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Pour une vision stratégique et prospective des données RH

Pour une vision stratégique et prospective des données RH

Marc DELUZET : Chez ENGIE, comment les chiffres interviennent-ils au sein de la filière Ressources Humaines ?

Xavier Huyghe : Les équipes Ressources Humaines utilisent et produisent beaucoup de chiffres, ne serait-ce qu’en France pour élaborer le bilan social de l’entreprise. Mais ces informations sont d’abord des données de pilotage au service de la performance sociale et économique. Au-delà des contraintes légales et des nécessités de reporting, l’utilisation de données RH vise à s’assurer de l’alignement avec les objectifs stratégiques du Groupe.

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Numéro X, numéro 10, numéro 1010 ou numéro A ?

Numéro X, numéro 10, numéro 1010 ou numéro A ?

Les chiffres romains étaient utilisés dans l’antiquité. Cette numérotation ne connaissait pas le zéro, elle repose sur sept lettres I,V,X,L,C,D et M. A l’heure actuelle, on se sert encore de ces chiffres en lettres pour inscrire les siècles et les millénaires, pour indiquer l’heure des horloges et des montres, mais aussi pour dater la construction des maisons, ou pour nommer les souverains comme Louis XIV par exemple. Cette utilisation purement esthétique n’a pas été le choix du magazine RH !

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La «DATA» et les «RH»

La «DATA» et les «RH»

Data, données, informations disponibles…

cette matière se présente sous plusieurs formats et variétés (texte, vidéo, sons, chiffres) et peut être analysée et utilisée en volume à l’aide d’outils dédiée.

La data est devenu le mot à la mode dans le monde qui se digitalise. En effet, les données sont la matière première du digital, le modèle digital a remplacé les modèles d’organisations traditionnelles et avoir des informations s’avère précieux.

Mais encore faut-il les analyser correctement et savoir les rendre «intelligentes» afin qu’elles nous épaulent efficacement dans la résolution de problématiques même complexes.

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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 ...