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Entreprises, prenez votre plein rôle dans l'orientation des jeunes !

Entreprises, prenez votre plein rôle dans l'orientation des jeunes !

La nouvelle génération est de plus en plus à l’écoute de ses envies et de ses besoins. Progression de carrière rapide, autonomie, relations humaines, management horizontal… Autant d’attentes qui font qu’il devient de plus en plus difficile pour une entreprise de fidéliser ces talents, dont 3 sur 4 pensent changer d’emploi dans les deux ans.

Mais les attentes et opinions des jeunes ne sont pas toujours en phase avec la réalité du marché. Notre toute récente étude européenne “Preparing the New Generation for the Future of Work”, en partenariat avec WISE et Ipsos, nous le démontre sur plusieurs points. Notamment, les jeunes ont tendance à sous-estimer l’importance de l’agilité et de la flexibilité en entreprise, pourtant une priorité pour les recruteurs aujourd’hui. Les recruteurs et les jeunes ne sont pas non plus tout à fait d’accord sur les compétences clés à développer pour réussir en entreprise (les jeunes misent sur les compétences digitales alors que les employeurs valorisent en premier lieu les soft skills). Nous sommes donc malgré tout face une génération qui a besoin d’être accompagnée dans la transition vers le monde de l’entreprise, et qui a besoin de mentors pour y faire ses premiers pas.

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Le référentiel est mort, vive le référentiel !

Le référentiel est mort, vive le référentiel !

Par Loïc Michel, CEO 365 Talents - Après plusieurs années dans le conseil avec des expériences de chef de projet Stratégie, Marketing et Relation Client en particulier dans les Télécoms, les Nouvelles Technologies et l’Énergie. https://365talents.com

Aujourd’hui le référentiel est toujours au cœur des pratiques RH… Il est défini comme la « clé du système de pilotage des ressources humaines ». Il permet de « constituer un ensemble défini des compétences ajustables aux exigences de la politique de recrutement, de mobilité interne, de formations destinées aux emplois cibles. Le référentiel délivre ensuite des indicateurs de performance tangibles que doivent produire les compétences… ».

Ces affirmations font office de dogmes : le référentiel ne donne pas moins l’ensemble des compétences requises sensées faire face à toutes les évolutions du marché, des emplois et de l’entreprise. La messe est donc dite ! Le référentiel pourrait bien apparaître comme l’ultime rempart de la vérité RH !

Or comment maintenir un tel référentiel dans un contexte où ce qui est attendu des collaborateurs évolue en fonction des transformations régulières qui secouent tous les 3 ans en moyenne les entreprises ? C’en est presque intenable tant il faut d’énergie et d’adaptabilité, alors que les DRH ont également d’autres chantiers d’importance à gérer allant du recrutement à l’expérience collaborateur.

Émerge ainsi, avec la remise en question « pratique » du référentiel du fait de l’impermanence de ce qui est attendu, la notion de Talent, nécessairement issu de l’expérience, lié au parcours et à la motivation du collaborateur. Le Talent a ceci de fondamental qu’il s’adapte, qu’il est protéiforme et qu’il se réalise en fonction du candidat dans le cadre de la mission.

Le talent, ne peut se résumer aux compétences, il apparait aujourd’hui comme étant de plus en plus un pari sur l'avenir grâce à des paramètres de personnalité et soft skills qui garantiraient une meilleure prédictibilité des réalisations futures.

Pour nous, qui avons choisi pour notre ADN les Talents plutôt que les seules compétences, l’homme ou la femme plutôt que le référentiel, cela nous parle ! Et nous sommes partis du principe que la solution viendrait du collaborateur lui-même… par conséquent qu’il était nécessaire d’aider les entreprises à rendre leurs propres collaborateurs actifs sur la valorisation de leurs atouts…. Et pour cela, fournir des outils d’IA aux collaborateurs pour qu’ils puissent constituer un ensemble cohérent et intelligible de l’ensemble de leurs compétences, expertises et motivations, c’est-à-dire de leur projection en tant que Talent.

Le rôle des RH va ainsi plus loin que la collecte et le référencement des compétences : elles permettent aux collaborateurs de devenir des talents … en organisant les mobilités nécessaires pour qu’ils se confrontent, résolvent et se révèlent dans des expériences professionnelles renouvelées. 

Remplacer le référentiel, ce n’est pas renoncer au contrôle, c’est se donner des latitudes de changement véritables et introduire la mobilité et l’expérience comme validations de la performance. Dernièrement je me trouvais dans une des grands messes RH et j’entendais certains professionnels qui se plaignaient de ce que pouvaient être les outils IA, de quels monstres en termes de processus et organisations ils pouvaient accoucher… c’est vrai, si nous continuons à garder nos filtres et nos process, les outils de l’IA ne peuvent rien de sensé et d’efficace pour les RH. Les outils IA impliquent un changement de paradigme, et c’est dans ce changement qu’ils révèlent leur plein potentiel, pas dans l’adaptation des vieux systèmes…. Les entreprises comptent plus que jamais sur leur DRH pour être les initiateurs de cette nouvelle façon de travailler, d’intégrer les nouvelles technologies pour organiser et d’aider les hommes et les femmes à grandir en faisant grandir leur entreprise.

Non ! La DRH ne doit pas et ne sera pas soluble dans le référentiel. La DRH produit ce précipité, cet élément non soluble qu’est le talent. Avec l’IA, elle peut construire le potentiel plutôt que le référentiel…Et provoquer « quotient réactionnel », qui pour filer la métaphore chimique, voire alchimique, est la garantie de l’équilibre de la solution-organisation.

La DRH prépare l’entreprise en qualifiant les talents en leur donnant un cadre pour qu’ils s’épanouissent, c’est-à-dire pour nous qu’ils soient mobiles, agiles, apprenant, pour qu’ils accompagnent ou qu’ils soient à l’origine des bonnes transformations qui permettent à l’entreprise de s’adapter, se renouveler et perdurer. 

 

  

 

 

      

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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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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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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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