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Il y a urgence à acculturer nos dirigeants d’entreprise à l’intelligence artificielle

Il y a urgence à acculturer nos dirigeants d’entreprise à l’intelligence artificielle

Par Thomas Houdaille, fondateur de Catalix, l’école de l’IA pour le business

Nous vivons une période paradoxale : il n’y a jamais eu autant de buzz au sujet de l’intelligence artificielle (IA), mais très peu de dirigeants d’entreprises françaises en ont une vision claire. Or l’IA, le Machine Learning en particulier (associé à l’IA symbolique le cas échéant), devrait être un sujet prioritaire pour la plupart des grandes (et moins grandes) entreprise car elle impacte potentiellement le développement de leur chiffre d’affaires et l’ensemble des processus, leur organisation, et car elle pose nombre de questions nécessaires sur la relation entre l’homme, l’employé et le citoyen, et les technologies digitales. D’où l’importance de sensibiliser et d’acculturer les dirigeants d’entreprise et leurs managers à l’IA 

Plusieurs études récentes sur l’impact de l’IA à l’horizon 2035 affirment que la croissance économique d’un pays ne s’évaluera plus en fonction de son capital mais en fonction de son degré́ de maturité́ en Intelligence Artificielle. D’après une étude d’Accenture, l’IA pourrait accroître de près de 38% en moyenne la rentabilité des entreprises à cette échéance ! Sans prendre ces études pour parole d’évangile, force est de constater la montée en puissance et la diversité́ des exemples d’applications de l’IA autour de nombreux usages : mieux comprendre ses clients et prédire les ventes, optimiser les opérations et processus métiers, détecter les fraudes ou pannes, transformer les produits et inventer de nouveaux modèles économiques, en lien notamment avec les objets connectés (ex véhicule autonome) … 

Dans un futur proche, l’IA modifiera la nature même du travail et des relations homme-machine. Elle prendra en charge les tâches répétitives et codifiables et bousculera les modèles traditionnels d’organisation du travail. Elle permettra d’augmenter les capacités professionnelles des collaborateurs, en les déchargeant de tâches d’analyse et en réduisant le temps menant a la prise de décision. L’IA pourrait ainsi permettre aux entreprises de devenir plus performantes, plus flexibles, et plus horizontales ; et d’offrir à ses salaries des perspectives d’évolution vers des tâches à plus forte valeur ajoutée et complémentaires à l’IA. Certaines fonctions vont probablement disparaître et l’impact sur l’emploi sera significatif, même s’il est très difficile de faire des prévisions. Raison de plus pour s’y préparer. Mais on n’en est pas encore là, et la réalité de l’IA en entreprise est très variable, en particulier en France, qui globalement accuse un retard significatif par rapport à la Chine, aux USA et au Canada. Dans l’industrie, de 15 à 20% des entreprises auraient mis en place des pôles de compétence dédiés, et commencé à déployer des solutions opérationnelles. Quelques grandes banques françaises sont déjà très avancées quand d’autres ont à peine démarré. Certains acteurs du digital et startups sont quant à elles déjà des « AI companies ».

Dans les grandes entreprises françaises, on est encore la plupart du temps dans une phase d’expérimentation, avec des projets pilotes qui ne tiennent pas toujours leurs promesses. La première raison est sans doute que les entreprises lancent beaucoup d’initiatives en parallèle au lieu de se consacrer sur quelques projets prioritaires. La seconde, qui est indirectement liée, est que le management (top et opérationnel) n’est pas assez investi sur le sujet. Il délègue bien souvent aux CDO et aux Data Scientists, par manque de culture et de vision stratégique sur le sujet.

Or les projets IA sont par la nature même de l’apprentissage automatique des projets qui nécessitent une approche « agile », beaucoup de « test and learn » et une forte association des équipes métiers aux data scientists. Au-delà de l’algorithmie (qui nécessite un vrai savoir-faire), il y a un enjeu particulier autour des process métiers travaillés, des données utilisées… et il faut souvent combiner les techniques d’analyse des données avec l’holistique et l’empirique que connaissent les gens du métier pour être capable de sortir un signal significatif.

Il est temps que les dirigeants et leurs managers se saisissent de l’IA ! Et ca n’est pas seulement un sujet de technologie, mais de culture d’entreprise et donc également de ressources humaines. Plus généralement si certains salariés sont prêts à jouer la carte de l’IA parce qu’ils en voient les bénéfices, pour d’autres, c’est l’inquiétude d’une grande déshumanisation qui règne. A l’aube d’une époque où la transformation des métiers va s’accélérer, beaucoup d’information et de formation reste à faire pour combler ce large déficit de compréhension et tordre le cou à nombre de fantasmes.

