Le recrutement d’informaticiens au prisme de la Dares et Pôle emploi

Le présent article fait suite à « Marché du travail du « numérique » : la grande esbroufe ? », car la Dares (Direction de l’animation de la recherche, des études et des statistiques du Ministère du travail, de l’emploi et de l’insertion) et Pôle-emploi ont publié en septembre 2020 une étude sur « Les tensions sur le marché du travail en 2019 », incluant les métiers informatiques. En fait, il s’agit surtout d’une étude sur les « difficultés de recrutement », soit un point de vue particulier, surtout de la part de Pôle-emploi, qui a d’abord en charge des chômeurs plutôt que les entreprises.

On attend donc une suite sur les difficultés des demandeurs d’emploi à trouver du travail. Mais cette étude comporte aussi des biais, en particulier une trop grande focalisation sur les « offres en ligne » et les « projets de recrutement », en entretenant une fiction selon laquelle ceux-ci s’adresseraient aux demandeurs d’emploi, en particulier à ceux de la catégorie A (sans aucune activité).

Plusieurs documents ont été mis en ligne, qui constituent des variantes à partir d’une même collection de données, elle-même très raffinée (ce n’est pas un compliment). Avant d’analyser les chiffres, on s’intéresse à la méthodologie qui les a produits.

Les graphiques ont été réalisés par l’auteur de l’article à partir des chiffres de la grille Dares-Pôle emploi. Malgré les critiques de l’auteur, il est possible d’en tirer des enseignements, qui rejoignent paradoxalement ces critiques, au-delà d’interprétations convenues, dans lesquelles résident finalement les biais les plus aberrants. Tous les sous-paragraphes intitulés « Analyse des valeurs (ou des évolutions) de l’indicateur » sont propres à l’auteur du présent article et non pas à Dares-Pôle emploi.

 

SOMMAIRE

 

I. Les BASES de l’ETUDE DARES-POLE EMPLOI

1.1. Les FAMILLES de METIERS

1.3. FORMES des INDICATEURS

1.2. RECENSEMENT des EFFECTIFS

1.2.1. Données manquantes

1.2.2. Analyse des effectifs

1.3. FORMES des INDICATEURS

II. Les INDICATEURS de CONSTAT

2.1. L’INDICATEUR PRINCIPAL de TENSION

2.1.1. La construction de l’indicateur et ses biais

2.1.2. Quelques idées d’amélioration

2.1.3. Analyse des évolutions de l’indicateur

2.2. La MAIN d’OEUVRE DISPONIBLE

2.2.1. La construction de l’indicateur et ses biais

2.2.2. Quelques idées d’amélioration

2.2.3. Analyse des évolutions de l’indicateur

2.3. L’INTENSITE d’EMBAUCHES

2.3.1. La construction de l’indicateur et ses biais

2.3.2. Analyse des évolutions de l’indicateur

III. Les CAUSES POSSIBLES des DIFFICULTES RESSENTIES par les RECRUTEURS

3.1. LIEN entre la SPECIALITE de FORMATION et le METIER

3.1.1. La construction de l’indicateur et ses biais

3.1.2. Analyse des valeurs de l’indicateur

3.2. AUTRES CAUSES POSSIBLES et TENTATIVE de DEMYSTIFICATION

3.2.1. Des exigences d’âge, de qualification…, reflétant un marché élitaire

3.2.2. La maturité du domaine

3.2.2.1. Promesses technologiques et levées de fonds

3.2.2.2. Reconversions lexicales

3.2.3.3. Comment ça bouge réellement

3.2.3. La séduction des masses

3.2.4. L’impact de l’épidémie de covid-19

3.2.5. Plaidoyer pour l’ouverture des données

 

I. Les BASES de l’ETUDE DARES-POLE EMPLOI

 

1.1. Les FAMILLES de METIERS

 

Les métiers sont répartis en familles de métiers sur deux niveaux de 87 et 225 familles. Parmi ces dernières, 6 concernent les métiers techniques de l’informatique :

* « Employés et opérateurs en informatique »

* « Techniciens d'étude et de développement en informatique »

* « Techniciens de production, d'exploitation, d'installation, et de maintenance, support et services aux utilisateurs en informatique »

* « Ingénieurs et cadres d'étude, recherche et développement en informatique, chefs de projets informatiques »

* « Ingénieurs et cadres d'administration, maintenance en informatique »

* « Ingénieurs et cadres des télécommunications »

Notons que si l’on s’appuie sur une cette nomenclature, d’autres familles de métiers peuvent par exemple exercer des responsabilités de « chef de projet informatique », par exemple les « Cadres et techniciens de la documentation ». En apparence toutefois, ces familles de métiers semblent couvrir les métiers techniques du « numérique ».

