Depuis 2018, le VDAB utilise l'intelligence artificielle pour enrichir les résultats de son moteur de mise en correspondance. Le nouveau logiciel, baptisé Jobnet, a déjà été récompensé à deux reprises.


En résumé

  • Cette innovation permet au VDAB de soumettre aux demandeurs d'emploi des offres encore plus intéressantes et, inversement, de proposer aux entreprises des profils plus adaptés.
  • Le principal défi se situe au niveau de la préparation : pas moins de 400 des 600 jours de travail ont été dédiés à la préparation des données.
  • Un partenaire fiable disposant de l'expérience nécessaire dans le domaine de l'apprentissage automatique, ainsi qu'un soutien interne, facilitent les choses.
  • Bien qu'il soit encore tôt pour tirer des conclusions définitives, il apparaît clairement que le nouveau logiciel offre bien plus de possibilités qu'initialement prévu.
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 Guido Van Humbeeck est directeur Architecture & Innovation au service I&T (Information & Technologie) du VDAB. Son département s'intéresse à la création innovante de nouveaux services par le VDAB grâce à la technologie. Jobnet, qui s'est encore vu décerner récemment l'e-gov Award Innovation et l'ICT/Digital Project of the Year Award de Datanews, en est un parfait exemple. Jobnet trouve des correspondances entre demandeurs d'emploi et postes vacants par le biais de l'intelligence artificielle

Davantage de possibilités grâce à l'intelligence artificielle

"Nous nous sommes demandé s'il était possible de développer un algorithme d'auto-apprentissage qui formule des recommandations sur la base des préférences, du comportement de recherche sur le site du VDAB et du profil des personnes."

" Depuis toujours, l'une des activités principales du VDAB est de trouver des CV qui correspondent à des offres d'emploi, et inversement. Nous utilisons pour ce faire notre matching engine, qui établit des correspondances entre demandeurs d'emploi et entreprises sur la base de règles définies par nos experts et notamment liées au diplôme et à l'expérience professionnelle. "

" Mais nous avons constaté que l'IA et, plus spécifiquement, l'apprentissage profond pouvaient offrir davantage de possibilités. Nous nous sommes demandé s'il était possible de développer un algorithme d'auto-apprentissage qui formule des recommandations sur la base des préférences, du comportement de recherche sur notre site internet et du profil des personnes. C'est dans cette optique que nous avons entamé ce projet voici un an et demi. "

Recommandations sur la base de profils similaires

Après neuf mois d'expérimentations et neuf autres consacrés au développement, Jobnet est à présent prêt à l'emploi. Et les résultats sont là. " Jobnet apprend du marché, sur la base de choix faits par d'autres personnes. Si un demandeur d'emploi s'intéresse aux offres A et B, il est très probable qu'un autre demandeur d'emploi, intéressé par l'offre B, se sente lui aussi concerné par l'offre A. Vous recevez donc une recommandation sous la forme suivante : 'des personnes avec un profil similaire consultent également cette offre'. "

" Les anciens résultats de notre moteur de recherche, reposant sur votre profil, sont à présent complétés par d'autres, basés sur vos préférences. Cette combinaison de résultats nous permet de proposer encore plus de possibilités aux demandeurs d'emploi comme aux recruteurs. "

Le langage transposé en chiffres

"L'AI permet de déduire des choses qui n'apparaissent pas littéralement dans le CV. "

La correspondance sémantique joue un rôle crucial dans l'ensemble du processus. " Le langage est transposé en chiffres. Les CV et offres d'emploi sont convertis en valeurs numériques, indépendamment de la langue. Les mots bakker et boulanger se voient attribuer la même valeur. Nous pouvons ainsi établir des correspondances entre des CV en français et des offres d'emploi en néerlandais, sans avoir à les traduire. Nous dépassons dès lors la barrière de la langue, ce qui offre des possibilités supplémentaires, par exemple sur le plan de la mobilité interrégionale. "

Mais ce n'est pas tout. " L'AI permet de déduire des choses qui n'apparaissent pas littéralement dans le CV. Lorsqu'une entreprise recherche un chauffeur de poids lourd, nous pouvons à présent proposer des candidats qui ont conduit un camion dans le cadre d'un emploi précédent. Le système nous indique que ces personnes possèdent le permis C, même si cela n'est pas mentionné explicitement dans leur CV. "

" Autre exemple : autrefois, lorsqu'une personne recherchait une nounou, notre système de correspondance affichait uniquement les profils disposant des diplômes nécessaires. Mais, grâce à l'IA intégrée à Jobnet, nous pouvons à présent aller plus loin. Lorsqu'une personne indique qu'elle aimerait beaucoup travailler avec des enfants, nous pouvons en déduire qu'elle conviendrait également parfaitement pour cet emploi. "

Le principal défi ?

