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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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Un SIRH international au service d ’ une politique RH Groupe «data-driven»

Un SIRH international au service d ’ une politique RH Groupe «data-driven»

Avec la globalisation et l’internationalisation de nos entreprises, les directions des ressources humaines font face à des enjeux de plus en plus forts de gestion des ressources à une maille globale. La politique de l’entreprise se pense au niveau global, la gestion de son capital humain doit donc aller dans ce sens également et ne pas s’arrêter aux frontières, aux spécificités de chaque pays.

Ces enjeux nous ont forcés à repenser la manière de gérer les ressources de l’entreprise pour construire une politique RH globale, optimisant les ressources et leur utilisation au-delà des frontières, favorisant des processus RH homogènes pour tous, facilitant la mobilité des collaborateurs, la diffusion d’une culture d’entreprise unique et tout cela au service des enjeux business de l’entreprise et de sa croissance internationale.

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Gestion des talents : utilisez les KPIs pour mesurer la performance et l’engagement de vos collaborateurs

Gestion des talents : utilisez les KPIs pour mesurer la performance et l’engagement de vos collaborateurs

L’impact des nouvelles technologies et les évolutions organisationnelles et économiques des marchés conduisent les entreprises à la dématérialisation de leurs processus RH.

La performance d’une entreprise se traduit souvent par des données quantitatives et plus précisément financières. La notion de performance s’est progressivement élargie à d’autres dimensions qualitatives, notamment dans les ressources humaines. La fonction RH joue un rôle majeur, tant dans la coordination des actions permettant de piloter la performance individuelle que dans l’évaluation de chaque collaborateur de sa propre performance.

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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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Transformation numérique, technologies, intelligence artificielle ...