Big Data for Labour Market Intelligence en Tunisie — des offres d'emploi classées par apprentissage automatique pour la planification de l'EFP

Big Data for Labour Market Intelligence est un système exploité par la European Training Foundation (ETF), une agence de l'Union européenne dont le siège est à Turin, mis en œuvre pour et avec le Ministère de la Formation Professionnelle et de l'Emploi de la Tunisie. Il collecte les offres d'emploi en ligne et recourt au traitement du langage naturel et à l'apprentissage automatique pour classer chaque annonce en professions ISCO-08 à quatre chiffres, en compétences ESCO 1.1.1, en secteurs NACE et en niveaux d'éducation ISCED-2011. Les données classées alimentent des tableaux de bord publics destinés à l'anticipation des compétences et à la conception de l'offre d'enseignement et de formation professionnels. Les partenaires techniques sont Lightcast et le CRISP de l'Università degli Studi di Milano-Bicocca. La méthodologie reproduit délibérément celle de Skills-OVATE du Cedefop afin que les résultats soient comparables d'un pays à l'autre. La Tunisie a été l'un des deux premiers pilotes à grande échelle, son tableau de bord est en ligne depuis 2020 et la collecte se poursuivait mensuellement en 2025.

Le document de travail analytique de l'ETF sur la Tunisie, daté du 16 novembre 2020, fait état de 37,535 offres d'emploi en ligne collectées pour la Tunisie entre le 1er avril et le 30 septembre 2020. L'offre est très concentrée : TANITJOBS a fourni plus de 19,000 annonces, soit environ 52 pour cent du total, JORA environ 5,500 ou 15 pour cent, KEEJOB environ 4,800 ou 13 pour cent, et EMPLOINAT environ 2,200 ou 6 pour cent. Vingt-six pour cent des annonces n'indiquent pas de type de contrat. Les contrats permanents représentaient 42.4 pour cent des annonces au niveau de qualification « Professionals », contre 31.5 pour cent aux niveaux de qualification inférieurs. Pour l'ensemble du programme, une présentation de l'ETF de juin 2025 fait état de 23 millions d'offres collectées et de 10 millions conservées après déduplication, de tableaux de bord pour six pays — Égypte, Maroc, Tunisie, Kenya, Ukraine et Géorgie — en trois langues, de cinq programmes de renforcement des capacités entre 2019 et 2024, et de 45 vidéos de formation.

La documentation méthodologique en est le point le plus fort. Il existe un rapport analytique publié exposant la méthode, un tableau de bord public en ligne et une littérature sous-jacente évaluée par les pairs sur la classification automatique des annonces d'emploi. L'ETF publie ses propres limites avec une franchise inhabituelle : biais d'échantillonnage des offres en ligne, certains secteurs étant surreprésentés et d'autres totalement absents ; besoin important d'expertise spécialisée ; et données non structurées nécessitant une standardisation. Le document sur la Tunisie ajoute que les annonces sur le web ne sont pas représentatives du travail indépendant, une réserve sérieuse dans un marché du travail comportant d'importants segments informels et indépendants.

Ce qui manque, c'est toute preuve d'usage ou d'effet. Rien de publié ne montre combien de programmes, de qualifications ou de services d'orientation d'EFP tunisiens ont effectivement été modifiés grâce aux tableaux de bord, et le nombre de programmes révisés n'est pas publié. L'appropriation opérationnelle à l'intérieur de la Tunisie n'a pas pu être confirmée à partir des documents de l'ETF, ce qui laisse ouvertes les questions d'institutionnalisation et de pérennité à long terme et crée un risque réel que le système reste piloté par le bailleur plutôt qu'ancré localement. Le document de 2020 sur la Tunisie est lui-même présenté comme un projet d'atelier dont le contenu ne reflète pas nécessairement les vues de l'ETF. Il faut y voir avant tout une infrastructure de données bien documentée et honnêtement assortie de réserves, dont l'effet éducatif en aval reste non mesuré.