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Fonction RH : 3 raisons pour investir le champ de l’analytique RH

Fonction RH : 3 raisons pour investir le champ de l’analytique RH

Dans la continuité du HR bashing auquel les praticien·nes RH sont régulièrement confronté·es, il n’est pas rare qu’on affuble la fonction RH (FRH) aussi d’un complexe, notamment par comparaison avec la fonction financière, celui du «chiffre». On pourrait presque y déceler les traces des oppositions binaires dont les commentateurs·trices en tout genre sont souvent friand·es : le chiffre viendrait imposer sa rigueur là où le verbe brillerait par son imprécision, les sciences que d’aucun·es aiment à qualifier de «dures» supplanteraient les approximations des dites «molles», l’apparence scientifique des cases d’Excel rassureraient les esprits cartésiens face au flou artistique des planches de Powerpoint... Pour peu, on opposerait presque l’indicateur à ce qui lui donne sens, l’économique au social, la norme face à la vie... Non ! La crédibilité de la fonction RH ne vient pas de sa capacité à brandir le chiffre, et son efficience non plus ! Ce serait simpliste et trop simple.

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Un SIRH international au service d ’ une politique RH Groupe «data-driven»

Un SIRH international au service d ’ une politique RH Groupe «data-driven»

Avec la globalisation et l’internationalisation de nos entreprises, les directions des ressources humaines font face à des enjeux de plus en plus forts de gestion des ressources à une maille globale. La politique de l’entreprise se pense au niveau global, la gestion de son capital humain doit donc aller dans ce sens également et ne pas s’arrêter aux frontières, aux spécificités de chaque pays.

Ces enjeux nous ont forcés à repenser la manière de gérer les ressources de l’entreprise pour construire une politique RH globale, optimisant les ressources et leur utilisation au-delà des frontières, favorisant des processus RH homogènes pour tous, facilitant la mobilité des collaborateurs, la diffusion d’une culture d’entreprise unique et tout cela au service des enjeux business de l’entreprise et de sa croissance internationale.

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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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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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Transformation numérique, technologies, intelligence artificielle ...