Fraser Patterson, fondateur et PDG de Skillit – Série d’entretiens

Fraser Patterson, fondateur et PDG de Skillit, est un entrepreneur en série dont la carrière s’étend sur plus de trois décennies dans les secteurs de la construction et de la technologie. En commençant comme apprenti charpentier en Écosse avant de devenir charpentier, serrurier, entrepreneur général et finalement fondateur de plusieurs entreprises axées sur la construction, Patterson a développé une compréhension de première main des défis de la main-d’œuvre auxquels sont confrontés les métiers spécialisés. Après avoir dirigé des entreprises telles que Onis Vida et co-fondé Bolster, il a lancé Skillit en 2021 pour répondre à la pénurie de main-d’œuvre dans l’industrie de la construction grâce à la technologie. Sa combinaison unique d’expérience pratique dans les métiers et de leadership dans les startups l’a positionné comme un défenseur éminent de la modernisation du recrutement et du développement de la main-d’œuvre dans la construction grâce à des solutions alimentées par les données et l’IA.

Skillit est une plateforme de recrutement alimentée par l’IA qui se concentre sur la résolution de l’un des défis les plus pressants de la construction : connecter les employeurs avec des travailleurs qualifiés dans les métiers spécialisés. L’entreprise a construit l’un des plus grands réseaux de travailleurs qualifiés prêts à travailler aux États-Unis, couvrant des dizaines de métiers et de centaines de zones métropolitaines. Plutôt que de s’appuyer sur les traditionnels sites d’emploi, Skillit utilise des profils de travailleurs, des évaluations de compétences numériques et une technologie de correspondance alimentée par l’IA pour aider les entrepreneurs à trouver, évaluer et embaucher des travailleurs de manière plus efficace. La vision à long terme de l’entreprise va au-delà du recrutement, visant à devenir l’infrastructure de main-d’œuvre alimentée par l’IA pour la construction et, éventuellement, d’autres industries physiques en aidant les employeurs à identifier les talents, à former de nouveaux travailleurs et à développer la main-d’œuvre qualifiée nécessaire pour soutenir les infrastructures, l’énergie, la fabrication et la croissance économique alimentée par l’IA.

Vous avez commencé votre carrière comme apprenti charpentier en Écosse, travaillé comme charpentier, serrurier et entrepreneur général avant de fonder plusieurs entreprises. Comment ces expériences sur les chantiers de construction ont-elles façonné votre décision de lancer Skillit, et quels problèmes avez-vous rencontrés à plusieurs reprises qui vous ont convaincu que l’industrie de la construction avait besoin d’une approche fondamentalement nouvelle en matière de recrutement ?

J’ai vécu le problème des deux côtés. En tant qu’apprenti charpentier et plus tard comme charpentier, j’ai passé beaucoup de temps à chercher du travail, à conduire de longues distances et à compter sur la bouche à oreille pour trouver des opportunités. Ensuite, en tant qu’entrepreneur général, j’ai eu le problème inverse, car je savais que des travailleurs qualifiés existaient, mais trouver la bonne personne au bon moment était incroyablement difficile. J’ai été le plus frappé par le fait que très peu de données existaient sur la main-d’œuvre. Nous avions des informations détaillées sur les matériaux, les équipements, les horaires et les budgets, mais presque rien sur les personnes qui construisaient réellement le projet. Ma réflexion était que si vous ne pouvez pas représenter numériquement les compétences, l’expérience, les certifications et les préférences d’un travailleur, vous ne pouvez certainement pas les rendre découvrables, et cette prise de conscience a conduit à Skillit.

Et ainsi, nous avons commencé par construire un meilleur moyen de représenter les travailleurs qualifiés numériquement en les aidant à créer des profils pour représenter leurs compétences, leur expérience et leurs préférences d’emploi. Au fil du temps, cela a évolué vers une plateforme où les données, l’automatisation et l’IA aident les entrepreneurs à trouver, évaluer et connecter avec ce talent.

