NOS OBJECTIFS

  • Conception

    Le but du partenariat est de concevoir de nouveaux services ou d'améliorer des services existants fournis par Pôle emploi afin de répondre aux besoins des demandeurs d’emploi dans leur recherche d’emploi et des entreprises en matière de recrutement. Le plus souvent, nous nous concentrons sur la création d'outils interactifs en ligne (site internet, application mobile, ...).
  • Analyse des mécanismes

    L'analyse et la compréhension des mécanismes économiques sous-jacents à nos interventions sont nos priorités en tant que chercheurs. L'expertise métier de Pôle emploi est essentielle, tandis que les équipes de recherche du CREST disposent d'une profonde maîtrise de l’analyse économique du marché du travail.
  • Intelligence artificielle

    L'intelligence artificielle est souvent au coeur des outils que nous utilisons pour concevoir nos interventions (algorithmes de recommandation, de prédiction, etc.). D'autre part, la masse de données considérable dont dispose Pôle emploi rend indispensable l'expertise du CREST en matière de méthodes de traitement et d'analyse des données en grande dimension.
  • Expérimentation

    Chacune de nos interventions s'insère dans un protocole expérimental rigoureux permettant de tester l'effet de la mise en oeuvre de ces nouveaux services de l'emploi tant sur les comportements des demandeurs d’emploi et des entreprises que sur l’équilibre du marché du travail.

NOS PROJETS

Prendre en compte les spécificités individuelles des demandeurs d'emploi dans les suggestions algorithmiques d'offres d'emploi faites par Pôle emploi

Le système en place actuellement suppose que tous les demandeurs d'emploi accordent la même importance aux critères descriptifs des offres (métier, distance domicile-travail, type de contrat, etc.)

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Mobiliser les données disponibles à Pôle emploi pour améliorer l’appariement des demandeurs d’emploi et des emplois vacants

Se servir des méthodes d'apprentissage automatique et de transport optimal pour optimiser les rapprochements entre offres et demandeurs est suscpetible d'améliorer le fonctionnement global du marché du travail.

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Améliorer la connaissance des demandeurs d'emploi de leur marché du travail local

Les imperfections informationnelles et les croyances parfois erronées des demandeurs d’emploi concernant l’état local du micro-marché du travail qu’ils ciblent (salaires, tension, nombre d’offres d’emploi, etc.) peuvent les conduire à faire des choix non adaptés.

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Prédire les chances de retour à l'emploi et analyser les erreurs d'anticipation

Certains demandeurs d’emploi ont durablement des anticipations exagérément optimistes. Ce projet décrit leur perception du marché du travail et leur comportement de recherche d'emploi. Ce premier diagnostic sera suivi d’une phase dans laquelle différentes interventions destinées à réduire ce biais de confiance excessive seront testées.

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Equité des algorithmes de recommandation sur le marché du travail

A priori, les algorithmes de recommandation seraient plus objectifs que les traitements humains, souvent influencés par des représentations sociales. Cependant, ces algorithmes étant entraînés sur des données issues du monde réel, ils peuvent reproduire, voire exacerber les inégalités existantes.

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MOOC Entreprenariat, Algorithmes de bandits pour la recommandation sur le marché du travail, Accès à la formation professionnelle