Une solution fondée sur les big data rapproche demandeurs d’emploi et entreprises

Réduire le chômage de 10 % sans nouvelles primes à l’embauche ni refonte du Code du travail, indépendamment de la conjecture économique… Nouvelle promesse électorale inconsidérée et sans lendemain d’un candidat à la législature suprême ? Non : il s’agit du projet ambitieux du jeune Français Paul Duan, de retour de Berkeley, qui compte employer algorithmes et big data pour mettre en relation plus efficacement chômeurs et entreprises.

En France, où le taux de chômage dépasse les 10 % de la population active, des dizaines de milliers d’offres d’emploi demeurent non pourvues. Une aberration que l’entrepreneur social de 23 ans Paul Duan entend bien éradiquer par la force de l’analyse de données. Bayes Impact, l’ONG qu’il a fondée en 2014 dans le but d’atteindre « un monde meilleur », s’est récemment associée à Pôle emploi afin de développer une solution algorithmique rapprochant entreprises et demandeurs d’emploi.

 

Les big data pour résoudre des problèmes sociaux à grande échelle

 

Selon Paul Duan, né à Trappes et fils de migrants chinois ayant fui la répression communiste, l’exploitation des big data qui fait aujourd’hui la fortune de l’industrie, peuvent être utilisées pour aider à prendre des décisions pour réduire des problèmes sociaux à grande échelle. L’application imaginée par l’énergique jeune homme, et dont le lancement officiel est prévu à la fin de cette année, doit permettre d’améliorer la recherche d’emploi en s’appuyant sur des données anonymisées fournies par l’agence publique de l’emploi. Elle s’inspire de l’utilisation par les sites de rencontre en ligne d’algorithme de « matching » dynamiques qui, en fonction de vos caractéristiques personnelles, vont vous recommander les personnes avec qui vous avez de fortes probabilités de bien vous entendre. A l’échelle d’une institution comme Pôle Emploi, la moindre amélioration d’efficacité de 5% peut se traduire par d’importants gains financiers, pour un investissement minime.

Avant de s’intéresser au problème du chômage dans son pays natal, Paul Duan avait mis son talent au service de la santé des Californiens, en optimisant les trajets des ambulances de San Francisco ainsi que la prévention des risques dans les hôpitaux. Sauver des vies, réduire le chômage : encore une preuve des vertus de l’analytique et des big data !

 

Lire l’article

 

En complément :

Un portrait radiophonique de Paul Duan,

et un compte-rendu du dernier forum emploi et technologies organisé par le journal Libération.

 

À lire sur Business Analytics Info :

« Recrutement : les aptitudes avant les diplômes grâce aux algorithmes »

et

« Quand les big data offrent des solutions aux problèmes sociaux ».