Aujourd’hui, construit sur le plus grand réseau de travailleurs qualifiés aux États-Unis, l’IA de Skillit aide les principaux constructeurs comme Mortenson, DPR et Kiewit à embaucher des travailleurs qualifiés à un niveau de vitesse, de précision et d’échelle jamais vu auparavant.​

<p Notre mission est en fin de compte de développer l'artisanat mondial. Utiliser l'IA pour rendre les travailleurs qualifiés plus visibles, plus productifs et plus précieux, en veillant à ce que le monde ait le talent nécessaire pour construire tout, des maisons et des hôpitaux aux infrastructures d'IA, aux systèmes énergétiques et aux industries de demain.

Nous pensons à la mission en trois actes.

Le premier acte est de résoudre l’accès aux millions de travailleurs qualifiés qui existent déjà. Le deuxième acte est de résoudre la pénurie elle-même. Une fois que vous comprenez la demande et l’offre de main-d’œuvre en temps réel, vous pouvez faire plus que connecter les travailleurs aux emplois – vous pouvez utiliser l’IA pour aider à router plus de personnes dans les métiers, accélérer leur développement et augmenter le nombre de ceux qui deviennent des travailleurs qualifiés pleinement productifs.

Le troisième acte est l’expansion. Nous croyons que la construction est le problème de coordination de la main-d’œuvre le plus difficile à résoudre dans le monde et que le résoudre nous donnera un superpouvoir fondamental pour servir 100 millions d’employeurs dans le monde entier, dans toutes les industries physiques, et notre troisième acte consistera à étendre notre système à toutes les industries physiques, y compris la fabrication, les services publics et même l’espace.

En fin de compte, nous croyons que nous construisons plus qu’un marché ou une plateforme de recrutement, mais que nous construisons l’infrastructure de la main-d’œuvre que la construction n’a jamais eue, sous la forme d’un système d’enregistrement pour la main-d’œuvre, d’un système d’action pour le recrutement et d’un système d’intelligence pour la planification de la main-d’œuvre.

Beaucoup de gens décrivent la pénurie de main-d’œuvre dans la construction comme une pénurie de talents. Vous avez soutenu qu’il s’agit souvent d’un problème d’accès et de coordination. Quelle est la distinction, et pourquoi est-elle importante lors de la conception de solutions pour l’industrie ?

La plupart des gens supposent que le problème de la construction est une pénurie de main-d’œuvre, car il est vraiment difficile de trouver suffisamment de travailleurs qualifiés, mais c’est définitivement plus nuancé que cela.

La construction a en fait l’un des plus petits écarts de main-d’œuvre de toute industrie majeure. Il y a environ 8,3 millions de personnes employées dans la construction (environ 80 % d’entre elles sont des travailleurs qualifiés) et la plupart des sources de données signalent que nous manquons d’environ 400 000 travailleurs. Cela signifie que l’écart de main-d’œuvre dans la construction est d’environ 5 % de la demande. Comparez cela à l’hôtellerie avec 25 %, la fabrication avec 17 %, la logistique avec 15 %, les soins infirmiers avec 10 %, les logiciels avec 7 % et la vente au détail avec 6 %.

Ce qui est vraiment intéressant, c’est que l’industrie rapporte également l’un des plus grands problèmes de recrutement de toute industrie majeure. 94 % des employeurs de la construction disent que le recrutement est leur principal problème – plus élevé que les soins infirmiers à 81 %, la logistique à 76 %, la vente au détail à 74 %, la fabrication à 60 %, les logiciels à 50 % et l’hôtellerie à 48 %.

Donc, la construction a le plus petit écart de main-d’œuvre et le niveau de douleur le plus élevé, ce qui signifie clairement que quelque chose d’autre se passe. Ce ne peut pas simplement être une pénurie de travailleurs, et nous croyons que c’est vraiment un manque d’accès aux 95 % de travailleurs que nous avons déjà. En tant qu’industrie, nous avons construit des systèmes sophistiqués pour suivre les horaires, les budgets, les équipements et les horaires de projet, mais nous n’avons jamais construit la couche de données ou l’infrastructure de recrutement nécessaire pour connecter efficacement les employeurs avec des travailleurs qualifiés à travers les métiers, les régions et les types de main-d’œuvre (par exemple, atelier ouvert, syndicat, local, par diem, etc.).

Et c’est pourquoi 1 travailleur sur 20 manquant se sent plus comme 1 sur 3.

