L'avènement de Qualiopi - nouvelle certification en lien avec le Référentiel National Qualité (RNQ), qui cadre la qualité des formations et actions concourants au développement des compétences - aspire à rendre plus lisible et effective l'offre de formation en France.
En particulier, ce référentiel spécifie les critères de qualité qui caractérisent les prestations pédagogiques des bilans de compétences et d’accompagnement VAE, ainsi que les exigences relatives à la pratique des consultants, l'implication et l'investissement du centre dans son environnement socio-économique et professionnel, etc.
Parmi les axes importants couverts, on trouve la mise en œuvre et l'exploitation effective d'une veille sur les évolutions des compétences, des métiers et des emplois (critère 6 - "l'inscription et l’investissement du prestataire dans son environnement professionnel", et plus précisément à l'indicateurs 24 ).
Dans cet article, nous explorons comment l'IA et les Big Data aident les centres de bilans de compétences à réaliser cette veille sur le marché du travail de façon efficace et pratique.
Comment l'IA les Big Data permettent-ils une veille efficace sur les évolutions du marché du travail ?
Ces dernières années, la nature et les caractéristiques du marché du travail ont connu une évolution drastique, notamment de par le processus de digitalisation exponentiel qui a non-seulement modifié le paysage des métiers et des compétences, mais aussi bouleversé les approches de mise en lien entre l'offre, la demande et les contenus de formation.
Aussi et avec l'intégration massive d'internet dans la sphère de l'emploi et de la formation, la dynamique des interactions sur le marché du travail s'est considérablement transformée, notamment à travers un ensemble de processus qui se sont désormais installées, durablement, dans le périmètre digital.
On note par exemple les Job Boards, les services de mise en relation informatisés, les plateformes réseaux, les applications de gestion du travail (i.e. intérim, freelancing), les portails web de formation en ligne, etc.
De ce fait, la quantité d'information sur le web (Big Data), en particulier en lien avec le marché du travail, combinée à l'accélération des transformations relatives aux métiers, aux compétences et à l'offre de formation, ouvre une nouvelle ère et des alternatives inédites aux organismes de formation quant à la façon d'observer, d'analyser, de comprendre les métiers et les compétences pour agir dans ce contexte de marché fluctuant.
En plus de capturer dynamiquement de nouvelles données dans des volumes importants, l'exploitation des Big Data permet d'appuyer les processus existants d’information et de décision en affinant les questions à traiter et en augmentant le champs d'analyse.
Pour que les données soient exploitables, elles doivent en effet être spécifiques. C’est une chose de savoir qu’il existe une forte demande de « développeurs informatiques ». Mais il est beaucoup plus utile de savoir combien de sociétés ont besoin d'une expertise particulière par rapport à d'autres approches, et en quoi cette demande diffère d'un projet, d’une industrie ou d'une région à l’autre.
Avec ce niveau de détail, les employeurs, les établissements d’enseignement et les pouvoirs publics peuvent élaborer des plans détaillés sur l’orientation, la formation ou le recrutement, et dans le même temps, les étudiants, demandeurs d’emploi et salariés peuvent prendre des décisions de carrière plus éclairées.
L'IA et les Big Data dans les bilans de compétences
Comme nous le savons, le processus du bilan doit à la fois prendre en compte les qualités professionnelles et personnelles du candidat, ses motivations, mais aussi assurer l’adéquation et la faisabilité d'un projet par rapport aux évolutions du marché du travail, les spécificités et les contraintes de chacun.
Tirer le meilleur d’un bilan de compétences dépend de la capacité à façonner le bon projet, tirer les bonnes conclusions et mettre en œuvre une stratégie efficace dans le contexte spécifique de chacun. L'exercice doit permettre de mettre en œuvre un projet réaliste et réalisable qui tient compte des fluctuations récurrentes et des changements de plus en plus rapides du marché du travail.
C’est dans ce sens que l’Intelligence Artificielle (IA) et les Big Data permettent d’optimiser ce processus pour chaque bénéficiaire et de garder notamment la maitrise sur les évolutions du marché à court et moyen terme.
Lors des trois étapes d'un bilan de compétences (phases préliminaire, d'investigation et de conclusion), l’exploitation de ces technologies peut intervenir notamment lors de :
1. La phase d’investigation
a. Pour identifier, formaliser, clarifier et articuler des compétences, à partir d’un CV ou d’un projet professionnel
b. Pour explorer les dernières tendances du marché, librement ou en lien avec le profil ou les aspirations du candidat
c. Pour simuler une projection de métiers qui correspondent au profil actuel ou escompté d'un bénéficiaire, tout en ayant une vue réelle sur la tendance du marché
d. Pour la prise en compte des éléments du contexte et du projet (attentes du marché en termes de compétences, localisation des opportunités, salaires etc.)
2. La phase de conclusion
a. Pour identifier des écarts de compétences avec le projet ciblé
b. Pour recommander des pistes de formations
c. Pour suggérer des offres d’emploi récentes
d. Pour réaliser la synthèse et appuyer les conseils pratiques à la réalisation du projet
Comment ces technologies aident les centres de bilan à gérer simplement les exigences du processus de qualité ?
Quand on dit qualité, on entend besoin de traçabilité, des audits et des efforts supplémentaires en matière de documentation.
Pour que la veille sur les évolutions du marché du travail soit efficace et conforme aux attentes de la certification, elle doit donc pouvoir être exploitée dans chaque cas particulier, tout en appuyant ce travail de synthèse et de traçabilité réglementaire désormais supporté par le centre de bilan.
Dans ce sens, les plateformes analytiques de veille comme https://app.trouvetavoie.io jouent un rôle clé pour offrir une expérience plus riche au candidat, tout en libérant un temps précieux pour la relation et l'accompagnement humain.
Par exemple et dès l’étape d’investigation, en partant de son CV, la description de ses expériences passées, son projet professionnel ou simplement des mots-clés, le conseiller et le candidat peuvent effectuer plusieurs simulation grâce à l’IA - qui analyse ces textes et identifie les compétences clés, avant de les interfacer avec les métiers, les formations et les tendances du marché - et générer en un clic un rapport de synthèse complet et daté à chaque fois, qu'ils peuvent ensuite inclure à la synthèse.
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