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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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Comment permettre aux entreprises et aux individus de se préparer aux mutations du travail

Comment permettre aux entreprises et aux individus de se préparer aux mutations du travail

Le monde du travail va profondément évoluer d’ici à 2025. Les technologies joueront un rôle central avec l’adoption accélérée de nouveaux usages digitaux, la généralisation de la blockchain, l’arrivée à maturité de l’intelligence artificielle et l’automatisation des processus. Les évolutions sociales s’affirmeront avec l’évolution du rapport au travail, l’avènement d’une consommation plus responsable, le développement de l’économie du partage et la banalisation des nouveaux modes de travail.

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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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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 ...