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Forum Ouvert · Emploi & Travail

Mieux adresser le
marché caché de l'emploi

Ce que le travail sur La Bonne Alternance — et l'algorithme de détection du potentiel de recrutement — nous apprend. Et surtout : les pistes qu'il nous reste à inventer.

Alexis Akinyemi — data lead, adhoclab · mission apprentissage / La Bonne Alternance
Une présentation pour penser ensemble, pas pour conclure.

1 Le point de départ

La plupart des recrutements ne passent par aucune offre publiée.

La demande de travail est en grande partie latente : l'employeur recrutera, mais il ne l'a pas (encore) écrit nulle part. Sur La Bonne Alternance, on le voit dans le comportement des candidats eux-mêmes.

72 % des candidatures sur LBA sont des candidatures spontanées — elles ne répondent à aucune offre.
54 % des candidats envoient au moins une candidature spontanée.

L'enjeu n'est pas de publier plus d'offres. C'est de révéler la demande qui ne se publie pas.

Source : analyse CS × infra-bac (cs_infrabac_2026-06-19), §2 — 1,72 M de candidatures spontanées / 2,40 M (71,7 %) ; 53,7 % des candidats font ≥ 1 CS.

2 Ce qu'on sait déjà faire

Détecter le potentiel de recrutement — sans attendre l'offre.

L'idée au cœur de LBA : prédire qui va recruter à partir de signaux (contrats DECA, dynamique de l'établissement, comportement des candidats), au lieu d'attendre qu'une offre soit déposée.

Sur la cible « le candidat signe chez une entreprise qu'il a ciblée sur LBA » (base : 1,07 %) :
AUC 0,72  ·  lift ×3 sur le meilleur décile.

Top signaux : diversité des métiers visés · intention du recruteur · nombre d'entreprises ciblées · message personnalisé.

Importance des variables pour la cible via-LBA

Importance des signaux — modèle « signe via LBA ».

Source : clustering hors-Brevo (2026-06-08), §5.2 — régression logistique, AUC 0,725 ; précision au meilleur décile 3,2 % vs base 1,07 % (lift ×3,0) ; 291 172 candidats.

3 Mais le « happy path » révèle un angle mort

On détecte le potentiel… mais on ne le capte presque pas.

27 % des candidats LBA signent un contrat d'apprentissage… quelque part.
mais
1,1 % le font chez l'entreprise qu'ils ont contactée sur LBA (même SIRET).
L'écart entre « le potentiel existe » et « on l'a capté » = le gisement résiduel. LBA ne pèse que ~4 % du marché des apprentis qu'elle touche pourtant déjà.

Source : RAPPORT_HAPPY_PATH_STRICT, §2 — sortie apprentissage 26,7 % (match e-mail) ; conversion stricte même-SIRET 1,10 % (3 205 / 291 172) ; part de marché LBA 4,1 %.

4 Gisement résiduel #1

Les mairies & les recruteurs détectés par l'algo.

Les candidats qui postulent à une mairie — ou à un recruteur identifié par notre propre algorithme — signent énormément. Mais on ne capte presque rien de ces signatures.

22–42 % signent un contrat d'apprentissage.
→
< 1 % le font chez l'employeur ciblé sur LBA (match strict).

Ce sont nos propres « partenaires » présumés — et pourtant la captation est quasi nulle. À première vue : le plus gros gisement du funnel.

Source : investigation mairie × recruteurs_lba (2026-06-04), §0/§2 — taux marché MAIRIE 53 % / recruteurs_lba 42,7 % ; match strict 2,19 % / 0,93 %. Cadrage « 22–42 % vs < 1 % » : happy_path_strict §11.

5 …mais lisons-le honnêtement

Une partie du « gisement » est un artefact de mesure.

