Data et quartiers | Une étude innovante sur l’accès à l’emploi

Dans le cadre de son programme « Data et quartiers », Réso Villes a entrepris une démarche de collecte de données inédite autour de l’accès à l’emploi dans les QPV permettant de calculer les distances moyennes entre domicile et travail des habitant.e.s en recherche d’emploi.

 

Cette étude croise des données nouvelles obtenues grâce à un partenariat associant des acteurs publics et des acteurs privés : Pôle emploi et le groupe Randstad France. Les premiers résultats obtenus contredisent quelques idées reçues et mettent en lumière des réalités différentes entre quartiers.

 

La méthodologie consiste à identifier d’abord les métiers recherchés par les demandeurs d’emploi de chaque quartier. Ensuite, sur chacun de ces métiers, un algorithme développé par les équipes du groupe Randstad a recensé toutes les offres d’emplois disponibles. Cet algorithme analyse au quotidien plus de 11 000 sites internet ! Les données des offres d’emploi étant localisées, il a ensuite été possible de construire des cartes montrant les distances réelles entre le domicile et les offres disponibles. Une distance moyenne a même pu être calculée métier par métier.

 

En parcourant les résultats, quelques premières conclusions sautent aux yeux. Tout d’abord, les habitants des QPV situés dans de grandes agglomérations sont beaucoup plus proches des emplois susceptibles de les intéresser que ceux des villes moyennes,  à l’inverse, si l’on observe les QPV avec les distances les plus élevées, on retrouve des quartiers situés dans de plus petites villes mais en utilisant la dataviz plus en détail, on remarque d’autres différences notoires comme des distance différentes pour des territoires de même taille. Ces différences peuvent s’expliquer par la géographie ou le développement urbain mais amènent à une certitude, celle d’adapter les réponses publiques comme l’aide au permis de conduire, le prix de l’essence, l’accès à la mobilité…

 

Accéder à la représentation graphique de données: Dataviz

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