadonnées et de leurs composantes (concepts, relations, axiomes).

ÖISCO-08 (Autriche)

Le système de classification des professions autrichien (ÖISCO-08) utilise les mêmes codes et la même structure que la CITP-08 avec les quatre niveaux. La structure et les explications sont disponibles en anglais et en allemand, l’index alphabétique uniquement en allemand. Ö-ISCO est utilisé dans la dernière version depuis 2011.

Parsing / Analyse syntaxique

L’analyse syntaxique est principalement utilisée en informatique, mais aussi dans l’étude de la structure des langues naturelles. Un analyseur (anglais pour to parse « analyser », ou en latin pars, « part »; en allemand parfois aussi appelé « dissecteur ») est un programme informatique qui est responsable de la décomposition et de la conversion d’une entrée arbitraire de données dans un format utilisable pour le traitement informatique ultérieur. Les analyseurs sont souvent utilisés pour ouvrir la sémantique de l’entrée des données après le processus d’analyse pour ensuite procéder à des actions.

Part-whole-relations (Méréologie)

La méréologie est un type de hiérarchie qui traite de la relation entre la partie et l’ensemble, c’est un sous-domaine de l’ontologie. Un tout est donc une combinaison de différentes parties. [Wikipedia]

Exemple
Un livre fait partie d’une collection de livres. Si A fait partie de B et B fait partie de C, alors A fait également partie de C.

PCS 2003

La classification française Professions et Catégories Socioprofessionnelles (PCS) se compose de quatre niveaux d’agrégation.

PCS-ESE 2003

PCS-ESE 2003 (Professions et Catégories Socioprofessionnelles / Employés Salariés dans les Entreprises) est un type particulier de nomenclature. Il s’agit d’une description des activités des salariés dans les sociétés et entreprises privées ou semi-publiques.

PK (Lettonie)

La classification des professions de Lettonie Profesiju klasifikators est basée sur la CITP-08, avec un cinquième niveau supplémentaire. Elle est disponible en letton et est utilisée depuis 2010.

Polysémie

Le polysème est un signe linguistique (par exemple un mot) aux significations ou au sens différents, les polysèmes sont donc ambigus. Sa différenciation à l’homonymie n’est pas tout à fait claire, mais polysémie signifie l’ambiguïté systématique, contrairement à l’ambiguïté aléatoire de l’homonymie. Les polysèmes ont une origine linguistique commune, ce qui n’est pas le cas des homonymes. Les causes de la polysémie sont la métaphore (usage picturale), la métonymie (usage non littérale), l’emprunt du sens (usage étendue), l’utilisation elliptique (abstention d’usage), la renaissance des archaïsmes (usage répétitif) ou la différenciation technique des termes.

Exemple
Banque : institution financière ou son bâtiment (une banque est un homonyme pour l’institution financière et son bâtiment, car elle a une origine différente des mots).

PageRank

PageRank est un algorithme qui évalue un ensemble d’objets en réseau en fonction de leur structure. Chaque objet se voit affecter à une valeur en fonction de sa structure de réseau. L’algorithme est utilisé par exemple par Google comme base d’évaluation des sites Web.

RDF(S)

Resource Description Framework (RDF) et Resource Description Framework Schema (RDFS), par analogie « resource description system » sont des formats spécifiés par le World Wide Web Consortium (W3C) pour décrire et échanger des métadonnées dans le WWW. RDF (S) se réfère à une approche technique sur l’Internet pour la formulation d’énoncés logiques sur des choses arbitraires (ressources) et est considéré comme un élément fondamental de la construction du Web sémantique. RDF est similaire aux méthodes classiques de modélisation des concepts tels que les diagrammes de classes UML et les modèles de relations d’entités. Dans le modèle RDF, chaque énoncé se compose des trois unités sujet, prédicat et objet, où une ressource est décrite plus en détail en tant que sujet avec une autre ressource ou seulement une valeur (littéralement) en tant qu’objet.

Répartition

Une loi de probabilité est caractérisée par sa fonction de répartition, c’est-à-dire que deux lois de probabilités sont égales si et seulement si leurs fonctions de répartitions sont égales72
Un des avantages de la fonction est qu’elle est bien définie pour toute loi de probabilité73. Cependant elle n’a pas toujours d’expression explicite, un exemple étant la fonction de répartition de la loi normale. La fonction de répartition permet parfois des calculs de lois aisés (loi du maximum ou du minimum d’un échantillon, par exemple) et fournit un critère commode 74 de convergence des lois de probabilités via le théorème porte-manteau. [Wikipedia]

REST

Outre SOAP et XML-RPC, REST ou REpresentational State Transfer est probablement l’alternative la plus importante pour la réalisation de différents services Web. REST est basé sur des principes qui sont déjà largement utilisés dans l’application la plus répandue – le World Wide Web. Le WWW lui-même est une gigantesque application REST. De nombreux moteurs de recherche, boutiques, portails, réseaux ou systèmes de réservation sont déjà disponibles en tant que service web basé sur REST et sont donc adaptés/développés pour une connexion rapide et sans problème aux produits JANZZ et aux solutions SaaS.

