La recherche d emploi sur Internet: De quoi s agit-il? Qui s en sert? Quels sont ses impacts?

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1 La recherche d emploi sur Internet: De quoi s agit-il? Qui s en sert? Quels sont ses impacts? Présentation au Conseil d Orientation pour l Emploi Le 20 janvier 2015 Peter Kuhn Université de Californie, Santa Barbara; NBER; et IZA

2 Le rôle d internet dans la rencontre de l offre et de la demande s est fortement développé sur le marché du travail ces vingt dernières années, tout comme sur beaucoup d autres marchés, tels que la vente au détail, l assurance, la finance, le B2B. Quels en sont les effets sur le marché du travail? J aborderai les points suivants : 1) Tendances de la recherche d emploi sur Internet 2) Qui sont les utilisateurs d Internet dans la recherche d emploi? 3) Comment Internet est-il utilisé pour chercher un emploi? 4) Quelle efficacité des différents types de recherche d emploi sur Internet? 5) Questions émergentes 6) Enjeux pour les politiques publiques

3 1) TENDANCES DE LA RECHERCHE D EMPLOI SUR INTERNET L usage d Internet pour la recherche d emploi s est fortement développé : L accès à Internet et la recherche d emploi chez les jeunes actifs aux Etats-Unis : tendances Année et Echantillon: 1998/2000 : Demandeurs d emploi 2008/2009 : Demandeurs d emploi : Candidats en emploi Accès à internet à domicile Recherche en ligne, pour les personnes ayant accès à domicile 28,6 64,9 24,2 61,2 86,1 74,4 81,3 89,3 85,3 Recherche en ligne Source: Kuhn et Mansour, Note : Ces données englobent tout type d utilisation d Internet dans la recherche d emploi, y compris les s.

4 Pourquoi? - Amélioration de l accès à Internet à domicile - Amélioration des outils de recherche d emploi en ligne - Externalités de réseaux

5 2) QUI SONT LES UTILISATEURS? Parmi les personnes à la recherche d un emploi, celles qui le font sur Internet sont: - plus jeunes - d un bien meilleur niveau de formation Il n y a aucune différence entre les hommes et les femmes. Selon les données les plus récentes, il n y a pas de différences ethnique ou de race. En fait, en 2008/09, en tenant compte des différences dans l accès à Internet à domicile et des caractéristiques personnelles, les demandeurs d emploi noirs utilisaient plus souvent Internet pour rechercher du travail que les blancs. Cela pourrait être dû à un manque de relations professionnelles informelles (réseau personnel) au sein de cette population.

6 3) COMMENT INTERNET EST MOBILISÉ POUR CHERCHER DU TRAVAIL? Que signifie concrètement rechercher du travail en ligne? Pourcentages de candidats utilisant différentes méthodes de recherche, selon qu ils recherchent ou non par Internet, 1998/2000 A cherché un emploi sur Internet? Méthodes de recherche : NON OUI A contacté l employeur directement 65,0 62,0 A contacté le service public de l emploi 19,5 25,2 A contacté une agence d emploi privée 6,0 10,2 A contacté des amis ou des parents 13,8 11,9 A contacté le service emploi de son école/université A envoyé des CVs ou rempli des formulaires de candidatures A consulté les registres syndicaux ou professionnels 2,0 3,5 45,5 64,1 1,2 3,1 A posté ou répondu à des annonces 12,7 24,5 Autres méthodes actives de recherche d emploi 3,4 10,1 Plus courant chez les internautes Moins courant chez les internautes

7 Cela semble indiquer qu une recherche sur internet est plus formelle et peut-être moins active. Méthodes de recherche d emploi par les demandeurs d emploi, 2008 Méthode (1) Part de DE n utilisant pas cette méthode en ligne (2) Part de De utilisant cette méthode en ligne (3) Part des DE utilisant cette méthode (1+2) (4) Part de la méthode en ligne (2/3) Méthodes de recherche actives : 1) Contacter l employeur directement 0,36 0,29 0,65 0,45 2) Service public de l emploi 0,19 0,19 0,38 0,50 3) Agence d emploi privée 0,07 0,08 0,15 0,53 4) Amis ou parents 0,44 0,11 0,55 0,20 5) Service emploi de l école/université 0,05 0,06 0,11 0,55 6) Envoi de CVs et formulaires de candidature 0,24 0,48 0,72 0,67 7) Registres des syndicats/organismes professionnels 0,03 0,03 0,06 0,50 8) Par petites annonces (publication ou réponse) 0,16 0,17 0,33 0,52 9) Autres 0,04 0,03 0,07 0,43 A: Total Actives (1-9) 1,58 1,44 3,02 0,48 Méthodes de recherche passives : 10) Consulter les petites annonces 0,30 0,32 0,61 0,52 11) Formation continue 0,06 0,03 0,09 0,33 12) Autres 0,02 0,02 0,04 0,50 B: Total Passives (10-12) 0,38 0,37 0,74 0,49 Méthodes totales (A+B) ,81 3,76 0,48 Part des méthodes actives dans le total (A/(A+B)) 0,81 0,80 0,80 -

