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La data au service du Workforce planning

La data au service du Workforce planning

An Rycek, Cisco - Strategic Workforce Planning Manager,
Global virtual sales & engineering

Pouvez-vous présenter Cisco en quelques mots ?

Cisco est une entreprise IT américaine spécialisée dans les solutions télécom (Infrastructures, 

Sécurité, Services, Applications…) qui emploie environ 74 000 employés dans le monde et se reconfigure en permanence (190 acquisitions depuis 1993). Pour illustrer ce qu’est Cisco, je peux prendre deux exemples de projets que Cisco a mené récemment : 

(1) A Barcelone, nous avons créé ensemble avec notre eco-système la ville du futur (Smart city/ville intelligente) en déployant l’informatique géodistribuée (fog computing) pour gérer notamment grâce aux données via l’internet des objets l’éclairage, le trafic automobile ou les déchets de manière plus intelligente afin d’optimiser la consommation d’énergie et les flux ;

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4 pré-requis avant de lancer une cartographie de compétences

4 pré-requis avant de lancer une cartographie de compétences

Savez-vous quelles compétences sont requises pour chacun des postes au sein de votre organisation ? Les personnes qui occupent ces fonctions en ont-elles conscience ? Ont-elles les connaissances nécessaires pour exécuter les tâches qui leur sont confiées et la bonne attitude pour réussir ? C'est là qu'intervient la cartographie de compétences. Elle peut vous aider à identifier les bons talents pour les bons postes, retenir des employés qualifiés, améliorer l'efficacité de vos collaborateurs ou encore suivre les évolutions de votre secteur et planifier l'avenir de votre organisation.

La cartographie de compétences est la fondation de toute politique de gestion des talents. Elle permet de comparer le niveau des compétences actuel et souhaité au sein de votre organisation afin de travailler à la planification stratégique de vos ressources.

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L’humain est l’avenir de l’IA

L’humain est l’avenir de l’IA

Les différentes annonces sur l’IA peuvent donner le tournis comme les évaluations sur l’impact de l’IA en termes d’emploi. On oscille entre une destruction massive d’emplois, dont certains très qualifiés comme juriste ou journaliste, et un effet plus modéré pouvant être en partie compensé par l’apparition de nouveaux métiers liés à l’essor de l’IA.

Cependant pour avoir échangé tout récemment avec le DRH d’une grande banque on peut s’attendre à un impact majeur qu’eux-mêmes commençait à mesurer en termes de fermeture d’agence, de remplacement de personnel bien humain par des robots de traitement des données. Son sentiment était que le véritable impact serait sensible d’ici deux à trois ans mais qu’il serait majeur.

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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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Workforce planning : comment l'IA va révolutionner cette pratique

Le Workforce Planning (WP) est étroitement imbriqué à la gestion du capital humain. Il est devenu une pratique récurrente dans les directions de R.H., étant à l’origine des décisions d’avenir. Son moteur est la planification des compétences nécessaires à l’entreprise dans un futur proche. Celle-ci est aussi abordée à travers la GPEC de manière très ‘légaliste’ ; le WP, lui est lié à la stratégie de l’entreprise. Il dessine l’entreprise future, et donc son organisation, à travers la gestion des ressources et des compétences. La démarche passera en premier lieu par la qualification des compétences de demain, puis l’adéquation avec celles d’aujour­d’hui pour définir, activer les plans de mobilité et de recrutement. 

Les entreprises ressentent ce besoin qui devient pressant. La transformation de leurs métiers, due au numérique, et à ‘l’impatience’ de leurs collaborateurs pour progresser, bouleversent la relation employeur-collaborateur. Les métiers futurs de la banque, de l’assurance, des services, de l’administration et même de l’industrie ne seront plus ni en quantité ni en désignation ceux d’aujourd’hui.

A titre d’exemple (rapport OCDE 2012- compétences numériques du XXIe) seuls 8,3 % des Français actifs se situent aux deux niveaux les plus élevés de compétence en compétence numérique, ce qui place la France assez loin derrière la moyenne.

L’environnement actuel dans lequel évoluent les entreprises nécessite donc une anticipation forte des besoins en ressources. Si prédire le futur est impossible, le WP est un outil qui permet, par le biais de scenarii et hypothèses, de s’y préparer au mieux et d’optimiser l’organisation et la stratégie RH. Si les DRH ne prennent pas en main la coordination de la démarche, pour se positionner comme un acteur incontournable de la stratégie de l’entreprise, elles seront exclues des décisions qui les concernent au premier plan et devront se cantonner à un rôle d’exécution.