La distinction entre la pénurie de main-d’œuvre et l’accès est importante, car elle change la solution. Si le problème est purement une pénurie, la réponse est simplement d’attendre que plus de travailleurs entrent dans l’industrie, ce qui est pourquoi les efforts traditionnels pour résoudre le problème se concentrent sur la création d’une plus grande sensibilisation aux métiers ou sur l’amélioration de la formation. Ceux-ci sont semblables à verser de l’eau dans un seau qui est plein de trous. Ils sont également des erreurs d’arrondi en termes d’impact ou prennent trop de temps pour produire des résultats.

Si le problème est cependant l’accès, alors de meilleures données, une meilleure correspondance, une meilleure coordination et, en fin de compte, de meilleures infrastructures peuvent débloquer une valeur énorme bien avant qu’un seul nouveau travailleur n’entre dans la main-d’œuvre.

L’IA transforme le recrutement de col blanc, mais la construction a des exigences uniques en matière de certifications, de compétences professionnelles, d’expérience sur les chantiers et de disponibilité des travailleurs. Quelle est l’apparence du recrutement alimenté par l’IA dans les métiers spécialisés, et où apporte-t-il la plus grande valeur aujourd’hui ?

L’insight qui a conduit à Skillit était que, avant que l’IA puisse aider à embaucher des travailleurs qualifiés, elle doit d’abord avoir un moyen de les comprendre, c’est pourquoi nous avons construit la plateforme en couches. Tout d’abord, nous nous sommes concentrés sur la capture des données sur la main-d’œuvre. Les travailleurs qualifiés ne passent pas leurs journées assis derrière des bureaux avec un CV à portée de main (et si vous êtes comme moi, vous avez des doigts épais à force de faire des travaux manuels pendant des années, donc taper sur un petit écran de téléphone mobile est une expérience utilisateur dérangée), nous nous sommes donc fortement appuyés sur la voix et l’automatisation. Aujourd’hui, les travailleurs peuvent créer et maintenir des profils riches simplement en parlant, et notre IA met à jour en continu ces profils à mesure que de nouvelles informations deviennent disponibles. Par exemple, lorsqu’ils passent un entretien avec un employeur sur la plateforme, notre IA enregistre l’appel et met à jour leur profil avec les nouvelles données.

Deuxièmement, nous avons construit un système d’agents qui aide les recruteurs à identifier, à impliquer et à connecter avec exactement les travailleurs qu’ils recherchent.

Et troisièmement, toutes ces données sur la main-d’œuvre et les transactions créent une couche d’intelligence qui permet aux entreprises de requêter et de comprendre le marché du travail de la construction en temps réel.

Je pense que la plus grande valeur aujourd’hui vient de la visibilité, de la vitesse et de la précision. Notre IA permet enfin aux employeurs et aux recruteurs de la construction de voir la main-d’œuvre dont ils ont besoin avec une précision de pointe et de passer moins de temps à la recherche et plus de temps à établir des relations avec les bonnes personnes et, en fin de compte, à produire des résultats commerciaux.

Skillit construit ce que vous décrivez comme une infrastructure de main-d’œuvre plutôt que simplement une autre plateforme de recrutement. Comment définissez-vous l’infrastructure de main-d’œuvre, et pourquoi croyez-vous qu’elle deviendra aussi importante pour la construction que les logiciels de gestion de projet ou de planification ?

La plupart des entreprises de main-d’œuvre s’arrêtent à être un marché. Ils aident les acheteurs et les vendeurs à se trouver et c’est à peu près tout. L’étape suivante pour nous est de devenir une plateforme, où notre IA aide à gérer divers flux de travail de recrutement, à automatiser les processus répétitifs et à rendre le recrutement plus efficace et plus évolutif.

L’infrastructure est quelque chose de différent et devient le système dont l’industrie dépend. L’endroit où les données sur la main-d’œuvre vivent, où le recrutement se produit et où l’intelligence du marché du travail est générée. Nous construisons essentiellement trois systèmes simultanément : un système d’enregistrement pour les données sur la main-d’œuvre, un système d’action alimenté par des agents IA et un système d’intelligence qui aide les entreprises à comprendre et à planifier les marchés du travail en temps réel. Lorsque ces systèmes se combinent, la gestion de la main-d’œuvre devient beaucoup plus stratégique, prédictive et évolutiva.

