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SIRH : Les frontières se déplacent... les conflits aussi

SIRH : Les frontières se déplacent... les conflits aussi

« Le territoire témoigne d’une appropriation à la fois économique, idéologique et politique (sociale donc) de l’espace par des groupes qui se donnent une représentation particulière d’eux-mêmes, de leur histoire, de leur singularité »[1]. Avec cette affirmation, le géographe français Guy Di Méo nous renvoie finalement à ce qui est peut-être un atavisme dont on est encore bien loin de s’affranchir contrairement à ce que les sirènes digitales voudraient faire croire. L’engouement pour une transformation digitale qui modifie notre rapport à l’espace et au temps au point d’abolir les frontières et les silos des organisations ne doit pas occulter une réalité humaine faite d’aversion au risque et de peurs dont on sait qu’elles sont au cœur du besoin de contrôle donc du réflexe du territoire, donc des frontières.

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L’humain est l’avenir de l’IA

L’humain est l’avenir de l’IA

Les différentes annonces sur l’IA peuvent donner le tournis comme les évaluations sur l’impact de l’IA en termes d’emploi. On oscille entre une destruction massive d’emplois, dont certains très qualifiés comme juriste ou journaliste, et un effet plus modéré pouvant être en partie compensé par l’apparition de nouveaux métiers liés à l’essor de l’IA.

Cependant pour avoir échangé tout récemment avec le DRH d’une grande banque on peut s’attendre à un impact majeur qu’eux-mêmes commençait à mesurer en termes de fermeture d’agence, de remplacement de personnel bien humain par des robots de traitement des données. Son sentiment était que le véritable impact serait sensible d’ici deux à trois ans mais qu’il serait majeur.

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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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HR Analytics, le levier ultime du RH augmenté

HR Analytics, le levier ultime du RH augmenté

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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Transformation numérique, technologies, intelligence artificielle ...