Polygon Created with Sketch. Accueil | Recherche

Comment prévoir les compétences recherchées : une introduction

Le vieillissement de la population, les changements climatiques, la mondialisation et les technologies sont au nombre des facteurs qui transforment le monde du travail depuis des décennies. La quantité et la qualité des emplois ont évolué rapidement à mesure que les lieux de travail s’adaptaient aux nouvelles méthodes.

Au cours de la dernière année, tous ces changements ont été exacerbés par la pandémie de COVID-19. Les Canadiens sont préoccupés quant à l’avenir et la nature changeante du monde du travail.

Points importants

1

Le type de données sur les compétences disponibles est étroitement lié aux approches de prévision de la demande de compétences qui peuvent être utilisées. Par exemple, une taxonomie des compétences liées aux professions nécessite de prévoir la croissance de l’emploi par profession, puis d’en établir la correspondance avec les compétences.

2

Les prévisions de pénuries de compétences à venir nécessiteraient également des données sur l’offre de compétences. Bien que de tels renseignements existent (p. ex., le PEICA), ils ont tendance à être collectés d’une manière particulière qui limite la capacité de comparer l’offre et la demande de compétences.

3

Les données sur les offres d’emploi en ligne contiennent de l’information sur les compétences (et d’autres exigences de travail) qui n’ont pas encore été pleinement exploitées pour les prévisions de la demande de compétences. Cette source de données est très prometteuse, mais elle présente de nombreuses limitations quant à la qualité et la fiabilité des données.

Résumé

La demande pour les besoins de compétences futurs s’intensifie

Pour que les systèmes de formation et d’éducation et les stratégies de perfectionnement de la main-d’œuvre donnent les résultats attendus, les éducateurs, les employeurs et les étudiants doivent comprendre l’avenir du marché du travail. Combien d’emplois seront à pourvoir? Dans quels domaines? Quels seront les niveaux d’éducation et de formation requis? Ce problème est d’autant plus complexe que, si l’éducation demeure un pilier fondamental du perfectionnement de la main-d’œuvre, les données et les renseignements sur  les compétences sont aujourd’hui considérés comme essentiels à la réussite future du pays. Par conséquent, il est indispensable d’anticiper les besoins futurs du Canada en matière de compétences.

Voici les trois principales approches de prévision des compétences futures :

  • Prévision de l’emploi par professions et mise en correspondance de ces données avec les compétences associées
  • Prévision des compétences selon celles qui figurent dans les offres d’emploi en ligne
  • Prévision des compétences selon celles qui figurent dans les offres d’emploi en ligne

En se familiarisant avec ces approches générales de prévision des compétences et en comprenant les avantages et les limites de chacune, les particuliers et les organisations pourront prendre de meilleures décisions d’investissement dans la formation et l’éducation.

Le fait que des compétences sont recherchées ne signifie pas un déficit de ces compétences

Il est possible d’obtenir des renseignements sur l’offre en mesurant directement les compétences individuelles au moyen de tests. La source la plus connue de données sur les compétences obtenues au moyen de tests est le Programme pour l’évaluation internationale des compétences des adultes (PEICA), qui mesure rigoureusement un petit nombre de compétences générales des particuliers (par exemple, la littératie, la numératie et la résolution de problèmes) dans des environnements à forte composante technologique. Étant donné que ces tests sont effectués peu fréquemment et que leurs spécifications changent au fil du temps, il n’est pas certain que les données du PEICA et de sources similaires sur l’offre peuvent être utilisées comme intrants dans les modèles de prévision. Par ailleurs, il est possible d’extraire des renseignements sur les compétences des CV mis en ligne, mais cela soulève des questions éthiques quant à l’accès aux données personnelles et à leur utilisation. En fin de compte, les prévisions sur l’offre de compétences représentent une source importante de renseignements, qui doit être améliorée en ce qui a trait aux types spécifiques des données accessibles sur l’offre. Chacune des trois approches de prévision comporte des avantages et des inconvénients.

La voie à suivre : trouver l’équilibre

Il n’y a pas de « solution miracle ». Comme chacune d’elles offre différentes perspectives, il est utile de tirer des enseignements des trois approches et de les utiliser de manière complémentaire. Des recherches supplémentaires sont nécessaires pour explorer la possibilité de combiner leurs forces. On pourrait par exemple utiliser les données provenant d’offres d’emploi en ligne pour mettre en correspondance les avis d’experts et les perspectives d’évolution de la demande en matière de compétences. Une autre possibilité serait de relier les perspectives professionnelles aux compétences demandées dans les offres d’emploi en ligne. Enfin, on pourrait utiliser les avis d’experts pour dégager des perspectives professionnelles fondées sur des scénarios qui reflètent les évaluations qualitatives de ces experts quant aux perturbations futures.

Pour soutenir l’élaboration de prévisions solides sur la demande en matière de compétences, le Centre des Compétences futures et le Conseil de l’information sur le marché du travail ont lancé un projet visant à doter les organismes de première ligne des outils et des connaissances nécessaires pour aider les Canadiens à orienter leurs choix de carrière. Une partie de ce travail consistera à tester et à expérimenter de nouvelles méthodes, en exploitant notamment les données des offres d’emploi en ligne et en explorant d’autres approches, afin de mieux comprendre les exigences futures en matière de compétences. À notre avis, la meilleure façon de procéder consiste à tirer parti des forces de différentes approches complémentaires.

Contenu connexe

Research

Du campus au monde du travailexternal link icon

Cette recherche se penche sur les résultats en matière d’emploi des étudiants étrangers qui poursuivent des études au Canada. En quoi les résultats en matière d’emploi des étudiants étrangers diffèrent-ils de ceux des étudiants nés au Canada? À quelles difficultés les étudiants étrangers à la recherche d’un emploi valorisant sont-ils confrontés? Comment les collèges peuvent-ils mieux soutenir ces étudiants?
Research

Des difficultés méconnues : Portrait de la neurodiversité en éducation postsecondaireexternal link icon

Dans le cadre de cette étude, nous examinons les défis que pose la neurodiversité à la fois au sein des établissements d’enseignement postsecondaire et pour les étudiants neuroatypiques. Cette étude sera la première au Canada à explorer les mesures mises de l’avant par les différents types d’établissements pour favoriser l’inclusion des élèves neuroatypiques.
Research

L’intelligence artificielle au travail : l’évolution des compétences futures et l’avenir du travail

Le principal obstacle à l’adoption de l’IA relevé par les entreprises canadiennes est la difficulté à trouver une main-d’œuvre possédant les compétences et l’expertise nécessaires pour soutenir l’intégration de cette technologie dans les opérations. Au vu des données qui démontrent qu’un bon nombre de spécialistes de l’IA sont disponibles et prêts à travailler au Canada, pourquoi les employeurs éprouvent-ils de telles difficultés?
Afficher toute la recherche