Pourquoi et comment extraire les données des offres d'emploi en ligne
Tout d'abord, qu'est-ce que le scraping d'offres d'emploi ? Il s'agit d'un processus automatisé de collecte d'informations sur les offres d'emploi en ligne. Pour ce faire, une entreprise ou un particulier crée un script qui explore les sites et rassemble les informations dans un fichier. Ces données peuvent être utilisées dans une application mobile, un tableur ou une base de données.
Par exemple, un tel bot ou script peut collecter des données essentielles à partir d'une offre d'emploi, à savoir :
- Intitulé du poste ;
- L'employeur ;
- Fourchette salariale ;
- le lieu ;
- Date de publication ;
- Type de poste (temps plein, temps partiel, télétravail, etc.)
Toutes ces informations sont regroupées dans un emplacement dédié, qu'il s'agisse d'une base de données ou d'un tableur.
Pourquoi utiliser le scraping d'offres d'emploi ?
Voyons maintenant pourquoi les entreprises ou les particuliers créent de tels scripts et collectent des données relatives aux offres d'emploi.
Il existe plusieurs raisons importantes de le faire :
- Les organisations peuvent rechercher des statistiques et des tendances du marché de l'emploi pour leur propre processus de recrutement ;
- Les particuliers peuvent s'en servir pour optimiser leurs efforts de recherche d'emploi. Au lieu de parcourir manuellement les sites, il est possible de regrouper toutes les informations en un seul endroit ;
- Ces algorithmes alimentent différentes applications et solutions dotées d'une fonctionnalité d'agrégation d'offres d'emploi ;
- Les agences gouvernementales peuvent les utiliser à des fins statistiques.
Par exemple, Jess DiBiase a publié une étude de cas sur l'extraction de données du Bureau of Labor and Statistics des États-Unis [1]. L'auteur y explique les étapes de la construction des algorithmes et de la création de tableaux de données. Sur cette base, il a pu produire des ensembles de données analytiques permettant de visualiser le pourcentage de croissance par profession ainsi que les fourchettes de salaires moyens.
Un autre exemple d'utilisation est la recherche menée par Boro Nikic (Office statistique de la République de Slovénie) pour la Conférence internationale sur le Big Data dans les statistiques officielles [2]. L'étude présente les étapes de la création d'un tel algorithme et le traitement des données obtenues.
Sources de données importantes
La question suivante à laquelle il faut répondre est celle de la provenance des informations. Le scraping permet de collecter des données à partir de tous les sites web accessibles en ligne. Cependant, il est essentiel de savoir lesquels sont utiles pour un objectif spécifique.
Voici les sources d'information les plus importantes.
Pages Carrières
Presque toutes les entreprises ou organisations disposent d'une page dédiée aux postes à pourvoir sur leur site. C'est souvent le premier endroit où l'offre d'emploi est publiée. Ces pages contiennent des informations pertinentes et récentes. Mais consulter manuellement la page de chaque entreprise est fastidieux et chronophage. On peut plutôt utiliser un algorithme de scraping.
Sites d'offres d'emploi
Les sites d'offres d'emploi constituent une autre source d'information cruciale sur Internet. Aujourd'hui, ces sites représentent un recrutement sur cinq à l'échelle mondiale. De plus, ils attirent la moitié de toutes les candidatures en ligne [3]. Il existe de nombreux sites et agrégateurs. Certains se concentrent sur des secteurs spécifiques, d'autres traitent tous les types d'offres. Les regrouper en un seul endroit permet de gagner un temps considérable.
Réseaux sociaux
Des sites comme LinkedIn, Facebook ou Instagram peuvent également fournir de nombreuses données précieuses. Il est toutefois essentiel de faire preuve de prudence lors du scraping de ces sites, car ils restreignent souvent ce type d'activités. La collecte d'informations sur Facebook, LinkedIn et Craiglist soulève donc des questions juridiques particulières.
ATS
De nombreuses grandes entreprises utilisent des systèmes de suivi des candidats. Ceux-ci fournissent également de nombreuses données pouvant être utilisées à des fins statistiques ou de recherche.
Comment les entreprises utilisent ces données
Pour les particuliers, l'utilisation est relativement simple. Il est possible de développer une solution pour automatiser la recherche d'emploi ou effectuer des recherches personnelles. Quant aux organisations, elles peuvent tirer profit de la collecte d'informations de plusieurs manières, à savoir :
- Créer un agrégateur. Si quelqu'un souhaite créer un site comme Jooble ou une application similaire proposant diverses offres, il doit développer un tel algorithme. Cela permet de trouver facilement et automatiquement de nouvelles offres pour l'application ou le site.
- Les entreprises peuvent également en apprendre davantage sur les tendances salariales grâce à une telle analyse. Cela peut s'avérer utile si une entreprise crée un nouveau département et a besoin de faire des recherches afin de budgétiser cette expansion. Ou bien un service des ressources humaines peut vouloir s'assurer que son offre se situe dans la fourchette du secteur. Sinon, une entreprise risque de passer à côté d'un talent.
- Générer des prospects auprès de diverses entreprises et employeurs.
- Analyse du marché du travail. Une organisation peut en savoir plus sur les professionnels recherchés ou sur les tendances qui prévalent sur le marché du travail actuel. Un tel objectif est attendu dans l'immobilier, l'EdTech, le conseil et les RH.
