
Pour promouvoir une croissance durable et inclusive au Luxembourg et en Europe, nous exploitons les mégadonnées et l'IA pour suivre les besoins émergents en matière de compétences, ainsi que des méthodes expérimentales pour stimuler l'apprentissage tout au long de la vie, adopter et évaluer l'impact des programmes de formation sur les parcours professionnels et la productivité.

En Europe, et plus particulièrement au Luxembourg, les transitions écologique et numérique exigent une main-d'œuvre dotée des compétences adéquates. Mais quels investissements stratégiques sont nécessaires pour que les travailleurs, les entreprises et les institutions puissent tirer le meilleur parti du changement technologique et assurer une prospérité équitable et durable ?
Pour préparer la main-d'œuvre aux nouveaux défis technologiques, nous menons des recherches de pointe et développons des indicateurs innovants pour suivre l’évolution du marché de l’emploi et éclairer les politiques publiques à venir. Pour cela, nous collaborons étroitement avec les ministères, les centres de formation et le secteur privé, en recourant à plusieurs méthodologies complémentaires.

Premièrement, nous exploitons des mégadonnées (big data) en combinant des informations collectées sur le web sur les entreprises, des enquêtes et des registres officiels. Cette analyse nous permet de dresser une carte de l’adoption de l’IA dans divers pays européens, mettant en évidence les différences d’un pays à l’autre et pointant les difficultés organisationnelles, comme les besoins de réorganisation ou les carences en compétences. Grâce à l’apprentissage automatique appliqué aux données d’entreprise, nous prédisons quelles sociétés sont les plus susceptibles d’adopter l’IA et étudions l’impact de cette adoption sur la productivité, la transformation de la main-d’œuvre et l’évolution des secteurs.

Deuxièmement, nous menons des essais randomisés contrôlés (RCT) pour mesurer l’efficacité d’interventions ciblées auprès des salariés, des demandeurs d’emploi et des entreprises. Parmi ces interventions figurent des recommandations de formation personnalisées, des témoignages de personnes inspirantes et des incitations financières. En repérant et en levant les freins à la reconversion et à la montée en compétences, nous produisons des données factuelles permettant d’améliorer les programmes de formation et de formuler des recommandations politiques plus pertinentes.

Combinées, ces deux approches offrent une vision globale de la transformation du monde du travail. D’un côté, l’analyse big data met en lumière les tendances structurelles, prévoit l’adoption de l’IA et repère les nouvelles compétences requises. De l’autre, les RCT se concentrent sur les comportements individuels et collectifs, expliquant comment différentes interventions peuvent motiver et accompagner efficacement travailleurs et entreprises dans leur évolution. Ensemble, ces méthodes ne se limitent pas à diagnostiquer les lacunes et les blocages : elles permettent aussi de tester des solutions concrètes, garantissant que nos recommandations politiques soient à la fois fondées sur les données et validées empiriquement.