Pôle emploi x GENES

Une des découvertes importantes des dernières années sur le comportement de recherche d’emploi est l’existence de demandeurs d’emploi dont les anticipations de retour à l’emploi sont trop optimistes. Ces travaux montrent que les anticipations de retour à l’emploi peuvent avoir non seulement un biais optimiste mais que ce biais peut demeurer même lorsque l’épisode de recherche se prolonge. Ils montrent en outre que cette absence d’ajustement des anticipations se traduit par une absence d’ajustement du comportement de recherche venant à son tour renforcer la longueur de l’épisode de chômage.

Ce projet est basé sur la constitution d’un panel permettant de suivre les anticipations des demandeurs d’emploi. Nous effectuons des enquêtes permettant de mesurer régulièrement les anticipations des demandeurs d’emploi. Nous les confrontons à la réalité des retours à l’emploi, ce qui nous permet de mesurer et les erreurs d’anticipations individuelles et d’étudier leur profil. Une dimension importante de ce travail est aussi d’utiliser les méthodes de Machine Learning pour prédire ces erreurs d’anticipations et identifier les profils de demandeurs d’emploi qui sont le plus à risque d’avoir des anticipations en décalage avec la réalité du marché du travail.

L’origine de ces erreurs d’anticipation reste mal connue. Elles peuvent pourtant être porteuses de conséquences lourdes pour les individus. Un des buts de ce projet est ainsi de mieux comprendre ces erreurs d’anticipation. Il est en particulier important d’examiner comment elles sont corrélées aux paramètres de recherche d’emploi. Il est aussi important d’explorer la façon dont ces erreurs d’anticipation peuvent être ajustées. Notre but dans un stade ultérieur de ce projet est de concevoir des interventions pertinentes permettant d’éclairer les choix que font les demandeurs d’emploi sur le marché du travail.

Parmi les pistes possibles figurent, 1/ communiquer aux demandeurs d’emploi des informations sur les fondamentaux de leur marché (nos premiers résultats montrent que les erreurs d’anticipation semblent corrélées aux paramètres fondamentaux de la recherche, en particulier au salaire de réserve) 2/ faire prendre conscience aux demandeurs d’emploi de la façon dont ils peuvent être perçus, par exemple par le biais d’un bilan de compétence 3/ révéler l’information concernant la possibilité d’erreur d’anticipation (par exemple en communiquant cette information au conseiller à l’occasion d’un entretien) 4/ Recommander des offres qui seraient susceptibles de conduire à un appariement (par exemple celles issues de l’algorithme à l’étude).