Les algorithmes vont-ils contribuer à réduire le chômage ?

Les chiffres du chômage sont tombés jeudi soir. 3.500.000 personnes restent sans emploi en France. Et pourtant, plusieurs milliers de postes - on parle généralement de 400.000 - ne trouvent pas preneur. Un paradoxe qui pourrait disparaitre un jour prochain grâce aux "big data", aux méga-données.

C’est une nouvelle façon de recruter qui est en train d’apparaître un peu partout dans le monde. On n’en est qu’aux débuts, mais on peut déjà imaginer que dans quelques années on retrouvera plus facilement du boulot grâce à ce qu’on appelle les big data.

Pour mémoire, ces big data, ou mégadonnées, ce sont les milliards et les milliards de petits bouts d’information qui circulent sur le web et qui permettent - pour ne parler que de recrutement - de mieux comprendre qui sont les candidats, et quelles sont leurs compétences. De mieux définir leur profil, leurs qualités. Bien mieux en tout cas que le fait le traditionnel CV.

Le pari, c’est donc que ces mégadonnées pourraient contribuer à réduire le nombre, toujours choquant, de personnes qui ne trouvent pas de travail en dépit des offres existantes. Alors les big data ne vont pas pourvoir ces 400.000 offres d'emploi d'un coup. Parce que dans ces emplois qui ne trouvent pas preneurs, il y en a beaucoup qui sont trop mal payés, qui ne sont pas situés au bon endroit, parce que c’est un métier que boudent les jeunes. Tout ça est vrai, mais il y a d’autres raisons à ce chômage qui résiste au bon sens.

Le big data a une carte à jouer

Parce qu’il existe désormais des algorithmes, des programmes complexes, qui sont capables d’aller puiser dans le gigantesque réservoir des big data et de mettre en contact 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, depuis ce que vous avez mis en ligne sur les réseaux sociaux professionnels, si par exemple vous avez été inscrit à une formation, si vous avez passé des tests de personnalité - eh bien cette machine est mieux à même de sélectionner les meilleures recrues qu’un recruteur en chair et en os.

Pourquoi ? Parce que l’algorithme va chercher des compétences, des qualités, plutôt que des diplômes et des expériences. Et qu’il ne se laissera pas  "distraire" par la subjectivité humaine.

De plus en plus de sites d’emploi qui se sont mis à ce que l’on appelle le "matching". Des sites comme Qapa, Météojob et même le géant Monster se font forts de proposer à des candidats des postes auxquels ils n’auraient pas pensé, des emplois auxquels ils ne postulent pas, et qui ne leur parviennent pas, mais pour lesquels ils ont toutes les compétences requises.

Exemple concret avec Xerox

L'entrepise voulait recruter pour ses centres d’appel. L’entreprise n’embauchait que si les candidats avaient déjà occupé ce type d’emploi. Problème, les gens ne restaient pas longtemps à leur poste. En faisant mouliner un algorithme, ils se sont aperçus que les meilleurs dans ce boulot-là étaient des gens créatifs, qui habitaient près de leur lieu de travail, qui avaient un moyen de transport fiable et qui étaient membres de plusieurs réseaux sociaux. C’était ça la martingale ! L’entreprise s’est donc mise à embaucher de nouveaux profils. L’algorithme a bien permis à des gens qui n’entraient pas a priori dans le scope de Xerox d’avoir du travail.

Ces derniers jours, un poids lourd du recrutement s’est lancé dans le big data. Il s’agit du groupe Randstad, qui est quand même le numéro deux mondial du recrutement. Ce géant de l’intérim s’est lui aussi payé son algorithme de recrutement. Désormais, quand une boite cherche à embaucher, Randstad lui propose des profils inattendus, des gens qui ont les compétences, mais pas forcément l’expérience ou les diplômes.

Idem pour les chercheurs d'emploi. Randstad leur dit : "D'après votre profil, si vous faites telle formation complémentaire, c'est la machine qui vous le dit, vous allez trouver du boulot."

Et c’est comme ça, en repérant des bons candidats potentiels dans les milliers de candidatures et en les mettant en rapport avec des offres, et en proposant des formations, que la machine, que les big data pourront jouer leur rôle dans bataille contre le chômage.