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QUAND LA DRH S’EVEILLERA ...

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...à la data, le CODIR tremblera.

DAF et DRH deux cultures, mais un seul objectif : “la performance durable et responsable”

A l’heure où certains gourous appellent de leurs vœux à la disparition du DRH et du management pour libérer l’entreprise de ces 2 tares organisationnelles, les détenteurs de l’immunité à la pathologie sociale du désengagement sont clairement les DRH et leur trésor de “datas sociales”.

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Les RH Hackent le Digital - Paris 2020

Les RH Hackent le Digital - Paris 2020

  • AlexandraLange
  • AlexandreGrenier
  • Alexia
  • ArthurPhilippe
  • Camille
  • CedricCohenLambert
  • DenisDescause
  • Donia
  • FranckThibault
  • GaelleRoudault
  • JeanBernard
  • JonasDesdevises
  • Kevin
  • MathildeLeCoz
  • Megann
  • MichelBarabel
  • NicolasMorel
  • Patricia
  • PatrickStorhaye
  • RomainAltain
  • SéverineLoureiro
  • ThibaultMontoyat
  • VéroniqueMontamat
  • YannigRaffenel
  • bdrs
  • gdl

Malgré des conditions exceptionnelles et particulières, L’objectif des RH Hackent le Digital ne change pas et le but est de vous permettre de mieux comprendre les technologies qui révolutionnent le monde professionnel et plus particulièrement celui de la fonction RH. Cette année le fil conducteur de notre évènement sera donc l’expérience collaborateur et comment les innovations digitales l’influencent et l’amène à évoluer. 

Nous serons donc ensemble de 14h à 18h pour une conférence introductive, 4 ateliers sur les étapes clés du parcours collaborateurs en entreprise et notamment le recrutement, l’onboarding, la formation et la mobilité, et une dernière conférence pour conclure l’après midi sur les données au service des collaborateurs.

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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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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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Transformation numérique, technologies, intelligence artificielle ...