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D'autres articles sur le thème des technologies et de la transformation

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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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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Philosophie et IA

Philosophie et IA

Pourquoi un philosophe s’intéresse-t-il à l’Intelligence artificielle ?

L’intelligence a toujours posé question à la philosophie, de même que la technologie qui, depuis au moins un siècle, se trouve au centre des préoccupations. La combinaison de l’intelligence et de la technologie est ainsi doublement philosophique. Des philosophes comme Aristote et Leibniz l’ont anticipé. Actuellement, les débats sur l’intelligence artificielle ont deux dimensions. La première est épistémologique : elle cherche à interroger la part « intelligente » de l’intelligence artificielle. Si la capacité pour une machine d’émuler l’intelligence humaine la rend véritablement intelligente, cette dernière caractéristique doit-elle être entendue comme une qualité, ou juste comme une capacité ? Un dispositif capable de comportements intelligents a-t-il cette qualité qu’est l’intelligence, voilà la question. La seconde dimension du débat contemporain est plus prospective et sociale. Elle interroge les conséquences humaines et civilisationnelles des évolutions actuelles du couple humain-machine, avec aussi bien le spectre d’un chômage accru et d’un remplacement du travail humain par le travail machinique, que les espoirs transhumanistes, souvent utopistes, d’une humanité régénérée par ses outils. Toutes les questions soulevées par le progrès depuis deux siècles se retrouvent dans ce débat, exacerbé par les exemples toujours plus nombreux de robotisation de certaines activités.

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La «DATA» et les «RH»

La «DATA» et les «RH»

Data, données, informations disponibles…

cette matière se présente sous plusieurs formats et variétés (texte, vidéo, sons, chiffres) et peut être analysée et utilisée en volume à l’aide d’outils dédiée.

La data est devenu le mot à la mode dans le monde qui se digitalise. En effet, les données sont la matière première du digital, le modèle digital a remplacé les modèles d’organisations traditionnelles et avoir des informations s’avère précieux.

Mais encore faut-il les analyser correctement et savoir les rendre «intelligentes» afin qu’elles nous épaulent efficacement dans la résolution de problématiques même complexes.

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Transformation numérique, technologies, intelligence artificielle ...