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Quand un algorithme améliore l’intégration des réfugiés

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Des politologues suisses, américains et britanniques ont créé un algorithme capable d’optimiser le placement des réfugiés pour maximiser leurs chances de trouver un emploi là où ils s’établissent. En Suisse, le taux d’emploi au bout de trois ans de ces expatriés a ainsi augmenté de près de 75%.

(Source: Igor Ovsyannykov on Unsplash)
(Source: Igor Ovsyannykov on Unsplash)

Dans un article paru dans Science le 19 janvier dernier, un groupe de chercheurs explique comment ils ont amélioré l’employabilité de migrants grâce à un algorithme. Pour aider les gouvernements à mieux accueillir et intégrer les réfugiés, des politologues de divers institutions (dont Stanford et l’ETHZ) ont mis au point un programme informatique capable d’optimiser le placement géographique des expatriés pour obtenir le taux d’emploi le plus élevé possible dans leur pays d’accueil.

La rencontre des compétences et des besoins

Grâce au machine learning, cet algorithme se nourrit des données disponibles sur les caractéristiques des bassins d’emploi où se trouvent des zones d’accueil de réfugiés pour assigner à un migrant le site le plus à même de lui offrir un travail, en fonction de ses compétences. «L’affectation d’un lieu de réinstallation dans un pays d'accueil est l'une des premières décisions politiques prises au cours du processus de réinstallation de réfugiés», expliquent les chercheurs dans ce papier. Selon eux, «trois facteurs influent sur leur intégration: le contexte géographique, les caractéristiques personnelles et les synergies entre la géographie et les caractéristiques personnelles.» Cela semble évident mais, en Suisse, les politologues ont par exemple constaté que la capacité à parler français (ce qui est le cas des réfugiés africains francophones) se traduit par un gain plus important pour les réfugiés affectés aux cantons francophones que pour ceux affectés aux cantons germanophones.

Comme les réfugiés sont souvent en famille, l’algorithme s’éloigne ensuite du cas individuel pour faire ses propositions à l’échelle des groupes d’individus ne devant pas être séparés. L’option retenue est alors celle qui présente la probabilité la plus élevée qu'au moins un réfugié trouvera un emploi à l'endroit en question.

73% d’augmentation de l’employabilité

Pour démontrer la pertinence de leur approche, les scientifiques l’ont appliquée aux 888 réfugiés arrivés en 2013 et ayant obtenu le statut de protection subsidiaire, en respectant la loi qui veut que la répartition des réfugiés par canton est proportionnelle à leur population. Au bout de trois ans, 26% d’entre eux avait un emploi alors que ce taux n’était que de 15% avec une distribution classique, pour les 22159 réfugiés arrivés entre 1999 et 2013.

«Ces résultats suggèrent que l'assignation guidée par les données a le potentiel d'augmenter l'emploi au bout de trois ans dans le contexte suisse d'environ 73%», se félicitent les auteurs de l’étude.

En moyenne, le taux d'emploi pour la troisième année était de 15 % en vertu de l'affectation réelle et de 26 % en vertu de l'affectation optimisée. Ces résultats suggèrent que l'assignation guidée par les données a le potentiel d'augmenter l'emploi de la troisième année dans le contexte suisse d'environ 73%.

L’autre test de performance de cette solution algorithmique a été mené aux Etats-Unis où il a amélioré de 40% les perspectives d'emploi des réfugiés.

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