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Gestion des compétences : pourquoi vous ne pourrez vous passer de l'IA

Gestion des compétences : pourquoi vous ne pourrez vous passer de l'IA

« Les gens qui ne passeront pas cinq heures par semaine en ligne pour se former seront bientôt obsolètes  », Randall Stephenson, Président d’AT&T en 2016.

Une recherche empirique sur le rythme du progrès et de l’innovation montre rapidement que ce rythme est de forme exponentielle (résultat d’une succession de courbes en S) dans bien des cas. Le problème c’est que le cerveau humain sait prolonger les lignes droites mais se représente très mal une exponentielle. Il est pourtant crucial de comprendre ce dont il s’agit afin d’anticiper ce que ça implique en matière d’employabilité et de compétitivité. Essayons de comprendre cela avec l’exemple du grain de riz sur l’échiquier : un jeu d’échec compte 64 cases. En doublant simplement la quantité de riz à chaque case (1 sur la première, 2 sur la deuxième, 4 sur la troisième, etc.), on arrive à la dernière case avec une quantité de riz équivalente à 500 ans de production annuelle mondiale ! C’est ça une exponentielle. Il suffit de quelques « sauts de puces  » pour atteindre des résultats vertigineux. 

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Il y a urgence à acculturer nos dirigeants d’entreprise à l’intelligence artificielle

Il y a urgence à acculturer nos dirigeants d’entreprise à l’intelligence artificielle

Par Thomas Houdaille, fondateur de Catalix, l’école de l’IA pour le business

Nous vivons une période paradoxale : il n’y a jamais eu autant de buzz au sujet de l’intelligence artificielle (IA), mais très peu de dirigeants d’entreprises françaises en ont une vision claire. Or l’IA, le Machine Learning en particulier (associé à l’IA symbolique le cas échéant), devrait être un sujet prioritaire pour la plupart des grandes (et moins grandes) entreprise car elle impacte potentiellement le développement de leur chiffre d’affaires et l’ensemble des processus, leur organisation, et car elle pose nombre de questions nécessaires sur la relation entre l’homme, l’employé et le citoyen, et les technologies digitales. D’où l’importance de sensibiliser et d’acculturer les dirigeants d’entreprise et leurs managers à l’IA 

Plusieurs études récentes sur l’impact de l’IA à l’horizon 2035 affirment que la croissance économique d’un pays ne s’évaluera plus en fonction de son capital mais en fonction de son degré́ de maturité́ en Intelligence Artificielle. D’après une étude d’Accenture, l’IA pourrait accroître de près de 38% en moyenne la rentabilité des entreprises à cette échéance ! Sans prendre ces études pour parole d’évangile, force est de constater la montée en puissance et la diversité́ des exemples d’applications de l’IA autour de nombreux usages : mieux comprendre ses clients et prédire les ventes, optimiser les opérations et processus métiers, détecter les fraudes ou pannes, transformer les produits et inventer de nouveaux modèles économiques, en lien notamment avec les objets connectés (ex véhicule autonome) … 

Dans un futur proche, l’IA modifiera la nature même du travail et des relations homme-machine. Elle prendra en charge les tâches répétitives et codifiables et bousculera les modèles traditionnels d’organisation du travail. Elle permettra d’augmenter les capacités professionnelles des collaborateurs, en les déchargeant de tâches d’analyse et en réduisant le temps menant a la prise de décision. L’IA pourrait ainsi permettre aux entreprises de devenir plus performantes, plus flexibles, et plus horizontales ; et d’offrir à ses salaries des perspectives d’évolution vers des tâches à plus forte valeur ajoutée et complémentaires à l’IA. Certaines fonctions vont probablement disparaître et l’impact sur l’emploi sera significatif, même s’il est très difficile de faire des prévisions. Raison de plus pour s’y préparer. Mais on n’en est pas encore là, et la réalité de l’IA en entreprise est très variable, en particulier en France, qui globalement accuse un retard significatif par rapport à la Chine, aux USA et au Canada. Dans l’industrie, de 15 à 20% des entreprises auraient mis en place des pôles de compétence dédiés, et commencé à déployer des solutions opérationnelles. Quelques grandes banques françaises sont déjà très avancées quand d’autres ont à peine démarré. Certains acteurs du digital et startups sont quant à elles déjà des « AI companies ».

