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Malgré la montée inexorable du chômage, quelque 400.000 postes sont difficiles à pourvoir. Les big data,  devraient permettre de mieux mettre en adéquation les offres et les demandes d'emploi.

3.500.000 personnes restent sans emploi en France. Et pourtant, plusieurs milliers de postes (400.000 ?) ne trouvent pas preneur. Ce paradoxe pourrait être levé grâce au big data.

Le salut pourrait en effet  venir de ce qu'on appelle le big data, l'exploitation de données massives récoltées notamment sur internet.

C'est le pari de certains, comme le spécialiste de l'intérim et des ressources humaines Randstad France.

Une nouvelle façon de recruter qui est en train d’apparaître un peu partout dans le monde :

Nous en sommes qu’aux débuts, mais l’on peut déjà imaginer que dans quelques années l’on retrouvera plus facilement un emploi grâce à ce qu’on appelle le big data, des informations qui circulent ponctuellement sur le web et qui devraient permettre,  en terme de recrutement, de mieux comprendre qui sont les candidats, quelles sont leurs compétences, de mieux définir leur profil, leurs qualités.

Bien mieux que le traditionnel CV.

Le pari est donc que ces mégadonnées pourraient contribuer à réduire le nombre de personnes qui ne trouvent pas de travail en dépit des offres existantes

Il existe  en effet désormais des algorithmes, des programmes complexes, capables d’aller puiser des informations dans le réservoir des big data  et les combiner afin de mettre en relation un candidat et un poste.

Deux chercheurs de l’université du Minnesota ont même prouvé qu’en matière de recrutement, la machine faisait mieux que l’homme.

Bien paramétré, un modèle informatique capable de brasser des informations sur les candidats, depuis un CV, ou ce que mis en ligne sur les réseaux sociaux professionnels, une inscription à une formation, des tests de personnalité : cette procédure  est mieux à même de sélectionner les meilleures recrues qu’un recruteur «traditionnel ».

En effet, l’algorithme va rechercher des compétences, des qualités, plutôt que des diplômes et des expériences. Et de plus, il ne se laissera pas  distraire par des phénomènes subjectifs.

Prenez les offres d'emplois disponibles sur Internet, plus trois millions de CV avec des compétences détaillées, et les données fournies entre autres par Pôle emploi, l’on obtiendra un nouveau logiciel  comme celui utilisé utilisé chez Randstad.

 L'idée est d'obtenir un outil beaucoup plus efficace, via une sorte de moteur de recherche multicritères, qui permet à un candidat de trouver des offres, de cibler une ville, de penser à une reconversion.

Avec ce que l’on appelle le « matching », des sites comme Qapa, Météojob et le géant Monster proposent  à des candidats des postes pour lesquels ils ont toutes les compétences requises selon le traitement des informations en leur possession.

L’exemple de Rank Xerox :

L'entreprise voulait recruter pour ses centres d’appel : Elle n’embauchait jusqu’alors que si les candidats avaient déjà occupé ce type d’emploi mais les personnes ainsi recrutées avaient tendance à ne pas rester  pas longtemps dans  leur poste.

En faisant tourner un algorithme, les ressources humaines se sont aperçues que les meilleurs agents pour ce type d’emploi étaient des gens créatifs, qui habitaient près de leur lieu de travail, qui avaient un moyen de transport fiable et par ailleurs membres de plusieurs réseaux sociaux.

L’entreprise s’est donc mise à embaucher de nouveaux profils, l’algorithme ayant recours à des demandeurs d’emploi qui n’entraient pas a priori dans le profil requis à priori par Xerox.

L’un des majors du recrutement s’est aussi lancé dans le big data : il s’agit du groupe Randstad, le numéro deux mondial du recrutement.

Ce géant de l’intérim s’est lui aussi équipé d’un algorithme de recrutement.

Désormais, Randstad propose aux entreprises qui recrutent des profils inattendus, des gens qui n’ont pas forcément l’expérience ou les diplômes mais les compétences.

Il en est de même pour les chercheurs d'emploi à qui Randstad apporte ses conseils, ainsi par exemple : « selon notre logiciel, d'après votre profil, si vous faites cette formation complémentaire, vous allez trouver du travail ».

En repérant des bons candidats potentiels dans des milliers de candidatures et en les mettant en rapport avec des offres, en proposant des formations, les big data pourront ainsi jouer leur rôle dans bataille contre le chômage.

Une technique dont devrait s’inspirer Pôle Emploi si tant est que la nouvelle Ministre du Travail veuille bien se pencher sur cette question.