8 4) QUELLE EFFICACITÉ DE LA RECHERCHE D EMPLOI PAR INTERNET? Les effets d Internet sur la baisse des frictions sont attestés pour différents marchés : Brown et Goolsbee (2002) pour l assurance vie, et Kroft et Pope (prochainement) pour les locations d appartements. Toutefois, les premières études portant sur le marché du travail ne font pas apparaître de tels effets : Kuhn et Skuterad (2004) ont montré que la probabilité de trouver un emploi est plus faible pour les demandeurs d emploi qui cherchent sur Internet (que pour les autres). Kroft et Pope (étude en cours de publication) n ont trouvé aucun effet de l expansion rapide de Craigslist sur les taux de chômage locaux. Causes possibles : sélection adverse de la recherche en ligne (KS) et technologie immature (KP).

9 Plus récemment, cependant : Kuhn et Mansour (2014) ont refait l étude Kuhn-Skuterud avec des données de Le résultat montre que les personnes qui cherchent sur Internet ont des durées de chômage plus courtes de 25% par rapport à celles qui ne cherchent pas en ligne. Ils ont trouvé aussi que le IJS (recherche d emploi via internet) est particulièrement efficace pour envoyer des CVs ou pour remplir des formulaires de candidature, pour consulter des annonces, et pour contacter des amis et des parents. Attention : - Cela ne prouve pas pour autant qu Internet ait un effet causal positif sur le résultat des recherches d emploi. Cela pourrait être un effet de sélection. (Mais si tel est le cas, la nature de la sélection s est profondément modifiée depuis 1998/2000.) - Ces résultats ne prennent pas en compte les effets de déplacement (ni les externalités de la recherche).

10 Comment expliquer ce changement? En 2008, la recherche sur Internet n était plus une activité occasionnelle à faible intensité. Cependant, elle était encore excessivement formelle. Donc, le changement doit venir des canaux formels de recherche. Il peut être lié à : - Des améliorations de la conception des sites de recherches d emploi (recherches plus simples/filtres plus simples, suppression des anciennes annonces et CVs) - La connexion améliorée et des externalités de réseaux plus importantes

11 5) QUESTIONS ÉMERGENTES A. Sites de recherches d emploi comme sources de données sur le marché du travail Points forts: Instantanéité: Monster.com publie un index mensuel de la demande d emploi en ligne et prétend pouvoir prédire les embauches 1 2 mois plus tard. Monster.com publie également des rapports détaillés pour certains groupes professionnels (tels que les ventes) et pour certaines villes américaines, ce qui permet d identifier les pénuries et les surplus de compétences. Aux Etats-Unis, les séries de données HWOL (Help Wanted On Line) du Conference Board mesurent le nombre de nouveaux postes, de postes publiés en ligne pour la 1ère fois et les annonces reprises du mois précédent sur plus de sites d emploi. Les données de Google Trends prédisent les taux de chômage (Askitas et Zimmermann 2009).

12 Informations spécifiques: Demande de compétences linguistiques en anglais (Delgado Helleseter) Demande de compétences générales (Delgado Hellester) Discrimination en fonction de l âge et du sexe (Kuhn et Shen 2013,2014) Moins coûteux que les sondages Données détaillées relatives au processus de recrutement : Les données internes des sites révèlent les mécanismes de l appariement. Par exemple, les employeurs les plus pressés de pourvoir un poste énoncent moins de critères de sélection, fournissent plus d informations sur le processus de candidature, recrutent plus rapidement, et sont plus à même d embaucher un travailleur sousqualifié pour le poste. L analyse faite par Marinescu et Wolthoff (2012) des données internes de CareerBuilder montre que les marchés du travail sont beaucoup plus spécialisés que le pensent habituellement les économistes.

13 Faiblesses: Représentativité : Les sites d annonces d emploi représentent (un sous-échantillon) des postes vacants, et des postes qui sont remplis par un procédé formel de recrutement ; ils ne représentent pas tous les emplois ni tous les travailleurs. Défis techniques: On peut citer le multiposting sur différents sites (la tendance des entreprises (travailleurs) à publier la même annonce (le même CV) sur plusieurs sites) et la duplication sur un même site (la tendance des employeurs à republier fréquemment la même annonce sur certains sites jusqu à ce que le poste soit pourvu ).

