Avenir du travail

Conclusions principales  : La prévision des compétences en demande est extrêmement difficile, mais il existe trois grandes approches qui s’appuient sur différents types de données sur les compétences. 

Il n’y a pas de « solution miracle » pour prévoir les compétences en demande, mais trois grandes approches sont disponibles : 

• Prévision de l’emploi dans les professions et mise en correspondance de ces données avec les compétences 
• Prévision des compétences en fonction de celles figurant dans les offres d’emploi en ligne 

• Modélisation des opinions d’experts sur les trajectoires futures des compétences afin de faire des prédictions générales sur celles qui seront en demande 

Le travail de prévision de l’emploi dans les professions et de mise en correspondance de ces professions avec les compétences repose sur des méthodes de prévision bien établies, utilisées par une grande variété d’organisations, y compris les gouvernements provinciaux et les groupes de perfectionnement de la main-d’œuvre axés sur l’industrie. Pour exploiter les compétences figurant dans les offres d’emploi en ligne, il faut extraire de l’information sur les compétences au moyen d’algorithmes de traitement du langage naturel (TLN) qui catégorisent le texte écrit en une taxonomie des exigences de travail (dont les compétences sont un type). Enfin, nous pouvons utiliser les prévisions des experts quant à la croissance ou à la contraction d’une poignée de professions (ou de compétences) représentatives à l’avenir. Ces « prévisions » sont des évaluations qualitatives des perspectives d’avenir d’un sous-ensemble de professions (ou de compétences), qui sont ensuite projetées sur des professions (ou compétences) semblables à l’aide de modèles d’apprentissage automatique. Compte tenu de l’optique unique utilisée par chaque méthode, il est intéressant de tirer des enseignements des trois et de les utiliser de façon complémentaire.