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Gestion des compétences : pourquoi vous ne pourrez vous passer de l'IA

Gestion des compétences : pourquoi vous ne pourrez vous passer de l'IA

« Les gens qui ne passeront pas cinq heures par semaine en ligne pour se former seront bientôt obsolètes  », Randall Stephenson, Président d’AT&T en 2016.

Une recherche empirique sur le rythme du progrès et de l’innovation montre rapidement que ce rythme est de forme exponentielle (résultat d’une succession de courbes en S) dans bien des cas. Le problème c’est que le cerveau humain sait prolonger les lignes droites mais se représente très mal une exponentielle. Il est pourtant crucial de comprendre ce dont il s’agit afin d’anticiper ce que ça implique en matière d’employabilité et de compétitivité. Essayons de comprendre cela avec l’exemple du grain de riz sur l’échiquier : un jeu d’échec compte 64 cases. En doublant simplement la quantité de riz à chaque case (1 sur la première, 2 sur la deuxième, 4 sur la troisième, etc.), on arrive à la dernière case avec une quantité de riz équivalente à 500 ans de production annuelle mondiale ! C’est ça une exponentielle. Il suffit de quelques « sauts de puces  » pour atteindre des résultats vertigineux. 

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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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Data visualisation : exploiter toute l’intelligence des données sociales….

Data visualisation : exploiter toute l’intelligence des données sociales….

La restitution comme l’analyse des données n’est aujourd’hui plus l’apanage du marketing ou du commerce. Cette activité s’étend désormais très largement au domaine des Ressources Humaines.

Les managers RH sont devenus de véritables protagonistes attachés à la production de reportings sexy et d’analyses plus efficientes. Ils participent en cela autant à la définition de la trajectoire stratégique globale qu’au management quotidien de la performance.

Ici comme ailleurs, l’importance d’un reporting performant prend tout son sens. Alors pourquoi et comment réaliser un reporting efficace dans le cadre d’une stratégie RH pertinente ? Et donc comment extraire des données du SIRH toute leur «intelligence» ?Nous nous efforcerons d’y apporter une réponse.

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Transformation numérique, technologies, intelligence artificielle ...