Dans les grandes entreprises françaises, on est encore la plupart du temps dans une phase d’expérimentation, avec des projets pilotes qui ne tiennent pas toujours leurs promesses. La première raison est sans doute que les entreprises lancent beaucoup d’initiatives en parallèle au lieu de se consacrer sur quelques projets prioritaires. La seconde, qui est indirectement liée, est que le management (top et opérationnel) n’est pas assez investi sur le sujet. Il délègue bien souvent aux CDO et aux Data Scientists, par manque de culture et de vision stratégique sur le sujet.

Or les projets IA sont par la nature même de l’apprentissage automatique des projets qui nécessitent une approche « agile », beaucoup de « test and learn » et une forte association des équipes métiers aux data scientists. Au-delà de l’algorithmie (qui nécessite un vrai savoir-faire), il y a un enjeu particulier autour des process métiers travaillés, des données utilisées… et il faut souvent combiner les techniques d’analyse des données avec l’holistique et l’empirique que connaissent les gens du métier pour être capable de sortir un signal significatif.

Il est temps que les dirigeants et leurs managers se saisissent de l’IA ! Et ca n’est pas seulement un sujet de technologie, mais de culture d’entreprise et donc également de ressources humaines. Plus généralement si certains salariés sont prêts à jouer la carte de l’IA parce qu’ils en voient les bénéfices, pour d’autres, c’est l’inquiétude d’une grande déshumanisation qui règne. A l’aube d’une époque où la transformation des métiers va s’accélérer, beaucoup d’information et de formation reste à faire pour combler ce large déficit de compréhension et tordre le cou à nombre de fantasmes.

« Machine learning is a fundamental new technology that can create immense value to humankind. At the same time, it will challenge society. Not to try to understand how it works would be irresponsible ». Risto Siilasmaa, Pdt du Conseil d’Administration de Nokia, qui s’est formé au Machine Learning et a décidé de former tous les employés de son entreprise ! 

 

  

 

 

      

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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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SIRH : Les frontières se déplacent... les conflits aussi

SIRH : Les frontières se déplacent... les conflits aussi

« Le territoire témoigne d’une appropriation à la fois économique, idéologique et politique (sociale donc) de l’espace par des groupes qui se donnent une représentation particulière d’eux-mêmes, de leur histoire, de leur singularité »[1]. Avec cette affirmation, le géographe français Guy Di Méo nous renvoie finalement à ce qui est peut-être un atavisme dont on est encore bien loin de s’affranchir contrairement à ce que les sirènes digitales voudraient faire croire. L’engouement pour une transformation digitale qui modifie notre rapport à l’espace et au temps au point d’abolir les frontières et les silos des organisations ne doit pas occulter une réalité humaine faite d’aversion au risque et de peurs dont on sait qu’elles sont au cœur du besoin de contrôle donc du réflexe du territoire, donc des frontières.

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Gestion des compétences : pourquoi vous ne pourrez vous passer de l'IA

« Les gens qui ne passeront pas cinq heures par semaine en ligne pour se former seront bientôt obsolètes  », Randall Stephenson, Président d’AT&T en 2016.

Une recherche empirique sur le rythme du progrès et de l’innovation montre rapidement que ce rythme est de forme exponentielle (résultat d’une succession de courbes en S) dans bien des cas. Le problème c’est que le cerveau humain sait prolonger les lignes droites mais se représente très mal une exponentielle. Il est pourtant crucial de comprendre ce dont il s’agit afin d’anticiper ce que ça implique en matière d’employabilité et de compétitivité. Essayons de comprendre cela avec l’exemple du grain de riz sur l’échiquier : un jeu d’échec compte 64 cases. En doublant simplement la quantité de riz à chaque case (1 sur la première, 2 sur la deuxième, 4 sur la troisième, etc.), on arrive à la dernière case avec une quantité de riz équivalente à 500 ans de production annuelle mondiale ! C’est ça une exponentielle. Il suffit de quelques « sauts de puces  » pour atteindre des résultats vertigineux. 

Que dire alors du rythme de l’obsolescence des compétences et des métiers dans un monde où le rythme de l’innovation est exponentiel  ? L’adaptation des personnes aux transformations brutales des métiers, la mobilité professionnelle ou le « re-skilling  » des personnes deviennent des sujets stratégiques pour les gouvernements, les entreprises et les individus. L’employabilité et la fluidité du marché du travail sont des enjeux majeurs dans les dix années à venir. 