« Machine learning is a fundamental new technology that can create immense value to humankind. At the same time, it will challenge society. Not to try to understand how it works would be irresponsible ». Risto Siilasmaa, Pdt du Conseil d’Administration de Nokia, qui s’est formé au Machine Learning et a décidé de former tous les employés de son entreprise ! 

 

  

 

 

        

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Philosophie et IA

Philosophie et IA

Pourquoi un philosophe s’intéresse-t-il à l’Intelligence artificielle ?

L’intelligence a toujours posé question à la philosophie, de même que la technologie qui, depuis au moins un siècle, se trouve au centre des préoccupations. La combinaison de l’intelligence et de la technologie est ainsi doublement philosophique. Des philosophes comme Aristote et Leibniz l’ont anticipé. Actuellement, les débats sur l’intelligence artificielle ont deux dimensions. La première est épistémologique : elle cherche à interroger la part « intelligente » de l’intelligence artificielle. Si la capacité pour une machine d’émuler l’intelligence humaine la rend véritablement intelligente, cette dernière caractéristique doit-elle être entendue comme une qualité, ou juste comme une capacité ? Un dispositif capable de comportements intelligents a-t-il cette qualité qu’est l’intelligence, voilà la question. La seconde dimension du débat contemporain est plus prospective et sociale. Elle interroge les conséquences humaines et civilisationnelles des évolutions actuelles du couple humain-machine, avec aussi bien le spectre d’un chômage accru et d’un remplacement du travail humain par le travail machinique, que les espoirs transhumanistes, souvent utopistes, d’une humanité régénérée par ses outils. Toutes les questions soulevées par le progrès depuis deux siècles se retrouvent dans ce débat, exacerbé par les exemples toujours plus nombreux de robotisation de certaines activités.

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Comment permettre aux entreprises et aux individus de se préparer aux mutations du travail

Comment permettre aux entreprises et aux individus de se préparer aux mutations du travail

Le monde du travail va profondément évoluer d’ici à 2025. Les technologies joueront un rôle central avec l’adoption accélérée de nouveaux usages digitaux, la généralisation de la blockchain, l’arrivée à maturité de l’intelligence artificielle et l’automatisation des processus. Les évolutions sociales s’affirmeront avec l’évolution du rapport au travail, l’avènement d’une consommation plus responsable, le développement de l’économie du partage et la banalisation des nouveaux modes de travail.

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4 pré-requis avant de lancer une cartographie de compétences

4 pré-requis avant de lancer une cartographie de compétences

Savez-vous quelles compétences sont requises pour chacun des postes au sein de votre organisation ? Les personnes qui occupent ces fonctions en ont-elles conscience ? Ont-elles les connaissances nécessaires pour exécuter les tâches qui leur sont confiées et la bonne attitude pour réussir ? C'est là qu'intervient la cartographie de compétences. Elle peut vous aider à identifier les bons talents pour les bons postes, retenir des employés qualifiés, améliorer l'efficacité de vos collaborateurs ou encore suivre les évolutions de votre secteur et planifier l'avenir de votre organisation.

La cartographie de compétences est la fondation de toute politique de gestion des talents. Elle permet de comparer le niveau des compétences actuel et souhaité au sein de votre organisation afin de travailler à la planification stratégique de vos ressources.

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Savez-vous quelles compétences sont requises pour chacun des postes au sein de votre organisation ? Les personnes qui occupent ces fonctions en ont-elles conscience ? Ont-elles les connaissances nécessaires pour exécuter les tâches qui leur sont confiées et la bonne attitude pour réussir ? C'est là qu'intervient la cartographie de compétences. Elle peut vous aider à identifier les bons talents pour les bons postes, retenir des employés qualifiés, améliorer l'efficacité de vos collaborateurs ou encore suivre les évolutions de votre secteur et planifier l'avenir de votre organisation.

La cartographie de compétences est la fondation de toute politique de gestion des talents. Elle permet de comparer le niveau des compétences actuel et souhaité au sein de votre organisation afin de travailler à la planification stratégique de vos ressources.

