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La «DATA» et les «RH»

La «DATA» et les «RH»

Data, données, informations disponibles…

cette matière se présente sous plusieurs formats et variétés (texte, vidéo, sons, chiffres) et peut être analysée et utilisée en volume à l’aide d’outils dédiée.

La data est devenu le mot à la mode dans le monde qui se digitalise. En effet, les données sont la matière première du digital, le modèle digital a remplacé les modèles d’organisations traditionnelles et avoir des informations s’avère précieux.

Mais encore faut-il les analyser correctement et savoir les rendre «intelligentes» afin qu’elles nous épaulent efficacement dans la résolution de problématiques même complexes.

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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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Le machine learning est-il équitable ?

Le machine learning est-il équitable ?

Le « Machine Learning » est entré dans l’entreprise. On en voit certes les opportunités, mais en mesure-t-on bien les enjeux sociétaux ? Peut-être est-il utile d’interroger les usages de cette nouvelle génération d’algorithmes d’apprentissage utilisant des bases géantes de données empiriques ? Existe-t-il un risque épistémologique à reproduire les biais et stéréotypes humains ? A titre d’exemple, nous interrogerons le tri de CV par le « machine Learning ». Ne véhicule-t-il pas des schémas sexistes existants ? Dit autrement, est-il équitable ?

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Numéro X, numéro 10, numéro 1010 ou numéro A ?

Numéro X, numéro 10, numéro 1010 ou numéro A ?

Les chiffres romains étaient utilisés dans l’antiquité. Cette numérotation ne connaissait pas le zéro, elle repose sur sept lettres I,V,X,L,C,D et M. A l’heure actuelle, on se sert encore de ces chiffres en lettres pour inscrire les siècles et les millénaires, pour indiquer l’heure des horloges et des montres, mais aussi pour dater la construction des maisons, ou pour nommer les souverains comme Louis XIV par exemple. Cette utilisation purement esthétique n’a pas été le choix du magazine RH !

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Transformation numérique, technologies, intelligence artificielle ...