  • En relâchant le match (même SIREN → tout employeur public), on ne récupère que ~3 points sur les 50. Ces candidats signent ailleurs, dans le privé.
  • 90 % des contrats « mairie » démarrent après la candidature (médiane 145 j, pic en septembre).
  • Le surplus réellement attribuable à LBA : 3–5 points (mairies), < 1 point (recruteurs détectés).
LBA détecte en amont des candidats à fort potentiel — mais ils signent chez un autre employeur. La vraie question : comment transformer cette intention détectée en mise en relation qui aboutit ?
Captation cumulée selon la fenêtre et le niveau de match

Relâcher le match ne récupère que quelques points : le plateau dit l'essentiel.

Source : mairie × recruteurs_lba (2026-06-04), §0 (constats 2 & 3) & §4 — strict 2,2 % → SIREN 2,7 % → public 5,1 % ; 90 % post-candidature, médiane 145 j ; uplift attribuable 3–5 pts / < 1 pt.

6 Gisement résiduel #2

La dispersion : on arrose, on ne vise pas.

×6 de conversion entre 1 candidature (0,6 %) et 101+ (3,8 %) : le volume « marche »… un peu.
65 entreprises ciblées en moyenne par le pire segment (profil OpenClassrooms) — pour le plus faible taux.
0,1–0,5 % le canal qui convertit le moins (OpenClassrooms) vs 1,1 % en moyenne.
Le gisement n'est pas de candidater plus, mais mieux. Nudge anti-dispersion : « recommander la qualité plutôt que la quantité » — 2-3 familles de métiers, pas 65 entreprises au hasard.

Sources : happy_path_strict §5 (101+ → 3,84 % vs 1 → 0,62 %) & §4 (OpenClassrooms 0,09–0,47 %) ; clustering §4.2 (cluster 5, 65 entreprises) & §7.1 (nudge).

7 Gisement résiduel #3

Le marché caché est aussi un marché mal desservi.

+18 pts LBA sur-représente le Bac+2…
−5,4 pts …et sous-représente le CAP/BEP — pourtant le cœur de l'apprentissage.
3–7 % des futurs apprentis (Parcoursup / Affelnet) passent par LBA — quel que soit le secteur.
Les publics les moins outillés (infra-bac, CAP/BEP, orientation) sont ceux qu'on touche le moins. Mieux adresser le marché caché, c'est aussi une question d'équité.

Sources : happy_path_strict §8 (Bac+2 +18 pts, CAP/BEP −5,4 pts) ; RAPPORT_PARCOURS_CANDIDATS §2.2 (passage LBA ~3–7 %, quasi invariant par secteur).

8 Le canal qu'on a déjà

La candidature spontanée : un levier généraliste, pas dirigé.

72 % des candidatures sont spontanées — c'est déjà notre principal moyen d'aller chercher la demande non publiée. Mais ce canal suit la demande tertiaire, il ne vise pas les gisements.

  • ~62 % des candidatures spontanées visent le tertiaire (Bac+2/3).
  • 34 % des métiers sont accessibles dès l'infra-bac… mais ne captent que ~13 % des candidatures spontanées.
Concentration des candidatures spontanées vs accessibilité des métiers

La courbe passe sous la diagonale : les métiers les plus accessibles sont sous-servis.

Sources : cs_infrabac §2 (72 % de CS) ; rome_acces_ranking §2/§4 — 34,8 % des ROME accessibles dès l'infra-bac captent ~12–13 % des CS ; ~62 % des CS sur Bac+2/3.

9 La carte des signaux

Les sources de données : exploitées, sous-exploitées, à inventer.

Exploité

  • DECA — contrats d'apprentissage
  • SIRENE / recherche-entreprises (NAF, effectifs)
  • Origines candidats (1jeune1solution…)
  • Comportement candidat sur LBA

Sous-exploité

  • Bilans comptables / DSN — dynamique d'effectifs
  • Bodacc — créations (exclure les liquidations)
  • JOCAS · saisonnalité (pic de septembre)
  • Signaux d'intention du recruteur

À explorer

  • Signaux faibles web / offres concurrentes
  • Croisements multi-sources
  • Demande latente territoriale
  • Mobilité / flux DSN d'établissement

Le marché caché, c'est exactement ça : exploiter des signaux faibles de demande latente, avant qu'une offre n'existe.