 

Mais en s’inscrivant dans un découpage hiérarchique traditionnel (employés et opérateurs, techniciens, ingénieurs), d’ailleurs plutôt issu du monde de la production industrielle traditionnelle et aussi calqué sur une hiérarchie des formations, elles sont fallacieuses car elles ne correspondent pas à la réalité de l’exercice des activités. On entend d’ailleurs encore des employeurs déplorer de soi-disant pénuries de « développeurs informatiques », mais ils prétendent souvent chercher des ingénieurs pour ces tâches, alors que les «  développeurs informatiques » relèvent plutôt de la famille « Techniciens d'étude et de développement en informatique ».

Les formations ont d’ailleurs proliféré avec divers niveaux de diplômes sans qu’il soit possible de les différencier par ce seul critère. Un « administrateur de bases de données », qui n’a pas nécessairement de diplôme d’ingénieur, peut néanmoins relever de la famille « Ingénieurs et cadres d'administration, maintenance en informatique » ou de celle des « Techniciens de production, d'exploitation... ». Mais cet administrateur peut avoir plus de proximité avec un « Ingénieur et cadre d'étude » qu’entre celui-ci et un « chef de projet », pourtant dans la même famille selon la nomenclature.

 

A l’échelon supérieur (87 familles de métiers), celles des métiers techniques de l’informatique sont réduites à 3, ce qui les rend encore moins exploitables :

* « Employés et opérateurs de l'informatique » (la même qu’au niveau inférieur)

* « Techniciens de l'informatique » (regroupant les deux familles de techniciens de niveau inférieur)

* « ingénieurs de l’informatique » (regroupant les trois familles d’ingénieurs de niveau inférieur)

Par définition, elles accusent le même défaut précédemment signalé.

 

1.2. RECENSEMENT des EFFECTIFS

 

1.2.1. Données manquantes

 

Dans cette étude Dares-Pôle emploi, les tableaux de rectangles colorés (p. 5 et 6 du document de synthèse) ne sont qu’une transposition de tableaux de chiffres avec les mêmes intitulés en lignes et en colonnes. Il serait souhaitable de pouvoir extraire les effectifs des métiers techniques de l’informatique du tableau des 225 familles de métiers à l’échelle nationale [FAP 225 x NAT].

Malheureusement, les chiffres sont les mêmes pour toutes les années entre 2011 et 2019, et cela vaut aussi pour le niveau supérieur des 87 familles, même si la vérification n’a été effectuée que pour quelques-unes des familles, en tout cas pour celles des métiers techniques de l’informatique et des télécommunications.

Plutôt que le résultat d’une saisie erronée, cela pourrait résulter indirectement d’une contrainte méthodologique : « Tous les indicateurs présentés ici sont dans un premier temps standardisés, en considérant leur distribution sur la période 2014-2018 (période de référence), de façon à pouvoir les mettre en équivalence et les mobiliser conjointement » (Note méthodologique sur les indicateurs de tension). Mais si la normalisation par la moyenne et l’écart-type est une technique connue, il n’y a pas pour autant d’explication de la réplication des effectifs sur toutes les années de la période 2011-2019. Comme les effectifs sont intégrés à certains indicateurs, cela jette un doute sur leur fiabilité, sachant que tous sont établis par année.

 

Ce n’est pas seul document dont les données brutes ou au moins des chiffres correspondant à des volumes sont manquants, parmi les informations fournies par la Dares et Pôle-emploi, dont les statistiques mensuelles des inscriptions à Pôle-emploi sont les plus importantes. Sur le site de la Dares, chargée de cette communication, les données des inscriptions à Pôle-emploi par « métier » s’interrompent en avril 2018 !!! C’est d’autant plus sidérant que Pôle-emploi prétend participer au mouvement d’ouverture des données à travers de multiples initiatives, quand la première de toutes consisterait à mettre à jour ces données détaillées.

 

1.2.2. Analyse des effectifs

 

Malgré ces réserves et celles sur la définition des métiers, voici néanmoins ces effectifs :

 

Les « ingénieurs » représentent plus du double des « techniciens ». Or, les sortants d’écoles d’ingénieurs sont bien moins nombreux que ceux des (encore) « innombrables » écoles d’informatique et formations universitaires, qui ne délivrent pas de diplôme d’ingénieurs, notamment une partie de ceux de la « grande école du numérique », qui est un agrégat de telles écoles. Celles-ci forment essentiellement des « développeurs/codeurs » informatiques.

Cette disparité entre le ratio des effectifs d’« ingénieurs » et « techniciens » et celui des sortants de formation constitue un premier indice que les places sont chères sur le marché, au moins pour les seconds.

Les effectifs totaux s’élèveraient à 581 376, soit environ 2,9 % des 20 millions de salariés recensés dans l’étude Dares-Pôle emploi (1) Mais en 2019 ?

 

(1) Hors secteur public, artisans, professionnels libéraux, indépendants….

