Agriculteurs, commis et ingénieurs : Aperçu du processus de sélection des professions à la base de nos prévisions d’emploi en 2030

Agriculteurs, commis et ingénieurs : Aperçu du processus de sélection des professions à la base de nos prévisions d’emploi en 2030

Pour notre projet L’emploi en 2030, nous voulons savoir les compétences et emplois qui seront les plus recherchés dans 10-15 ans. Avec plus de 500 professions au Canada, découvrez les emplois...
Diana Rivera
Economist
August 8, 2019
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L’emploi en 2030 établit des prévisions d’emploi pour les professions au Canada. Le projet s’appuie à la fois sur les points de vue des experts du marché du travail qui ont participé à des ateliers tenus partout au pays et sur les compétences, les aptitudes et les connaissances requises pour chaque profession. Notre objectif est d’aider les gouvernements, les éducateurs et les Canadiens en général à se faire une idée plus claire des compétences qui permettront à chacun de faire face à des forces complexes, allant de l’automatisation et de la délocalisation à la raréfaction des ressources.

Avec 500 professions nationales (Classification nationales des professions – CNP), il aurait été difficile pour les experts d’examiner comment chacune d’elles évoluerait d’ici 2030. Alors, comment avons-nous choisi les professions qui seraient à la base de cette étude? Nous avons tenu compte de plusieurs variables, dont les données disponibles sur les compétences, la conception de l’atelier et les contraintes qui y sont rattachées, et les informations nécessaires pour établir le modèle d’apprentissage machine que nous appliquerons pour élargir nos prévisions.

Données relatives aux compétences

Après avoir parcouru les classifications de compétences, nous avons sélectionné ces dernières, ainsi que les aptitudes et les connaissances à partir d’O*NET, le système américain d’information sur les professions pour représenter les caractéristiques attendues du personnel dans chaque profession. Puisque cette base de données porte sur des groupes professionnels américains, l’Institut Brookfield a créé un tableau de concordance qui fait correspondre les codes américains à leurs équivalents canadiens. Cette approche de concordance utilise à la fois la Classification internationale type des professions (CITP) et les titres de postes de chaque profession pour relier les codes de la CNP et ceux des États-Unis.

Ateliers

Nous avons organisé six ateliers à travers le pays dans le but de recueillir des données de qualité auprès de participants experts pour éclairer notre modèle d’apprentissage machine. Le fait que chaque atelier se tienne dans une ville différente, de St. John’s à Whitehorse, avait deux implications majeures : la conception et la prestation de l’atelier devaient être aussi uniformes que possible, et nous devions tenir compte des différences régionales potentielles.

Choix des professions pour établir une prévision

Nous avons conçu une méthode reproductible et fondée sur les données pour nous assurer d’inclure les professions importantes pour le modèle et le marché du travail. Nous avons demandé aux experts d’évaluer, dans le cadre de chaque atelier, 20 professions choisies selon une approche en deux étapes. Quinze professions de référence ont été présentées à tous les participants à travers le pays, dont cinq étaient des professions régionales propres à chaque atelier.

Professions de référence

Nous avons choisi ces professions parce qu’elles représentent le mieux l’ensemble des compétences, aptitudes et connaissances présentes sur le marché du travail canadien. Nos professions de référence comprennent entre autres les directeurs financiers et les électromécaniciens (défiler vers le bas pour voir notre liste complète). Par notre sélection, nous avons voulu éclairer notre modèle, en atténuer l’incertitude et permettre une comparaison entre les ateliers régionaux.

Nos données de départ comprenaient 485 professions canadiennes que nous avons jumelées à 120 scores de compétences, d’aptitudes et de connaissances en provenance d’O*NET. Notre première étape consistait à réduire ces 120 variables à 21 à l’aide d’une technique de décomposition en valeurs singulières (DVS). Celles-ci regroupent les variables initiales d’une manière qui explique plus de 90 % de la variation des scores O*NET dans toutes les professions. Pourquoi souhaitions-nous un plus petit groupe de variables? Grâce à ces données réduites, il a été plus facile de regrouper nos professions en 15 grappes en fonction des similitudes de leurs compétences, aptitudes et connaissances requises à l’aide de la classification automatique à K moyennes. Après un examen minutieux, nous avons constaté que ce processus a créé des grappes significatives de professions qui partagent des niveaux de responsabilité ou des caractéristiques sectorielles générales. Par exemple, une grappe comprend la plupart des codes de gestion, tandis qu’une autre comprend les professions de l’éducation et de la prestation de services sociaux.

