Aller au contenu

Mars 2022

Élaboration d’indicateurs de la demande de compétences

Trois approches pour établir des indicateurs de la demande de compétences à partir de données doffres demploi en ligne.

Accueil > Élaboration d’indicateurs de la demande de compétences

Ecoutez ce rapport sous forme d'enregistrement audio

Principales conclusions

Les sources les plus courantes d’informations sur les compétences sont les indicateurs de substitution et les profils des professions.

  • Cependant, les indicateurs de substitution ne sont pas appropriés pour évaluer la demande de compétences, car ils ne sont pas basés sur des compétences réelles; et
  • les profils des professions, bien que constituant une source de données spécifiques sur les compétences, nécessitent des données supplémentaires pour comprendre la demande de compétences.

Les offres d’emploi en ligne constituent une source directe de données sur la demande de compétences et peuvent être exploitées selon au moins trois approches .

  1. Le classement par comptage brut;
  2. L’avantage comparatif révélé (ACR); et
  3. la fréquence des termes – fréquence inverse des documents (TF-IDF).

Le classement par comptage brut est facile à comprendre en tant que mesure de la demande absolue de compétences, mais il tend à surreprésenter les termes et expressions courants, ce qui réduit son utilité. L’ACR et la TF-IDF offrent des mesures de la demande relative de compétences dans toutes les offres d’emploi ou groupes d’offres d’emploi (p. ex. : les professions), selon le niveau d’analyse.

Comme le CIMT travaille avec des partenaires partout au pays et dans le monde, nous testerons la pertinence de ces approches et continuerons de développer de nouveaux indicateurs de compétences – y compris des mesures pour les compétences émergentes – et les rendrons disponibles dans le carrefour de données du CIMT.

Introduction

Alors que le Canada se remet des effets de la pandémie mondiale et s’adapte au monde du travail post-COVID, le besoin d’information sur le marché du travail (IMT) susceptible d’aider les Canadiens et Canadiennes et les entreprises à se rétablir rapidement augmente.

Cela comprend des mesures de haute qualité qui indiquent quelles compétences sont recherchées.

Grâce à des renseignements précis et accessibles sur les compétences, les Canadiens et Canadiennes peuvent acquérir les aptitudes nécessaires pour trouver un emploi qui leur convien et réussir dans le monde du travail – ce qui, en fin de compte, améliore leur qualité de vie et favorise la réussite économique continue du Canada.

Les mesures de la demande de compétences sont toutefois presque inexistantes. Cela est dû en partie aux limites de la disponibilité et des types d’informations existantes sur les compétences.

En nous appuyant sur nos recherches antérieures sur les déficits de compétences, les liens entre les compétences et les professions et la représentativité des données sur les offres d’emploi en ligne, le présent rapport décrit les sources les plus courantes d’informations sur les compétences requises pour l'emploi. Il examine ensuite comment ces informations pourraient être exploitées pour créer des mesures, ou des indicateurs, de la demande de compétences.

Trois approches en particulier méritent d’être étudiées plus en détail : le classement par comptage brut, l’avantage comparatif révélé (ACR) et la fréquence des termes – fréquence inverse des documents (TF-IDF).

Les indicateurs de compétences ne sont pas tous égaux : les indicateurs de substitution et les profils de professions

La demande d’informations sur les compétences n’est pas nouvelle, et si certains indicateurs existent, ils ne sont pas toujours fondés sur des informations directes sur les compétences.

Lorsqu’il s’agit de développer des indicateurs de compétences fiables, la source d’information est essentielle. Les sources d’information sur les compétences les plus courantes sont les suivantes :

Cette dernière source comprend des ensembles de données comme le système Occupational Information Network (O*NET) des États-Unis, la Classification européenne des aptitudes/compétences, certifications et professions (ESCO) et le futur Système d’information sur les professions et les compétences (SIPeC) d’Emploi et Développement social Canada.

Les indicateurs de substitution ne mesurent pas directement les compétences et, plus problématique encore, ils ont tendance à limiter les « compétences » à une seule dimension.