Le WP par sa méthodologie associée à une plateforme SaaS ou un outil permettra donc aux entreprises d’anticiper et donc de mieux gérer ce qui pourrait freiner leur développement de demain.

Les pratiques et les outils

Pour pouvoir se saisir de ce rôle de partenaire stratégique, les professionnels de la fonction RH doivent être en mesure de mettre en œuvre cette démarche et de la piloter. Elle suppose de renforcer deux axes insuffisamment maîtrisés aujourd’hui par la plupart des directions RH.

Le premier axe, pour les entreprises, est de confier ce management à une personne dédiée, tant l’enjeu est stratégique. Si la démarche doit bien évidemment être menée dès l’origine avec les directions métier, c’est à la fonction RH que revient le rôle de coordonner les réflexions, de challenger les hypothèses et d’animer leur traduction concrète en termes d’organisation, d’effectifs, emplois et compétences.

Le deuxième axe est l’outil. Pour les entreprises de taille significative les solutions de type ERP RH ont toutes proposé des outils Business Intelligence, qui permettent à partir de modèles plus ou moins évolués, de traiter les données présentes dans la base de données et donc de faire un état des lieux. Cela devient plus difficile quand la demande inclut de la prospective, et qui doit s’inspirer en plus des données du marché.

Pour bâtir cette prospective, associée à une construction itérative du modèle, l’intelligence artificielle peut ‘révolutionner’ ces pratiques. 

L’IA est perçue dans tous les esprits comme étant une aide, pour accélérer la prise de décision de l’humain. Quelles en sont les fondations ?  La première brique est bien évidement le ‘Big Data’, car ses modèles pour être valides ont besoin de traiter d’importants volumes de données. En association, différentes technologies, Deep Learning, Machine Learning Algorithms, Réseaux neuronaux artificiels … permettent de comprendre, d’interpréter des informations même floues, avec un très haut niveau d’abstraction, et au final d’obtenir rapidement des résultats à très forte fiabilité. Toutes ces conditions sont donc présentes pour une application immédiate au WP pour accélérer le processus de décisions. 

Le WP repose sur trois axes : compétences, modélisation et simplification de la méthodologie. 

La première complexité vient donc des modèles à produire, à paramètres multiples. L’intelligence artificielle va donc permettre d’augmenter le nombre de prévisions possibles en intégrant par exemple les manques de certaines compétences, les nouveaux métiers, les effectifs présents et futurs, en comparant le modèle avec d’autres modèles exogènes ; il va donc améliorer la fiabilité du système et grâce à la multitude des données, les résultats. L’utilisateur pourra donc être guidé dans le choix des modèles, les métiers qu’il veut transformer, les effectifs qu’il veut gérer dans le futur. 

Deuxième axe bien évidement, la projection des collaborateurs vers ces futurs métiers, et donc le ‘matching’ qui se doit d’inclure les tests affinitaires, pour les soft skills, leur profil et le futur référentiel de compétences. L’IA permet de sortir des biais en proposant soit des candidats atypiques correspondant au profil recherché, soit d’ouvrir au collaborateur une évaluation de son profil, en y associant des plans de mobilité liés à des formation pour acquérir ces nouvelles compétences 

Enfin les ‘chatbots’ qui peuvent dès à présent guider l’utilisateur pas à pas, en simulant une conversation en langage nature vont faciliter l’apprentissage et bien entendu la maîtrise des modèles à construire. 

Les outils de WP vont être de plus en plus puissants grâce à l’intelligence artificielle. Cela est vital, de par les incertitudes de plus en plus variées et complexes à anticiper, sur l’évolution des marchés. Pouvoir jouir de ces futurs outils puissants pour prévoir et anticiper cette complexité, deviendra indispensable. Préparons-nous à cette transformation, commençons à nous familiariser à ces nouvelles pratiques, dédions des ressources. Et l’avenir s’anticipera de manière plus apaisée.

 

  

 

 

        
 

 

 

Mots-clés: START-UP, LabRH, COMPETENCES, MagRH5, cartographie

Transformation numérique, technologies, intelligence artificielle ...

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