Hackathons comme catalyseurs de carrière : des voies innovantes pour l’intégration professionnelle

Les hackathons peuvent-ils combler le fossé entre les migrants qualifiés et les marchés du travail locaux ? Le projet Hack Integration utilise les hackathons pour améliorer l’intégration et l’inclusion. Ce projet explore si les réfugié-e-s et les migrant-e-s hautement qualifié-e-s trouvent de meilleurs emplois après avoir collaboré avec des professionnels locaux dans un environnement collaboratif de hackathon, et si des équipes équilibrées formées grâce à un outil de proposition d’équipe sont plus productives et satisfaites.

Le défi : Combler l’écart des qualifications malgré la migration qualifiée

De nombreuses professions hautement qualifiées connaissent actuellement des taux de chômage faibles et des taux de vacance élevés. Cet écart pourrait être en partie comblé par les réfugiés. Par exemple, en 2022, 70 % des réfugiés ukrainiens en Suisse âgés de 18 à 59 ans étaient diplômés de l’université et parlaient anglais (Fritschi et al., 2023). Beaucoup sont formés dans des métiers en pénurie de main-d’œuvre, tels que l’ingénierie, les soins de santé et l’informatique. Cependant, les réfugiés hautement qualifiés ne trouvent généralement pas de travail correspondant à leurs qualifications. Des recherches montrent que cette discordance est en partie due à leur dépendance aux réseaux sociaux pour la recherche d’emploi (Lamba 2003) et que les mesures d’emploi formelles les orientent souvent vers des emplois moins qualifiés (Godin et Renaud 2002 ; Bloch 2008 ; Lacroix et al. 2015 ; Steimel 2017).

En même temps, la formation des équipes représente un autre défi : tandis que les équipes auto-formées manquent souvent de diversité, les approches algorithmiques de formation des équipes reposent sur des mécanismes d’évaluation avec une attribution de points arbitraire et un système de pondération visant à optimiser la composition des équipes, négligeant souvent les préférences des participants (Layton et al. 2010 ; Yannibelli & Amandi 2017). Certaines études explorent si de tels systèmes de points sont pertinents pour la formation d’équipes optimales (Spoelstra et al. 2015).

Le projet de recherche : Deux questions centrales

Ce projet aborde deux questions de recherche. La première explore si la participation à des hackathons améliore les opportunités de carrière. Lors de ces événements, les réfugiés peuvent démontrer concrètement leurs compétences et nouer des contacts directs avec des collègues potentiels. Cela contourne un problème bien connu : les recruteurs sous-estiment souvent les qualifications et l’expérience professionnelle étrangères lorsqu’ils ne lisent que des CV. Nous examinons si les réfugié-e-s et les migrant-e-s qui participent à des hackathons appropriés trouvent de meilleurs emplois. Nous procédons d’abord en aidant les réfugiés à identifier des événements appropriés, puis en évaluant si cela a amélioré leur situation.

Nous collectons des données à l’aide d’une enquête en deux phases qui examine les expériences de recherche d’emploi et les réseaux professionnels avant et après la participation. Nous lierons également des données administratives sur l’emploi. Cela nous permet de comparer les participants non seulement avec eux-mêmes au fil du temps, mais aussi avec des individus participant aux programmes de nos deux partenaires, Capacity et Power Coders, actifs dans l’intégration sur le marché du travail des travailleurs hautement qualifiés. De plus, nous les comparons avec un groupe de contrôle construit à partir de données administratives.

Notre deuxième axe de recherche examine la formation des équipes lors des événements de hackathon. À l’aide d’un essai contrôlé randomisé, nous testons si un nouvel outil de proposition d’équipes qui équilibre la composition des équipes peut améliorer la satisfaction, la productivité et la stabilité lors des événements de hackathon. Nous recrutons des événements et les assignons soit à un groupe de traitement qui teste « l’algorithme d’acceptation différée », soit à un groupe de contrôle (qui utilise généralement l’auto-assignation pour la formation des équipes). Comment fonctionne cet algorithme ?

1. Les participants évaluent leurs préférences d’équipe et indiquent leurs compétences.
2. Les équipes spécifient les compétences requises.
3. Une taille maximale commune d’équipe s’applique à toutes les équipes.
4. L’algorithme traite les correspondances à travers plusieurs itérations :
   • Les personnes non affectées « proposent » leur candidature à leur équipe préférée qui ne les a pas encore rejetées.
   • Les équipes acceptent si elles ont besoin de ces compétences et s’il y a encore de la place.
   • Si une équipe a besoin d’une compétence spécifique mais n’a plus de place, elle peut accepter la nouvelle offre et retirer quelqu’un ayant déjà une compétence couverte.
   • Les personnes rejetées proposent alors leur candidature à leur équipe préférée suivante lors des itérations suivantes.
5. Ce processus se poursuit jusqu’à ce qu’aucune nouvelle offre ne soit faite.