14 B. La recherche informelle sur Internet - Les réseaux sociaux (Facebook, LinkedIn) sont désormais utilisés par les entreprises pour évaluer des prospects. - Facebook et LinkedIn sont utilisés par les salariés et candidats pour chercher un emploi. LinkedIn l encourage explicitement et intègre même une fonctionnalité Postuler avec Linkedin. - Le résultat de Kuhn et Mansour selon lequel la recherche d emploi sur Internet faisant intervenir les amis et parents est rare mais efficace suggère que les réseaux numériques ont un potentiel significatif d amélioration de l appariement.

15 C. Améliorations en cours des sites d emploi Les filtres de recherche demeurent problématiques mais les systèmes de suggestion s améliorent. Burning Glass propose aux job boards un système de suggestions d appariement. D. Marchés du travail en ligne Des sites comme odesk, MTurk, Elance, Freelancer, qui servent d intermédiaires pour des prestations de travail en ligne. En accentuant l internationalisation du marché du travail, ces sites pourraient contribuer à exercer des pressions à la baisse dans les pays développés sur les salaires des travailleurs non-qualifiés et sur les perspectives d emploi.

16 6) ENJEUX POUR LES POLITIQUES PUBLIQUES Règlementation des sites Faut-il réglementer des sites d annonces comme CareerBuilder, ou des réseaux comme LinkedIn? Etablir des lignes directrices communes en matière de confidentialité ou des certifications pour tous les sites pourrait être utile, et peut-être sans l intervention publique. La règlementation des bourses de travail en ligne comme MTurk et odesk pose d autres questions. S agit-il réellement «d emplois»? Les normes habituelles de travail s y appliquent-elles? Si oui, lesquelles? Comment utiliser les données issues d Internet dans les statistiques du travail nationales et locales? Un financement public, même de faible montant, pourrait fournir des données utiles en temps réel pouvant compléter des enquêtes plus onéreuses et plus lentes à réaliser.

17 Quelques nouveaux types de données de job boards : Linked-In Economic Graph Les Emplois Qu on Quitte - Et Ceux Qu on Prend L analyse des données des transitions professionnelles de 94 millions de profils LinkedIn montre que les actifs ont tendance à favoriser les évolutions réfléchies de carrière. Vous vous posez des questions sur la suite de votre carrière? Entrez votre descriptif de poste pour voir ce qu ont trouvé des personnes au profil comparable. Pour prévoir plus loin, cliquez plusieurs fois sur les descriptifs de poste. Les 3 principales évolutions de carrière pour travailleurs sociaux : Professionnel de Santé Psychiatrique ou Thérapeute: Enseignant en primaire ou secondaire: Auxiliaire ou Technicien médical : 2 001

18 Projet de BURNING GLASS: Rapprocher les personnes et les emplois Notre approche est basée sur un principe simple: l analyse des dizaines de millions de transitions de carrière réelles nous permet d identifier les compétences, expériences et qualifications nécessaires pour un emploi donné. C est un rapprochement intelligent des personnes et des emplois. Pour recruter, il suffit de parcourir une liste de candidats sur un écran ou sur une base de données, et identifier immédiatement les meilleurs candidats. A partir de l observation de 10 millions de transitions professionnelles, notre moteur a appris à identifier les compétences, expériences, et qualifications permettant un placement réussi. L idée pourrait sembler simple, mais la technologie dont elle dépend est tout sauf simple. Burning Glass a développé un moteur d intelligence artificielle unique qui capte, lit et analyse les CVs et les postes afin de proposer intuitivement des rapprochements adaptés et basés sur des schémas de placement antérieurs. Plutôt que de se référer à des mots clefs ou à des catégories générales, notre moteur fait une analyse approfondie du CV et du descriptif de poste et se réfère à ses connaissances existantes du marché - tout comme le ferait un intermédiaire expérimenté. Pour nous, un CV n est pas un simple recueil de mots et de phrases, mais plutôt un historique de la carrière de l individu et une indication du potentiel futur - en fonction d une combinaison de compétences et des expériences acquises au fil du temps. C est une approche innovante, mais dont les résultats chez nos clients sont visibles - l agence de recrutement qui a multiplié par trois ses placements ; la banque d emplois où deux tiers de demandeurs d emploi inscrits ont été contactés par des entreprises utilisant Burning Glass ; près de placements faits pour le compte d une agence d emploi d Etat par le biais du programme de rapprochement de Burning Glass. Pour plus d information: Lens/Match : Notre moteur de rapprochement personnes-emploi/emplois-personnes ; Focus/CareerTM : Notre offre de rapprochement d emplois, d exploration de carrières et de formation ; Comment Burning Glass répond aux attentes des travailleurs, des agences UI (User Interface), des agences de recrutement et des sites d annonces d emplois ; La technologie d appariement de Burning Glass, basée sur les pratiques observées.