Dans chaque groupe, nous avons choisi une profession de référence qui était la plus représentative des compétences requises pour les professions comprises dans ce groupe. En termes plus techniques, nous avons choisi la profession la plus proche du centre de chaque grappe. Advenant une égalité entre les professions, nous avons choisi celle qui comptait le plus haut taux d’emploi. Toutefois, dans certains cas, des critères supplémentaires ont été nécessaires pour s’assurer de recueillir que nous avons recueilli des réponses fiables auprès des participants à nos ateliers. Nous avons choisi la prochaine profession la plus proche comme profession de référence dans les cas suivants :

  1. La profession choisie dans le cadre de ce processus comprenait des emplois « non classés ailleurs (n.c.a.) » (p. ex., autres ingénieurs/ingénieures n.c.a.). Nous croyons que le manque de spécificité tant dans la description de la profession que dans le profil de compétences connexe ne mènerait pas à une bonne évaluation de la part des participants.
  2. Les données historiques sur l’emploi pour la profession choisie dans le cadre du processus ont été touchées par les changements apportés à la classification nationale. Si les estimations de l’emploi ont été surévaluées à cause des changements apportés à la structure de la CNP en 2011, les graphiques fournis aux participants auraient pu décourager les participants et les orienter dans la mauvaise direction. Nous avons également examiné cette question au regard des professions régionales.

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Professions régionales

Dans la sélection de ces professions, nous avons accordé la priorité à la collecte d’information sur les professions d’importance régionale et nationale tout en nous appuyant sur l’expertise locale de nos participants. Nos professions régionales comprenaient des designers graphiques en Colombie-Britannique, des cuisiniers au Québec et des avocats en Ontario (voir la liste complète un peu plus loin). Nous avons étudié l’importance régionale d’une profession en agrégeant trois mesures :

  1. Part régionale de l’emploi
    Afin de déterminer les professions affichant un taux d’emploi élevé, nous avons calculé le pourcentage de travailleurs de la région qui sont en emploi dans chaque profession.
  2. Quotient régional
    Dans le but de recenser les professions qui occupent une place déterminante dans certaines régions, mais pas à l’échelle nationale, nous avons créé un ratio de la part régionale de l’emploi dans une profession par rapport à sa part nationale.
  3. Concentration régionale
    Pour déterminer les professions fortement concentrées dans certaines régions du pays, nous avons calculé le pourcentage de l’emploi de chaque profession dans chaque région.

Enfin, pour établir le score global d’importance régionale, nous avons calculé le centile de chaque valeur pour chaque profession et nous l’avons pondéré pour tenir compte de la priorité que nous accordons à chaque mesure en fonction de nos objectifs de sélection régionale. Le centile de la part de l’emploi représentait 50 % de la cote, le quotient régional 30 % et la concentration régionale 20 %.

Bien que ces professions soient axées sur les régions, nous avons également tenu compte des besoins du modèle. Nous avons exclu les professions qui étaient déjà représentées par une profession de référence. Ou, plus concrètement, les professions qui se trouvaient plus près du centre de leur grappe que la moyenne de leur groupe n’ont pas été incluses dans ce processus de sélection. De cette façon, nous nous sommes assurés que les experts n’évaluaient que les professions qui étaient très différentes des professions de référence.

En résumé

Dans l’ensemble, les cotes des professions de référence fournissent à notre modèle des renseignements représentatifs sur les combinaisons possibles de compétences, d’aptitudes et de connaissances qui caractérisent le marché du travail au Canada. Elles nous permettront également de nous pencher sur les différences régionales entre les ateliers et, éventuellement, de les dégager.
Simultanément, les cotes des professions régionales nous fournissent de l’information sur les professions d’importance régionale et nationale. Les deux ensembles de professions seront essentiels à la formation de notre modèle d’apprentissage machine afin de brosser un tableau de la situation possible de l’emploi en 2030.

Si vous souhaitez découvrir comment nous avons conçu les ateliers, ce que nous avons demandé aux experts et les axes principaux de leurs réponses, consultez notre dernier billet Comment concevoir un atelier sur l’avenir de l’emploi et surveillez notre prochain rapport Signes des temps : Perspectives et réflexions d’experts sur l’emploi en 2030. 

Pour obtenir les informations les plus récentes sur le projet L’emploi en 2030, consultez la page du projet.

For media enquiries, please contact Coralie D’Souza, Director of Communications, Events + Community Relations at the Brookfield Institute for Innovation + Entrepreneurship.