Travail de recherche/Working paper
| Résumé : | Dans un séminaire organisé par le Dulbea et le service Veille, analyse et prospective du Forem dans le cadre d’une série deséminaires sur les politiques d’emploi, Michèle Belot a présenté les papiers de Belot et al. (2022) et Belot et al. (2024), dontelle est co-autrice et qui étudie l’impact d’un système de recommandations automatisées et personnalisées pour larecherche d’emploi sur le taux d’emploi et la qualité de l’emploi. Cette note est une synthèse de ce séminaire.Belot et al. (2022) et Belot et al. (2024) ont mené deux expériences randomisées utilisant un outil prédictif pour leplacement des demandeurs d'emploi sur le marché du travail, démontrant que la proposition d'offres d'emploipersonnalisées des demandeurs d'emploi augmente le taux de retour à l'emploi et la qualité des correspondances. Enutilisant des données administratives et des informations issues de CV sur les transitions réussies d'un emploi à un autre,ils ont développé un outil de prédiction appelé matrice de transition pour recommander les transitions professionnellesles plus fructueuses et fréquentes. Une expérience a implémenté ces recommandations directement via une plateformede recherche d'emploi, tandis que l'autre a utilisé la communication par courriel. Leurs résultats soulignent que ces effetssont particulièrement marqués pour les demandeurs d'emploi les plus vulnérables, tels que les chômeurs de longue durée. |
