Tirer parti de l’intelligence artificielle pour mieux comprendre le marché de l’emploi
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Le Conseil de l’information sur le marché du travail explore comment l’intelligence artificielle peut enrichir l’écosystème de l’information sur le marché du travail
Grâce aux avancées de l’infrastructure informatique, de l’apprentissage profond et du traitement du langage naturel (en anglais seulement), l’intelligence artificielle (IA) transforme les industries partout dans le monde, et le secteur de l’information sur le marché du travail (IMT) ne fait pas exception. Au Conseil de l’information sur le marché du travail (CIMT), nous commençons à explorer comment l’IA et d’autres technologies émergentes peuvent enrichir nos travaux de collecte, d’analyse et de diffusion de données sur le marché du travail.
L’IA influence déjà la façon dont les données sont collectées et analysées dans d’autres secteurs et offre un potentiel immense pour améliorer les outils et connaissances dans le domaine de l’IMT. Les organisations comme le CIMT doivent adopter des mesures pour garantir une intégration responsable de cette technologie. Dans cet article, nous présentons un aperçu de la façon dont nous adoptons l’intelligence artificielle pour soutenir l’écosystème de l’IMT, en accordant une attention particulière aux enjeux liés à la qualité des données, à l’éthique et à la transparence.
L’IA, qui repose sur le développement de systèmes, de logiciels et d’algorithmes intelligents capables de reconnaître leur environnement et d’y réagir, révolutionne la façon dont nous collectons, analysons et interprétons les données (Castro & New, 2016).
Pourquoi l’IA est-elle importante pour l’information sur le marché du travail
L’IA est un outil puissant qui permet de repenser la façon dont les données sur le marché du travail sont collectées, analysées et diffusées. Pour des organisations comme le CIMT, qui traitent des volumes importants de données sur la main-d’œuvre, l’IA permet de produire des analyses approfondies, d’améliorer l’exactitude des données et de développer des outils pour rendre l’IMT plus accessible aux Canadiens et Canadiennes.
Adopter l’intelligence artificielle ne se limite pas à l’implantation d’algorithmes ; cette démarche implique aussi de répondre aux attentes des responsables politiques, des chercheurs et chercheuses, ainsi que du grand public tout en respectant les normes les plus élevées en matière de confiance et de responsabilité. Le scepticisme de la population envers les technologies d’IA en témoigne : un sondage récent révèle que seulement 31 % des Canadiens et Canadiennes font confiance à ces technologies, soit 19 points de pourcentage de moins que la moyenne mondiale (en anglais seulement). De plus, le même sondage indique que 48 % des Canadiens et Canadiennes s’appuient sur des recherches en ligne pour trouver des informations fiables sur les nouvelles technologies et l’innovation. Il apparaît donc essentiel de communiquer clairement les avantages de l’IA et de renforcer la confiance du public.
Le gouvernement du Canada reconnaît ces défis et joue un rôle de premier plan dans la promotion d’une utilisation responsable de l’IA, notamment par des initiatives telles que les directives présentées sur sa page Web dédiée à l’Utilisation responsable de l’intelligence artificielle et la Charte canadienne du numérique. Ces efforts témoignent d’un engagement envers la transparence, la responsabilité et l’équité dans l’utilisation des technologies d’IA. L’exploration par le CIMT du potentiel de l’IA dans le secteur de l’IMT s’inscrit dans ces principes. Nous mettons tout en œuvre pour assurer que notre approche respecte les normes éthiques et renforce la confiance de nos partenaires.
La stratégie d’intégration des technologies émergentes du CIMT
Dans le contexte de l’IMT, nous privilégions dans un premier temps la mise en place d’une infrastructure adéquate. Ces dernières années, nous avons concentré nos efforts sur le développement de structures et de flux de données, nous plaçant ainsi en bonne position pour tirer pleinement parti de l’IA dans le cadre de notre travail. Cette démarche assure une intégration réfléchie de l’IA dans nos processus et met l’accent sur la qualité des données ainsi que sur les besoins de nos parties prenantes.
Dans l’un de nos projets à paraître, nous avons utilisé des algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser les offres d’emploi en ligne et dégager les tendances dans les compétences requises au sein de différents groupes professionnels. Bien que nous ne développions pas encore d’outils d’IA, ce projet illustre nos premiers efforts pour tester et valider le potentiel de l’IA en vue de soutenir des analyses plus approfondies et exhaustives du marché du travail.
Créer une infrastructure pour renforcer l’exactitude et l’accessibilité des données
Au CIMT, nous accordons la plus haute importance à la qualité, à la fiabilité et à l’accessibilité des données. Notre engagement envers ces principes se traduit par des efforts soutenus pour optimiser nos méthodes de traitement des données, aborder les problématiques émergentes et assurer la fiabilité et l’efficacité de nos outils. Au cours des dernières années, notre stratégie a été de renforcer nos capacités en matière de données massives (big data) et de mettre en place les systèmes nécessaires pour soutenir nos activités de recherche et d’analyse. Ce travail préparatoire nous permettra d’évaluer plus efficacement le potentiel d’intégration de l’IA dans des projets ultérieurs et de veiller à ce que toute adoption de nouvelles technologies soit conforme à notre engagement à fournir des informations de haute qualité sur le marché du travail.
L’un des éléments clés de notre stratégie de collecte d’informations est le développement d’un entrepôt de données conçu pour absorber, organiser et normaliser les données du marché du travail provenant de diverses sources. Ce projet vise également à surmonter les défis récurrents de l’écosystème, tels que la pertinence, l’accès et l’interprétabilité, des facteurs qui ont longtemps entravé la réalisation d’analyses efficaces du marché du travail. En centralisant les données provenant de sources crédibles comme Statistique Canada et Vicinity Jobs, nous nous assurons que nos analyses reposent sur des informations fiables et actualisées.