Le simple fait d’identifier le niveau d’éducation requis pour une profession, par exemple, est insuffisant. Les individus, les éducateurs et les employeurs veulent des informations sur les compétences précises dans lesquelles ils doivent investir, celles qu’ils doivent développer et rechercher. En fait, au cours des dernières années, on a constaté une tendance croissante à délaisser les indicateurs de substitution.

Les profils de professions, en revanche, constituent une meilleure source, car ils identifient des compétences précises. O*NET, par exemple, fournit une taxonomie de 35 compétences (ainsi que d’autres descripteurs d’emploi) évaluées en fonction de leur importance et de leur complexité (c.-à-d. leur niveau) pour plus de 900 professions – sur base d’enquêtes auprès des travailleurs.

Les systèmes d’information liés aux professions – comme O*NET, ESCO et SIPeC – sont conçus pour soutenir la planification des carrières en fournissant des descriptions de diverses caractéristiques d’emplois, notamment les compétences requises, les tâches et les activités professionnelles, pour n’en citer que quelques-unes. Le graphique 1 énumère les cinq compétences ayant reçu les plus hautes cotes d’importance et de niveau (c.-à-d. de complexité) dans l’O*NET pour les infirmières et infirmiers autorisés et les infirmières et infirmiers psychiatriques, illustrant le type d’information sur les compétences que l’on peut tirer d’un profil de profession.

Graphique 1 : Principales compétences des infirmières et infirmiers autorisés et des infirmières et infirmiers psychiatriques (CNP 3012)

Écoute active et perspicacité sociale

figure1_skillinsight_fr

Malgré les avantages évidents des profils de profession par rapport aux indicateurs de substitution, il existe certaines limites.

Premièrement, les compétences sont statiques, issues d’une taxonomie prédéfinie et évaluées pour la profession.

Deuxièmement, l’importance n’est pas équivalente à la demande. Le fait que l’« écoute active » soit considérée comme l’une des compétences les plus importantes pour les infirmières et infirmiers ne signifie pas nécessairement qu’elle est recherchée. Les employeurs doivent être à la recherche de compétences pour supposer qu’il y a une demande.

En outre, les cotes des profils de profession sont rarement mises à jour (tous les cinq ans dans O*NET) et ne comportent pas de dimension historique, régionale ou propre à l’industrie, ce qui limite l’analyse des compétences.

Par conséquent, les données dérivées des profils de profession nécessitent des sources de données supplémentaires (p. ex. : l’emploi, les salaires) afin de développer des perspectives, y compris la demande de compétences.

Pour mesurer la demande en matière de « perspicacité sociale », par exemple, il faut estimer la demande globale pour laquelle la perspicacité sociale est importante pour une profession. On pourrait choisir les professions ayant une cote de 75 ou plus.

En utilisant une autre source de données, comme l’enquête sur la population active, le recensement ou l’enquête sur les postes vacants et les salaires, on pourrait examiner les niveaux d’emploi de toutes les professions pertinentes afin de déterminer la tendance dans le temps. Cependant, cette approche mesure la croissance de l’emploi au sein d’un groupe de professions en identifiant un trait de compétence partagé (perspicacité sociale >= 75), plutôt que la croissance de la compétence elle-même.

Cela ne veut pas dire que les profils de profession et les informations sur les compétences qui leur sont associées ne sont pas utiles. Au contraire, il importe de comprendre que, pour certaines perspectives, les données dérivées des profils de profession nécessitent des informations supplémentaires, telles que l’emploi, les postes vacants et les salaires moyens. L’indicateur Skills for Jobs de l’OCDE (voir encadré 1) est un exemple notable d’indicateur de compétences élaboré à partir des données de profils de profession.

Encadré 1 : Indicateur Skills for Jobs de l’OCDE sur les compétences pour l’emploi

Pour fournir des informations plus détaillées sur la demande (et l’offre) de compétences sur le marché du travail, l’Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE) a créé une base de données d’indicateurs de besoins en compétences et d’inadéquation des compétences.