RIASEC (Holland Codes)

RIASEC se réfère à la théorie des intérêts personnels développé par le psychologue John L. Holland (1919-2008) et se situe dans le domaine de la psychologie industrielle et organisationnelle des carrières. Le modèle définit les intérêts comme des caractéristiques fondamentales de la personnalité d’une personne qui influencent le choix des métiers /des professions. L’adéquation entre la personne et la profession est plus grande lorsque l’orientation individuelle correspond à l’orientation de la profession.

Le modèle RIASEC est basé sur 6 types psychologiques aux orientations suivantes :

  1. Réaliste : besoin d’être impliquer physiquement dans ses tâches ; 2. Investigateur : besoin inné de connaissances et de savoir ; 3. Artistique : besoin d’exprimer ses émotions et/ou pensées par l’approche artistique ; Social : attirer par les activité au contact des autres, besoin d’aider ; Entreprenant : aime les responsabilités, les défis dans le but de vaincre tous les obstacles (jusqu’au sommet) ; Conventionnel : est à l’aise dans le devoir, le respect des normes et des règles.

D’autres sources complètent ses 6 types d’un 7ème  type : l’Eveilleur (contribution au processus évolutif ayant pour but le changement pour le mieux. Proche de l’Idéaliste.

Une version actualisée et étendue du modèle RIASEC est utilisée dans la section « Intérêts » de la base de données professionnelle en ligne O*Net (Occupational Information Network).

ROME V3 (France)

Le Répertoire Opérationnel des Métiers et des Emplois, version 3, la classification professionnelle de France, a sa propre structure, c’est-à-dire qu’elle n’est pas fondée sur la CITP-08 (aucune correspondance avec la CITP-08). La structure s’articule autour de trois niveaux : les catégories d’emplois, les domaines d’activité et enfin, les titres d’emplois selon lesquels les professions et leurs descriptions sont classées.

SaaS

Software as a Service (SaaS) fait partie du cloud computing. Le modèle SaaS repose sur le principe selon lequel le logiciel et l’infrastructure informatique sont exploités par un prestataire de services informatiques externe et utilisés par le client en tant que service. L’utilisation d’un ordinateur compatible avec Internet et une connexion Internet avec le prestataire de services informatiques externe sont nécessaires. L’abonné au service paie des frais d’utilisation et d’exploitation en fonction de l’utilisation, mais le modèle SaaS lui permet d’économiser la plupart des coûts d’acquisition et d’exploitation. [Wikipedia]

SBC / BO&C (Pays-Bas)

La SBC (Standard Beroepenclassificatie) est la classification standard néerlandaise des Profession. Il existe deux versions : la SBC 1992 et la SBC 2010, la classification n’est pas basée sur la CITP-08, mais il existe une correspondance avec la CITP-08. En 2012, la SBC 2010 a été remplacée par la CITP-08 dans la classification statistique des professions. En 2014, les Pays-Bas ont créé une classification basée sur la CITP-08 – la BRC 2014. Il existe également une base de données sur les formations professionnelles et la formation professionnelle de Beroeps- en Opleidingsgeven ou Beroepen, Opleidingen & Competencie BO&C. a].

SBFI / SEFRI

Avec son registre des professions, le Secrétariat d’Etat à l’éducation, à la recherche et à l’innovation (SEFRI) donne un aperçu de toutes les professions de l’enseignement et de la formation professionnels de base reconnues par la SEFRI (certificat fédéral suisse de formation professionnelle, certificat fédéral d’aptitude) et de l’enseignement et de la formation professionnels supérieures (diplôme professionnel, examen technique supérieur) ainsi que des cursus-cadres, cours de formation et formations postuniversitaires agréés des hautes écoles professionnelles.

SBN 2000 (suisse)

La structure de la nomenclature professionnelle suisse 2000 (SBN 2000) de l’Office fédéral de la statistique OFS (Suisse) est disponible en trois langues (DE/FR/IT). Elle est subdivisée en division de professions, classe de professions, groupe de professions et type de professions. La SBN 2000 n’est pas conçue selon la CITP-08, mais il existe un codage de tous les codes à 8 chiffres de la base de données professionnelle (CH-STAMM) vers la SBN, ainsi que vers la CITP. La SBN est utilisée depuis l’an 2000.

