Actualité Bientôt un moteur de recherche d'emploi Google boosté par le machine learning?

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Bientôt un moteur de recherche d’emploi Google boosté par le machine learning?

Google va-t-il prochainement utiliser ses avancées sur l’intelligence artificielle pour venir bousculer les sites de recherche d’emploi traditionnels? C’est la question à laquelle s’est intéressé le 4-pages signé Yannick Frondeur pour le Centre d’Études de l’Emploi et du Travail (CEET) et le Conservatoire des arts et métiers (Cnam), intitulé Google et le marché numérique du travail.

L’annonce fin 2016 par Google du développement du Cloud Jobs API pousse de nombreux professionnels à s’interroger sur le devenir du recrutement face à l’arrivée de ce type d’intelligence artificielle. Actuellement, sur les sites de recherche d’emploi, « il n’existe pas de registre partagé par les acteurs pour qualifier les emplois, notamment en termes de métiers et de compétences ».

C’est donc pour pallier à cela que le Cloud Jobs API interviendra. Il s’agira d’une brique de programmation s’appuyant notamment sur le machine learning pour créer un « langage commun » d’analyse des offres d’emploi.

« LE Cloud Jobs API fait actuellement l’objet d’un test fermé auprès de grandes entreprises et d’acteurs du marché numérique du travail.

À ce stade, la firme californienne le présente comme destiné aux acteurs finaux, recruteurs et candidats, auxquels elle entend fournir un langage commun pour désigner les emplois et les compétences, dans le but d’éviter les défauts d’appariement liés à des façons différentes d’exprimer la même réalité (semantic mismatch). »

Interrogeable via une API, le Cloud Jobs API devrait être disponible à l’issu du test. Y auront accès les différents acteurs du marché numérique du travail.

« La particularité de l’initiative de Google est qu’elle relève d’un méta-investissement capitalisant, par le biais du big data, sur les investissements de forme déjà réalisés par les acteurs du secteur, soit indirectement en les absorbant via les offres d’emploi publiées sur Internet, soit directement en intégrant des nomenclatures complètes en libre accès. »

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