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Insertion professionnelle : quel indicateur pour quelle politique publique ?

« C’est la révolution que j’ai demandée pour la rentrée prochaine », « Il faut avoir le courage de revoir nos formations à l’université », « on doit réallouer les choses ». Ainsi s’exprimait M. Macron face au youtubeur Hugo Decrypte en septembre. Deux mois plus tard, ce dernier confirme face à France Universités, la CGE et la Cdefi : « il faut franchir le Rubicon en matière de professionnalisation », littéralement prendre des décisions irréversibles. Peut-être abordons-nous ici une deuxième phase de la loi ORE, dans laquelle les indicateurs d’insertion professionnelle joueront un grand rôle… Mais alors, quel indicateur choisir pour quelle politique publique ? Et quelle efficacité pouvons-nous en attendre ?

La loi Orientation et Réussite des Étudiants (Vidal, 2018) instaure notamment la plateforme Parcoursup, qui met l’accent sur la transparence des informations exposées aux candidats, dans la volonté affichée de leur permettre de faire le choix le plus éclairé possible. Mais du côté pilotage, cette loi offre également à l’État un contrôle accru de l’offre de formation publique, notamment par la définition des capacités d’accueil et quotas (boursiers, mobilité, filière du Bac).

Alors que se met en place la plateforme MonMaster, équivalent de Parcoursup pour les diplômés de Bac+3, force est de constater que peu de choses ont finalement changé : au delà de quelques arrangements et polémiques, le contrôle des capacités d’accueil n’a finalement servi qu’à éviter que les formations alignent leurs capacités sur leurs moyens, et le contrôle sur les quotas n’a finalement servi qu’à imposer une réforme aux IUT.

Face à cette absence de décision, le système a dérivé dans une situation qui peut sembler critique lorsqu’on compare les flux sortants de 3e année de Licence (L3, non professionnalisant) et ceux entrant en 1ère année de Master (M1, professionnalisant) :

Jusqu’à l’an dernier, aucune doctrine d’utilisation de ces pouvoirs nouveaux n’avait été explicitée. C’est ce que commence à changer M. Macron lorsqu’il propose comme seule question « Est-ce que cette formation permet de former des jeunes et de leur fournir (sic) un emploi ? » : il présente une doctrine d’enseignement supérieur totalement alignée sur les besoins de l’emploi. Cette doctrine se retrouve également dans la réforme du Lycée professionnel.

Les formations « qui ne permettent ni un bon taux d’insertion ni un bon taux de poursuite d’études, doivent être reconsidérées »,  « L’objectif est de transformer le quart de ces formations dont ces taux sont les plus faibles pour qu’elles ne soient plus proposées aux élèves à la rentrée 2026 »
Réforme du lycée professionnel : Carole Grandjean détaille l’année de terminale, dans Libération

M. Macron ambitionne ainsi de bâtir un « GPEC de la Nation », technique obligatoire dans le secteur privé depuis la loi Borloo de 2005.

« La gestion prévisionnelle des emplois et des compétences (GPEC) est une méthode pour adapter – à court et moyen termes – les emplois, les effectifs et les compétences aux exigences issues de la stratégie des entreprises et des modifications de leurs environnements économique, technologique, social et juridique.
La GPEC est une démarche de gestion prospective des ressources humaines qui permet d’accompagner le changement.
Elle doit permettre d’appréhender, collectivement, les questions d’emploi et de compétences et de construire des solutions transversales répondant simultanément aux enjeux de tous les acteurs concernés : les entreprises, les territoires et les actifs. »

Gestion prévisionnelle de l’emploi et des compétences (GPEC), Ministère du Travail

Pour simplifier, la « GPEC de la nation » vise donc à modifier l’allocation des moyens d’enseignement et des postes d’enseignants, tant entre disciplines qu’entre établissements, en fonction des besoins d’emploi de la nation.

Hypothèses de travail

Ignorons la partie prospective afin de penser cette idée sans buter sur les échecs de la prospective publique, par exemple lorsqu’en 2022 le gouvernement a souhaité investir massivement dans les NFT, qui aujourd’hui ne valent plus rien.

Ignorons également que l’orientation, et plus largement les études, peuvent avoir d’autres objectifs que la seule insertion professionnelle.

Ignorons de plus des travaux académiques, et prenons au sérieux le pré-supposé selon lequel l’orientation peut modifier à court terme le taux d’emploi global des diplômés.

Ignorons enfin le projet annuel de performance de la nation, qui n’envisage aucune amélioration, et supposons qu’un taux d’insertion de 93% est substantiellement améliorable, et que l’améliorer apportera des gains économiques importants, justifiant une réforme d’ampleur.