- Analyse de la concurrence. En examinant les profils recherchés par vos concurrents, vous pouvez déterminer leurs objectifs. Par exemple, s'ils recrutent plusieurs ingénieurs en IA, cela peut indiquer un projet potentiel lié à l'IA.
Comment fonctionne le processus
Si vous souhaitez créer un algorithme de collecte de données, vous devez faire appel à un spécialiste et disposer d'une stratégie efficace.
Le plan préliminaire pour la conception, le développement et la mise en œuvre de l'outil de collecte de données sur les offres d'emploi se présente comme suit :
Définissez l'objectif. Comme pour toute autre stratégie, il est important de commencer par ce que vous souhaitez accomplir. Les objectifs définiront toutes les étapes suivantes. Avez-vous besoin d'une analyse de la concurrence ? Ou étudiez-vous les tendances du marché en matière de salaires ? Les données que vous recherchez déterminent le cadre.
Identifiez les sources d'information. L'étape suivante consiste à définir les sites les plus pertinents pour collecter les informations souhaitées. Si vous décidez d'inclure Facebook ou LinkedIn dans votre sélection, veillez à rester attentif aux éventuels problèmes juridiques.
Choisissez les outils de scraping à utiliser. C'est là qu'un développeur professionnel entre en jeu. Seul un expert peut vous conseiller sur les outils disponibles et ceux qui peuvent être utilisés en toute sécurité pour les objectifs de l'entreprise.
Une fois l'outil choisi, le développeur le crée et le met en œuvre. Les informations sont désormais collectées. Il est essentiel de décider comment vous allez les stocker et les analyser.
L'étape suivante consiste à exploiter les informations acquises. Commencez par supprimer les doublons. Souvent, les mêmes offres sont publiées sur différents sites. Si vous ne supprimez pas les doublons avant l'analyse, les résultats ne seront pas précis.
Définissez les cadres de données. À ce stade, vous devez décider de la perspective à adopter pour les rapports. Ce que vous recherchez et comment cela peut être présenté de manière exhaustive. Il peut s'agir d'une infographie ou d'un rapport textuel.
Une fois les cadres de données définis, il est temps de créer des rapports. Vous disposez désormais des informations que vous recherchiez.
Risques potentiels liés au scraping d'offres d'emploi
Outre les problèmes juridiques potentiels avec certains sites de réseaux sociaux, un tel processus présente d'autres inconvénients. Il est essentiel de les considérer comme des complications qui doivent être résolues immédiatement.
Le premier est la diversité des sources. Il est facile de décider d'utiliser toutes les sources d'information disponibles. Cependant, tous les sites ont des structures différentes. Un développeur doit donc créer un script adapté à chaque structure particulière. Le bot doit savoir où se trouvent les informations sur la page pour les récupérer.
Un algorithme simple qui fonctionne avec un type particulier d'architecture de site web ne fonctionnera pas sur un autre. Il est donc important de déterminer quelles sources utiliser et comment évaluer la complexité, la durée de vie et le coût du projet.
Le deuxième risque concerne les solutions anti-scraping. Certains sites les utilisent pour protéger leurs informations. Ces solutions se présentent sous diverses formes, allant des fonctionnalités de connexion aux blocages d'IP. Il se peut que vous ne puissiez pas extraire les données de certains des sites que vous souhaitez. Ou bien vous devrez trouver une solution créative pour contourner ces mesures.
Et le troisième problème est le coût du projet. Il peut être très abordable ou assez élevé selon l'ampleur et les objectifs. Par exemple, si vous souhaitez collecter des données une seule fois sur quelques sites, cela sera rapide et relativement peu coûteux. Cependant, le prix augmentera considérablement si vous avez besoin de mises à jour constantes provenant de divers sites web.
Il existe toutefois des programmes de scraping prêts à l'emploi, comme Octoparse, que tout particulier ou entreprise peut utiliser. Ils ne sont pas idéaux car ils sont plus génériques. Cela signifie qu'ils ne sont pas conçus pour répondre à vos besoins et exigences spécifiques. Ils restent néanmoins utiles à des fins de recherche générale.
Les solutions prêtes à l'emploi sont relativement peu coûteuses et fonctionnent généralement sur la base d'un abonnement. Tout le monde peut les utiliser sans aucune expertise en codage. Ces logiciels sont évolutifs, rapides et efficaces. Mais il y a une courbe d'apprentissage. De plus, les options de personnalisation sont rares, voire inexistantes, ce qui constitue le principal inconvénient.
Une autre alternative au développement d'une solution en interne consiste à s'associer à une entreprise proposant des services de data scraping. Dans ce cas, l'entreprise bénéficie d'une approche sur mesure. Il s'agit d'une approche plus coûteuse par rapport aux logiciels déjà disponibles.
Points clés
- Le scraping de données sur l'emploi donne accès à des informations précieuses ;
- Les organisations et les particuliers peuvent l'utiliser pour analyser les tendances du marché, découvrir de nouvelles opportunités ou réaliser une analyse de la concurrence ;
- Une entreprise peut développer une solution en interne, utiliser un logiciel existant ou s'associer à un prestataire de services ;
- La stratégie et l'approche sont cruciales pour une collecte et une analyse de données réussies ;
- Lors de l'élaboration d'une stratégie, il est essentiel d'identifier et de prendre en compte les risques potentiels.