 

1.3. FORMES des INDICATEURS

 

Le document de synthèse sera sans doute le plus lu et les lecteurs les plus superficiels s’en tiendront pour les données chiffrées relatives à un métier donné aux tableaux des p. 5 et 6 avec les petits rectangles de couleur, en plus de chiffres dispersés dans les commentaires. Ces tableaux présentent en colonnes les indicateurs de tension établis par les deux organismes publics : un indicateur principal, très agrégé, destiné au classement, et des indicateurs complémentaires.

Comme les autres tableaux sur le même modèle, ce tableau serait d’ailleurs en partie réutilisable pour évaluer les difficultés des demandeurs d’emploi à trouver du travail puisqu’il comporte les familles de métiers en ligne, même si des indicateurs sont censés être déjà intégrés en colonne, par exemple le « lien entre la spécialité de formation et le métier ».

Les petits rectangles de couleur sont aussi utilisés dans « Aides sociales et « revenu universel » : plaidoyer pour le réalisme », mais dans un contexte différent : il s’agit en effet d’appréciations qualitatives qui pourraient éventuellement être confirmées par des avis croisés d’autres experts (méthode Delphi…). Mais si l’on dispose de chiffres, comme ceux de Dares-Pôle emploi, ayant été regroupés en 5 couleurs, il s’agit simplement d’un premier niveau de lecture, inutile pour approfondir un point ou domaine particulier, comme dans le présent article.

De surcroît, plus l’indicateur est agrégé, moins la réduction symbolique (par couleur) est signifiante, l’indicateur lui-même perdant d’ailleurs en pertinence, critique traditionnellement adressée aux moyennes par exemple. Des couleurs peuvent éventuellement constituer un mode de restitution automatique à partir de calculs informatiques, dont il est difficile de reproduire les rouages au stade de la consultation, mais ce n’est pas le cas dans l’étude Dares-Pôle emploi, dont la méthodologie est clairement décrite.

Plus généralement, des grilles couvrant l’ensemble des métiers tendent à l’uniformisation et sont donc insuffisantes.

Les graphiques reconstitués par l’auteur du présent article à partir des tableaux de chiffres de Dares-Pôle emploi sont plus précis puisque les plages de chiffres sont illustrées par des lignes, sans regroupement, mais cela n’est bien sûr possible que pour quelques métiers, si l’on veut éviter le « plat de spaghettis ».

 

II. Les INDICATEURS de CONSTAT

 

2.1. L’INDICATEUR PRINCIPAL de TENSION

 

2.1.1. La construction de l’indicateur et ses biais

 

Selon la « Note méthodologique sur les indicateurs de tension », l’« indicateur principal de tension » est construit à partir :

* du rapport entre le « flux d’offres d’emploi en ligne » et le « flux de demandeurs d’emploi inscrits à Pôle-emploi en catégorie A » [sans emploi au cours du mois]

* du « taux d’écoulement de la demande d’emploi », qui mesure le « taux de sortie des listes des demandeurs d’emploi de catégories A, B [moins de 78h d’activité dans le mois], C [plus de 78h d’activité dans le mois] »

* de la « part des projets de recrutements anticipés comme difficiles par les employeurs »

 

Ainsi, l’indicateur principal mêle des éléments objectifs, « flux de demandeurs d’emploi inscrits à Pôle-emploi en catégorie A » et  taux de sortie des listes des demandeurs d’emploi de catégories A, B, C », avec des éléments très subjectifs, reflétant le seul point de vue des employeurs.

 

Chacun des constituants est normalisé, c’est-à-dire qu’on soustrait « la moyenne tous métiers et territoires confondus, calculée sur la période 2014-2018 », puis on divise par l’écart-type. Mais cette normalisation, faite pour réduire l’hétérogénéité des valeurs et préparer l’application d’autres techniques d’analyse (en général), relativise la portée de l’indicateur à ce stade. Dans le contexte économique de 2020 par exemple, où des secteurs (donc des métiers) sont très affectés par les mesures de contrôle sanitaire, tandis que d’autres résistent, la moyenne est d’autant moins pertinente.

 

La Dares procède à la dé-duplication des offres reproduites sur différents sites mais ce tri ne permet pas de mesurer leur réalisation. Les offres peuvent en effet correspondre à des paris sur l’obtention de contrats avec d’autres entreprises, à la constitution de viviers de candidats, à des transferts intra-groupes… C’est encore plus vrai dans l’informatique que dans d’autres domaines, comme l’avait révélé une étude de l’APEC* (« Pratiques de recrutement des SSII - SSII, le trompe l'oeil de "l'effet pénurie" », 17/08/06), malheureusement un peu ancienne (voir aussi « 74 500 offres d'emplois IT en novembre, selon Keljob.com » du 5/12/07).

