Des missions pour le tiers secteur : la technologie pour sortir des populations de l’ornière sociale?

Technologies Equipes Travail

Aux origines de l’ornière sociale : un mode du travail cristallisé dans ses méthodes opérationnelles.

Le marché du travail s’est figé, ces cinquante dernières années,  selon une méthode en quatre points essentiellement linéaires (voir schéma ci-dessous) :Phases de méthodes de travail.

Avec éventuellement un nouveau passage par la case « formation » en cours de carrière.

Cette approche partait du postulat que la demande opérationnelle était inscrite dans le temps et évoluait peu. Nonobstant les bons technologiques, la lecture des méthodes de travail restait figée. La présence sur le lieu de travail était exigé, le processus productif obligatoirement ponctué par des “réunions de service” en présence de tous les acteurs sociaux….A ce rythme, beaucoup d’agents ayant du mal à s’adapter  à ces rythmes figés se sont retrouvés pris dans une réelle ornière sociale. Les métiers étaient ainsi établis, normés et inchangés années après années. Les acteurs économiques trouvant ainsi à s’employer ou à employer.

Une approche mise à mal qui doit se réformer.

Pourtant, cette approche a été mise à mal par les bouleversements opérationnels rencontrés ces dernières années :

  1. la contrainte sur les ressources issue de transition écologique ;
  2. les bouleversements liés à la transition numérique ;
  3. la modification profonde des sociologies des marchés de l’emploi venant mettre à mal des parties pris, et notamment :
    • une segmentation augmentée de l’employabilité encore à prendre en considération qui implique qu’il n’y a pas un mais des marchés de l’emploi, tous fonctions des secteurs, des objectifs, des attentes des uns et des autres. Or, les approches sont encore trop fondés sur des grands agrégats ce qui ne permet pas la mise en place de stratégie fine par acteurs tant offreurs que demandeurs ;
    • une inversion de courbes de rapports âge/employabilité : l’emploi des séniors – c’est à dire au-delà de 45 ans (!) et alors que ceux-ci ont encore 20 ans d’activité obligatoire – est tout aussi critique que l’emploi des jeunes générations, et on y rencontre les mêmes phénomènes à l’image des Neets (ni dans l’emploi – ni en formation), alors que les visions politiques demeurent traitées par critère d’âge
  4. la Pandémie de Covid 19 qui a transformé profondément l’organisation du travail, notamment par la démonstration de l’incidence sur la productivité du tout présentiel (22 points de productivités gagnés par le télétravail : Tison et al., 2021).

L’impératif d’agilité opérationnelle sur un marché du travail en mutation

Dans ce contexte, l’agilité opérationnelle est devenue clef. Pourtant la vision généralement exprimée, y compris et surtout par beaucoup de décideurs politiques, se fonde encore sur une approche inerte et quasi-manichéenne du corpus social constituant le marché du travail.

On l’a dit, on parle des “jeunes”, des “seniors” comme autant d’agents identiques à un âge donné, alors qu’il conviendrait d’une part de sectoriser les approches – il est des domaines d’activité ou certaines classes d’âges sont en plein emploi – et d’autre part d’effacer les biais sociologiques au bénéfice d’une mesure de l’opérationnalité des acteurs.

Cela implique :

  1. de dépasser la problématique du “même” : les recruteurs RH sont souvent jeunes, et recrutent donc leurs semblables (Marchal, 2019). Le marché est tellement saturé du présupposé que jeune = efficient, que mêmes les acteurs seniors ont tendance, à candidature équivalente, à préférer le moins avancé en âge (Lacroux & Martin-Lacroux, 2021),
  2. d’éliminer la prépondérance de la référence au temps (années d’expériences) et y substituer les volumes de compétences acquises par la mise en place d’algorithmes de charge. Plus l’expérience se répète, plus elle accroit la charge d’une compétence donnée. Il existe ainsi des acteurs très jeunes qui ont des compétences considérables dans certains domaines et inversement.