Lors des événements, les participants reçoivent la proposition d’équipe sur une étiquette de nom, mais peuvent librement choisir une autre équipe s’ils le souhaitent. Les participants remplissent un questionnaire post-événement qui couvre l’expérience de l’événement et de l’équipe. Pour les événements utilisant notre plateforme partenaire Dribdat, nous disposerons également de mesures de productivité et de stabilité des équipes, comme la question de savoir si les projets ont téléchargé des prototypes ou combien de fois les participants ont changé d’équipe.

La solution : Les hackathons comme plateformes de connexions professionnelles diversifiées

La BFH Travail Social, le Digital Sustainability Lab de la BFH Économie et la Faculté des Sciences Économiques de l’UZH collaborent pour utiliser les hackathons afin d’aider les réfugiés hautement qualifiés à trouver des emplois plus adaptés. Cela pourrait aider les réfugiés et les migrants à améliorer leur emploi et leurs revenus, à réduire leur dépendance aux prestations sociales et à contribuer à combler l’écart des qualifications. En même temps, les hackathons sont une plateforme idéale pour tester si les « algorithmes d’acceptation différée », qui prennent en compte à la fois les préférences et les caractéristiques des participants, peuvent être utilisés pour former des équipes inclusives, satisfaites et productives. Ces algorithmes ont déjà été appliqués dans divers domaines, comme le choix scolaire, avec des innovations récentes incluant également la diversité.

Mise en œuvre : Partenaires et opportunités de participation

Nous travaillons déjà avec des organisateurs de hackathons et des partenaires d’entreprises. Nous les aidons à recruter des participants diversifiés en mettant en avant des événements ouverts dans notre outil Hackfinder ou en facilitant l’accès de réfugiés qualifiés à des places réservées lors d’événements privés. De plus, certains de ces événements nous aident à tester l’outil de proposition d’équipes, avec la moitié des événements utilisant l’outil et l’autre moitié non.

Nous collaborons également avec des partenaires sociaux. Ces partenaires nous aident à recruter des réfugiés et des migrants hautement qualifiés pour participer à des événements de hackathon. Pour les réfugiés, cela signifie que nous les aidons à trouver un événement pertinent dans leur domaine. Les événements durent généralement un à deux jours et comprennent des repas ainsi qu’un programme avec des conférences. Certains événements, comme notre https://hack4socialgood.ch, offrent même un programme numérique parallèle pour les enfants ! Pour faciliter la participation des migrants, nous offrons une petite bourse de CHF 20 à ceux qui participent à un événement et remplissent nos enquêtes de recherche.

Participez à la redéfinition de l’intégration professionnelle – que vous organisiez un hackathon, représentiez une entreprise ou soyez un professionnel qualifié d’origine réfugiée ou migrante souhaitant participer à cette approche innovante du développement de carrière.

On recherche : des organisateurs et organisatrices de hackathons sensibles à la diversité et à l’intégration

On recherche : des réfugié-e-s et des migrant-e-s hautement qualifiés en recherche de travail dans leur domaine professionnel

Sources

Bloch, A. (2008). Refugees in the UK labour market: The conflict between economic integration and policy-led labour market restriction. Journal of Social Policy, 37(1), 21-36.

Fritschi, T., Neuenschwander, P., Hevenstone, D., Lehmann, O., Läser, J., & Hänggeli, A. (2023). Arbeitsmarktrelevante Merkmale von Personen Mit Schutzstatus s. Bern. https://www. newsd. admin. ch/newsd/message/attachments/74948. Pdf.

Godin, J. F., & Renaud, J. (2002). The impact of non-governmental organizations and language skills on the employability of refugee claimants: evidence from Quebec. Canadian Ethnic Studies Journal, 34(1), 112-134.

Lacroix, M., Baffoe, M., & Liguori, M. (2015). Refugee community organizations in C anada: From the margins to the mainstream? A challenge and opportunity for social workers. International Journal of Social Welfare, 24(1), 62-72.

Lamba, N. K. (2003). The employment experiences of Canadian refugees: Measuring the impact of human and social capital on quality of employment. Canadian Review of Sociology/Revue canadienne de sociologie, 40(1), 45-64.

Layton, R. A., Loughry, M. L., Ohland, M. W., & Ricco, G. D. (2010). Design and validation of a web-based system for assigning members to teams using instructor-specified criteria. Advances in Engineering Education, 2(1), n1.

Spoelstra, H., Van Rosmalen, P., Houtmans, T., & Sloep, P. (2015). Team formation instruments to enhance learner interactions in open learning environments. Computers in human behavior, 45, 11-20.

Steimel, S. (2017). Negotiating refugee empowerment (s) in resettlement organizations. Journal of Immigrant & Refugee Studies, 15(1), 90-107.

Yannibelli, V., & Amandi, A. (2017, October). A hybrid evolutionary algorithm based on adaptive mutation and crossover for collaborative learning team formation in higher education. In International Conference on Intelligent Data Engineering and Automated Learning (pp. 345-354). Cham: Springer International Publishing.