L’obsolescence des compétences est doublée d’une concurrence exacerbée des marchés. Les entreprises doivent s’adapter en permanence. Les nouveaux projets doivent sortir plus vite. L’adaptation rapide des entreprises aux nouveaux usages et aux nouveaux comportements de consommation est une condition clef de la survie des entreprises. Dans ce contexte, on comprends aisément que l’alimentation de l’entreprise en compétences « à jour  » permet de relever les nouveaux défis de la concurrence Un projet n’était plus le résultat d’une personne : les entreprises ont besoin de s’organiser, de collaborer à des échelles encore jamais atteintes. Une étude publiée  par l’Institute for the Future  sur les compétences d’ici 2020 parle de  « Superstructed Organizations » : ces organisa-tions où la collaboration est poussée à son maximum d’efficacité et qui utilisent et utiliseront toujours plus de moyens technologiques, levier nécessaire à la collaboration augmentée. 

La capacité d’une entreprise à mobiliser son écosystème de compétences internes et externes, à identifier en temps réel ses expertises et à anticiper ses besoins est donc un enjeu clef. À voir l’état des systèmes d’information RH et la quasi absence de pratiques industrielles et technolo-giques autour des compétences dans l’entreprise, l’enjeu se transforme en un défi de taille : moderniser la gestion des ressources humaines. Je ne parle pas ici d’un relooking des ressources humaines en un département du bonheur avec son « Chief Happiness Officer ». Mais bien de la mise en place d’une structure pluridisciplinaire pilotée au niveau COMEX qui regrouperait des experts en technologie, des experts en gestion de compétences, des financiers, des intra-preneurs, des juristes, etc. Cette structure aura pour fonction l’introduction de nouvelles tech-nologies pour la gestion prévisionnelle de l’emploi et des carrières. Elle fonctionnera sous la forme de petites structures projets, à même de proposer en quelques semaines des pilotes, des prototypes avant de passer en déploiement. Les solutions mises en place devront permettre de cartographier en temps réel les compétences internes et externes de l’entreprise (et non des arbres de compétences “statiques”, faits sur fichiers excel), de constituer les meilleures équipes projets ad hoc ou encore de diligenter le meilleur expert en fonction des besoins de tel ou tel projet, de telle ou telle fonction. 

Seulement voilà, les compétences dites « hards », les compétences techniques posent plusieurs défis quand elles sont cartographiées ou exprimées dans un CV, une offre d’emploi. Tout d’abord, il s’en créé des milliers chaque année. Entre les nouvelles normes, les nouveaux « fra-meworks » et autres logiciels ou matériels, on en perd son latin si on doit mettre à jour un arbre de compétences ou référentiel “à la mano”. Ces outils classiques ne permettent pas de suivre le rythme actuel d’évolution du marché. Ensuite, quand on cherche une compétence, on est souvent dans le flou. Si par exemple on a besoin de trouver en  interne un bon développeur en Javascript, on va probablement taper “Javascript” pour identifier le bon profil. Mais que se passe t-il si aucun résultat ne sort ? On en conclut généralement qu’un recrutement est néces-saire. Et pourtant ! Un bon développeur node, react ou meteor est aussi un bon développeur Javascript. Pouvoir identifier des compétences transversales est donc crucial quand on s’attaque à la mobilité interne et à la GPEC. Mais quand il s’agit de traiter des volumes importants de compétences en perpétuelle évolution, les outils classiques ne font plus l’affaire. 

Les entreprises doivent désormais se doter de solutions d’Intelligence Artificielle basées sur un ensemble de techniques : machine learning, deep learning, réseau de neurones artificiels, etc. Ces solutions vont non seulement cartographier en temps réel les compétences internes et externes mais aussi nourrir le référentiel avec les nouvelles compétences qui apparaissent sur le marché en scannant les offres d’emploi et autres éléments intéressants du web. Il n’y a alors plus besoin de s’accorder sur un dictionnaire de compétences (obsolète le jour où il est pro-duit) pour référencer les compétences présentes ou recherchées dans l’entreprise. Ces solu-tions doivent permettre également de connecter la stratégie de l’entreprise aux besoins opéra-tionnels en proposant des fonctionnalités pertinentes pour chaque partie prenante de l’entreprise : suggestions personnalisées de formations et de postes pour les collaborateurs, visibilité macro et micro des compétences (individu, équipe, entreprise) pour les managers et les professionnels RH, etc. 

La valeur ajoutée de ces solutions d’IA est de pouvoir capter et consolider en temps réel un très grand volume de données pertinentes. Ces tâches laborieuses et impossibles à effectuer par un être humain vont faire gagner un temps précieux à la fonction RH qui peut dès lors jouer plei-nement son rôle de “business partner” de l’entreprise et se recentrer sur l’accompagnement des collaborateurs dans leur développement professionnel en leur proposant entre autres des formations d’avenir. 

 

  

 

 

      
 

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

Transformation numérique, technologies, intelligence artificielle ...

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