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Workforce planning : comment l'IA va révolutionner cette pratique

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. 

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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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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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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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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.

Pour effectuer les nouvelles missions associées à leurs fonctions, les collaborateurs devront renforcer leurs compétences comportementales : leur capacité à s’adapter aux changements, à apprendre en continu, à travailler en mode collaboratif, à communiquer mieux… Ces compétences cognitives, communes à l’ensemble des métiers, serviront l’agilité des organisations.

Contrairement à certaines idées reçues, l’importance croissante du comportemental ne se fera pas au détriment des compétences techniques. L’automatisation des processus et le développement de l’IA vont peu à peu faire disparaître les actes à faible valeur ajoutée pour ne laisser aux collaborateurs que la gestion des cas complexes. Dans ce contexte, les compétences techniques et les expertises métiers seront indispensables. Un banquier devra par exemple être en capacité d’analyser très rapidement une proposition de répartition d’actifs générée par l’IA pour l’expliquer à son client. Cela lui demandera de maîtriser ses expertises bancaires de façon encore plus pointues qu’aujourd’hui. 

De nouveaux domaines d’activités émergeront, faisant appel à des expertises très spécifiques. Cela se fera au travers d’une fragmentation et d’une hyperspécialisation des métiers à l’instar des métiers du web, de la data, des RH, ou de la cyber-sécurité. Ces derniers se structureront en fonction des évolutions technologiques ou organisationnelles. Le besoin de coordination en sera renforcé et les compétences Projet mécaniquement de plus en plus recherchées.

Pour répondre à cette évolution continue des métiers, la gestion de carrières évoluera et passera d’une approche emplois/activités au pilotage du couple individu/compétences.

Le pourvoi de poste se fera de moins en moins sur la base des expériences et de plus en plus sur la maîtrise d’un « set de compétences ».  Les parcours de carrière seront plus personnalisés, en cohérence avec les évolutions des métiers et des missions. Cela conduira les collaborateurs à « prendre en main le développement de leurs compétences » au quotidien. 

Dans ce contexte, disposer d’une cartographie dynamique des compétences est un pré-requis pour s’adapter. Or trop peu d’entreprises en sont aujourd’hui équipées. Lorsqu’elles existent, elles sont souvent limitées aux postes actuels et ne sont que très rarement mises à jour. Pour être utile, une cartographie des compétences doit « vivre », être utilisée par un maximum de collaborateurs, s’appuyer sur l’ensemble de leurs compétences, être exploitable par les RH et Managers ... 

Ce qui était hier du domaine du rêve est aujourd’hui devenu réalité grâce à la technologie. 

La pertinence de la cartographie utilisée est un point central pour la réussite de la transformation. Il est impossible pour un individu de lister de façon exhaustive ses compétences en partant d’une feuille blanche. Il valorise généralement quelques « domaines » trop macroscopiques pour être exploités (ex : Marketing) ou au contraire se focalise sur des micro-compétences (ex : Excel). Cette réalité rend les approches basées sur des champs textes libres inopérantes. 

Là encore, la technologie apporte une solution efficace. Elle permet d’analyser les expériences, les activités et les appétences des personnes et de questionner le collaborateur sur ce qu’il sait faire. Ce questionnement permet de convertir les expériences pro et extra-pro en compétences. Cette approche de type « CV augmenté» est très efficace. 

Elle n’est cependant pas complètement suffisante… Elle doit s’appuyer sur un questionnement plus profond rendu possible grâce à l’IA. Ce questionnement doit permettre à chacun de valoriser l’exhaustivité de ses talents pro et extra-pro. Il doit favoriser une introspection pour permettre de mieux se connaître et de prendre en main son parcours professionnel.  L’intelligence artificielle guide et aide l’individu à établir un plan d’actions qui lui correspond pour développer ses compétences et son employabilité.

Quel que soit l’outil utilisé, l’enjeu sera d’adopter une approche qui maximise le taux de participation des collaborateurs dans la durée. 

L’expérience montre que celui-ci dépasse les 70% lorsque la démarche réunit 3 caractéristiques :

  • Elle est portée conjointement par les Managers et les RH, 
  • Elle s’appuie sur une promesse RH claire,
  • Elle est intégrée aux process RH.

Si l’un de ces 3 points n’est pas réuni, le taux de participation plafonne à 20/30% et s’essouffle dans le temps. 

La mise en place d’un plan d’animation pour faire vivre la démarche est clef. Attention cependant aux plans d’animation « paillettes » qui sursollicitent le collaborateur pour lui proposer telle ou telle compétence. Ce type d’approche gonfle artificiellement le nombre de compétences et dégrade la qualité de la cartographie jusqu’à la rendre inopérante. 

La question du caractère opérationnel de la cartographie est déterminante. Cette dernière doit pouvoir être utilisée par les RH comme par les managers. Bien des solutions techniques actuelles échouent sur cet écueil. Elles proposent des regroupements de compétences basées sur une approche de la data trop éloignée des usages métiers.  

On le voit, il est aujourd’hui possible de mettre en place un pilotage réellement dynamique des compétences. Couplé à une projection quantitative de l’évolution des équipes, cela constitue un outil puissant qui permet d’abandonner les anciens « tableaux Excel GPEC » et de rentrer dans une nouvelle ère ou le « workforce planning » est basé sur des modèles de prévision enrichis. Voici enfin venu le temps de la GPEC agile et orientée business… 

 

  

 

 

      
 

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

Transformation numérique, technologies, intelligence artificielle ...

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