Il ne semble pas non plus que les offres soient dé-dupliquées entre intervalles de temps (14 jours), c’est-à-dire qu’elles soient distinguées selon leur durée de vie, qui varie aussi selon la politique d’actualisation des sites.

Les sorties des listes de Pôle-emploi peuvent avoir de multiples causes (reprise d’activité dans un autre secteur, entrée en formation…), et pas nécessairement une reprise d’activité dans le secteur.

La difficulté des recrutements anticipés est encore plus subjective. Or, elle représente 50 % de l’indicateur principal ! Si par exemple le « nombre de projets de recrutement anticipés comme difficiles par les recruteurs » sur le « nombre total de projets de recrutements anticipés » est de 50 % mais que tous les projets de recrutements anticipés sont réalisés en fin d’année, que « vaut » le numérateur, et donc le ratio ?

 

* Association pour l’emploi des cadres

 

2.1.2. Quelques idées d’amélioration

 

Pour éviter de se conformer aux appréciations subjectives des recruteurs, les organismes statistiques pourraient par exemple demander :

* le nombre de CV reçus pour chaque offre d’emploi

* le nombre de recrutements effectués par rapport aux offres publiées

* les délais et canaux de ces recrutements

* les profils et statuts des candidats effectivement recrutés, les raisons de l’éviction des autres

etc…

 

Il suffirait que les employeurs réduisent leur niveau d’exigence pour que les indicateurs de DARES-Pôle emploi prennent d’autres couleurs. Mais cela ne peut être évalué que si on cherche à mesurer l’intensité de la compétition entre offreurs d’une part, demandeurs de l’autre, sur chacun des marchés du travail...à partir d’indicateurs plus fiables. Quelle analyse économique peut-on faire sans prendre en compte l’un des pôles structurant un marché ?

 

2.1.3. Analyse des évolutions de l’indicateur

 

Lorsqu’une variable est normalisée, comme c’est le cas des indicateurs de l’étude Dares-Pôle emploi, les valeurs supérieures à la moyenne sont positives et celles inférieures sont négatives. Toutefois, les indicateurs de cette étude sont constitués à partir de sous-indicateurs avec des pondérations différentes. Au-delà des biais qui ont été décrits, il est donc difficile d’en faire une lecture directe.

En fait, il faudrait désagréger l’indicateur pour confronter ses constituants et par exemple repérer si le ratio « flux d’offres d’emploi en ligne » / « flux de demandeurs d’emploi inscrits à Pôle-emploi en catégorie A » converge avec la « part des projets de recrutements anticipés comme difficiles par les employeurs » et sinon, identifier pourquoi. Mais il n’y a là rien de probant.

 

Concernant les évolutions de l’indicateur selon les familles de métiers, on peut remarquer :

* une disparité des niveaux de l’indicateur entre les « techniciens » et les « ingénieurs » d’une part, entre les catégories d’ingénieurs d’autre part, avec une plus forte demande d’« ingénieurs de projet » (étude, recherche...)

Cela confirme les critiques sur la hiérarchie de la nomenclature...dans les têtes des recruteurs (voir « 1.1. Les familles de métiers ») et pourrait révéler un manque de mobilité interne au sein des métiers numériques, contraire à l’image courante, bien qu’elle puisse être forte au sein des « Ingénieurs et cadres d'étude, recherche et développement en informatique, chefs de projets informatiques », notamment vers des postes de management.

* une évolution peu dynamique de la demande de « Techniciens d'étude et de développement en informatique », où devraient se trouver les fameux « développeurs » dont tout le monde parle en rêvant

* un recul en 2019 pour les précédents et les ingénieurs, au diapason de la croissance économique, mais plutôt a contrario de l’emploi global (voir aussi « 3.2.2. La maturité du domaine »)

 

2.2. La MAIN d’OEUVRE DISPONIBLE

 

2.2.1. La construction de l’indicateur et ses biais

 

Par rapport à la critique du paragraphe précédent d’absence de mesure de l’intensité de la compétition entre offreurs de travail (demandeurs d’emploi, sortants de formation...), la DARES et Pôle-emploi ont en fait établi un indicateur secondaire qui compare :

* le ratio entre le « nombre de demandeurs d’emploi de catégorie A recherchant un emploi dans le métier m » et le « niveau d’emploi salarié du métier m »

* avec le même ratio, tous métiers confondus

Cela peut susciter la même réserve que la moyenne inter-sectorielle (voir « 2.1.1. La construction de l’indicateur et ses biais »).

 

Comme on l’a signalé , les relevés de demandeurs d’emploi par « métier » sur le site de la Dares s’interrompent de manière stupéfiante en avril 2018 (voir « 1.2.1. Données manquantes »), alors qu’elles devraient constituer une source primordiale d’évaluation de la « main d’oeuvre disponible ». Pour que l’étude commentée dans cet article puisse s’appuyer sur le « nombre de demandeurs d’emploi de catégorie A recherchant un emploi dans le métier m », il faut bien que les données correspondantes soient disponibles en interne. Est-ce faire du complotisme que de poser la question d’une éventuelle dissimulation (pour tous les « métiers »), sachant que l’encart « Avertissements » publié sur la page ne mentionne que le « niveau de formation », qui est complètement différent des « métiers » ?

