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Qui a dit que la Marque Employeur n’aimait pas les chiffres ?

Qui a dit que la Marque Employeur n’aimait pas les chiffres ?

Vous vous posez peut-être (encore) la question sur ce qui fait le succès de la Marque Employeur? Un effet de mode, une nouvelle lubie du marketing, une propagande de la part d’agences de communication?

Un simple chiffre vous présente le contexte et démontre la relation forte entre développement, efficacité de l’entreprise et recrutement : 83% des PME et ETI reconnaissent rencontrer des difficultés de recrutement & 72% pensent que ces difficultés ralentissent leur développement. La marque employeur est devenue centrale pour répondre aux enjeux 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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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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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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Transformation numérique, technologies, intelligence artificielle ...