L’indicateur des besoins en compétences relève les déficits et les excédents de compétences sur la base de cinq signaux du marché du travail – la croissance des salaires, le nombre d’emplois et le nombre d’heures travaillées, ainsi que les taux de chômage et de sous-qualification – qui peuvent être utilisés pour prévoir un déficit, un excédent ou un équilibre de la main-d’œuvre pour une profession donnée. Les indicateurs sont calculés à partir du niveau à deux chiffres des professions de la Classification internationale type des professions (CITP), qui contient 33 groupes de professions.

Ensuite, pour tirer parti de la cote d’importance des compétences dans le système O*NET, on utilise une concordance publique pour passer de la CITP à O*NET. Ainsi, pour une profession déterminée comme étant en déficit, les compétences évaluées comme étant les plus importantes sont interprétées comme étant « recherchées ». Si, par exemple, il y a une demande pour des infirmières et infirmiers, on peut en conclure qu’il y a une demande pour leurs compétences, les compétences ayant la plus haute cote d’importance étant les plus recherchées (voir le graphique 1).

Enfin, ces informations sont regroupées au niveau national – en utilisant les parts d’emploi pour pondérer la demande de compétences par profession. Il en résulte un indicateur qui montre la direction (excédent ou pénurie) et l’ampleur du besoin de compétences dans chaque pays.

Les offres d’emploi en ligne comme source de données sur les compétences

La mise au point d’indicateurs plus fiables, plus accessibles et directement liés à la demande de compétences est un défi, car nous n’observons pas directement un marché des compétences. Nous observons plutôt des marchés du travail dans lesquels les compétences sont regroupées pour représenter une profession.

C’est pourquoi les offres d’emploi en ligne ont suscité beaucoup d’intérêt, puisqu’elles constituent une source directe de données sur la demande de compétences.

Au-delà des compétences, les offres d’emploi en ligne donnent un aperçu d’un large éventail d’exigences professionnelles telles que les domaines de connaissances, les outils et la technologie, de même que les conditions de travail. Ces informations sont recueillies au niveau de l’offre d’emploi, qui peut également être liée à une profession, à une ville, à une industrie, à un salaire offert et à d’autres caractéristiques, ce qui permet une analyse plus approfondie.

Le tableau de bord des tendances de l'emploi au Canada du CIMT, par exemple, comprend des compétences regroupées par profession. En outre, les données sur les offres d’emploi sont mises à jour chaque semaine, sont liées aux marchés du travail locaux et sont livrées en quelques jours pour une fraction du coût des enquêtes traditionnelles.

Toutefois, d’importantes mises en garde demeurent :

  1. Tout d’abord, les offres d’emploi en ligne reflètent le langage des employeurs et des services des ressources humaines, ce qui signifie que toute compétence « prétendument » ou « implicitement » requise ne figurera pas dans une offre d’emploi et ne sera donc pas mesurée.
  2. Deuxièmement, les données sont bruitées : les offres d’emploi sont peu coûteuses pour les employeurs et peuvent refléter plusieurs postes à pourvoir par offre ou aucun poste à pourvoir si l’employeur ne fait que « prendre le pouls du marché ».
  3. Troisièmement, les informations sur les compétences obtenues ne reflètent que le marché des offres d’emploi en ligne – ce qui signifie que les données peuvent sous-représenter ou surreprésenter les industries, les professions, les régions et la taille des entreprises par rapport aux postes réellement vacants. Par conséquent, il faut faire preuve d’une grande prudence lorsqu’il s’agit de relier les compétences dérivées des données sur les offres d’emploi en ligne à d’autres indicateurs du marché du travail, tels que les conditions d’emploi, les heures travaillées ou les salaires moyens, ainsi que dans les méthodes conceptuelles et technologiques utilisées pour trouver et classer les compétences.

De plus amples informations sur les avantages et les limites de l’utilisation des données sur les offres d’emploi en ligne sont disponibles dans les publications récentes du CIMT et dans la documentation accompagnant notre tableau de bord des offres d’emploi en ligne au Canada.

En ayant ces mises en garde à l’esprit, nous examinons trois approches pour développer des indicateurs de la demande de compétences à partir des données sur les offres d’emploi en ligne : 1) le nombre brut de compétences (ou la fréquence des compétences par dimension); 2) l’avantage comparatif révélé (ACR); et 3) la fréquence des termes – fréquence inverse des documents (TF-IDF). Le tableau 1 présente ces trois méthodes.

