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D'autres articles sur le thème des technologies et de la transformation

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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Gestion des compétences : tout dépend de la qualité et de la quantité des données

Gestion des compétences : tout dépend de la qualité et de la quantité des données

Nous entendons de plus en plus que les compétences de demain n’existent pas encore et que de nouveaux métiers vont apparaître… mais nous oublions souvent de continuer cette analyse : en effet, les personnes qui auront ces compétences et qui feront ces métiers demain, sont pour la grande majorité déjà dans l’entreprise. Il convient donc d’accompagner les montées en compétences de ses collaborateurs pour répondre demain au besoin grandissant de planification stratégique des effectifs.

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Non à la gadgetisation de la fonction RH

Non à la gadgetisation de la fonction RH

En matière de mode informatique RH, un clou chasse l’autre, et nous n’avons pas fini d’installer la version 2.0 que l’on nous promet non plus le 3.0 mais le 4.0 et bientôt le 5.0… La mode du moment, l’avenir salvateur de la fonction, le nec plus ultra qui envahira nos « time line » à la rentrée (si l’on est un lecteur assidu des posts RH sur les réseaux sociaux), risque de ne plus être le BIG DATA mais le BOT. L’avenir est dans le BOT.  

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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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Pouvez-vous nous définir à la fois le marché sur lequel vous opérez aujourd’hui et les typologies de demandes de vos clients, bien que l’intitulé même de votre pôle soit déjà une réponse ?

Nous sommes sollicités par les entreprises qui souhaitent anticiper ou accompagner les transformations autour de l’I.A. On peut d’ailleurs parler plutôt simplement d’automatisation dans la mesure où les niveaux d’I.A. peuvent varier fortement d’une entreprise à l’autre, en fonction du secteur ou même en interne en fonction du métier considéré (par exemple, le Marketing est particulièrement avancé en la matière). Quel que soit le niveau d’« intelligence », cette automatisation du recueil et du traitement des données implique des évolutions importantes des modèles organisationnels. L’exploitation des données et expériences clients auront tout naturellement un impact sur les données et l’expérience collaborateurs.

Philosophie et IA

Pourquoi un philosophe s’intéresse-t-il à l’Intelligence artificielle ?

L’intelligence a toujours posé question à la philosophie, de même que la technologie qui, depuis au moins un siècle, se trouve au centre des préoccupations. La combinaison de l’intelligence et de la technologie est ainsi doublement philosophique. Des philosophes comme Aristote et Leibniz l’ont anticipé. Actuellement, les débats sur l’intelligence artificielle ont deux dimensions. La première est épistémologique : elle cherche à interroger la part « intelligente » de l’intelligence artificielle. Si la capacité pour une machine d’émuler l’intelligence humaine la rend véritablement intelligente, cette dernière caractéristique doit-elle être entendue comme une qualité, ou juste comme une capacité ? Un dispositif capable de comportements intelligents a-t-il cette qualité qu’est l’intelligence, voilà la question. La seconde dimension du débat contemporain est plus prospective et sociale. Elle interroge les conséquences humaines et civilisationnelles des évolutions actuelles du couple humain-machine, avec aussi bien le spectre d’un chômage accru et d’un remplacement du travail humain par le travail machinique, que les espoirs transhumanistes, souvent utopistes, d’une humanité régénérée par ses outils. Toutes les questions soulevées par le progrès depuis deux siècles se retrouvent dans ce débat, exacerbé par les exemples toujours plus nombreux de robotisation de certaines activités.

Nous vivons actuellement une transformation majeure de société intrinsèquement liée à la large révolution scientifique et technologique que constitue mes NBIC qui sont l’interconnexion croissante entre « l'infiniment petit (N), la fabrication du vivant (B), les machines pensantes (I) et l'étude du cerveau humain (C)[1] ». Ces NBIC correspondent à la convergence de différentes sciences qui, jusqu’alors, étaient des disciplines autonomes. Les Nanotechnologies permettent d’accéder à l’infiniment petit, le milliardième de mètre, correspondant à l’atome. A ce niveau, on peut modéliser l’ensemble de notre monde, physique comme tout le monde vivant, humain compris, dans tous les processus de modélisation jusqu’au vivant.

Maître vous avez la parole…

Faut-il instaurer un régime juridique spécifique pour les robots ? Question saugrenue à première vue.

Mais, auriez-vous pensé  un jour retrouver les lois de la robotique élaborées par Isaac Asimov dans une proposition de résolution du Parlement européen ? Et bien non, ce n'est pas de la science-fiction: elles figurent en bonne place (page 5/24) dans le rapport Delvaux ayant soumis à la Commission juridique européenne des recommandations concernant les règles de droit civil sur la robotique.

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 ?

Transformation numérique, technologies, intelligence artificielle ...

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