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Gestion des talents : utilisez les KPIs pour mesurer la performance et l’engagement de vos collaborateurs

Gestion des talents : utilisez les KPIs pour mesurer la performance et l’engagement de vos collaborateurs

L’impact des nouvelles technologies et les évolutions organisationnelles et économiques des marchés conduisent les entreprises à la dématérialisation de leurs processus RH.

La performance d’une entreprise se traduit souvent par des données quantitatives et plus précisément financières. La notion de performance s’est progressivement élargie à d’autres dimensions qualitatives, notamment dans les ressources humaines. La fonction RH joue un rôle majeur, tant dans la coordination des actions permettant de piloter la performance individuelle que dans l’évaluation de chaque collaborateur de sa propre performance.

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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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Non à la gadgetisation de la fonction RH

Non à la gadgetisation de la fonction RH

En matière de mode informatique RH, un clou chasse l’autre, et nous n’avons pas fini d’installer la version 2.0 que l’on nous promet non plus le 3.0 mais le 4.0 et bientôt le 5.0… La mode du moment, l’avenir salvateur de la fonction, le nec plus ultra qui envahira nos « time line » à la rentrée (si l’on est un lecteur assidu des posts RH sur les réseaux sociaux), risque de ne plus être le BIG DATA mais le BOT. L’avenir est dans le BOT.  

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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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Transformation numérique, technologies, intelligence artificielle ...