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HR Analytics, le levier ultime du RH augmenté

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Le paysage des RH est aujourd’hui particulièrement contrasté en terme d’équipement en solutions RH. Un décalage subsiste entre une proportion encore importante de sociétés fonctionnant avec des tableaux Excel et d’autres ayant implémenté les atouts de l’intelligence artificielle, de la blockchain et encore d’autres technologies désormais associées aux RH.

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Face à la disruption numérique : Manager ou Citoyen ?

Face à la disruption numérique : Manager ou Citoyen ?

Le DRH face à la disruption numérique… manager ou citoyen ?

Par André Perret, VP Groupe DEVER

Vous vous doutez immédiatement de la réponse, quasiment induite dans la question : les deux, mon général ! Mais est-il possible d’approfondir ce qui pourrait devenir à terme, une injonction paradoxale ?

En préambule, est-il bon d’insister sur la porosité de plus en plus marquée entre espace professionnel et espace privé, ce dernier par un sourire du destin incluant l’espace public ou sociétal. La fameuse règle des trois unités propres à la tragédie (lieu, temps, action) explose chaque jour un peu plus en entreprise. Qu’on en arrive à légiférer sur la déconnection en est une preuve suffisante s’il en faut une.

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Comment permettre aux entreprises et aux individus de se préparer aux mutations du travail

Comment permettre aux entreprises et aux individus de se préparer aux mutations du travail

Le monde du travail va profondément évoluer d’ici à 2025. Les technologies joueront un rôle central avec l’adoption accélérée de nouveaux usages digitaux, la généralisation de la blockchain, l’arrivée à maturité de l’intelligence artificielle et l’automatisation des processus. Les évolutions sociales s’affirmeront avec l’évolution du rapport au travail, l’avènement d’une consommation plus responsable, le développement de l’économie du partage et la banalisation des nouveaux modes de travail.

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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 ...