Trouver l’équilibre : envisager des compromis pour améliorer l’IMT
L’information sur le marché du travail doit évoluer parallèlement aux défis qui se présentent
Lorsque les ministres fédéral et provinciaux responsables du marché du travail ont appuyé la création d’un nouveau Conseil d’information sur le marché du travail (CIMT), l’un des principaux objectifs était de combler les besoins en données locales et granulaires. Dans un pays aussi vaste que le Canada, où certains groupes sont souvent touchés de façon disproportionnée (granularité) par certains enjeux, et où les difficultés et opportunités sont fréquemment sous-régionales (localité), ça tombait sous le sens.
De plus, au cours des dernières années, l’essor de nouvelles technologies comme l’intelligence artificielle (IA) a rapidement transformé la manière dont l’information est consommée et partagée. Ces changements n’ont fait que réitérer la nécessité de disposer d’une information qui soit aussi actuelle et fréquente.
Cela signifie que les perspectives et l’information que nous offrons pour aider les Canadiens dans leur prise de décisions doivent non seulement être pertinentes pour eux (en étant locales et granulaires), mais elles doivent également refléter la vitesse à laquelle la nature du travail se métamorphose (actualité et fréquence).
Notre étude d’opinion publique a révélé que les Canadiens souhaitent une information plus détaillée et à jour, et qui offre des perspectives sur l’avenir. En tant que fournisseurs d’information sur le marché du travail, le CIMT et ses partenaires font donc face au défi d’équilibrer les différents aspects des données, tout en gardant en tête les besoins des utilisateurs finaux. C’est dans cet objectif que nous avons commencé, en partenariat avec Statistique Canada, par définir et évaluer les principaux aspects des données sur le marché du travail disponibles.
Vers une compréhension partagée
Durant notre première année au CIMT, nous avons consulté les acteurs concernés sur leurs besoins en information sur le marché du travail dans le but de mieux cerner le manque de données en fonction de quatre critères : la localité, la granularité, l’actualité et la fréquence.
Nous avons très rapidement appris que la signification de chacun de ces mots est mal comprise. Avec nos collègues de Statistique Canada, nous avons mis au point des définitions, de manière à ce que toutes les parties parlent le même langage lorsqu’elles évaluent l’information sur le marché du travail.
Tableau 1 : Comparaison des caractères de l’IMT
Source : Billet de blogue de Young Jung « Données locales, granulaires pour débutants ».
Bien qu’elle ne figure pas parmi les quatre critères principaux, la fiabilité de l’information sur le marché du travail est aussi cruciale. On suppose qu’elle est toujours égale ou supérieure à un niveau statistiquement rigoureux et représentatif. Concrètement, cette exigence impose une limite quant à la mesure dans laquelle une dimension des données peut être prise.
Compromis : « toutes les études du monde ne pourraient résoudre ce problème »
D’abord, nous avons mieux cerné les besoins des intervenants en ce qui a trait à chacun des aspects de l’information sur le marché du travail mentionnés ci-dessus. Ensuite, avec Statistique Canada, nous nous sommes affairés à analyser la situation actuelle en fonction de ces quatre dimensions. Notre objectif était alors d’évaluer différentes approches pour obtenir une information sur le marché du travail de meilleure qualité.
Les résultats de notre évaluation préliminaire sont détaillés dans le numéro 15 de Perspectives de l’IMT. Deux conclusions sont cependant primordiales à garder en tête lorsqu’on envisage d’améliorer les données sur le marché du travail.
Premièrement, les approches fondées sur les études, même celles qui se basent sur les infrastructures existantes, ne représentent pas une solution miracle. En fait, les études nouvelles ou élargies pourraient même compromettre la collecte de données existante.
Deuxièmement, et surtout, il n’existe pas de solution unique qui pourrait améliorer les aspects local, granulaire, actuel et fréquent des données sur le marché du travail. Il faut faire des compromis entre ces quatre aspects.
Par exemple, il faut du temps pour recueillir et traiter des informations plus granulaires et localisées, ce qui aura un effet sur leur actualité et leur fréquence. Il faut donc trouver un équilibre qui tient compte de l’utilisation prévue des données résultantes.
En d’autres mots, dans certains cas, la granularité sera plus importante que l’actualité (pensons aux données d’un recensement). Dans d’autres situations, la fréquence pourrait prévaloir sur le caractère local (pensons aux taux de chômage mensuels de l’Enquête sur la population active). Dans tous les cas, il faut soupeser l’ensemble des critères en fonction des coûts de chaque approche.
Pour la suite des choses : tirer profit des données existantes pour combler les lacunes
À la lumière de ces réflexions, le CIMT et Statistique Canada commenceront à évaluer les possibilités que peuvent offrir diverses approches de modélisation, comme les techniques d’estimation sur petits domaines.
Nous prévoyons tirer profit de l’information sur le marché du travail existante et évaluer dans quelle mesure nous pouvons combler les manques. Ainsi, nous pouvons profiter des avantages de sources courantes d’information sur le marché du travail (comme la fréquence de l’Enquête sur la population active et la granularité du recensement) pour générer de nouvelles données qui combinent le meilleur des différentes sources.
Par-dessus tout, nous devons toujours penser à l’utilisateur final. C’est pourquoi nous continuerons de communiquer avec les acteurs concernés pour nous assurer que toute estimation générée est pertinente et mène à une amélioration significative des ressources existantes.
Steven Tobin est directeur exécutif du Conseil de l’Information sur le marché du travail (CIMT). Steven assume la direction stratégique et la gestion d’ensemble du CIMT. Il est appuyé par le conseil d’administration et renseigné par les deux comités consultatifs du CIMT.