Illustration

Werkgelegenheidsproject: Matching van profielen op de arbeidsmarkt

Stedelijke en publieke AI

SEP. 2022

Het proefproject Werkgelegenheid heeft tot doel een gebruiksvriendelijk algoritmisch matchingsysteem op te zetten om het werven en vinden van werk te vergemakkelijken.

Illustration

De Covid-19 pandemie is een zwarte zwaan die wereldwijd grote veranderingen op de arbeidsmarkt heeft gebracht, van het mogelijk maken en normaliseren van werken op afstand tot grote berusting waarbij veel mensen de richting van hun carrière hebben veranderd of hebben bijgedragen tot een grote toename van het zelfstandig ondernemerschap.

De arbeidsmarkt in België vormt hierop geen uitzondering. Volgens Statbel (het Belgische bureau voor de statistiek) zal het aantal werkenden en werklozen in België van 2020 tot 2021 toenemen als gevolg van de Covid-19-crisis. In 2021 hebben gemiddeld 4.854.000 mensen in België werk, wat een stijging is van 1,1% (51.000 mensen). En tegelijkertijd steeg ook het werkloosheidspercentage in België tot meer dan 14,8% (42.000 mensen) en dat zijn mensen die geen werk hebben en daar actief naar op zoek zijn.

FARI heeft sinds oktober 2021 zijn eerste proefproject over werkgelegenheid geïntroduceerd in nauwe samenwerking met Actiris, het officiële Brusselse werkgelegenheidsplatform dat werkgelegenheidsoplossingen wil bieden aan zowel werkzoekenden als werkgevers in de regio. Dit proefproject over werkgelegenheid heeft tot doel een gebruiksvriendelijk algoritmisch matchingsysteem te ontwikkelen dat het aanwerven en zoeken van werk vergemakkelijkt door kunstmatige intelligentie te trainen om de opmaak van werkaanbiedingen en profielen van werkzoekenden in het bestaande systeem van Actiris te automatiseren. Het moet ook zorgen voor een beter matchingproces voor beide betrokkenen bij de arbeidsmarkt.

Tijdens het ontwikkelingsproces stuitte het proefproject op enkele bestaande problemen, waaronder de institutionele beperkingen die het project verplichtten om een geformatteerde catalogus van banen te gebruiken, bijvoorbeeld het koppelingssysteem ROME 3 in het Frans (ook gebruikt in Wallonië) en de catalogus die in Vlaanderen wordt gebruikt in het Nederlands. Deze catalogus neigt tot vertekening omdat hij de mogelijkheden van de matching voor opkomende banen en voor ondervertegenwoordigde sectoren beperkt. Dit gebeurt omdat de matching volledig berust op de zuivere algoritmische aanpak die alleen zoekt naar bijna perfecte overeenkomsten, wat leidt tot lege lijstresultaten en geen ruimte laat voor Free-Form Text Matching, een effectieve aanpak om de door de algoritmen vereiste opmaakstap te vermijden. Het idee hier is om de beperkingen te versoepelen en ruimte te maken voor compromissen tussen de perfecte kandidaat die recruiters zoeken en de feitelijke werkzoekenden.

Wat dit proefproject over werkgelegenheid uniek maakt, is het feit dat het project in Brussel met drie talen tegelijk te maken heeft (Frans, Nederlands en Engels). De catalogus speelt een belangrijke rol in de mapping tussen teksten en de referenties van de baan of vaardigheden en is dus onafhankelijk van de taal, terwijl andere oplossingen die door projecten in andere landen worden toegepast zich slechts op één taal richten, bijvoorbeeld: Engels in het Verenigd Koninkrijk en Japans in Japan.

Bovendien profiteren de meeste uitzendbureaus van onderzoek naar het onderwerp dat zich alleen bezighoudt met hooggekwalificeerde profielen en alleen prioriteit geeft aan de behoefte vanuit de werkgeverskant. Daarom geeft het Employment Pilot Project van FARI prioriteit aan het helpen van vooral laaggeschoolde werkzoekenden die echt een baan nodig hebben en openstaan voor alles waarvoor geen diploma in een specifiek vakgebied nodig is. Er is ook ander onderzoek in verband met deze use-case uitgevoerd in Frankrijk en Vlaanderen, waarbij de nadruk meer moet liggen op het aan het werk zetten van mensen dan op het tevreden stellen van de aanwervers.

Wat hier ook nodig is, is een regelmatige update van de vacaturecatalogus van het Actiris-platform, vooral omdat er nu meer vaardigheden gevraagd worden. Bijvoorbeeld: IoT is een nieuwe veelgevraagde vaardigheid die vijf jaar geleden nog niet eens bestond, dus die moet aan de catalogus worden toegevoegd. Het proefproject heeft een ander groter doel dan het verbeteren van een matchingsysteem voor Actiris, het hoopt ook sneller te kunnen bouwen aan een aanbevelingssysteem dat gebruik kan maken van zoekgeschiedenisgegevens van de gebruikers (bv. klikken) om slimme suggesties te doen over mogelijke vacatures voor werkzoekenden en hen niet alleen te vangen in de bubbel van de teksten die hun vaardigheden en ervaring benadrukken, maar nieuwe deuren te openen voor degenen die op zoek zijn naar een verandering in hun huidige loopbaan of expertise. Dergelijke aanbevelingsalgoritmen zijn bekend bij Netflix, YouTube, Amazon, enz.

Het FARI-team heeft nauw samengewerkt met het IT-team van Actiris, dat heeft geholpen de werkelijke behoeften van de overheidsadministratie vast te stellen en de oplossing te schetsen die samen moet worden geïmplementeerd. Het succes van dit project wordt bepaald door de mate waarin de oplossing in de Actiris-omgeving wordt geïntegreerd. Beide teams werken samen om de ontwikkelde oplossing te integreren in de huidige Acritis-software.

Bijdragers

Illustration
Hugues Bersini

Bijdragers

Delen

Andere projecten

Alle projecten

Alle projecten