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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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La data au service du Workforce planning

La data au service du Workforce planning

An Rycek, Cisco - Strategic Workforce Planning Manager,
Global virtual sales & engineering

Pouvez-vous présenter Cisco en quelques mots ?

Cisco est une entreprise IT américaine spécialisée dans les solutions télécom (Infrastructures, 

Sécurité, Services, Applications…) qui emploie environ 74 000 employés dans le monde et se reconfigure en permanence (190 acquisitions depuis 1993). Pour illustrer ce qu’est Cisco, je peux prendre deux exemples de projets que Cisco a mené récemment : 

(1) A Barcelone, nous avons créé ensemble avec notre eco-système la ville du futur (Smart city/ville intelligente) en déployant l’informatique géodistribuée (fog computing) pour gérer notamment grâce aux données via l’internet des objets l’éclairage, le trafic automobile ou les déchets de manière plus intelligente afin d’optimiser la consommation d’énergie et les flux ;

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Les Human Ressources Analytics peuvent-elles contribuer à l’efficience de la GRH ? Eléments de débat et pistes de réflexion

Les Human Ressources Analytics peuvent-elles contribuer à l’efficience de la GRH ? Eléments de débat et pistes de réflexion

«On ne conduit le peuple qu’en lui montrant un avenir : un chef est un marchand d’espérance» Napoléon Bonaparte

A l’image de Girardin pour qui «gouverner, c’est prévoir» ou de Fayol pour qui prévoir revient à «supputer l’avenir et le préparer», les Hommes ont toujours essayé de prévoir le futur afin de réduire l’incertitude. Les spécialistes du genre s’appellent les «stratèges» même si pour Allais, «les plus belles stratégies s’écrivent au passé». Pour Descartes (1637), nous parviendrons par la connaissance de la science «à nous rendre comme maîtres et possesseurs de la nature». En 1755, le tristement célèbre tremblement de terre de Lisbonne rappela, via Voltaire, le caractère arbitraire avec lequel les personnes mouraient ou survivaient. Cette évocation de notre fragilité, toujours âprement ressentie, ne manque pas de rappeler notre actualité.

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Maitriser ses compétences, c'est maitriser son Strategic Workforce Planning

Maitriser ses compétences, c'est maitriser son Strategic Workforce Planning

Le Strategic Workforce Planning (SWP) est un effort de planification par lequel les entreprises évaluent l’impact de leur stratégie sur leur paysage de ressources humaines d’une part, et entreprennent de combler l’écart entre la situation souhaitée de leur business plan et celle réelle de leurs bassins de ressources humaines d’autre part. La plupart des entreprises en ont aujourd’hui une approche capacitaire, c’est à dire que leurs efforts de SWP sont orientés vers une réflexion quantitative portant sur l’allocation de ressources à des postes A ou B (10 électroniciens en plus, 5 chefs de projets en moins, etc.). Le mérite de cette approche est qu’elle repose sur un indicateur simple compréhensible par tous - la quantité de personnes occupant un poste A - et que le facteur d’incertitude principal est clairement identifié : la définition d’un métier à une échelle de temps donné (i.e. que deviendra tel métier dans 2, 3, 5 ans).

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Transformation numérique, technologies, intelligence artificielle ...