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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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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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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 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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Transformation numérique, technologies, intelligence artificielle ...