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Blockchain : 3 axes sur lesquels les entreprises françaises doivent acquérir des compétences

Blockchain : 3 axes sur lesquels les entreprises françaises doivent acquérir des compétences

Face à la pénurie de talents dans le domaine de la blockchain, les entreprises se doivent de former leurs propres employés sur cette nouvelle technologie.

Régulièrement l’actualité de la blockchain revient sur le devant de la scène pour vanter de nouveaux projets innovants, parler de crypto-monnaies et bien d’autres choses. Mais le sujet reste nébuleux pour le plus grand nombre. Pour parler simplement, une blockchain est une banque de données répartie sur plusieurs ordinateurs. Elle a pour but de documenter les transactions digitales en toute sécurité. Cette technologie est populaire, et pour cause : grâce à elle, il est impossible de manipuler des données une fois qu’elles ont été saisies dans une blockchain.

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Data visualisation : exploiter toute l’intelligence des données sociales….

Data visualisation : exploiter toute l’intelligence des données sociales….

La restitution comme l’analyse des données n’est aujourd’hui plus l’apanage du marketing ou du commerce. Cette activité s’étend désormais très largement au domaine des Ressources Humaines.

Les managers RH sont devenus de véritables protagonistes attachés à la production de reportings sexy et d’analyses plus efficientes. Ils participent en cela autant à la définition de la trajectoire stratégique globale qu’au management quotidien de la performance.

Ici comme ailleurs, l’importance d’un reporting performant prend tout son sens. Alors pourquoi et comment réaliser un reporting efficace dans le cadre d’une stratégie RH pertinente ? Et donc comment extraire des données du SIRH toute leur «intelligence» ?Nous nous efforcerons d’y apporter une réponse.

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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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Qui a dit que la Marque Employeur n’aimait pas les chiffres ?

Qui a dit que la Marque Employeur n’aimait pas les chiffres ?

Vous vous posez peut-être (encore) la question sur ce qui fait le succès de la Marque Employeur? Un effet de mode, une nouvelle lubie du marketing, une propagande de la part d’agences de communication?

Un simple chiffre vous présente le contexte et démontre la relation forte entre développement, efficacité de l’entreprise et recrutement : 83% des PME et ETI reconnaissent rencontrer des difficultés de recrutement & 72% pensent que ces difficultés ralentissent leur développement. La marque employeur est devenue centrale pour répondre aux enjeux de recrutement

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Transformation numérique, technologies, intelligence artificielle ...