Concentrons-nous simplement sur ce que nous savons de l’insertion professionnelle des Masters, et regardons ce que peuvent en faire concrètement les étudiants, lorsqu’ils font des choix d’orientation, et ce que peuvent en faire les dirigeants, lorsqu’ils font des choix d’allocation des moyens.

Méthodologie

Les données présentées dans la suite se concentrent sur l’insertion professionnelle des diplômés de Master de la session 2020, hors Master d’enseignement, 30 mois après la diplomation, sans distinction de genre.

Elles sont issues des jeux de données ouvertes du SIES :

  • Insertion professionnelle des diplômés de Master en universités et établissements assimilés – données nationales par disciplines détaillées
  • Insertion professionnelle des diplômés de Master en universités et établissements assimilés

Tous les traitements, en R et ggplot, sont disponibles à cette adresse : https://github.com/cpesr/RFC/blob/main/insertion-pro/insertion-pro-tes.md

Les taux d’insertion

Le taux d’insertion se définit comme le nombre de diplômés en emploi divisé par le nombre de diplômés sur le marché du travail, aussi appelé taux d’emploi net. En creux, il mesure donc le nombre de chômeurs.

Lorsqu’on regarde les taux d’insertion par domaine disciplinaire, on peut constater qu’ils sont excellents : de 89% en LLA à 95% en DEG, pour un taux global de 93%. Soit un taux de 7% de chômage, pour 17% de chômage des jeunes au niveau national.

Du point de vue des étudiants, les taux d’insertion sont un indicateur assez pauvres pour fonder une décision d’orientation, de nombreux autres critères pourront peser bien plus lourd que ces différences de quelques pourcents : plaisir, appétence, résultats scolaires, opportunités, etc.

Du point de vue du pilotage, il paraîtra aussi peu pertinent de basculer des moyens d’un domaine à l’autre sur la base de si petites différences : réallouer efficacement suppose de disposer de marges de manœuvre, qu’une décennie d’austérité a rendues rares et ténues.

Le constat ne change pas vraiment lorsqu’on s’intéresse plus en détail à ce taux d’insertion :

On imagine difficilement un étudiant basculer d’Histoire à Électronique pour une différence si peu marquée, pas plus qu’on imagine un établissement redéployer des postes sur la base de ces indications. Il est également à noter que les disciplines qui conduisent aux moins bonnes insertions selon ces chiffres sont celles qui sont le plus proches des carrières d’enseignement ; or, ces chiffres sont hors Master d’enseignement, et il faut donc les relativiser. Il est de toutes façons peu probablement que des étudiants s’engagent dans de telles études sans connaissance de cause.

En conclusion, les taux d’insertion sont trop élevés et uniformes pour être utiles aussi bien aux étudiants choisissant leur avenir, qu’aux dirigeants pilotant les moyens. Le Ministère propose d’ailleurs d’autres indicateurs, dont les revenus, la nature du contrat ou de l’emploi, qui peuvent servir à des choix d’orientation, mais restent limités pour le pilotage. En revanche, deux autres taux sont présents dans les données, qui prennent du sens en terme de « GPEC de la nation ».

Les trois taux : insertion, emploi, et emploi salarié en France

Les trois taux présents dans les données sont :

  • Taux d’insertion : diplômés en emploi / diplômés sur le marché du travail (emploi + chômage, ou taux d’emploi net) ;
  • Taux d’emploi : diplômés en emploi / diplômés ;
  • Taux d’emploi salarié en France : diplômés en emploi seulement salarié en France / diplômés.

EDIT : C’est ce dernier taux qui est mis en avant par la plateforme InserSup, avec la précision suivante : « la population d’intérêt est celle des étudiants français de moins de 30 ans, diplômés de Licence professionnelle ou de Master d’une session annuelle N, et ne poursuivant pas d’études en N+1 ou N+2. »

Ces trois taux adoptent ainsi des perspectives différentes :

  • Le taux d’insertion, la perspective des diplômés : parmi ceux qui souhaitent un emploi, combien en ont ?
  • Le taux d’emploi, la perspective de l’activité économique : parmi tous les diplômés, combien produisent ?
  • Le taux d’emploi salarié en France, la perspective des employeurs du territoire : parmi tous les diplômés, combien produisent pour un employeur en France ?

C’est ce taux d’emploi salarié en France qui est le plus proche pour décrire la « GPEC de la nation » : il considère indifféremment ceux qui prennent une année de césure ou décident d’avoir une activité non marchande, ceux qui sont au chômage, ainsi que les travailleurs indépendants non salariés, et les employés hors de la France.

