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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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Le seigneur des robots

Le seigneur des robots

Associée à l’imaginaire de science-fiction, l’intelligence artificielle alimente tous les fantasmes : fin du travail, domination des machines, disparition de l’humanité. Or ces craintes sont largement infondées.

Déjà très présente dans notre vie quotidienne, l’intelligence artificielle est en train de modifier en profondeur le fonctionnement des sociétés contemporaines et de l’économie. Que l’on parle de la voiture autonome, de la médecine préventive, du marketing prédictif, de l’Internet des objets ou des assistants vocaux, les progrès technologiques vont démultiplier les opportunités pour les individus et les entrepreneurs. Si vous pensez que les robots et les algorithmes vont remplacer la créativité et le savoir-faire humain, détrompez-vous ! L’heure est au foisonnement des synergies hommes- machines. Grâce A l’aide des technologies fondées sur l’intelligence artificielle, nous basculons dans l’ère du contexte et de la conversation permanente.

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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 ...