Sémantique

La sémantique (du grec ancien σημαντικός (sêmantikos), « signifié » – « appartenant au signe « ), également connue sous le nom de théorie ou science du sens des signes. Dans ce cas, les caractères peuvent être des mots, des phrases ou des symboles. La sémantique traite généralement des relations entre les signes et de la signification de ces signes. Dans la mesure où la sémantique traite de signes de toutes sortes, c’est un sous-domaine de la sémiotique. Si elle traite uniquement des signes linguistiques (c. -à-d. si elle examine la signification des signes linguistiques), elle est une sous-discipline de la linguistique. [Wikipedia]

Skill gap

On parle d’inadéquation de compétence/compétences ou d’un déficit de compétences (Skill Gap) lorsque le genre ou le niveau de compétence/compétences d’un demandeur d’emploi, par exemple, s’écarte des exigences requises pour exercer correctement une profession ou une activité.

Skill shortage

On parle d’une pénurie de compétences (Skill shortage) lorsque la demande d’une compétence ou d’un savoir-faire spécifique dépasse l’offre de travailleurs qualifiés disponibles possédant ces compétences ou qualifications aux taux de rémunération du marché.

SK-ISCO-08 (Slovaquie)

La Štatistická klasifikácia zamestnaní, la classification des professions slovaque, est basée sur la CITP-08, disponible en slovaque et en anglais et utilisée depuis 2011.

SKOS

Simple Knowledge Organisation System – (SKOS) – Un système d’organisation simple des connaissance qui contient un ensemble de normes et de spécifications pour le soutien des systèmes d’organisation des connaissances. Il s’agit d’un langage formel basé sur le Resource Description Framework (RDF) et le schéma RDF (RDFS) pour encoder des langages de documentation comme les thésaurus, classifications ou autres vocabulaires contrôlés. SKOS a pour but de faciliter la publication et la combinaison d’un vocabulaire contrôlé, structuré et lisible par machine pour le web sémantique. [Wikipedia]

SKZ (Monténégro)

La structure de la classification des professions du Monténégro est basée sur la CITP-08 et existe en deux langues (EN, MN).

Smart Data

Smart Data fait référence au contenu précieux qui doit d’abord être filtré à partir de big data. Big data est une quantité brute et non structurée de données qui reflète le comportement des consommateurs. Smart Data, d’autre part, cherche la nature profonde de la cause de l’occurrence des données et tente de faire des prédictions significatives sur cette base. Il s’agit donc d’extraire les connexions et les relations importantes de données à partir d’une mer de données. Ce n’est qu’ainsi que de grandes quantités de données peuvent être utilisées de manière sensée et que des conclusions précises peuvent en être tirées. Smart Data est littéralement une version plus intelligente de big data et utilisable à des fins commerciales.

SOC 2010 (Royaume-Uni & Irlande)

La classification standard des professions (SOC) 2010 est utilisée en Grande-Bretagne (Royaume-Uni et Irlande). Elle n’est pas structurée selon la structure de la CITP, mais elle a été adaptée aussi étroitement que possible à la CITP-08 lors de la dernière révision en 2010. Elle est disponible en anglais.

SOC 2018 (USA)

La Standard Occupational Classification (SOC) 2018 est la classification des professions des USA. Elle dispose de sa propre structure, mais il existe un lien avec l’ISCO-08, disponible en anglais et en espagnol, la dernière version date de 2018.

SSOC 2010 & 2015 (Singapour)

La Singapore Standard Occupational Classification (SSOC) 2010 et 2015 est la classification des professions de Singapour, basée dans sa structure sur SOC, voire CITP-08.

Il existe également à Singapour une classification des formations  (Singapore Standard Educational Classification (SSEC) et une autre classification des standard de l’industrie (Singapore Standard Industrial Classification (SSIC)).

SSYK (Suède)

La classification des professions suédoises, Standard för svensk yrkesklassificering, est basée sur la CITP-08 et existe en deux langues (S, EN). Elle est en vigueur depuis 2012.

Système de suivi des candidats (ATS)

Un système de suivi des candidats (ATS) est un logiciel d’application pour le traitement électronique des étapes de travail du recrutement. Un ATS présente des similitudes avec un système de gestion de la relation client (CRM), mais il est conçu et élaboré spécifiquement pour les objectifs de recrutement. Par exemple, les candidatures peuvent souvent être filtrées automatiquement sur la base de critères préalablement définis, tels que les employeurs précédents ou le nombre d’années d’expérience professionnelle.

