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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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Maitriser ses compétences, c'est maitriser son Strategic Workforce Planning

Maitriser ses compétences, c'est maitriser son Strategic Workforce Planning

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).

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Mesure de l’expérience collaborateur : de l’analyse du ressenti à l’analyse des données !

Mesure de l’expérience collaborateur : de l’analyse du ressenti à l’analyse des données !

Les études rapportent une corrélation entre le succès de l’expérience client et l’engagement des collaborateurs. De son côté, l’expérience collaborateur est un dérivé de l’expérience client et représente un des facteurs principaux influençant l’engagement des collaborateurs. Nous pouvons donc déduire un lien entre l’expérience collaborateur, l’engagement des collaborateurs et l’expérience client.

La notion d’expérience des collaborateurs est devenue un nouveau contrat entre l’employeur et le collaborateur (Deloitte Global Human Capital Trends, 2017). Mais il existe un écart dans ce contrat entre les pratiques RH mises en œuvre par la direction et les interprétations, la perception des collaborateurs influençant en fin de compte leurs attitudes, comportements et performances au travail.

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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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Transformation numérique, technologies, intelligence artificielle ...