Sources mobilisées dans nos analyses LBA. Bodacc : ~78 k SIREN en liquidation écartés (analyse interne) — [à confirmer ici, non re-vérifié dans ce deck].

10 Le cœur du forum

Maintenant, à nous.

On sait détecter. On voit où ça fuit. On a une carte des données.
Restent les pistes à inventer pour mieux adresser le marché caché — sous forme de questions ouvertes.

11 Piste ouverte #1

De la détection à l'action

Détecter ne suffit pas. Quel est le bon geste ?

?On sait repérer un établissement « à potentiel » et un candidat « à intention ». Quel geste les fait se rencontrer — nudge, mise en relation, rendez-vous, accompagnement ?
?Le timing compte (90 % des signatures après la candidature, pic en septembre). Quel est le bon moment, pour qui, pour intervenir avant que le marché ne se referme ?

Appui : clustering §7 (nudges) ; mairie leak §3 (timing, médiane 145 j, pic septembre).

12 Piste ouverte #2

Quels nouveaux signaux faibles ?

Qu'est-ce qui trahit une intention de recruter avant l'offre ?

?Quel signal aujourd'hui invisible annonce un recrutement — mouvement d'effectifs DSN, création d'établissement (Bodacc), dynamique sectorielle territoriale, départ à remplacer ?
?Quelle source, publique ou non, devrait-on croiser en priorité — et qu'est-ce qui nous en empêche aujourd'hui (accès, fraîcheur, qualité de jointure) ?

Appui : carte des sources (slide 9) ; signaux sous-exploités DSN / Bodacc / saisonnalité.

13 Piste ouverte #3

Adresser les gisements — et pour qui ?

Suivre la demande, ou aller chercher ceux qu'on rate ?

?Nos canaux suivent la demande tertiaire (Bac+2/3). Comment diriger l'effort vers les publics et métiers mal desservis — CAP/BEP, infra-bac, territoires ?
?Mieux adresser le marché caché : c'est plus de volume, plus d'équité — ou les deux ? Où mettons-nous le curseur, collectivement ?

Appui : happy_path_strict §8 (biais Bac+2 / CAP-BEP) ; rome_acces (métiers accessibles sous-servis) ; cs_infrabac §4.

14 Atelier — à vous

Trois questions pour démarrer.

  • 1. Quel gisement résiduel vous semble le plus prometteur à adresser — et pourquoi celui-là ?
  • 2. Quelle source de données — publique ou non — devrait-on croiser en priorité pour révéler la demande latente ?
  • 3. « Détecter le potentiel » vs « provoquer la rencontre » : où mettre l'effort en premier ?

+ Annexe — pour le Q&A

Méthodologie & sources

Périmètre

  • 291 172 candidats LBA uniques · 2,39 M de vœux · « hors Brevo ».
  • Contrats : registre DECA (apprentissage, depuis 2023).
  • Appariement candidat ↔ contrat : e-mail ou (prénom, nom) normalisés.
  • « Match strict » = signature au même SIRET que celui ciblé sur LBA.

Limites assumées

  • L'écart « marché » est gonflé par les homonymes (nom seul) → le gisement attribuable est plus petit.
  • Fenêtre temporelle : aligner sur l'année scolaire (12 mois), pas 30 jours.
  • SIRET[:2] n'est pas un département (catégorie juridique).

Analyses sources : RAPPORT_HAPPY_PATH_STRICT · clustering hors-Brevo (2026-06-08) · mairie × recruteurs_lba (2026-06-04) · cs_infrabac (2026-06-19) · rome_acces_ranking (2026-06-19). Détail chiffre-par-chiffre dans SOURCES.md.

Présentation publique — agrégats uniquement, aucune donnée individuelle. Chiffres non sourcés signalés [à confirmer].