Si les acteurs de la formation et du conseil carrière sont pleinement conscients de l'importance des données sur le marché du travail, il ne leur est pas toujours facile de les exploiter au quotidien.
En théorie, l'avènement de l'IA et des Big Data offre une nouvelle palette d'outils et d'approches qui peuvent apporter une compréhension plus fine des réalités, appuyant ainsi la qualité et l'efficacité des processus d'évolution professionnelle, d'insertion ou de formation.
Mais pour cela, il est important pour les professionnels de la formation et de l'emploi d'être en mesure d'utiliser et interpréter les données correctement.
Il existe en effet de nombreux pièges inhérents au recours aux données pour l'aide à la décision, qui peuvent parfois surprendre les professionnels non préparés et les induire en erreur.
Dans cet article, nous présentons quatre erreurs à éviter pour offrir un accompagnement éclairé par les données.
Erreur #1 : Espérer des réponses et des orientations toutes faites
Si vous cherchez des solutions miracles, des algorithmes qui ont la solutions à toutes vos questions, il est bien probable que vous exploitiez mal les données.
Très souvent, les organismes de formation ainsi que les conseillers carrières et leurs bénéficiaires sont confrontés à des décisions difficiles, impliquant les attentes personnelles, les contraintes familiales et géographiques, la peur du changement, l'incertitude du résultat, etc.
Peu importe à quel point ils sont justifiables et réfléchis, les choix sont toujours complexes dans ces situations et chaque cas est unique. Face l'enjeu, il est tentant de croire que l'IA et les Big Data peuvent, à elles seules, révéler la bonne décision.
Certes, exploiter l'IA et les données peut s'avérer très bénéfique à l'arsenal décisionnel disponible et apporte des éléments tangibles pour se faire une vision à la fois claire et objective de la réalité.
Mais malgré cela, ni l'IA ni les données ne peuvent réellement prendre les bonnes décisions à la place des bénéficiaires, et ne confèrent pas non plus ce pouvoir aux formateurs ou aux conseillers.
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💡 Les données sur le marché du travail ne sont donc qu'une pièce du puzzle, importante certes. Arriver à la bonne décision nécessite un travail d'analyse et prendra également en compte les contextes spécifiques et les enjeux propres à chaque situation.
""Erreur #2 : Vouloir commencer avec une maîtrise et des données parfaites
Il n'est pas rare d'appréhender l'utilisation des données quand on est pas expert. Certains peuvent penser qu'il n'est pas utile ou pas possible d'exploiter les données s'il nous manque les compétences, quand on n'a pas les moyens, ou encore quand les données disponibles ne sont pas parfaites.
C'est une erreur !
Même s'il est évident qu'il faut privilégier une mise en œuvre mature des données et des algorithmes, ce qui est même fortement recommandé (i.e. gouvernance, sécurité, compréhension des biais, méthodes d'analyse, visualisation, interprétation, etc.), ce n'est pas une raison pour attendre.
Rester inactif ne fera que freiner le développement de vos capacités et vous empêcher de construire une culture seine vis-à-vis des données.
En pratique, toutes les organisations ont besoin de s'améliorer progressivement, avant de tendre vers un cadre et un niveau d'exploitation mature par rapport à son activité. Pour preuve, tous les leaders des données qui en tirent au quotidien le meilleur bénéfice n'y sont pas arrivés du jour au lendemain.
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💡 Souvent, il suffit de commencer. Les professionnels de la formation et de l'emploi peuvent explorer progressivement les façons d'intégrer l'exploitation des données dans leurs approches, là où c'est possible et en exploitant les données disponibles, dans une logique d'apprentissage continue qui vise à améliorer les analyses et la valeur ajoutée à leurs bénéficiaires.
""Erreur #3 : Essayer systématiquement de prouver des idées préconçues
L'une des erreurs les plus courantes vient des présomptions et points de vue personnels de ceux qui exploitent les données. Faites attention lorsque vous pensez savoir ou avoir raison, surtout quand il s'agit de vos propres conclusions et vos expériences.
Surtout, ne décidez pas de le prouver à tout prix en vous penchant sur les données.
Les questions de l'emploi et du marché du travail sont complexes et multidimensionnelles. Il peut donc être plus facile de tomber dans des raccourcis et adopter une approche sélective qui va dans le sens de vos intuitions.
Dans le cadre d'une formation ou dans le conseil carrière, il est éthiquement nécessaire d'exploiter les données sans à priori.
Considérer les données comme un moyen de justifier des points de vue préalablement conçus risque de transformer cet atout en un outil de désinformation. Il est ainsi important d'être suffisamment humble pour tirer les bons enseignements des données et construire un avis informé.
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💡 Une bonne façon d'éviter ce piège serait d'adopter systématiquement une attitude d'investigation, de considérer ses points de vue comme des hypothèses et d'exploiter les données comme un moyen de vérification, qui aiderait notamment à formuler des contre-hypothèses ou poser de meilleures questions.
""Erreur #4 : Faire confiance aux données aveuglement
Lorsque l'on essaie de mettre en avant les données et d'encourager ses bénéficiaires ou un public à les prendre en compte, ont peut parfois passer à côté de certaines limitations.
La réalité est que les données ont aussi leurs défauts et des limites, comme toute autre approche d'analyse. En particulier et dans le cas des données sur le marché du travail, certains facteurs doivent particulièrement être pris en compte.
Par exemple, si on exploite un système Big Data qui analyse des millions d'offres d'emploi en ligne, il est primordial de garder à l'esprit que l'information présentée reflète majoritairement ce que les recruteurs expriment le plus souvent, donc pas tout. D'une certaine façon, on y distingue l'écart entre ce que ces derniers demandent à une période donnée et ce qui est largement disponible et connu par tous.
Selon nos analyses, les recruteurs focalisent en effet sur les points qu'ils ne trouvent pas systématiquement chez les candidats, ainsi que sur les cadres d'activités essentiels. En revanche, ils peuvent ne pas expliciter certaines exigences qui sont considérées comme communes et connues.
Il ne faut donc pas s'étonner de constater le déclin d'une compétences dans les offres d'emploi d'un métier, alors qu'elle y est toujours importante.
Cela ne signifie pas pour autant que les données sont mauvaises et erronées, mais ça veut simplement dire qu'il faut faire l'effort de questionner et comprendre les limites et les cadres d'interprétation, et notamment de se tourner ensuite vers d'autres sources complémentaires qui aideraient à valider l'information.
Une façon intelligente de procéder consiste à exploiter les données comme support à des micro-enquêtes et aux conversations réelles (présenter les données et poser des questions à un groupe de professionnels, lancer une enquête ciblée grâce aux informations observées, etc.).
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💡 Chez TrouveTaVoie par exemple, nous avons développé un pôle spécialisé dans les études et les analyses, qui croise systématiquement nos données approfondies et temps réel sur le marché avec les autres sources (statistiques du gouvernement, autres études, etc.), tout en exploitant un système d'enquêtes et d'observatoires spécialisés (par secteurs, métiers, etc.) impliquant des groupes de professionnels.
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