Machine Learning and the Labor Market

• Auteur / Autrice : Elia Pérennès
• Direction : Bruno CrÉpon
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Economie, gestion, sciences sociales
• Date : Inscription en doctorat le 01/01/2019
• Etablissement(s) : Institut polytechnique de Paris
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale de l'Institut polytechnique de Paris
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : CREST - Centre de recherche en économie et statistique
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Laboratoire d'Économie

Mots clés

Mots clés libres

Machine learning

Big data

Algorithmes de recommandation

Evaluation des politiques publiques

Economie du travail

Labour economics

Recommendation algorithms

Big data

Machine learning

Public policy evaluation

Résumé

Cette thèse a pour objectif central d'analyser en profondeur l'impact des politiques publiques consacrées à l'amélioration de l'appariement des demandeurs d'emploi et des emplois vacants. Les méthodes de Machine Learning seront au coeur des outils utilisés pour tirer profit du volume et de la richesse des données disponibles.

This thesis aims at analyzing the impact of public policies devoted to improving the matching of jobseekers and job vacancies. Machine Learning methods will be at the heart of the tools used to take advantage of the volume and richness of the data available.