TIMES 2,0

L’enjeu

La Yonge Street Mission a pour objectif de mettre fin à la pauvreté chronique à Toronto. Pour ce faire, il permet aux populations les plus éloignées du marché du travail – et donc exclues de la nouvelle économie – d’accéder à de bons emplois grâce à des mesures de soutien personnalisées et globales et à des formations professionnelles adaptées. YSM travaille avec des jeunes de la rue, séparés de leur famille et disposant de réseaux sociaux limités ; des adultes qui bénéficient de l’aide sociale depuis de nombreuses années, voire depuis plusieurs générations ; des Néo-Canadiens qui ont besoin d’un soutien spécialisé pour accéder à de bons emplois et construire leur carrière ; des parents célibataires disposant d’un soutien limité en matière de garde d’enfants ; et bien d’autres encore.

En 2016, YSM a mis en place TIMES™ (Transformation Integrated Measurement and Evaluation System), un outil qui intègre de nombreux points de données afin de mieux comprendre l’ensemble des soutiens nécessaires pour faire passer une personne de la pauvreté chronique à la préparation à l’emploi. Son ambition était d’étendre à terme l’utilisation de TIMES™ à l’ensemble du secteur, en ajoutant des données supplémentaires pour affiner encore les meilleures stratégies de soutien et, en fin de compte, influencer les politiques. 

Au cours de ses quatre premières années, TIMES™ a fourni des données statistiques sur les obstacles systémiques qui maintiennent de nombreuses personnes en dehors du marché du travail, mais la fonctionnalité de compte rendu de TIMES était limitée et la plateforme elle-même était trop rigide pour permettre une expansion à d’autres organisations.

Ce que nous examinons

Ce projet (TIMES™ 2.0) visait à faire évoluer l’utilisation de TIMES™ en le migrant vers une plateforme plus robuste basée sur le cloud pour faciliter l’analyse des données, une meilleure adoption au sein de l’organisation et augmenter la capacité à évoluer avec d’autres partenaires.

Le projet s’est déroulé en deux phases : 

La phase I s’est axée sur la migration de la base de données et de la documentation, y compris :

• Création d’une nouvelle instance de la base de données TIMES™ dans Salesforce 
• Migration des données et tests
• Intégration et formation du personnel
• Adoption complète à l’interne
• Essais et perfectionnement

Phase II : une fois que la structure de base de TIMES™ a été testée à l’interne, l’objectif était de l’étendre pour accueillir des partenaires externes :

• Création d’une nouvelle instance de la base de données TIMES™ pour les partenaires et la communauté.
• Élaboration d’une stratégie et d’un programme d’intégration pour les nouveaux partenaires
• Intégration et formation des partenaires externes
• Adoption totale externe

En plus des activités ci-dessus, le projet a profité du projet Accélérateur du CCF pour tester la valeur de l’incorporation de données de tiers provenant de sources externes dans la plateforme afin de déterminer si cela générerait de nouvelles idées pour améliorer les résultats pour les clients.

Ce que nous apprenons

L’élaboration, la mise en œuvre et le partage de plateformes nécessitent des plans d’urgence et des délais de mise en œuvre plus longs
Malgré les efforts déployés pour prolonger les délais, la mise en œuvre a pris beaucoup plus de temps que prévu, en partie parce que YSM disposait d’une expertise et d’un personnel internes limités pour prendre en charge la conception du nouveau système et la migration des données. Par conséquent, le projet n’a pu atteindre que certains de ses objectifs pour la phase I : construction d’une nouvelle instance de la base de données TIMES™ dans Salesforce, migration des données et tests, ainsi que l’intégration et la formation du personnel. La migration de l’ETO vers Salesforce s’est généralement déroulée avec succès, plus de 90 % de toutes les exigences ayant été satisfaites une fois la migration achevée. 

La gestion du changement doit être mise en œuvre pour faire adhérer le personnel
La mise en œuvre de ce projet a fait ressortir que la formation et le soutien continu sont essentiels au renforcement des capacités et à la gestion du changement dans le cadre d’initiatives axées sur la technologie. Le personnel doit voir la pertinence et la valeur ajoutée des données recueillies pour son travail quotidien. Cela augmentera la probabilité que le personnel s’approprie et adopte le nouvel outil. Alors qu’au début de l’adoption, seulement 65 % du personnel utilisait TIMES™, les efforts pour augmenter l’adoption sont en cours, avec un plus grand nombre de membres du personnel se connectant au système chaque mois.