" La principale difficulté rencontrée dans le cadre de projets liés à l'IA réside dans la préparation des données. Pas moins de 400 des 600 jours de travail ont été consacrés à ce poste. Les données proviennent en effet de différents systèmes : nos propres bases, nos analyses du comportement des visiteurs sur notre site internet, etc. Déterminer les données à utiliser et les transposer dans un format uniforme pour 'entraîner' l'IA est ce qui prend le plus de temps. "

"En tant que job matcher, nous devons veiller à la neutralité de genre de notre logiciel. "

" Le fait d'éviter les données biaisées constituait un autre défi extrêmement important à nos yeux. En tant que job matcher, nous devons particulièrement veiller à être neutres, par rapport au genre ou au pays d'origine par exemple. Nous devons nous assurer que notre logiciel est neutre également. Un certain filtrage préalable des données qui aliment l'algorithme est nécessaire afin d'éviter les préjugés. Cela demande du temps et de la réflexion. "

Le bon partenaire technologique, une aide précieuse

Le VDAB a fait appel à radix.ai pour le développement de Jobnet. " Notre recherche du partenaire idéal, disposant d'une expertise dans le domaine de l'IA, nous a menés à cette société ", explique Guido. " Elle s'est fait connaître par le biais de mon réseau. Son pitch nous a convaincus, car elle a pu notamment nous expliquer, spécifiquement et dans un langage clair, comment l'IA pouvait enrichir notre processus de job matching. "

Davio Larnout, co-fondateur & Business Lead chez radix.ai, nous en dit plus : " Jobnet a été pour nous un projet phare, notamment parce qu'une grande confiance nous a été accordée. Des objectifs clairs ont été définis et nous les avons systématiquement poursuivis. Nous avons ainsi pu fournir des résultats en respectant les délais et le budget impartis. Le dynamisme qui règne au sein du VDAB, tant au niveau du département I&T que des dirigeants, a également été très motivant. "

Des conseils pour les entreprises souhaitant franchir le pas ? " N'attendez pas trop longtemps. Car vos concurrents vont faire de même, et vous voulez évidemment éviter que votre modèle d'entreprise soit dépassé. Ne vous lancez pas directement dans des projets de grande envergure avec des logiciels hors de prix. Chez radix.ai, nous commençons toujours à une petite échelle, afin de démontrer la valeur du projet, et nous le développons ensuite à un rythme soutenu. Ce faisant, nous gagnons non seulement la confiance du client, mais également celle des collaborateurs de l'entreprise qui, au départ, se montrent sceptiques par rapport à l'intelligence artificielle. Cela permet de trouver un partenaire expérimenté, capable d'évaluer les besoins et surtout les limites de l'organisation ", précise Davio.

L'importance d'un soutien interne

" Le VDAB est ouvert à l'innovation. Nous travaillons selon le principe " expérimenter, explorer, exploiter " ; dans le cadre de nouveaux projets, un certain temps est consacré à la phase d'expérimentation. Lorsqu'une idée s'avère applicable, nous passons à l'étape suivante. La décision d'appliquer l'IA dans notre méthode de travail a été largement soutenue par la direction. Or, dans le cadre de projets innovants de cette envergure, un tel soutien s'avère également très utile, voire indispensable. "

Quels sont les résulats à ce jour ?

" Le projet n'est actuellement mis en oeuvre que depuis quelques mois ; il est donc un peu tôt pour formuler de solides hypothèses. Les premiers mesurages indiquent d'ores et déjà que les offres d'emploi sont plus souvent consultées via Jobnet, mais nous devons poursuivre nos recherches avant de véritablement tirer des conclusions définitives. "

L'objectif est-il atteint ? " Nous sommes désormais en mesure de proposer encore plus de correspondances aux entreprises comme aux demandeurs d'emploi ; Jobnet a donc déjà démontré sa très grande valeur ajoutée. "

Les projets d'avenir pour Jobnet

" À l'avenir, nous souhaiterions recueillir davantage de retours concernant les postes qui auront été pourvus grâce à Jobnet. Le candidat correspond-il bien au poste, et inversement ? Les deux parties sont-elles satisfaites ? Ce feedback nous permettra d'encore mieux entraîner notre algorithme. "

" Les idées se multiplient également quant à l'utilisation potentielle des données. Nous pensons notamment à la recherche neutre du point de vue du genre et à la mobilité interrégionale. Les possibilités sont quasi infinies ; il s'agira donc de faire les bons choix. Dans ce cadre, nous gardons toujours à l'esprit la question suivante : comment pouvons-nous servir au mieux le marché du travail ? "

À quoi faut-il êtr attentif avan tde franchir le cap de l'AI?

Quel est le conseil de Guido aux entreprises souhaitant introduire intelligemment l'intelligence artificielle ? " Vous devez oser sortir des sentiers battus et abandonner votre ancienne façon de penser. Sachez également que vos données ont plus de valeur que vous ne le pensez. "

À propos du VDAB

Le service public flamand pour l'emploi VDAB réunit l'offre et la demande sur le marché du travail. Sa principale mission est d'aider et d'accompagner les demandeurs d'emploi dans leur recherche de l'emploi idéal et dans leurs formations professionnelles.

À propos de radix.ai

La société belge radix.ai accompagne les entreprises dans l'identification et le développement de projets d'apprentissage automatique innovants dans la perspective d'un avantage concurrentiel. Dans le passé, elle a déjà collaboré avec succès avec Brussels Airport, Atlas Copco, imec et le VDAB notamment.

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