Je crois que l’infrastructure de main-d’œuvre deviendra aussi importante pour la construction que les logiciels de gestion de projet, car chaque projet commence avec des personnes. Avant que les horaires, les budgets et les matériaux ne comptent, vous avez besoin de la main-d’œuvre qualifiée pour exécuter le travail et, franchement, pour générer tout revenu.

DPR Construction et Suffolk Technologies investissent directement dans Skillit plutôt que de simplement devenir des clients. Qu’est-ce que cela signale sur la façon dont les principaux constructeurs pensent la main-d’œuvre, la planification de la main-d’œuvre et l’avantage concurrentiel ?

Je pense que cela signale un changement plus large dans la façon dont les principaux constructeurs considèrent la main-d’œuvre. Pour la plupart des entreprises de construction, la main-d’œuvre est maintenant l’une des variables stratégiques les plus importantes de l’entreprise. À mesure que les constructeurs prennent en charge des projets plus importants et plus complexes et effectuent plus de travail en interne, leur capacité à trouver, déployer et retenir des travailleurs qualifiés détermine de plus en plus les résultats des projets.

Chaque dollar de chiffre d’affaires de la construction commence avec un travailleur qualifié effectuant un travail sur le chantier. La planification de la main-d’œuvre dépend de la compréhension de l’endroit où se trouve le talent, où les pénuries émergent et de la façon dont la main-d’œuvre peut être déployée de la manière la plus efficace.

Les entrepreneurs qui peuvent le faire plus rapidement et plus précisément auront clairement un avantage concurrentiel significatif au cours de la prochaine décennie.

La construction reste l’une des industries les moins numérisées au monde. Quels obstacles existent encore pour une adoption plus large de l’IA dans la gestion de la main-d’œuvre, et combien de temps pensez-vous que ces obstacles disparaîtront ?

Le plus grand obstacle n’est pas la technologie, mais les données. La plupart des systèmes d’IA ne sont que aussi bons que les informations auxquelles ils peuvent accéder, et la construction n’a historiquement pas capturé de données sur la main-d’œuvre de manière fiable ou structurée. Nous savons beaucoup de choses sur les projets, les matériaux et les équipements, mais étonnamment peu sur les compétences, l’expérience et la disponibilité des personnes qui effectuent le travail.

La bonne nouvelle est que cela change rapidement et que l’IA rend dramatiquement plus facile de capturer et de maintenir les données sur la main-d’œuvre grâce à la voix, à l’automatisation et aux flux de travail quotidiens. Je pense que nous verrons l’adoption de l’IA pour la main-d’œuvre dans la construction s’accélérer considérablement au cours des trois à cinq prochaines années, à mesure que la couche de données sous-jacente s’améliore et que le marché du travail reste sous pression.

Votre plateforme repose sur des données de travailleurs vérifiées et des évaluations de compétences. Comment équilibrez-vous l’automatisation avec la réalité de l’évaluation de l’artisanat, de l’expérience et de la performance sur les chantiers, qui ne peuvent souvent pas être pleinement capturés sur un CV ?

La construction est en fin de compte un métier, et je ne pense pas que l’artisanat puisse être pleinement réduit à un CV ou à un algorithme. C’est pourquoi nous avons toujours cru que l’avenir est l’IA plus le jugement humain, et non l’IA au lieu du jugement humain. Chaque travailleur sur Skillit est évalué à travers des processus de sélection structurés, et nous combinons cela avec des évaluations, des antécédents d’emploi, des commentaires des clients et, de plus en plus, des signaux provenant du réseau plus large.

Au fil du temps, nous envisageons que notre plateforme évolue vers un système de réputation où les travailleurs, les superviseurs, les gestionnaires de projet et les employeurs contribuent tous à une image plus riche de la performance. L’IA aidera, bien sûr, à organiser et à analyser ces informations, mais la confiance est toujours gagnée grâce à la qualité du travail effectué sur le chantier.

Les centres de données, les installations de semi-conducteurs, les projets énergétiques et les développements d’infrastructures à grande échelle entraînent une demande sans précédent pour des travailleurs qualifiés. Quels secteurs, selon vous, exerceront la plus grande pression sur les marchés du travail au cours des cinq prochaines années ?

