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Avenir du travail

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Compétences pour la productivité, la prospérité et le bien-être au Canada : Programme de recherche canadien sur les données du PIAAC

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Principales conclusions
Les données du Programme pour l’évaluation internationale des compétences des adultes (PIAAC) peuvent éclairer les politiques en matière de compétences et aider à mieux comprendre comment celles-ci influencent la productivité, la prospérité et le bien-être.

 

Ce rapport du Centre des Compétences futures soutient que les difficultés économiques persistantes du Canada – croissance lente de la productivité, prospérité inégale et écarts de bien-être – sont étroitement liées à la répartition des compétences au sein de la population et à la manière dont elles sont mobilisées dans les milieux de travail et les collectivités. 

Les auteurs invitent le Canada à tirer parti du vaste ensemble de données du PIAAC, non seulement pour mesurer le niveau de compétences des adultes, mais aussi pour comprendre le rôle causal que celles-ci exercent sur les résultats économiques et sociaux. Le PIAAC de l’Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE) comprend une enquête détaillée sur le niveau et l’utilisation des compétences chez les personnes âgées de 16 à 65 ans. Les données canadiennes du programme regroupent près de 40 000 répondants répartis sur deux cycles d’enquête, formant l’un des échantillons les plus vastes au monde et une base robuste pour la recherche. La publication des résultats les plus récents, à la fin de 2024, offre au pays une occasion unique d’orienter ses politiques et ses travaux de recherche sur des fondements empiriques solides. 

Le rapport constate que la plupart des études canadiennes fondées sur les données du PIAAC considèrent les compétences comme des résultats : elles décrivent les niveaux de maîtrise, en suivent la répartition selon les régions et les groupes démographiques, et mesurent les gains ou les pertes au fil du temps. En revanche, l’utilisation des compétences et leur rôle comme moteurs de la performance économique et sociale demeurent peu explorés. Pour combler cette lacune, les auteurs proposent un programme canadien de recherche fondé sur le PIAAC, articulé autour de trois grands axes : 

  • Considérer les compétences comme des leviers de performance, en analysant leurs liens avec les résultats économiques et sociaux. 
  • Poursuivre l’étude des compétences comme résultats, en documentant la performance des Canadiennes et des Canadiens, les modes d’acquisition et de répartition des compétences, ainsi que les moyens de les renforcer. 
  • Renforcer les infrastructures de données et les capacités d’analyse, notamment en reliant le PIAAC à d’autres ensembles de données sur le marché du travail, l’éducation et la société, et en créant une communauté de pratique favorisant la collaboration et le partage de connaissances entre les parties prenantes. 

Pour l’avenir du travail au Canada, les perspectives sont importantes : 

  • Des politiques et des évaluations plus ciblées et fondées sur des données probantes deviennent possibles. 
  • La communauté de pratique proposée permettrait d’aligner les priorités de recherche sur les besoins réels et de faciliter la formation des chercheurs dans ce domaine. 
  • Ce programme vise à concilier productivité et inclusion, en s’appuyant sur la recherche pour déterminer quelles compétences génèrent des retombées concrètes et quelles interventions permettent à la fois de renforcer la productivité et de réduire les inégalités de prospérité et de bien-être. 

Le rapport conclut que le PIAAC constitue l’un des atouts de recherche les plus précieux du Canada pour la décennie à venir. S’il est exploité efficacement, grâce à un programme structuré, à l’interconnexion des données et au partage actif des connaissances, il pourrait orienter le développement des compétences vers des politiques ciblées, fondées sur des données probantes, capables de stimuler la croissance économique et d’améliorer le bien-être de la population canadienne. 

Nouveau
2024 | Green, A.
Principales conclusions : L’IA transforme les compétences recherchées par les employeurs dans de nombreuses professions. Selon le rapport, la plupart des personnes en emploi n’auront pas besoin de compétences spécialisées en IA, mais la demande de compétences en communication ainsi que de compétences sociales, linguistiques et émotionnelles augmente dans les professions fortement exposées à l’IA.
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2026 | Faryaar, H.
Principales conclusions : La main-d’œuvre vieillit : au cours des 20 dernières années, la proportion de personnes en emploi âgées de 55 ans et plus a plus que doublé au Canada. Les données au niveau de l’entreprise permettent de mieux comprendre ce phénomène. Bien que la tendance soit généralisée, son ampleur varie selon le secteur, la région et la taille de l’entreprise.
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2026 | Éditions OCDE
Principales conclusions : Plutôt que de faire disparaître des professions, l’IA transforme les tâches et les compétences recherchées par les employeurs. Les personnes en emploi auront besoin de compétences fondamentales, numériques, complémentaires et spécialisées, ainsi que de possibilités d’éducation et de formation accessibles pour les développer.
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2026 | Trammell, P. et Jones, C. I.
Principales conclusions : En utilisant la valeur d’une vie statistique (VVS) comme autre moyen d’évaluer l’évolution du niveau de vie, cette étude indique que l’amélioration du niveau de vie aux États-Unis depuis 1940 pourrait avoir été beaucoup plus importante que ne le laissent croire les mesures conventionnelles. D’après les estimations fondées sur la VVS, l’utilité sur l’ensemble de la vie – une mesure du bien-être global d’une personne au cours de son existence – aurait été multipliée par cinq à sept, alors que les mesures conventionnelles fondées sur la consommation indiquent qu’elle aurait environ doublé.
2026 | OCDE
Principales conclusions : L’IA commence à soutenir l’enseignement et la formation professionnels (EFP) en aidant à cerner les compétences recherchées, à élaborer les programmes d’études et à mettre à jour les qualifications. Selon le rapport, elle est plus efficace lorsqu’elle appuie l’expertise humaine plutôt que de la remplacer.
2026 | Jetha, A., Liao, Q., Smith, P., Vu, V., Biswas, A., Smith, B., & Vahid Shahidi, F.
Principales conclusions : Les professions où les conditions d’emploi sont généralement stables et la précarité moindre sont plus susceptibles d’être exposées aux grands modèles de langage (GML). Le travail précaire se caractérise notamment par un emploi temporaire, un faible salaire, des horaires imprévisibles ou du travail à temps partiel involontaire. Les GML pourraient donc toucher d’autres segments du marché du travail que les formes d’automatisation antérieures.
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