Les mesures prises par le CIMT pour respecter les normes de l’industrie
Nous avons mis en place plusieurs processus pour nous assurer de toujours respecter les normes de l’industrie :
Procédures normalisées
Nous avons mis en place des procédures normalisées pour la collecte, le stockage et le traitement des données dans notre environnement infonuagique. Les données sont donc traitées de manière uniforme et soumises à des contrôles de qualité à chaque étape.
Partenariats de données
Nous travaillons avec des données fiables de Statistique Canada et de Vicinity Jobs, deux organisations qui respectent des normes de qualité élevées des données et des protocoles de sécurité rigoureux.
Optimisation du traitement des données
Nous perfectionnons et optimisons régulièrement nos processus internes de gestion des données pour suivre les avancées technologiques dans ce domaine. Cet engagement se reflète dans nos efforts pour normaliser les processus, renforcer les mesures de protection de la vie privée et garantir l’intégrité de nos analyses.
Documentation complète
Nous nous efforçons de maintenir une documentation exhaustive pour suivre les ajustements apportés aux données ainsi que les modifications des entrées, ce qui nous permet d’expliquer clairement chaque changement.
En mettant l’accent sur une documentation transparente et des résultats explicables, nous visons à renforcer la confiance des parties prenantes et à fournir des informations claires et fiables.
Exploiter l’infrastructure de données pour fournir des analyses en temps réel du marché du travail
Grâce à un projet financé par le Centre des Compétences futures, le CIMT a développé l’infrastructure de données nécessaire pour soutenir des outils comme le Tableau de bord des tendances de l’emploi au Canada. Ce tableau de bord agrège les sources de données, fournit des mises à jour en temps réel et rend facilement accessibles des informations de qualité sur le marché du travail. Cela illustre comment l’infrastructure de données du CIMT permet d’exploiter des sources variées et fiables pour fournir des analyses du marché du travail à la fois accessibles et exploitables.
Concilier intelligence artificielle, éthique et sécurité des données
Bien que l’IA puisse avoir des applications prometteuses dans le domaine de l’IMT, elle soulève également des enjeux d’éthique et de sécurité. Au CIMT, nous ne développons ni ne déployons activement d’outils d’IA, mais nous veillons à ce que nos partenaires et les outils que nous utilisons respectent les normes les plus strictes en matière de qualité des données, de protection de la vie privée et de responsabilité éthique.
Vicinity Jobs, l’un de nos principaux partenaires de données, incarne ces valeurs en utilisant des algorithmes d’IA de manière transparente pour traiter et analyser les offres d’emploi en ligne. Ce partenaire respecte les normes du secteur en expliquant clairement ses méthodologies, notamment en ce qui concerne la collecte, le traitement, l’analyse et la diffusion des données. Son engagement envers la transparence et les pratiques éthiques en fait un partenaire de confiance pour les organisations, les municipalités et les ministères gouvernementaux au Canada. Pour en savoir plus, consultez cette page (en anglais seulement).
Notre exercice de collecte de commentaires de 2023 (réalisé en collaboration avec Statistique Canada), notre étude d’opinion publique de 2018 et notre recherche de 2022-2023 axée sur les professionnels du développement de carrière ont mis en évidence le rôle crucial de la confiance des utilisateurs dans la qualité de l’IMT fournie, indispensable à leurs prises de décisions.
L’utilisation d’outils d’IA exige le respect des normes spécifiques à l’IA ainsi que des normes générales en matière de technologies. Ces normes garantissent la précision et l’impartialité des modèles, tout en préservant l’intégrité des données produites. Pour instaurer la confiance dans les outils propulsés par l’IA, il est essentiel de prioriser la transparence et la responsabilité dans le traitement des données. Cela inclut notamment de valider les réponses, de repérer les biais potentiels dans les modèles et de veiller à ce que les résultats soient fiables et justes.
À venir : l’IA et l’innovation sur le marché du travail
Nous continuerons d’explorer comment l’IA et les technologies émergentes peuvent transformer les données du marché du travail. Notre prochain rapport de recherche offrira une analyse approfondie de la manière dont l’IA et les nouvelles technologies pourraient façonner l’avenir de l’IMT. Le rapport proposera des recommandations pratiques sur l’intégration de l’IA dans les systèmes du CIMT, en mettant en lumière les meilleures pratiques pour une utilisation éthique de l’IA et la gestion des données.
Ce rapport présentera non seulement nos conclusions, mais aussi des conseils sur la façon d’aborder les défis et les possibilités que présente l’IA pour l’ensemble de l’écosystème de l’IMT. Notre objectif est d’aider le secteur à adopter l’IA de manière responsable, sûre et profitable pour toutes les parties prenantes.
Lorena Camargo
Chercheuse principale
Lorena Camargo contribue à différents projets actuels et novateurs portant sur les enjeux et défis du marché du travail canadien. Ses champs d’expertise sont principalement les politiques d’innovation et les marchés mondiaux.
Sukriti Trehan
Scientifique de données
Sukriti Trehan contribue à l’élaboration de l’architecture de données du CIMT et propose des outils analytiques adaptés aux projets en cours sur le marché canadien du travail. Au sein de l’organisation, elle facilite l’accès aux données structurées et non structurées sur le marché du travail.
Références
Castro, D., & New, J. (2016). The promise of artificial intelligence. Center for Data Innovation. https://www2.datainnovation.org/2016-promise-of-ai.pdf