Tableau 1 : Approches pour déterminer les compétences recherchées

Approche Description Principaux avantages Principaux inconvénients
Classement par comptage brut Classement de la demande de compétences en fonction de la fréquence d’apparition dans les offres d’emploi Facilité de calcul et de compréhension Risque de surreprésentation des compétences fréquemment listées
Avantage comparatif révélé (ACR) Classement de la demande de compétences par rapport à d’autres compétences Plus d’informations sur la pertinence ou le caractère unique d’une compétence Peut amplifier les problèmes liés à des algorithmes imparfaits ou à des offres d’emploi mal rédigées
Fréquence des termes – Fréquence inverse des documents (TF-IDF) Classement de la demande de compétences par rapport à d’autres compétences Plus d’informations sur la pertinence ou le caractère unique d’une compétence Les résultats peuvent être trop sensibles, car la fréquence des termes dans d’autres documents n’est pas prise en compte

 

Utilisation des offres d’emploi en ligne, approche  1 : classement par comptage brut des données provenant des offres d’emploi en ligne

Le classement par comptage brut trie simplement les compétences en fonction de la fréquence à laquelle elles apparaissent dans les offres d’emploi en ligne (voir tableau 2). Cette fréquence – un indicateur courant de la demande de compétences – peut être observée par profession, titre de poste, secteur, région ou toute autre caractéristique liée aux offres d’emploi. Le plus souvent, les comptes bruts sont convertis en fréquences au sein d’une catégorie (p. ex. : « service à la clientèle » apparaît dans 26 % des affichages pour les commis à la paye à Victoria, en Colombie-Britannique).

L’indicateur de comptage brut des compétences recherchées est simple à calculer et à comprendre. L’information sur les compétences dans les offres d’emploi est traitée comme une mesure directe de la demande.

Par exemple, si la compétence X apparaît deux fois plus souvent que la compétence Y, alors la demande pour X est deux fois plus élevée que pour Y. Cependant, les offres d’emploi en ligne ne reflètent pas le marché du travail en soi. Elles reflètent plutôt le langage utilisé dans les offres d’emploi, y compris les préjugés implicites et le langage de recrutement généralisé.

Par conséquent, les compétences fréquemment citées, comme la communication ou le travail d’équipe, occupent une place importante en raison de leur fréquence d’apparition dans les offres d’emploi.

Ces compétences sont-elles les plus « recherchées »? En apparence, oui : presque tous les emplois requièrent la communication et le travail en équipe. Toutefois, ces compétences ne sont pas nécessairement recherchées par rapport à ce qui est offert ou par rapport à une profession ou un secteur d’activité particulier.

Dans de nombreux cas, ce type de demande relative est utile pour mettre en lumière les compétences qui distinguent un emploi d’un autre, ce qui permet d’identifier la valeur marginale d’une compétence dans une profession ou un secteur prisé.

Les approches dont il est question ici s’appuient sur les informations de comptage brut, mais transforment ces comptages pour produire des mesures de la demande relative au niveau de la compétence ou du groupe (p. ex. : la profession).

Utilisation des offres d’emploi en ligne, approche  2 : avantage comparatif révélé (ACR)

Des recherches récentes se sont appuyées sur l’avantage comparatif révélé (ACR) pour mesurer la demande relative de compétences. L’ACR est apparu dans d’autres domaines de l’économie, tels que le commerce et l’organisation industrielle, mais a été appliqué plus récemment aux données sur les offres d’emploi en ligne.

Dans le cadre des compétences, l’ACR est le rapport entre (a) la fréquence relative d’apparition d’une compétence dans une offre d’emploi et (b) la fréquence d’apparition de cette compétence dans toutes les offres d’emploi par rapport à toutes les compétences. Une valeur ACR peut donc être calculée pour chaque paire offre d’emploi-compétences, les valeurs supérieures à 1 indiquant une fréquence de compétences supérieure à la moyenne pour cette offre d’emploi (c.-à-d. une demande de compétences supérieure à la moyenne; voir tableau 2).