Le Strategic Workforce Planning (SWP) est un effort de planification par lequel les entreprises évaluent l’impact de leur stratégie sur leur paysage de ressources humaines d’une part, et entreprennent de combler l’écart entre la situation souhaitée de leur business plan et celle réelle de leurs bassins de ressources humaines d’autre part. La plupart des entreprises en ont aujourd’hui une approche capacitaire, c’est à dire que leurs efforts de SWP sont orientés vers une réflexion quantitative portant sur l’allocation de ressources à des postes A ou B (10 électroniciens en plus, 5 chefs de projets en moins, etc.). Le mérite de cette approche est qu’elle repose sur un indicateur simple compréhensible par tous - la quantité de personnes occupant un poste A - et que le facteur d’incertitude principal est clairement identifié : la définition d’un métier à une échelle de temps donné (i.e. que deviendra tel métier dans 2, 3, 5 ans).

La nouvelle génération est de plus en plus à l’écoute de ses envies et de ses besoins. Progression de carrière rapide, autonomie, relations humaines, management horizontal… Autant d’attentes qui font qu’il devient de plus en plus difficile pour une entreprise de fidéliser ces talents, dont 3 sur 4 pensent changer d’emploi dans les deux ans.

Mais les attentes et opinions des jeunes ne sont pas toujours en phase avec la réalité du marché. Notre toute récente étude européenne “Preparing the New Generation for the Future of Work”, en partenariat avec WISE et Ipsos, nous le démontre sur plusieurs points. Notamment, les jeunes ont tendance à sous-estimer l’importance de l’agilité et de la flexibilité en entreprise, pourtant une priorité pour les recruteurs aujourd’hui. Les recruteurs et les jeunes ne sont pas non plus tout à fait d’accord sur les compétences clés à développer pour réussir en entreprise (les jeunes misent sur les compétences digitales alors que les employeurs valorisent en premier lieu les soft skills). Nous sommes donc malgré tout face une génération qui a besoin d’être accompagnée dans la transition vers le monde de l’entreprise, et qui a besoin de mentors pour y faire ses premiers pas.

Podcasts, mobile learning, MOOCs, apps, sessions de coaching, serious games, … les formats et les méthodes d’apprentissage au service de la stratégie de formation des entreprises sont nombreux. L’une des dernières arrivantes sur le devant de cette scène bien remplie, la réalité virtuelle (VR), commence à faire parler d’elle dans les académies digitales et les learning labs. Pourtant, la VR n’a rien de nouveau - la technologie existe depuis les années 60, mais a longtemps été cantonnée aux domaines de la recherche, de l’aéronautique, des arts et du jeu. Quels sont les moteurs de son apparition plus ou moins récente dans le paysage de la formation ? Quel usage est-il fait de la VR dans les entreprises aujourd’hui, et sous quelles modalités ? Quel potentiel ce média immersif apporte-t-il par rapport aux autres technologies actuelles ? 

Face à la disruption induite par l’ère des plateformes (Amazon, Uber…) et de la digitalisation des processus (CRM, signature électronique…), les entreprises doivent s’adapter et de fait adapter leurs ressources humaines. Le Strategic Workforce Planning est une brique essentielle pour accompagner cette transformation et replacer la DRH au centre de la stratégie d’entreprise.

Développer la culture HR Data Analytics
pour accompagner la DG dans la définition
de la stratégie 

L’opération est pourtant un vrai challenge. Faute de culture et de « coutume  » les Directions générales n’intègrent pas assez la composante RH dans la définition de leur stratégie, alors qu’elle est pourtant une composante majeure si ce n’est première de sa réussite. Pour permettre aux équipes RH d’être des contributeurs plus actifs à la définition de la stratégie à moyen et à long terme, celles-ci doivent développer leur culture « data  » afin d’obtenir des métriques soutenant leur message auprès de la DG, tel que pourrait le faire un DAF ou un DSI. Une cartographie des compétences actualisée, la maturité des équipes sur telle ou telle technologie, une pyramide des âges fine ou encore un repérage des métiers sous tensions ou externalisables sont autant d’éléments éclairant les décisions stratégiques. Définir ces métriques est essentiel pour accompagner la construction de la stratégie, mais avoir la capacité de les actualiser régulièrement est un facteur clé de la bonne déclinaison opérationnelle des orientations identifiées.

Nous entendons de plus en plus que les compétences de demain n’existent pas encore et que de nouveaux métiers vont apparaître… mais nous oublions souvent de continuer cette analyse : en effet, les personnes qui auront ces compétences et qui feront ces métiers demain, sont pour la grande majorité déjà dans l’entreprise. Il convient donc d’accompagner les montées en compétences de ses collaborateurs pour répondre demain au besoin grandissant de planification stratégique des effectifs.

Transformation numérique, technologies, intelligence artificielle ...

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