Si l’on s’en tient à ce qui nous est communiqué, on constate toutefois dans la colonne « Systèmes d’information et de télécommunications » une progression quasi-continue pour les catégories ABC de 29 700 en juin 2011 à 51 200 en octobre 2017, puis une légère baisse jusqu’à 49 500 en avril 2018.

 

2.2.2. Quelques idées d’amélioration

 

A tout le moins, il faudrait élargir le « nombre de demandeurs d’emploi » du numérateur aux catégories B et C en raison du fonctionnement par projet et de la rotation des équipes dans les activités informatiques (2).

D’autre part, la catégorie D de Pôle-emploi joue un rôle très particulier vis à vis de ce « secteur » (3) car y sont placés des demandeurs d’emploi enchaînant les formations, alors qu’ils n’y seraient pas s’ils avaient trouvé du travail à l’issue d’une formation précédente.

 

C’est probablement le biais le plus accentué de l’étude d’entretenir l’illusion d’une équivalence entre les demandeurs d’emploi de la catégorie A et les offres d’emploi en ligne. Dans une vision un peu extrême, mais pas complètement irréaliste, on pourrait considérer que, malgré les sorties de la catégorie A, aucune offre ne s’adresse à ces demandeurs d’emploi alors qu’il y a d’autres profils sur le marché.

Il faudrait ainsi mettre en face des offres d’emploi les sortants de toutes les formations en les distinguant de ceux inscrits à Pôle-emploi, et donc recenser l’ensemble des formations techniques au « numérique » en France.

On pourrait même évaluer en amont un « taux de sélection » du secteur à travers le nombre des candidatures reçues par les organismes de formation par rapport aux places disponibles.

Surtout dans l’informatique, il faut aussi prendre en compte la multitude des indépendants car c’est toujours une option des organisations pour contourner les recrutements, au moins provisoirement. Les « sorties » (licenciements, départs à la retraites...) doivent aussi être comptabilisées et c’est pourquoi il faut toujours appréhender les flux de recrutements nets, et pas seulement les volumes d’embauches (voir aussi « Marché du travail du « numérique » : la grande esbroufe ? »), ce qui n’est même pas le cas dans l’étude Dares-Pôle emploi, qui ne s’intéresse qu’aux déclarations.

Il manque donc dans l’étude DARES-Pôle emploi une relation entre l’ensemble de la main d’oeuvre disponible et les effectifs du métier.

 

(2) A cet égard, un autre indicateur de l’étude Dares-Pôle emploi, celui de « non-durabilité de l’emploi », qui résulte de la somme pondérée de la « part des offres d’emploi en CDI ou en CDD de plus de six mois », de celle des « offres d’emploi à temps complet », et de celle des « recrutements anticipés comme non -saisonniers par les recruteurs », accorde lui aussi une place excessive au déclaratif par rapport au réel.

(3) On entend par « secteur » à la fois le secteur des « Activités informatiques » et tous les services informatiques au sein des organisations.

 

2.2.3. Analyse des évolutions de l’indicateur

 

La baisse de cet indicateur pour les « Employés et opérateurs de l'informatique » pourrait être interprétée comme la disparition progressive des tâches de saisie de données, mais l’indicateur d’« intensité d’embauches » (ci-dessous) semble l’infirmer.

La platitude des courbes pour les autres métiers est le phénomène le plus aberrant puisqu’elle ne reflète aucunement l’essor des formations dans ces domaines, comme si toutes les promotions étaient entièrement absorbées par les recrutements, alors qu’on sait que la réalité est très différente (voir aussi « Marché du travail du « numérique » : la grande esbroufe ? »).

 

2.3. L’INTENSITE d’EMBAUCHES

 

2.3.1. La construction de l’indicateur et ses biais

 

Indicateur secondaire, il reprend les « flux d’offres d’emploi en ligne » et le « nombre de projets de recrutement » mais les rapporte au « nombre de salariés du métier » et en fait la somme pondérée. Cet indicateur souffre donc des mêmes aléas que l’indicateur principal, alors que son intitulé suggère fallacieusement la prise en compte de données réelles.

 

2.3.2. Analyse des évolutions de l’indicateur

 

 

Hormis pour les « Ingénieurs et cadres d'administration, maintenance en informatique » pour lesquels cet indicateur est stagnant, à la différence de l’indicateur principal, les évolutions de cet indicateur suivent celles de l’indicateur principal (ou l’inverse), ce qui est logique puisqu’ils sont tous deux très lestés par les intentions de recrutement.