Par exemple, si la « pensée critique » apparaît dans une offre d’emploi chez ABC Inc. avec une seule autre compétence (p. ex. : le « travail d’équipe »), le numérateur du rapport ACR est de ½. Pour obtenir le dénominateur de l’ACR, disons que la « pensée critique » apparaît 10 fois dans 20 offres d’emploi (y compris celle d’ABC Inc.) et que 30 compétences uniques sont mentionnées. Le dénominateur de l’ACR est 10/30, ce qui fait que la valeur de l’ACR pour la « pensée critique » pour notre seule offre d’emploi chez ABC Inc. [(1/2)/(10/30)] = 1,5.

La valeur RCA pour la «pensée critique» dans cette offre d'emploi chez ABC Inc. est supérieure à 1 parce que cette compétence représentait une part plus importante de celles demandées dans l'offre que de toutes les compétences uniques dans toutes les offres d'emploi.

En général, les compétences sont « recherchées » si leur valeur ACR dans une offre d’emploi est supérieure ou égale à 1, et « non recherchées » dans le cas contraire. Par conséquent, des valeurs plus élevées impliquent également une demande relative plus élevée.

Les valeurs ACR peuvent également être regroupées par professions, industries ou régions. Un inconvénient potentiel, cependant, est que l’ACR peut amplifier les problèmes liés à des algorithmes imparfaits ou à des offres d’emploi mal rédigées.

Les offres d’emploi ne comportant qu’un petit nombre de compétences associées (deux ou trois) auront des valeurs élevées au numérateur de l’ACR et seront donc plus susceptibles de comporter des compétences considérées comme « recherchées ». Mais en fait, il se peut que l’offre d’emploi soit simplement courte ou que l’algorithme de codification du langage naturel ne fonctionne pas aussi bien dans ce cas. Dans l’ensemble, il est peu probable que cet inconvénient soit grave et il s’atténuera à mesure que les algorithmes de collecte des données sur les offres d’emploi continueront de s’améliorer.

Utilisation des offres d’emploi en ligne, approche  3 : fréquence des termes – fréquence inverse des documents (TF-IDF)

Une autre approche de la mesure de la demande relative de compétences est le calcul de la fréquence des termes – fréquence inverse des documents (TF-IDF).

L’approche TF-IDF est similaire à l’ACR en ce sens qu’il s’agit essentiellement d’un simple rapport, où le numérateur est le nombre brut de compétences (la fréquence des termes) dans un document (une offre d’emploi ou un groupe d’offres d’emploi); le dénominateur est la probabilité que la compétence apparaisse dans d’autres documents (p. ex. : des offres d’emploi). En pratique, la fréquence des termes (TF) est multipliée par la fréquence inverse des documents (IDF) après une transformation logarithmique. Dans le cas des offres d’emploi en ligne, il est courant de considérer la profession comme le « document », mais toute caractéristique commune peut être utilisée.

L’approche TF-IDF provient de l’analyse de textes en langage naturel comme moyen de déterminer les termes les plus pertinents (p. ex. : les mots ou les compétences) dans un document (p. ex. : des livres ou des professions) par rapport à une collection de documents.

Les mots les plus courants dans un livre sont des mots comme « le », « elle », « un », « à », etc. Le même phénomène se produit avec les offres d’emploi, dans lesquelles la « communication » et le « travail d’équipe » ont tendance à être les attributs les plus courants.

La composante IDF (fréquence inverse des documents) agit comme un poids sur la fréquence de comptage brute de chaque compétence. En diminuant le poids des compétences qui apparaissent souvent dans de nombreuses offres d’emploi, les compétences communes se voient attribuer une valeur inférieure (c.-à-d. une demande relative inférieure) par rapport aux autres. Toutefois, cela ne veut pas dire que les compétences moins bien classées sont moins importantes, mais simplement qu’elles ne sont pas propres à la profession.

Comparaison des approches

Avec les trois approches, les compétences contenues dans les offres d’emploi en ligne reçoivent un classement ou un score qui représente la demande pour la compétence. Contrairement au comptage brut ou aux fréquences relatives, qui ont une interprétation claire, les valeurs de l’ACR et de la TF-IDF indiquent simplement une demande relative plus ou moins élevée. Cependant, les valeurs de la TF-IDF et de l’ACR peuvent aussi être utilisées assez facilement pour identifier des compétences similaires entre les professions – un avantage qui les distingue des autres approches.

