Quel est le lien entre la "Grande Démission" et l'émergence croissante de l'intelligence artificielle et de l'automatisation dans le monde du travail ? : Analyse LinkedIn

Details

Supervisors

Vande Kerckhove, Corentin

Faculty

Louvain School of Management

Degree label

Master [120] : ingénieur de gestion, à finalité spécialisée

Abstract

La pandémie de COVID-19 a transformé le monde du travail, entraînant la "Grande Démission" et une adoption accrue de l'IA pour faire face aux restrictions imposées. Cette étude a pour but d’utiliser plusieurs techniques de Natural Language Processing (NLP) afin d’examiner comment l'automatisation pourrait être à la fois une réponse à la démission massive des employés et une cause des changements radicaux de carrière. Dans un premier temps, nous extrayons les offres d’emploi liées à l’automatisation pour les années 2019 et 2023. Ensuite, nous procédons à une vectorisation des données en utilisant SBERT. Nous appliquons des techniques de réduction de dimensionnalité et de clustering, notamment K-means et HDBSCAN, sur les offres d’emploi liées à l’automatisation de 2019 et 2023 pour identifier les emplois menacés avant et après la Grande Démission. Les résultats montrent que la réduction de dimensionnalité par UMAP est la plus interprétable, tandis que l’évaluation de la qualité du clustering sur plusieurs métriques indique que HDBSCAN offre les meilleures performances. Les résultats du clustering nous indiquent donc quels étaient les emplois automatisés en 2019 et en 2023. Pour examiner les démissions des emplois identifiés dans les clusters survenues pendant la Grande Démission, nous utilisons une base de données LinkedIn contenant les expériences professionnelles des profils. Nous commençons par normaliser les titres d’emplois en utilisant JobBERT pour les associer aux emplois ESCO standardisés. Nous calculons ensuite la similarité au sein de chaque transition de jobs avec JobBERT et la similarité cosinus pour pouvoir déterminer quelles transitions sont des changements de carrière. Les résultats de ce calcul de similarité indiquent que cette technique présente de bons résultats, mais il serait nécessaire de l’évaluer plus en profondeur dans de futures recherches. Enfin, nous observons si les jobs automatisés en 2019 et en 2023 ont connu une augmentation de changements de carrière durant la Grande Démission. Les résultats montrent que les emplois menacés par l’automatisation avant la Grande Démission n’ont pas connu une augmentation des changements de carrière. En revanche, les demandes d’automatisation en 2023 concernent exclusivement des emplois ayant enregistré une hausse des démissions ou des changements de carrière. Cependant, cette étude n’établit pas de lien de corrélation direct, ce qui constitue une piste d’amélioration pour les recherches futures.