Mais le problème se pose aussi du côté de l’identification des besoins qui reprend des postulats de compréhension de la nature de l’emploi largement issue d’une vision codifiée, segmentée de façon figée – nonobstant les mises à jour – et clairement pauvrement adaptée aux enjeux actuels. Une formation correspond à un code – lui-même lié à une nature d’emploi – elle-même se retrouvant dans les descriptifs des besoins.

La dichotomie entre d’un côté la rigidité de cette lecture et d’autre part la volatilité des besoins et attentes est évidente.

Les besoins : une approche par le terrain plutôt que par les analyses des grands agrégats.

Le marché a plus besoin de faire se rencontrer des besoins et des compétences que de normes ancrées dans une vision sociétale révolue. Il a plus besoin d’avoir des certitudes opérationnelles sur un acteur donné ce qui démultiplie les attentes en termes de réassurance pour des employeurs qui prennent le risque de l’emploi ; et qui explique peut-être la croissance de processus de reconnaissance par les paires (soft certification), par le test de compétences et non par l’appartenance à un corps ou l’obtention d’un diplôme donné.

Quelle réponse?

Dans ce contexte, il pourrait se révéler intéressant de construire en utilisant notamment les derniers apports technologiques en termes d’intelligence artificielle dans sa partie prédictive :

1 – un outil agile qui  aiderait les entreprises à exprimer leurs besoins en temps réel par la construction d’un outil de “bourse au besoin” /”marché des besoins”/ et surtout cotations des besoins permettant la production d’indicateurs (les données sont disponibles aujourd’hui : Eurostat, rapports des organisations professionnelles, chiffres et données DARES des emplois non pouvus, ect…) qui identifierait en temps réel les réels besoins opérationnels prospectifs des organisations ainsi que leur urgence. On rappellera à toutes fins utiles qu’il y a plus de 300 000 offres non pourvues officiellement en France, et cela exclus le marché du gré à gré qui constitue l’essentiel des recrutements à partir des directions de business unit,

2 – un outil d’appréciation et de diagnostic des compétences pour les personnes ni en formation ni en emploi (NEETS, quel que soit leur âge et leur domaine d’activité) et au-delà, pour déterminer l’existant et les besoins complémentaires, afin d’apporter une réponse immédiate au marché du travail (postes non pourvus et tensions telles qu’identifiées ci-dessus),

3 – un mécanisme d’acquisition des compétences complémentaires identifiées en (2) sous forme de formations modulaires afin de combler les potentielles lacunes identifiées et ainsi d‘anticiper et gérer les risques de recrutement qui constituent le premier frein à l’embauche (Mouillot & Drillon, 2017).

Cette approche innovante se distingue de l’utilisation usuelle de l’IA dans le marché actuel des RH pour qui l’outil est devenu un moyen de sélection optimisé et à moindre coûts d’acteurs déjà identifiés et formatés (Navez, 2020).  l’IA est ici à la base d’ un outil d’enrichissement des compétences fondées sur une attente économique forte, l’expression d’une réelle mission qui pourrait utilement être portée par le tiers secteur ?

 

Références

Lacroux, A., & Martin-Lacroux, C. (2021). L’Intelligence artificielle au service de la lutte contre les discriminations dans le recrutement: nouvelles promesses et nouveaux risques. Management Avenir, (2), 121-142.

Marchal, E. (2019). Les embarras des recruteurs: enquête sur le marché du travail. Éditions de l’École des hautes études en sciences sociales.

Mouillot, P., & Drillon, D. (2017). Risque et sérendipité du recrutement: de l’intérêt de la détection des HQI dans l’embauche des nouveaux managers. Marche et organisations, (2), 83-98.

Navez, M. (2020). De la digitalisation vers l’utilisation de l’Intelligence Artificielle dans le recrutement: Quel avenir pour les chasseurs de tête?.

Tison, E., Larher, Y M., Cappelletti, L., & Calmels, D., (2021) Quel avenir pour le télétravail ? Pérenniser et sécuriser une pratique d’avenir. Institut Sapiens

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