La plus grande pression viendra de l’infrastructure d’IA, de l’énergie et de la fabrication avancée. Ces projets sont uniques en termes d’échelle et de concentration, avec des centres de données, des installations de semi-conducteurs, des centrales électriques, des infrastructures de transmission et des installations de fabrication avancée qui concourent toutes pour les mêmes métiers spécialisés hautement qualifiés.

Nous entrons dans ce qui pourrait être l’un des plus grands cycles de construction physique de l’histoire. Le capital déployé dans l’infrastructure d’IA et l’énergie (environ 600 milliards de dollars au cours de la prochaine décennie, provenant de seulement quatre entreprises) pourrait dépasser les investissements historiques dans les infrastructures routières, les routes et l’électrification. Cette demande exercera une pression extraordinaire sur les électriciens, les plombiers, les soudeurs, les techniciens de HVAC, les opérateurs et de nombreux autres métiers critiques.

En regardant vers l’avenir, comment voyez-vous l’évolution du recrutement dans la construction au cours de la prochaine décennie ? Allons-nous vers un marché du travail plus dynamique où les travailleurs seront constamment associés à des projets, ou les modèles de recrutement traditionnels continueront-ils de dominer ?

Je pense que le recrutement deviendra dramatiquement plus dynamique, prédictif et automatisé. Aujourd’hui, la plupart du recrutement dans la construction est réactif – un projet a besoin de main-d’œuvre, quelqu’un prend le téléphone et la recherche commence. Au fil du temps, l’IA permettra aux entreprises de prévoir les besoins en main-d’œuvre des mois ou même des années à l’avance, d’identifier les pénuries avant qu’elles ne se produisent et de faire automatiquement surface les bons travailleurs.

Cela n’élimine pas les recruteurs, car la construction est un travail à haut risque qui nécessite des humains dans la boucle, mais cela les rend plus stratégiques. Les meilleurs recruteurs seront ceux qui opèrent avec l’avantage d’une équipe entière d’agents IA derrière eux et le résultat sera un marché du travail qui se déplace plus rapidement, crée de meilleurs résultats pour les travailleurs et permet aux entrepreneurs de prendre en charge des projets plus importants et plus ambitieux avec plus de confiance, peut-être guidés par où ils comprennent maintenant la main-d’œuvre, plutôt que l’inverse.

Si Skillit réussit dans sa vision à long terme, à quoi ressemblera l’écosystème de la main-d’œuvre de la construction en 2035, et comment l’IA pourrait-elle changer la façon dont des millions de travailleurs qualifiés découvrent des opportunités, développent des carrières et passent d’un projet à l’autre ?

Notre vision se déroule en trois actes. Le premier est de résoudre l’accès. Nous voulons que chaque travailleur qualifié soit visible et que chaque employeur puisse trouver le talent dont il a besoin, quelle que soit la géographie, le métier ou la source de main-d’œuvre. Le deuxième est de résoudre la pénurie elle-même. En comprenant la demande de main-d’œuvre à l’échelle et en utilisant l’IA pour guider les travailleurs vers des carrières à haute opportunité, nous pouvons aider à créer plus de travailleurs qualifiés et accélérer leur chemin vers la productivité. Le troisième est l’expansion au-delà de la construction dans la fabrication, l’énergie, les services publics et, éventuellement, toutes les industries physiques.

Plus largement, je crois que l’IA devrait rendre les humains plus essentiels, et non plus remplacés. En tant qu’ancien charpentier et serrurier, j’ai passé ma vie entouré de personnes dont l’habileté et le jugement créent le monde physique. Chaque pont, chaque hôpital, chaque usine, chaque centrale électrique et chaque centre de données existe grâce au travail humain. La technologie est à son meilleur lorsqu’elle amplifie cette capacité plutôt que de la remplacer.

Si nous réussissons, l’IA n’a pas pour but de remplacer les travailleurs qualifiés, mais plutôt de les aider, à eux et aux 1,4 milliard de travailleurs qualifiés dans le monde, à découvrir de meilleures opportunités, à construire des carrières plus réussies et à contribuer à des projets qui seraient autrement impossibles.

Merci pour cette grande interview, les lecteurs qui souhaitent en savoir plus peuvent visiter Skillit.