 

III. Les CAUSES POSSIBLES des DIFFICULTES RESSENTIES par les RECRUTEURS

 

3.1. LIEN entre la SPECIALITE de FORMATION et le METIER

 

3.1.1. La construction de l’indicateur et ses biais

 

On a identifié dans « 1.2. Recensement des effectifs » une disparité entre le ratio des effectifs respectifs d’« ingénieurs » et « techniciens » et celui des sortants de formation. Notons d’emblée que l’indicateur « Lien entre la spécialité de formation et le métier » de DARES-Pôle emploi ne vise pas à le caractériser puisqu’il ne prend pas du tout en compte les effectifs, ni ceux des métiers de la nomenclature, ni ceux des formations.

Mais cet indicateur assez abstrait pourrait éventuellement être confronté aux effectifs réels. Selon DARES-Pôle emploi, il s’agit de déterminer « si le métier en question est difficile d’accès pour des personnes ne possédant pas la formation requise, à partir de la spécificité et de la concentration des spécialités de formation par métier. » (« Note méthodologique sur les indicateurs de tension »). Plus le poids de chaque spécialité des salariés dans le métier est élevé par rapport à celui « de cette même spécialité de formation dans l’ensemble des [jeunes] actifs en emploi », plus le lien est fort avec le métier. Plus les parts des spécialités des « salariés débutants [jeunes actifs] dans le métier » sont élevées, donc plus les spécialités sont concentrées, plus le lien est fort avec le métier. Pour créer le « lien spécialité de formation-emploi », un 3ème sous indicateur entre en jeu : « la part des non diplômés dans le métier parmi les salariés jeunes actifs ».

 

3.1.2. Analyse des valeurs de l’indicateur

 

Malheureusement, les données de l’indicateur ne sont pas exploitables. Il n’est même pas utile de produire un graphique qui ne donne que deux lignes horizontales puisque les valeurs sont fixées à – 0,199 pour les « Employés et opérateurs de l'informatique » entre 2011 et 2019 et 1,413 pour les autres sur la même période.

 

3.2. AUTRES CAUSES POSSIBLES et TENTATIVE de DEMYSTIFICATION

 

On sort de l’étude DARES-Pôle emploi pour évoquer d’autres causes des difficultés de recrutement ressenties par les employeurs pour les métiers techniques de l’informatique.

 

3.2.1. Des exigences d’âge, de qualification…, reflétant un marché élitaire

 

Les employeurs du « numérique » en général sont ceux qui ont le moins de scrupule à exprimer une préférence pour les jeunes (« juniors », apprentis…) dans les médias, « parce qu’il faut être prêt à se remettre en question...[blablabla…] » et même « parce que les « seniors » doivent cumuler [de multiples] compétences, ce qui les rend difficiles à trouver » :) (« BFM-business », 6/10/20).

C’est surtout une manière de préserver un entre-soi générationnel dans un « secteur » sectaire (4). L’un d’entre eux a même précisé dans le « 20h » de France2 le 11/09/20 que son annonce s’adressait aux « moins de 30 ans », ce qui n’est pas complètement légal.

Dans ce « secteur », un « senior » est d’ailleurs une personne « avec 2-3 ans d’expérience », ce qui doit rajeunir les retraités. La tartufferie est omniprésente tant les évangélisateurs veulent se faire passer pour de bons Samaritains, au diapason d’une « jeunesse en quête de sens et qui a des valeurs », mais qui doit manquer de connaissances sur le passé récent.

 

Certes, il y a de nouvelles bibliothèques et plate-formes de développement, mais ce sont des outils de facilitation pour des langages de programmation dont la plupart sont vieux d’une vingtaine d’années ou plus (5). Même si les jeunes diplômés sont plus familiers des innovations, l’apprentissage des nouveaux composants devrait relever de la formation continue (voir aussi « Non, la crise ne profite pas à tous les métiers de la tech ! »).

 

Il est très étrange que des organismes publics chargés de l’emploi ne parviennent pas à capter de telles discriminations, qui écartent une partie de la main d’oeuvre disponible, annihilant en partie les difficultés de recrutement ressenties. Il suffirait d’introduire un critère d’âge dans les équations.

 

De surcroît, on a remarqué dans « 2.1.3. Analyse des évolutions de l’indicateur » une évolution peu dynamique de la demande de « Techniciens d'étude et de développement en informatique », en dépit du discours lancinant sur les pénuries de « développeurs informatiques », qui peut s’expliquer par une préférence pour les ingénieurs, en général formés au codage ou même spécialisés dans le codage, réduisant là encore la « main d’oeuvre disponible ». Or, si ceux-ci préfèrent les tâches de management après quelques années, cela crée des phénomènes de rareté artificiels, alors que des « techniciens » conviendraient et maintiendraient leur vocation.

