Le guide ultime de la recherche d'emploi en ligne, ses avantages et ses inconvénients

Suciu Dan le 25 Jul 2023

Le marché de l'emploi moderne repose en grande partie sur les activités en ligne. Les entreprises recherchent des talents en ligne et les demandeurs d'emploi vont sur Internet pour s'informer sur les nouvelles possibilités de travail à distance. Aujourd'hui, la majorité des talents recherchent des postes ouverts en ligne [4]. Il n'est donc pas étonnant que de nouvelles solutions d'automatisation voient le jour régulièrement.

Le scraping de données d'emploi est l'une des solutions que les organisations et les individus peuvent utiliser. Dans ce guide, nous nous sommes associés à Jooble pour couvrir tous les tenants et aboutissants du scraping de données d'emploi.

Le pourquoi et le comment de la récupération des données des offres d'emploi en ligne

Tout d'abord, qu'est-ce que le "job scraping" ? Il s'agit d'un processus automatique de collecte d'informations sur les offres d'emploi en ligne. Pour ce faire, une entreprise ou un particulier crée un script qui parcourt les sites et collecte les informations dans un fichier. Ces données peuvent être utilisées dans une application mobile, une feuille de calcul ou une base de données.

Par exemple, un tel bot ou script peut collecter des données critiques à partir d'un message, à savoir :

• Titre du poste ;
• Employeur ;
• Fourchette des salaires ;
• Localisation ;
• Date de mise en ligne ;
• Type de poste (temps plein, temps partiel, à distance, etc.)

Toutes ces informations sont stockées à un endroit précis, qu'il s'agisse d'une base de données ou d'une feuille de calcul.

Pourquoi utiliser le Job Scraping ?

Voyons maintenant pourquoi des entreprises ou des particuliers créent de tels scripts et collectent des données relatives aux offres d'emploi.

Il y a plusieurs raisons importantes de le faire :

• Les organisations peuvent rechercher des statistiques et des tendances sur le marché de l'emploi pour leur propre processus de recrutement ;
• Les particuliers peuvent l'utiliser pour rationaliser leurs efforts de recherche d'emploi. Au lieu de consulter manuellement des sites, ils peuvent obtenir toutes les informations en un seul endroit ;
• Ces algorithmes alimentent différentes applications et solutions dotées d'une fonctionnalité d'agrégation de tâches ;
• 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 américain du travail et des statistiques [1]. L'auteur y explique les étapes de la construction des algorithmes et de la création des cadres de données. Sur cette base, l'auteur a pu produire des ensembles de données analytiques pour voir le pourcentage de croissance par profession avec les fourchettes de salaires moyens.

Un autre exemple d'utilisation est la recherche de Boro Nikic (Office statistique de la République de Slovénie) pour la Conférence internationale sur les Big Data dans les statistiques officielles [2]. L'étude montre les étapes de la création d'un tel algorithme et le travail avec les données reçues.

Sources de données importantes

La question suivante est de savoir d'où proviennent les informations. Le scraping permet de collecter des données à partir de tous les sites web ouverts en ligne. Toutefois, il est essentiel de savoir lesquels sont utiles pour un objectif spécifique.

Voici les sources d'information les plus importantes.

Pages sur les carrières

Presque toutes les entreprises ou organisations disposent d'une page présentant les postes à pourvoir sur leur site. C'est souvent le premier endroit où l'annonce apparaît. Ces pages contiennent des informations pertinentes et récentes. Mais aller manuellement sur la page de chaque entreprise est redondant et prend du temps. Au lieu de cela, un algorithme de scraping peut être utilisé.

Job Boards

Une autre source d'information cruciale est le segment des sites d'offres d'emploi sur l'internet. Aujourd'hui, ces sites représentent une embauche sur cinq dans le monde. En outre, les sites d'emploi attirent la moitié des candidatures en ligne [3]. Il existe un grand nombre de sites et d'agrégateurs. Certains se concentrent sur des secteurs spécifiques, d'autres travaillent avec tous les types d'offres. Les rassembler en un seul endroit permet de gagner énormément de temps.

Médias sociaux

Des sites comme LinkedIn, Facebook ou Instagram peuvent également fournir un grand nombre de données précieuses. Cependant, il est essentiel d'être prudent lorsque l'on scrappe ces sites, car ils restreignent souvent ce type d'activités. Ainsi, les tentatives de collecte d'informations sur Facebook, LinkedIn et Craiglist posent des problèmes juridiques particuliers.

ATS

Beaucoup de grandes entreprises utilisent des systèmes de suivi des candidatures. Ceux-ci fournissent également de nombreuses données qui peuvent être utilisées à des fins statistiques ou de recherche.

Comment les entreprises utilisent ces données

En ce qui concerne les particuliers, l'utilisation est relativement simple. On peut créer 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 veut créer un site comme Jooble ou une application similaire présentant diverses offres, il doit créer un algorithme de ce type. Il permet de trouver facilement et automatiquement de nouvelles offres pour l'application/le site.
• Une telle analyse permet également aux entreprises d'en savoir plus sur les tendances salariales. Cela peut s'avérer utile si une entreprise crée un nouveau département et a besoin d'une étude pour budgétiser l'extension. Un service des ressources humaines peut également vouloir s'assurer que son offre se situe dans la fourchette du secteur. Dans le cas contraire, l'entreprise risque de passer à côté d'un talent.
• Générer des pistes auprès de diverses entreprises et employeurs.
• Analyse du marché du travail. Une organisation peut en apprendre davantage sur les professionnels qui sont en demande ou sur les tendances qui prévalent sur le marché du travail actuel. Ce type d'objectif est attendu dans les secteurs de l'immobilier, de l'EdTech, du conseil et des ressources humaines.
• Analyser la concurrence. En examinant les professionnels recherchés par vos concurrents, vous pouvez comprendre ce qu'ils visent. Par exemple, ils peuvent embaucher plusieurs ingénieurs en IA, ce qui signifie un projet potentiel lié à l'IA.