Regardons ces trois taux, par domaine disciplinaire :

Logiquement, les taux d’emplois sont moins bons que les taux d’insertion, surtout le taux d’emploi salarié en France, qui s’effondre en LLA. On aura donc une idée bien différente des Masters selon l’indicateur qu’on regarde. Cependant, les hiérarchies disciplinaires ne sont pas modifiées : changer de taux de référence n’inverse pas l’ordre des domaines disciplinaires. Mais regardons plus en détail :

En rentrant dans le détail des disciplines, on observe des différence significatives entre le taux d’insertion et le taux d’emploi salarié en France, inversant même certaines hiérarchies. Cas le plus impressionnant : Sciences du langage et linguistique passe de 90% à 47%. Selon l’indicateur choisi, on pourra donc trouver ses performances excellentes ou catastrophiques.

Toutes les disciplines de langue sont concernées par ce phénomène, sans doute car elles conduisent plus souvent que les autres à des carrières indépendantes ou internationales. Du point de vue de l’orientation, il pourrait paraître bien dommage que ces filières perdent en attractivité en raison d’un taux mal interprété, en apparence très négatif, alors qu’elles conduisent en réalité à des parcours promus par les discours institutionnels autour de l’entrepreneuriat et de la mobilité des étudiants et travailleurs.

An revanche, du point de vue du pilotage, des décideurs protectionnistes pourront rationnellement décider de définancer ces formations puisqu’elles ne servent pas directement à la production pour des employeurs en France. Si on ignore toutes les questions de rayonnement, on pourra même estimer que ces formations sont un service rendu à des puissances étrangères, et donc un mauvais investissement national.

Quel impact des trois taux pour les établissements ?

Nous avons vu que le choix du taux utilisé pouvait impacter des décisions d’orientation ou d’allocation des moyens entre disciplines. Mais qu’en est-il pour les établissement ? Là également, le taux choisi pourra avoir un impact crucial sur la décision :

Encore plus que pour les disciplines, la hiérarchie des établissement est lourdement impactée par le choix du taux. Paris-Panthéon-Assas, Sorbonne Nouvelle et Lorraine passent par exemple de la tête à la queue du classement, selon que l’on utilise le taux d’insertion ou le taux d’emploi salarié en France. L’université de Lorraine est celle qui présente le plus grand écart, avec 94% de taux d’insertion, 90% de taux d’emploi, mais seulement 66% de taux d’emploi salarié en France.

Regardons les taux de l’UL par discipline :

A l’Université de Lorraine, parmi les disciplines les plus impactées par le choix du taux, on retrouve les LLA, mais aussi Droit et, plus surprenant encore, Informatique, qui passe tout de même de 97% de taux d’insertion et 92% de taux d’emploi, à 42% de taux d’emploi salarié en France. Selon ce taux, il faudrait donc fuir et massivement définancer les formations d’informatique à l’Université de Lorraine, puisqu’elles ne « fournissent » pas un emploi… Cela questionne profondément la pertinence de cet indicateur pour prendre des décisions.

Ces exemples montrent l’importance stratégique de choix en apparence techniques : Quel indicateur mettre en avant sur les plateformes MonMaster et Parcoursup ? Comment les expliquer pour guider l’orientation des candidats ? Quel indicateur utiliser au sein des établissements pour opérer des redéploiements de postes et moyens ? Quel indicateur sera utilisé par le Ministère pour son dialogue stratégique et de gestion ? Quels objectifs seront éventuellement fixés dans les COMPs (Contrats d’objectifs, de moyens et de performance), comment et pourquoi ? Et quelles mesures les établissement mettront en place pour les atteindre ?

Tant de questions dont les réponses éclairent les intentions qui motivent la définition et l’utilisation de ces indicateurs, et nous permettent de comprendre un peu mieux l’action publique dans l’enseignement supérieur.

Alors que revoilà la « loi de Goodhart »…

La loi de l’économiste Charles Goodhart dit que « lorsqu’une mesure devient un objectif, elle cesse d’être une bonne mesure ». Nous en avons là une parfaite illustration : le taux d’emploi salarié en France est un bon indicateur pour connaître et observer les formations, mais il devient très mauvais dès lors qu’on l’utilise pour allouer des moyens, prendre des décisions d’orientation, ou, pire, fixer des objectifs.

Prenons le cas de l’Université de Lorraine (UL) et supposons que le Ministère fixe un objectif de 80% de taux d’emploi salarié dans son COMP, ou dans son dialogue de gestion. Pour atteindre un tel taux en informatique, l’UL n’aurait guère le choix : il faudrait mettre fin aux partenariats avec le Luxembourg, refuser les stages qui s’y déroulent, et sans doute diminuer les capacités d’accueil, en espérant que peu d’étudiants continuent malgré tout à viser cette carrière transfrontalière. Le bénéfice pour les étudiants et l’UL serait évidemment nul, et on peut même douter que la « GPEC de la nation » en sorte satisfaite, même si cela conduirait à plus d’informaticiens travaillants sur le sol français.