Les systèmes de données débouchent sur des données utiles
Malgré les difficultés, la migration vers Salesforce a permis d’améliorer les analyses et les rapports, et d’identifier les tendances en matière d’utilisation des services. Ceci inclut l’identification de la corrélation entre l’amélioration des relations et la préparation à l’emploi, et le rôle essentiel des soutiens tout au long de la vie pour résoudre les problèmes de santé mentale, de logement et d’insécurité alimentaire, afin d’améliorer les résultats en matière d’emploi. Il n’y a pas beaucoup d’exemples d’organisations multiples qui regroupent leurs données afin d’obtenir des informations permettant d’améliorer les résultats pour les clients. TIMES™ est un outil qui pourrait faciliter cette tâche à l’avenir. 

TIMES™ peut aider à générer de nouvelles connaissances pour mieux soutenir les clients
En réalisant un prototype de ce à quoi pourrait ressembler l’intégration de données tierces (en particulier à partir de bases de données gouvernementales) dans le cadre du projet Accélérateur du CCF, l’équipe YSM a découvert que les données qu’elle collectait déjà étaient suffisantes pour répondre aux besoins des clients et, dans certains cas, plus complètes que les données stockées dans d’autres sources.

Pourquoi c’est important

Le passage de la pauvreté chronique à la préparation à l’emploi est complexe. Il est important de concevoir et de mettre en œuvre des systèmes de données permettant de répertorier cette complexité afin de mieux concevoir les programmes, les services et les politiques destinés à faciliter cette transition, si l’on veut parvenir à une prospérité inclusive à l’avenir. 

Ce projet est riche d’enseignements pour les organisations de l’écosystème des compétences qui souhaitent améliorer leur capacité à collecter et à utiliser des données pour éclairer la prise de décision, ainsi que pour les bailleurs de fonds de ces organisations qui exigent de plus en plus des pratiques fondées sur des données probantes et des impacts quantifiables. Le projet invite toutes les parties prenantes à fixer des délais réalistes pour le développement et l’intégration des systèmes de gestion des données, et à voir l’impact de ces systèmes sur la prise de décision en matière de programmes et de services. Ces projets prennent des années, et non des mois, en particulier pour les organisations qui doivent développer les compétences technologiques de leur personnel. 

Le projet est également utile aux acteurs sectoriels qui recherchent une plateforme et un cadre susceptibles de favoriser le partage des données entre les organisations afin d’obtenir des informations encore plus précises. 

Malgré les difficultés de mise en œuvre, pour les praticiens de l’écosystème du développement de la main-d’œuvre, un outil comme TIMES™ peut permettre de mieux comprendre le réseau complexe de soutiens nécessaires pour amener les personnes en situation de pauvreté chronique à être prêtes pour l’emploi. Les conclusions définissent également des attentes réalistes quant au temps nécessaire aux personnes à la recherche d’un emploi qui se heurtent à des obstacles importants pour réussir. Un « panier de soutien » essentiel est ressorti, dans lequel les besoins fondamentaux (par exemple, la nourriture, le logement, les relations) ont un impact sur la préparation à l’emploi et le statut de l’emploi. Les organisations qui soutiennent les personnes à la recherche d’un emploi, ainsi que celles qui les financent, devraient s’efforcer d’offrir un soutien complet afin d’améliorer la réussite des participants.

État des compétences:
Pour une main-d’œuvre canadienne résiliente : Les compétences à acquérir dès maintenant et pour l’avenir

Pour bâtir une main-d’œuvre résiliente capable de répondre et de s’adapter aux mutations du marché du travail, qu’elles surviennent sous l’effet de perturbations imprévisibles ou dans le cadre de transitions à plus long terme, nous devons mettre en place un éventail de parcours de formation et de perfectionnement professionnel qui doteront la population des compétences dont elle a besoin pour s’intégrer et progresser dans des marchés du travail dynamiques, opérer des transitions et se reconvertir.

Lire le rapport

Prochaines étapes

L’objectif de YSM est que d’ici 2026, TIMES™ soit un outil de premier plan permettant au secteur d’employer avec succès les personnes issues des populations les plus marginalisées. À terme, YSM espère atteindre de nouveaux groupes de population ou différentes géographies avec TIMES™, à mesure que les organisations adoptent le système et contribuent à la base de données et à la reconnaissance des formes.

YSM a commencé à partager ses données avec d’autres, notamment par le biais d’une série de webinaires en ligne, de blogues et d’articles, ainsi que par la manière dont YSM commence à appliquer ces enseignements dans son travail.

YSM continue également à développer ses capacités internes afin de maximiser TIMES™ :

• Ajouter des membres de l’équipe qui ont les bonnes compétences (par exemple, l’expérience utilisateur, l’apprentissage des adultes et les compétences techniques dans Salesforce) qui seront bénéfiques à mesure que l’utilisation de TIMES™ et de Salesforce par YSM gagnera en maturité. 
• Développer un guide de formation formel et un système de gestion de l’apprentissage.

Le projet a attiré un financement supplémentaire de la part d’autres bailleurs de fonds qui souhaitent soutenir les organisations de services sociaux qui se transforment pour être davantage axées sur les données.