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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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AVANT PROPOS

AVANT PROPOS

Si notre dernier Mag accompagnait le déconfinement, le N°11 du MagRH surfe sur des temps orageux, troubles et troublés, sur des vagues virales qui avancent masquées et surtout sur une quasi-absence de cohérence et de cohésion sociale, ce qui n’arrange guère les possibilités de prospective crédible. 

Et pourtant, notre condition humaine nous oblige à cohabiter. Nous n’avons pas vocation à peupler les déserts de troupes entières d’anachorètes (oxymore ?) … L’écoute des arguments des " anti-masques " lors des manifestations récentes laissait perplexe : " ne touche pas à ma liberté… je fais ce que je veux…personne ne peut m’imposer de vivre comme je veux… " Et moi, et moi et moi pourrions-nous dire, comme le scandait Dutronc. Où est donc l’intérêt général dans tout ça ? Adolphe Thiers, dans l’histoire de la Révolution Française en 1841 décrivait justement le paysage : Les hommes ne peuvent pas vivre longtemps ensemble sans éprouver bientôt du penchant ou de la répugnance les uns pour les autres, et sans se grouper conformément à leurs inclinations. 

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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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DRH, RRH, s’il vous plaît, ne fétichisez pas les chiffres.

DRH, RRH, s’il vous plaît, ne fétichisez pas les chiffres.

Mesdames, Messieurs, DRH ou RRH, s’il vous plaît, veillez à utiliser à bon escient et avec parcimonie les chiffres. Il est incontestable que les chiffres ont une utilité dans vos pratiques professionnelles, notamment dans une visée de contrôle de gestion sociale. Ils permettent une montée en généralité à même d’offrir une vue d’ensemble de certaines dimensions (effectif, nombre d’heures travaillées) ou de certaines dynamiques (absentéisme, effort de formation). Ils rendent également possible une mise en équivalence permettant de pouvoir se comparer à d’autres et d’être comparé en termes de performance sociale. Il n’en demeure pas moins que vous pouvez avoir tendance à les fétichiser, à les sacraliser. Si ce n’est pas quantifié, compté, cela aurait alors moins de valeur.

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Transformation numérique, technologies, intelligence artificielle ...