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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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Faut-il instaurer un régime juridique spécifique pour les robots ?

Faut-il instaurer un régime juridique spécifique pour les robots ?

Maître vous avez la parole…

Faut-il instaurer un régime juridique spécifique pour les robots ? Question saugrenue à première vue.

Mais, auriez-vous pensé  un jour retrouver les lois de la robotique élaborées par Isaac Asimov dans une proposition de résolution du Parlement européen ? Et bien non, ce n'est pas de la science-fiction: elles figurent en bonne place (page 5/24) dans le rapport Delvaux ayant soumis à la Commission juridique européenne des recommandations concernant les règles de droit civil sur la robotique.

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Ce qui ne se mesure pas, ne s ’améliore pas : piloter son dashboard recrutement

Ce qui ne se mesure pas, ne s ’améliore pas : piloter son dashboard recrutement

Aujourd’hui le métier de recruteur est un métier qui englobe une palette très large et variée de missions. Un recruteur doit savoir entre autre :

  • Centraliser et rédiger les besoins en recrutement de manière attractive
  • Créer, gérer et mesurer le plan stratégique de communication de diffusion des annonces,
  • “Être ambassadeur de son entreprise”, être capable de retranscrire les valeurs et les attentes de l’entreprise et s’assurer qu’elles soient en accord avec celles du candidat.
  • Impliquer efficacement les managers.
  • Et pleins d’autres actions autour du recrutement...

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Pour une vision stratégique et prospective des données RH

Pour une vision stratégique et prospective des données RH

Marc DELUZET : Chez ENGIE, comment les chiffres interviennent-ils au sein de la filière Ressources Humaines ?

Xavier Huyghe : Les équipes Ressources Humaines utilisent et produisent beaucoup de chiffres, ne serait-ce qu’en France pour élaborer le bilan social de l’entreprise. Mais ces informations sont d’abord des données de pilotage au service de la performance sociale et économique. Au-delà des contraintes légales et des nécessités de reporting, l’utilisation de données RH vise à s’assurer de l’alignement avec les objectifs stratégiques du Groupe.

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Transformation numérique, technologies, intelligence artificielle ...