Comment fonctionne le processus

Si vous souhaitez créer un algorithme de récupération d'informations, vous devez faire appel à un spécialiste et mettre en place une stratégie efficace.

Le projet de plan pour la conception, le développement et l'application de l'outil de récupération de données sur l'emploi se présente comme suit :

Fixer l'objectif. Comme pour toute autre stratégie, il est important de commencer par ce que l'on veut atteindre. Les objectifs définiront toutes les étapes suivantes. Avez-vous besoin d'une analyse des concurrents ? Ou cherchez-vous à connaître les tendances du marché en termes de salaires ? Les données que vous recherchez ont une incidence sur les cadres.

Identifier les sources d'information. L'étape suivante consiste à définir les sites les plus utiles pour collecter les informations souhaitées. Si vous décidez d'inclure Facebook ou LinkedIn dans l'ensemble, veillez à ne pas perdre de vue les problèmes juridiques potentiels.

Décidez des outils de scraping à utiliser. C'est là qu'un développeur professionnel entre en jeu. Seul un expert peut donner des conseils sur les outils existants et sur ceux qui peuvent être utilisés en toute sécurité pour atteindre les objectifs de l'entreprise.

Après avoir choisi l'outil, le développeur le construit et le met en œuvre. Les informations sont maintenant collectées. Il est essentiel de décider comment vous allez les stocker et les analyser.

L'étape suivante consiste à travailler avec les informations acquises. Commencez par supprimer les doublons. Il arrive souvent que des offres identiques soient publiées sur différents sites. Si vous ne supprimez pas les copies avant l'analyse, les résultats ne seront pas exacts.

Définir les cadres de données. À ce stade, vous devez décider de la perspective à utiliser 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 rédiger les rapports. Vous disposez à présent des informations que vous recherchiez.

Risques potentiels de la récupération d'emplois

Outre les problèmes juridiques potentiels liés à certains sites de médias sociaux, ce processus présente d'autres inconvénients. Il est essentiel de les traiter comme des complications qu'il convient d'aborder immédiatement.

La première est la diversité des sources. Il est facile de décider d'utiliser toutes les sources d'information existantes. Cependant, tous les sites ont des structures différentes. Un développeur doit donc créer un script qui fonctionne pour chaque structure particulière. Le robot doit savoir où se trouve l'information sur la page pour l'obtenir.

L'algorithme simple qui fonctionne avec un type particulier d'architecture de site web ne fonctionnera pas avec un autre. Il est donc important de décider quelles sources utiliser et comment établir la complexité, la longévité et le prix du projet.

Le deuxième risque est lié aux solutions anti-scraping. Certains sites les utilisent pour protéger les informations des autres. Ces solutions se présentent sous diverses formes, depuis les fonctions de connexion jusqu'aux blocages d'adresses IP. Il se peut que vous ne puissiez pas supprimer certains des sites que vous souhaitez. Ou bien vous devrez trouver une solution créative pour contourner ces mesures.

La troisième question est celle du coût du projet. Il peut être très abordable ou très onéreux en fonction de la portée et des objectifs. Par exemple, si vous souhaitez collecter des données une seule fois à partir de quelques sites, ce sera rapide et relativement bon marché. Cependant, le prix augmentera considérablement si vous avez besoin de mises à jour constantes à partir de plusieurs sites web.

Il existe cependant des programmes de scraping prêts à l'emploi, comme Octoparse, qu'un particulier ou une 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. Cependant, ils sont utiles à des fins de recherche générale.

Les solutions prêtes à l'emploi sont relativement bon marché et généralement basées sur un abonnement. Tout le monde peut les utiliser sans aucune compétence en matière de codage. Ces logiciels sont évolutifs, rapides et efficaces. Mais il y a une courbe d'apprentissage. En outre, les options de personnalisation sont limitées, voire inexistantes, ce qui constitue le principal inconvénient.

Une autre alternative à l'élaboration d'une solution interne consiste à s'associer à une entreprise qui propose des services d'extraction de données. Dans ce cas, l'entreprise bénéficie d'une approche personnalisée. Il s'agit d'une approche plus coûteuse que les logiciels déjà disponibles.

Principaux enseignements

• Le scraping de données d'emploi permet d'accéder à des informations précieuses ;
• Les organisations et les particuliers peuvent l'utiliser pour analyser les tendances du marché, découvrir de nouvelles opportunités ou effectuer une analyse de la concurrence ;
• Une entreprise peut créer une solution interne, utiliser un logiciel déjà créé ou s'associer à un prestataire de services ;
• La stratégie et l'approche sont cruciales pour la réussite de la collecte et de l'analyse des données ;
• Lors de l'élaboration d'une stratégie, il est essentiel de reconnaître et de traiter les risques potentiels.

Sources d'information

1. https://rpubs.com/jfdibiase/697995
2. https://unstats.un.org/unsd/bigdata/conferences/2016/presentations/day%202/Boro%20Nikic.pdf
3. https://www.statista.com/topics/2727/online-recruiting/#topicOverview
4. https://www.apollotechnical.com/job-search-statistics/#6--where-job-seekers-find-employers-