Un affichage sur la plateforme MonMaster aurait de pires conséquences encore, faisant fuir des candidats sans aucune raison légitime, et diminuant potentiellement les effectifs ou le niveau de recrutement des formations en informatique de l’UL, sans aucun gain par ailleurs.

… Et ses impacts sur les négociations.

On peut alors se dire qu’évidemment les choses ne seront jamais aussi mécaniques, qu’il y aura forcément de la souplesse dans l’utilisation des indicateurs et objectifs, pour s’assurer du respect des particularités locales et disciplinaires. Mais c’est là que le bât blesse, lorsque trois indicateurs décrivant la même performance donnent des résultats contradictoires, toutes les parties peuvent légitimement argumenter pour des arbitrages également contradictoires : « Votre taux A est trop bas, il faut donc réduire votre formation. », « Oui, mais notre taux B est très haut, ce qui montre qu’il faut l’augmenter. ». Ajoutez un troisième taux au milieu, et la discussion devient inextricable.

Mais ce n’est pas tout. En plus de leur définition, le calcul même des indicateurs peut facilement être contesté. Notamment, ces taux sont calculés dès lors qu’il y a au moins 30 réponses. EDIT : la plateforme InserSup précise :

« Outre le respect du secret statistique, le seuil minimal de 20 sortants par mention a été fixé pour éviter de faire apparaitre des évolutions temporelles du taux d’emploi salarié en France trop erratiques et ainsi assurer une fiabilité longitudinale de l’insertion. La fixation de ce seuil a pour conséquence la non exposition des données pour un nombre très important de mentions dans les établissements. Aussi, en vue de maximiser le nombre de mentions/diplômes par établissement pour lesquelles des indicateurs d’insertion sont exposés, un cumul avec la promotion précédente est effectué dans le cas où l’effectif est inférieur à 20. Demeurent des cas pour lesquels l’effectif cumulé reste inférieur à 20 et pour lesquels aucun taux d’emploi salarié en France n’est affiché. »

D’abord, cela ouvre à une contestation à propos des formations dont les taux ne sont pas calculés, qui peut même mener à des stratégies de non réponse pour se protéger des décisions politiques.

Ensuite, cela ouvre des contestations sur la pertinence des taux en fonction du nombre de réponses : Est-ce que 30 est suffisant ? 20 le serait-il ? 40 serait-il mieux ? Un taux calculé sur 200 réponses doit-il avoir plus de poids dans les négociations qu’un taux calculé sur 50 ? Autant de questions qui sont sans réponse consensuelle, donc potentiellement source de discorde.

Dès lors, le dialogue ne se fait plus guère sur une base objective, et il ne reste plus qu’un rapport de force s’appuyant sur la capacité des parties à argumenter, en fonction de leur maîtrise des indicateurs plus qu’en fonction des indicateurs eux-mêmes. Or, le système d’enseignement supérieur n’est fait que de particularités locales et disciplinaires. Pour aucune formation on ne sera en capacité de dire objectivement et sans contradiction possible « il faut réduire les capacités d’accueil ». Quand bien même y arriverions-nous pour quelques formations, ces indicateurs risquent fort d’apporter globalement plus de problèmes qu’ils n’en résolvent.

Au final, ces indicateurs, par ailleurs très utiles pour observer le système, compliquent le dialogue de gestion plus qu’ils ne le rationalisent. Il sera donc impossible d’éviter l’impression d’arbitraire, ce qui peut conduire au développement de la chanstique, c’est-à-dire à la manipulation des indicateurs par les formations qui les produisent, pour obtenir un effet recherché.

Conclusion

Pour élaborer une « GPEC de la nation », qui vise in fine à réduire les capacités d’accueil et les moyens des formations jugées ne pas suffisamment « fournir » un emploi, l’État s’est doté de trois indicateurs d’insertion professionnelle. Ces indicateurs ont vocation à être affiché sur la plateforme MonMaster, pour guider l’orientation des étudiants, et à servir lors des dialogues de gestion internes et externes aux établissements. Malheureusement, ces trois indicateurs ne font pas que raffiner l’information, mais peuvent très facilement conduire à des perceptions et des décisions radicalement différentes. Dès lors, leur utilisation nécessite de très grandes précautions, sans doute trop grandes pour une utilisation par le grand public ou pour fonder des arbitrages consensuels.

 

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