Au cours de la prochaine décennie, 1 milliard de jeunes entrerons sur le marché du travail dans le monde. Nous souhaitons les rendre maître de leur recherche d'emploi grâce aux données.
Tabiya est une institution de recherche qui développe des technologies en open-source et des solutions pratiques pour faciliter la mise en relation des jeunes actifs avec les offre d'emploi. Notre vision: rendre les marchés du travail plus inclusifs, en mettant en lumière toutes les formes de capital humain, notamment dans les marchés informels.
Tabiya, de l'arabe طبيعة “essence”, est une position en échecs qui sert de point de départ pour de nombreux coups. Le terme fait référence au point de départ à partir duquel les jeunes actifs peuvent choisir de nombreuses voies dans le marché du travail. Il peut également être traduit par "talent", faisant ainsi référence au capital humain que les jeunes actifs cultivent, protègent, et utilisent.
Notre objectif est de créer des logiciels, des modèles et des standards de gestion qui aident les gouvernements, les ONG, les associations locales, les institutions éducatives et de formation professionnelle, et les employeurs des pays à revenu faible ou intermédiaire à retirer les bénéfices des datas et de l'IA pour rendre les marchés du travail plus justes et efficaces, tout en apportant des réponses aux challenges de la digitalisation et de la décarbonation.
Nous n'espérons pas nous servir de ces technologies nous-mêmes, mais en partenariat avec nos partenaires institutionnels, en particulier les plateformes de recherche d'emploi.
Nos travaux sont fondés sur les quatre principes directeurs suivant:
Des biens publics plutôt que chasses gardées: de riches écosystèmes d'entreprises de mise en relation des jeunes actifs et des employeurs se développement dans le pays à revenu bas et intermédiaire. Pour autant, les efforts d'intégration, de coordination et d'harmonisation des datas ne sont pas suffisants. Les gouvernements et les ONG rencontrent donc des difficultés d'accès aux écosystèmes bâtis par les entreprises privées, qui pourraient pourtant leur permettre d'analyser des données précises sur les marchés du travail et de bâtir des biens publics pour leurs pays. Les systèmes d'information sur le marché du travail préexistants et les solutions basées sur l'IA sont exclusivement destinées à répondre aux besoins des marchés du travail des pays riches. Leurs prix prohibe également leur usage hors des pays riches.
Standardiser pour faciliter l'intégration, la coordination et l'harmonisation: les différents acteurs d'un marché du travail gagnent à utiliser une terminologie commune pour en parler. Cette terminologie de référence doit pouvoir décrire l'univers des emplois existants en détail, en particulier les compétences et qualifications qu'ils requièrent. De tels cadre font défaut dans les pays en développement, ou ne sont plus adaptés aux marchés du travail d'aujourd'hui. Un tel cadre standardisé est essentiel pour collecter les données de plusieurs types d'acteurs, conduire de larges études quantitatives, et utiliser des intelligences artificielles. Par ailleurs, une taxonomie ne reflétant pas les moyens de subsistence des pays en développement pourrait exacerber des inégalités existantes et poser des problèmes de biais algorithmiques.
Des preuves scientifiques et des recherches sur l'équité, l'efficacité, et les biais algorithmiques: un nombre croissant de travaux de recherche mettent en lumière les promesses et périls des nouvelles technologies et de l'IA pour l'intermédiation dans les pays riches. Ces challenges sont au contraire relativement mal compris pour les pays en development.
Une plateforme neutre de débat, d"échange et de partage du savoir: la coordination et l'échange de savoirs à propos des promesses et périls des nouvelles technologies et de l'IA manque entre les secteurs privé, public et para-publics des pays en développement. Grâce à nos racines dans l'université d'Oxford, nous offrons une plateforme neutre, permettant de mettre en exergue les récents développements des technologies d'intermédiation basées sur l'IA, tout en explicitant les possibles biais algorithmiques.
Le chômage des jeunes actifs est aujourd'hui un défi mondial, avec 75 millions de jeunes actifs chômeurs, et 280 millions de jeunes déscolarisés sans emploi. Au cours des 10 prochaines années, plus d'un milliard de jeunes deviendront des actifs, dont 700 millions sur le continent Africain.
Au cours des prochaines décennies, la digitalisation et la décarbonation auront un impact profond sur les modes de subsistence des pays en développement et des pays riches. Les emplois de pans entiers de l'économie risquent de disparaître ou de connaître des évolutions majeures, et les nouvelles technologies devraient créer d'autres emplois. Investir dans le capital humain et formuler des politiques publiques apportant des réponses à la digitalisation et la décarbonation nécessitera des travaux scientifiques, et des conseils précis pour aiguiller les jeunes actifs sur des marchés du travail en constante évolution.
Les travaux de recherche existants identifient également des frictions compromettent le bon fonctionnement de l'allocation des jeunes actifs avec les offres d'emploi. Des millions de jeunes de pays pauvre ont ainsi des carrières professionnelles sinueuses: lorsqu'ils parviennent à occuper des postes mieux rémunérés, il n'est pas rare de les voir finalement retomber vers des postes moins bien payés, de l'auto-entreprenariat informal ou le chômage, phénomène appelé "slippery job ladder" (littéralement, "échelle de l'emploi glissante") en anglais. Ce phénomène contre-productif exacerbe les inégalités et condamne certains jeunes actifs à la pauvreté. Le manque d'informations est une des explications de ce phénomène: les jeunes en recherche d'emploi ne savent pas comment utiliser leurs compétences au mieux, et les entreprises ne savent pas où trouver les meilleurs travailleurs. Améliorer la qualité de l'information dont disposent les jeunes actifs et les employeurs pourraient donc pallier ce problème.
L'accès à de meilleures données et à l'IA promet de nouvelles ressources pour répondre à ces défis, mais ils demeurent inaccessibles et inabordables pour une large part des acteurs des pays en développement. L'offre des entreprises à but lucratif domine le marché et soulève des questions d'interopérabilité et et d'"enfermement propriétaire". Là où les outils qu'elles vendent sont utilisés, ces derniers excluent aussi généralement la part très dynamique de la population qui évolue dans le secteur informel. Cela exacerbe des inégalités existantes et souvent genrées.
Les plateformes de recherche d'emploi en ligne sont devenues un moyen populaire de mettre en relation les employeurs et les jeunes actifs, dans un contexte de digitalisation croissante. Et pour cause: de nombreux travaux scientifiques ont démontré que fluidifier la circulation de l'information grâce aux technologies digitales améliore la performance des marchés du travail.
Ceci étant, il est important de noter que les frictions informationnelles ne représentent qu'une part minime du challenge du chômage des jeunes dans les pays en développement. Si nous sommes convaincus que la technologie - utilisée à bon escient - peut aider à pallier ces frictions, elles n'apportent des réponses que superficielles à des disfonctionnements structurels, en particulier la faible croissance, la création insuffisante de nouveaux emplois, ou l'exclusion sociale et économique de certains groupes. Ce contexte économique large pourrait rendre inopérantes même les technologies les plus efficaces.
Technology can thus only be part of a broader approach to solving global youth employment and promoting economic inclusion. It requires broad ecosystems of private sector, government, and civil society working together to tackle structural barriers on both sides of the market. Tabiya aims to contribute to these ecosystems with digital public goods that others can build on.