STYRK (Norvège)

La Standard for Yrkesclassification est la classification des professions de Norvège qui est basée sur la CITP-08. Elle se compose de quatre niveaux hiérarchiques, est disponible en norvégien et est utilisé depuis 2011.

Support Vector Machine

Une machine de support vectoriel (SVM) divise un ensemble de données en 2 classes sur la base d’un hyperplan. L’hyperplan agit comme une surface séparatrice entre les deux classes. Il est défini de sorte à maximiser la plage libre de données autour des limites des classes. SVM a la même fonction que C4.5 (c’est un classificateur), mais n’utilise pas les arbres de décision.

Sur-/sous-qualification/formation (Over-/Under-qualification/education)

Il y a surqualification/sous-qualification lorsque le niveau de qualification ou de formation est supérieur ou inférieur au niveau de qualification ou de formation requis pour l’exercice adéquat d’une profession ou d’une activité.

Sur ou sous-compétences (Over-/Under-skilling)

La surqualification/sous-qualification signifie que le niveau de compétence et de qualification est supérieur ou inférieur à ce qui est nécessaire pour l’exercice adéquat d’une profession ou d’une activité.

Synonym

On définit comme synonymes (du grec συνώνυμος synōnymos, composé de « σύν syn (ensemble) et ónoma’nom’ (nom) ) des expressions linguistiques ou lexicales différentes ou des signes qui ont la même signification ou un sens très similaire. En particulier, différents mots ayant des significations identiques ou similaires sont synonymes les uns aux autres. Ils se situent dans la relation de synonymie ou de similitude de sens, de sens ou d’usage, de similitude ou d’affinité. Un mot avec plusieurs significations possibles est un homonyme dont la signification peut changer selon le contexte ou l’intention de l’énoncé. Le synonyme n’est donc un mot uniquement par rapport à un autre mot et à un contexte qui définit le sens du mot.

Taxonomie

Une taxonomie (également système de classification) du grec τάξις táxis (ordre) et νόμος nómos (loi) est une procédure par laquelle les objets sont classés selon certains critères, voire, par catégories. En général, les taxonomies utilisent des structures hiérarchiques aux relations parent-enfant. Dans ces hiérarchies, le concept inférieur a les mêmes caractéristiques et comportements que son concept maître, plus un ou plusieurs autres, plus spécifiques, propriétés, comportements, etc. Le concept inférieur a les mêmes caractéristiques et comportements.

Exemple
L’ingénieur civil est un sous-concept d’ingénieur, c’est-à-dire que chaque ingénieur civil est aussi un ingénieur, mais chaque ingénieur n’est pas automatiquement un ingénieur civil.

Thésaurus

Un thésaurus est une collection de termes classés par thème étant en relation les uns avec les autres. Des synonymes y sont gérés, mais aussi des termes supérieurs et inférieurs : contrairement au dictionnaire, il ne s’agit pas des définitions ni de la prononciation d’un terme.

W3C

Le World Wide Web Consortium (W3C) est une communauté internationale qui élabore des normes et des lignes directrices ouvertes pour assurer la croissance à long terme du web.

Web sémantique (Web 3.0)

Le Web sémantique vise à permettre aux machines de traiter l’information recueillie par les humains dans le cadre du développement futur du Web et de l’Internet. Toutes les informations sur l’Internet exprimées en langage humain doivent être accompagnées d’une description claire de leur signification (sémantique), qui peut également être comprise ou, au moins, traitée par ordinateur. L’utilisation mécanique des données issues du réseau de données tissées par l’homme n’est possible que si les machines sont capables d’en définir clairement le sens ; ce n’est qu’alors qu’elles représentent des informations. Le but du Web sémantique est de rendre le sens de l’information utilisable pour les ordinateurs et donc de l’organiser automatiquement pour les usagers intéressés au cours d’une requête. Les informations sur le web doivent être interprétées par des machines et traitées automatiquement. Les informations sur les lieux, les personnes et les choses doivent être reliées entre elles à l’aide du web sémantique sur la base des contenus. [Wikipedia]

WSQ

Le Workforce Skills Qualification (WSQ) est un système de certification de la Singapore Workforce Development Agency. Le système et les certificats permettent aux employés potentiels de développer et de perfectionner leurs compétences. Il aide également les entreprises à mieux évaluer les potentiels en termes de compétences et d’aptitudes spécifiques recherchées.