Marché du travail : Le Big Data, un nouveau moyen de prédiction

Marché du travail : Le Big Data, un nouveau moyen de prédiction

Menée selon une approche comparative et prospective, l’utilisation de la «Big Data» permettrait un suivi des besoins du marché du travail.

◆ Des défis de collectes de données doivent être relevés afin d’en optimiser l’utilisation.

 

Par B. Chaou

 

L’exploitation de données massives ou Big Data ouvre désormais de nouvelles opportunités pour les prévisions économiques, surtout après les avancées technologiques réalisées durant ces dernières années. Car, justement, les Big Data sont le fruit du développement des outils digitaux regroupant plusieurs acteurs, dont les gouvernements, les consommateurs ou les entreprises.

Leur champ d’application relève de plusieurs domaines d’activité et peut servir à faire des prévisions, mais aussi à prendre des décisions. La Direction des études et des prévisions financières (DEPF) s’est penchée sur la valeur ajoutée des Big Data dans l’environnement macroéconomique dans une récente étude intitulée : «Apports des Big Data pour le suivi de l’activité économique et la prévision». Une étude consacrée essentiellement à la présentation du potentiel de contribution des Big Data en matière de suivi des prévisions économiques, dont le besoin du marché du travail.

Prévision pour le marché de travail

Dans le cadre de sa mission d’analyse économique, de veille et de prévision, la DEPF a exploré le gisement des données massives des Big Data pour cerner les besoins du marché du travail marocain. Le projet s’est intéressé aux offres d’emploi mises en ligne pour trois secteurs au Maroc, à savoir l’offshoring (IT, offshoring et centres d’appel), l’automobile et la cyber sécurité. Les informations pertinentes comme les compétences techniques, les compétences personnelles, les langues, la ville, le salaire, le type de contrat, le niveau d’études et les années d’expérience sont extraites et normalisées.

Selon Omar Benyahia, directeur du cabinet Effyis Partners, «plus nous constituons une large base de données via la collecte d’informations, plus les résultats que nous pouvons obtenir à travers les Big Data deviennent précises et pertinentes. Il faut donc rassembler le maximum de données actualisées afin d’obtenir des chiffres probants». L’étude a ainsi permis de mettre en avant les occupations les plus demandées dans l’IT offshore et les centres d’appels. Pour l’IT offshore, est demandée une panoplie de profils, notamment les développeurs analystes, les administrateurs réseau et les designers web.

Par contre, les centres d’appels demandent principalement des agents de call centers et des agents de ressources humaines. De son côté, le secteur de l’automobile recherche des profils très variés allant des ingénieurs jusqu’aux opérateurs. Le secteur de la cybersécurité recrute, pour sa part, principalement des administrateurs réseau et des responsables de sécurité. Le même document montre également les niveaux d’étude les plus recherchés par les trois secteurs abordés.

Les centres d’appels recrutent surtout des niveaux bac, ce qui représente une opportunité pour les jeunes ayant ce niveau d’éducation et sans aucun diplôme professionnel. Quant au secteur de l’automobile, il recrute surtout des techniciens, les bac+5 arrivant en second lieu. Pour l’IT offshore et la cybersécurité, ces secteurs recrutent principalement des bac+5, ce qui reflète qu’un travail intellectuel de développement s’effectue au Maroc. Relativement à l’expérience requise, ladite étude met en exergue les années d’expérience demandées dans les secteurs étudiés. L’offshoring (IT offshore et centres d’appels) ne demande pas forcément d’expérience préalable, ce qui constitue une opportunité importante pour les jeunes fraîchement diplômés.

Quant à l’automobile, le secteur préfère des profils ayant peu d’expérience au préalable, mais qui pourrait être acquise grâce à des stages ou des formations en alternance. Tandis que la cybersécurité privilégie les profils expérimentés. Pour Omar Benyahia, «les Big Data peuvent être un outil prédicatif de grande précision. Cependant, les agences doivent rechercher de manière proactive des sources de données volumineuses afin de répondre aux différents types de besoins, car les classifications des Big Data sont multiples et dotées de nombreuses variables servant dans divers secteurs».

Il ressort ainsi de cette étude que les métadonnées peuvent fournir des informations détaillées en faveur de l'analyse des statistiques, et en définitive, à l’élaboration des stratégies pour le marché de l’emploi à titre d’exemple.

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