 

(4) Le secteur des « activités informatiques » n’est évidemment pas le seul à recruter des informaticiens (3). Sur 10 fonctions, la fonction « informatique » était la 3ème plus occupée par les jeunes diplômés à bac+5 en 2019, 12 mois après leur sortie, soit 12 % d’entre eux, et la 5ème ex-aequo avec 2 autres par les bac+3/4, soit 8 % (« Baromètre 2020 de l’insertion des jeunes diplômés », APEC).

(5) Les services « low code » ou même « no code », mettant à disposition d’utilisateurs dénués de compétences en codage des briques logicielles sous forme graphique, leur permettant de réaliser des maquettes et services numériques (sites web, applications mobiles…), devraient aussi se développer (« Le mouvement « no code » prend de l'ampleur »).

 

3.2.2. La maturité du domaine

 

3.2.2.1. Promesses technologiques et levées de fonds

 

Quiconque s’intéresse au « numérique » d’un point de vue technique sait que les outils technologiques pullulent aujourd’hui, que cela ne correspond pas à une effervescence d’un secteur en émergence car les composants sont aussi maîtrisés et assemblés par une multitude d’intégrateurs, que les projets vraiment innovants sont devenus rares, que les promesses technologiques (« intelligence artificielle », « chaînes de blocs »…) ont été expérimentées ou même largement déployées, éventuellement avec d’autres architectures technologiques, depuis des décennies etc.

 

Il ne s’agit que d’un aperçu, mais on remarque par exemple que si les levées de fonds en capital-risque en France ont atteint des records en janvier 2020, le nombre d’opérations a stagné (57) et que les 3 premières sociétés bénéficiaires, respectivement créées en 2012, 2016 et 2012, en emportaient près de la moitié, 292 sur 592 M€ (« Les start-up françaises ont levé 592 millions d'euros en janvier 2020 »). En septembre 2020, les 3 premières, respectivement créées en 2012, 2015 et 2001, en emportaient 60 %, 355 sur 588 M€ (« Les start-up françaises ont levé 588 millions d'euros en septembre »).

 

3.2.2.2. Reconversions lexicales

 

A propos d’« intelligence artificielle » et de « data scientists », qui seraient les nouveaux pionniers de cette nouvelle frontière au-delà de laquelle s’étendraient les plaines fertiles du « nouvel or noir » des données, pardon des « data », les évangélisateurs ne croient pas si bien dire. En 1980, Schlumberger faisait l’acquisition aux USA d’Applicon, spécialisé dans les technologies de conception et de fabrication assistées par ordinateur, de Manufacturing data systems…, et envisageait de s’engager dans l’automatisation des usines. Son président, jean Riboud, déclarait alors : « Maintenant, Schlumberger est dans le domaine [« business »] de la collecte et du traitement des données. Il s’est simplement trouvé que les premières données que nous avons collectées et interprétées concernaient un puits de pétrole ». Certes, les réseaux de neurones n’existaient pas il y a un siècle, ils étaient balbutiants il y a 40 ans et les architectures de stockage ont fait des progrès depuis, mais les anciens fournisseurs n’ont pas été en reste pour les adopter.

 

En 2019, l’APEC a enregistré 3777 offres d’emploi pour les « métiers de la data », ce qui est dérisoire par rapport à la pléthore d’offres de formation dans ce domaine, d’autant que seuls un peu moins du tiers d’entre eux correspondaient à de nouveaux métiers : les « data scientists », notamment formés dans les grandes écoles d’ingénieurs et de statisticiens, et dans les universités, et les « data protection officers », RGPD oblige. Les autres ont été ripolinés en anglais, par exemple « architecte data » pour « architecte de données », recouvrant aussi de multiples fonctions classiques liées aux bases de données.

Dans une émission télévisée, le directeur technique d’une société de tests de logiciels, créée en juin 2019, a reconnu en septembre 2020 : « Nous croulons sous les demandes des diplômés en « data science » » (« BFM-business », 19/09/20).

 

3.2.3.3. Comment ça bouge réellement

 

Les applications répandues aujourd’hui ont été élaborées grâce à une « accumulation technologique », ce qui n’empêche pas des progrès et des vagues, en particulier sur le versant du marché. Rien ne l’illustre mieux que la rapidité d’adoption des technologies de télétravail au cours des derniers mois, stimulée par le confinement et les mesures de restriction des déplacements. On ne gagne pas « 3 ou 5 ans... en 2 mois de confinement », comme on l’a souvent entendu, si les infrastructures ne sont pas prêtes.

Sur un marché mûr et attractif - ne souffrant pas de « conditions de travail contraignantes » - l’autre facteur explicatif des difficultés de recrutement dans l’étude Dares-Pôle emploi, mais pour d’autres métiers – doté de moyens importants, en particulier d’abondantes ressources humaines, les exigences des employeurs sont très fortes, encore plus en France où la crainte d’embaucher est légendaire et l’étiquetage hiérarchique, une seconde nature.