Le tableau 2 révèle le classement et le score des compétences des infirmières et infirmiers autorisés et des infirmières et infirmiers psychiatriques à partir du classement par comptage brut, de la TF-IDF et de l’ACR. Les compétences principales sont similaires pour les infirmières et infirmiers lorsqu’on utilise la fréquence de comptage brut et la TF-IDF, tandis que l’ACR offre des résultats différents, en partie en raison de l’inclusion dans la méthodologie de la fréquence relative des compétences provenant des offres d’emploi en ligne.

Tableau 2: Principales compétences des infirmières et infirmiers autorisés et des infirmières et infirmiers psychiatriques (CNP 3012) 

Communication, surveillance du système et pensée critique

Compétences Fréquence* Compétences ACR Compétences TF-IDF
Communication 53% Surveillance du système 974 Pensée critique 11039
Leadership 42% Défense des intérêts 920 Planification 9643
Résolution de problème 37% Rapports 904 Résolution de problème 8841
Pensée critique 34% Gestion des installations 611 Leadership 8581
Planification 33% Développement organisationnel 550 Communication 8092
*Selon le classement par comptage brut.

Prochaines étapes de l’élaboration d’indicateurs de la demande de compétences

Grâce à des informations précises et accessibles sur les compétences, les Canadiens et Canadiennes peuvent faire en sorte de développer les compétences nécessaires pour réussir sur le marché du travail.

L’élaboration d’indicateurs de la demande de compétences est un progrès qui peut contribuer à améliorer le processus. Les offres d’emploi en ligne constituent une source de données prometteuse et offrent une certaine souplesse dans les approches utilisées pour mettre au point ces indicateurs.

Le CIMT travaille avec le Centre des compétences futures pour fournir des outils et des données d’IMT – y compris les compétences recherchées – aux conseillers en orientation professionnelle. Dans le cadre de ce travail, nous créons un registre de données nuagique dans l’espace de stockage infonuagique de Google (GCP) pour un large éventail de données d’IMT. Cela inclut des informations sur les offres d’emploi et de nouveaux indicateurs de compétences tels que ceux dont nous avons discuté dans ce rapport. Nous testerons la pertinence de ces approches auprès de nos intervenants.

En travaillant avec nos partenaires partout au pays et dans le monde, nous continuerons de développer de nouveaux indicateurs de compétences – y compris des mesures pour les compétences émergentes – qui seront ajoutés au Carrefour de données du CIMT.

Remerciements

Ce rapport sur l’IMT a été préparé par Michael Willcox du CIMT. Nous tenons à remercier Strac Ivanov (Vicinity Jobs), Ana Ferrer (Université de Waterloo), Matthias Oschinski (Belongnomics), Jacob Loree (ministère des Finances du Canada), Marc Frenette (Statistique Canada), Glenda Quinitini et Luca Marcolin (OCDE), Ron Samson (Magnet), Marc Gendron (Emploi et Développement social Canada), Naomi Pope, Amy Wongkanlayanush et Ermias Afeworki (ministère de l’Enseignement supérieur et de la Formation axée sur des compétences de la Colombie-Britannique) pour leur rétroaction et leurs commentaires constructifs.

Pour de plus amples renseignements sur ce rapport, veuillez communiquer avec Michael Willcox, économiste, à michael.willcox@lmic-cimt.ca, ou avec Tony Bonen, directeur de la recherche, des données et de l’analytique, à tony.bonen@lmic-cimt.ca.

Note de fin d'ouvrage

1 Les enquêtes auprès des employeurs constituent une autre source potentielle d’information sur les compétences, mais elles ne sont pas utilisées actuellement au Canada.

Inscrivez-vous à notre infolettre

Nous contacter

410, avenue Laurier Ouest,
bureau 410
Ottawa, Ontario K1R 1B7

Veuillez entrer votre nom.
Veuillez entrer un message.
Veuillez vérifier le captcha pour prouver que vous n'êtes pas un robot.
Faire défiler vers le haut