 

L’ « accélération des cycles d’innovation » traduit aussi cette maturité et une forte productivité, raccourcissant les projets et rendant les personnels plus rapidement disponibles. Cette maturité explique aussi que les projets de services numériques prolifèrent car ils sont plus faciles à mettre en place. Or, beaucoup échouent commercialement. Il en résulte une grande mobilité des personnels entre projets, mais pas à l’instant où chaque porteur de projet le souhaiterait, malgré les plate-formes de mise en relation.

 

Un autre indicateur que ceux retenus dans l’étude Dares-Pôle emploi permet d’apprécier les tensions sur le marché du travail : les rémunérations ! Selon le « Baromètre 2020 de la rémunération des cadres » de l’APEC, la rémunération brute annuelle médiane des cadres s’élevait à 48 000 € en 2019 pour les « Activités informatiques », soit le 20ème rang sur 28 sous-secteurs, ex-aequo avec 3 autres, seuls 5 autres se situant au-dessous.

 

3.2.3. La séduction des masses

 

C’est un aspect complémentaire à la maturité du domaine, justifiant une sélectivité accrue de la part des employeurs, enrobée dans un discours sur les « difficultés de recrutement ».

La grande majorité de la population et des élites n’ont découvert le « numérique » (ou leur addiction) qu’assez récemment, au moment où sa diffusion est généralisée. D’où une impression que c’est tout neuf.

A cela s’ajoute que les produits et services numériques résistent mieux à la crise que bien d’autres secteurs.

Dans un tel contexte, les raisonnements simplistes conduisent à croire qu’un nouveau phénomène de « déversement » est à l’oeuvre et que puisque le « numérique » est partout, il offre forcément des emplois en masse. Mais à entendre les projets de reconversion de nombreux personnels dans les « tulipes » numériques, parfois exprimés dans les médias, certains travaillant pourtant dans des secteurs en réelle pénurie de main d’oeuvre, la probabilité qu’il s’agisse d’une reconversion en chômeurs durables est élevée. A moins que cette situation soit soutenable par tous, les pouvoirs publics et les dirigeants du secteur numérique en porteront la plus grande part de responsabilité.

 

Vis à vis des menaces technologiques que font peser la Chine et les Etats-unis, il serait souhaitable de disposer d’informations sur la structure des emplois dans ces pays plutôt que simplement admirer la facilité avec laquelle les Chinois ont troqué leurs libertés futures contre le « confort numérique » ou redouter la manipulation de l’information par des activistes sur les réseaux sociaux.

 

3.2.4. L’impact de l’épidémie de covid-19

 

Les activités liées au « numérique » ne sont pas à l’abri de l’impact de l’épidémie sur l’économie. Beaucoup de projets ont été suspendus ou abandonnés et les conséquences en termes d’emploi sont beaucoup plus lourdes et durables que l’engouement de certains médias, aveuglés par le succès des services distants, ne le laisse supposer (voir plutôt « L’emploi aux temps du Corona »).

 

La société d’études Teknowlogy estimait en septembre 2020 la décroissance du marché des services de technologies de l’information à 8,7 % en 2020 dans son scénario optimiste, d’ailleurs très optimiste pour la suite (« Les investissements en services numériques chutent lourdement en 2020, mais devraient bien repartir »).

 

Même le syndicat patronal du secteur, le Syntec numérique, pourtant peu avare de forfanteries en général, a dû reconnaître, après consultation de ses adhérents, que 23,8 % des salariés du secteur (120 000 personnes) étaient en chômage partiel en avril 2020 et qu’environ la moitié des chefs d’entreprise ont dû recourir à des dispositifs de soutien aux entreprises mis en place par l’État (prêts garantis…) (« Baromètre Covid-19 du secteur numérique : 2e édition »).

 

Le présent article critique la fiabilité des offres d’emploi en ligne dans le domaine « numérique », mais on peut néanmoins relever que le site de l’APEC a enregistré une baisse de 37 % des offres pour les métiers de l’informatique entre janvier et septembre 2020 par rapport à la même période de 2019 (« Intentions de recrutement et de mobilité des cadres – Baromètre du 4ème trimestre 2020 »).

 

Des incubateurs de startups, comme la filiale française de Founders Factory et The family ont même fermé leurs portes ou se sont repliés en ligne.

 

3.2.5. Plaidoyer pour l’ouverture des données

 

On ne peut clore sans rappeler l’importance de la publication des données « brutes » (ou les plus « brutes » possible) par les organismes publics. L’État ne peut échapper à certaines pressions de la société, tandis que de plus en plus de citoyens formés aux statistiques pourront s’emparer de ces données à défaut d’être « embauchés ». Surtout des données aussi cruciales que celles relatives au marché du travail dans la période actuelle.