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Gestion des compétences : tout dépend de la qualité et de la quantité des données

Gestion des compétences : tout dépend de la qualité et de la quantité des données

Nous entendons de plus en plus que les compétences de demain n’existent pas encore et que de nouveaux métiers vont apparaître… mais nous oublions souvent de continuer cette analyse : en effet, les personnes qui auront ces compétences et qui feront ces métiers demain, sont pour la grande majorité déjà dans l’entreprise. Il convient donc d’accompagner les montées en compétences de ses collaborateurs pour répondre demain au besoin grandissant de planification stratégique des effectifs.

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Pour une IA augmentée par l'humain

Pour une IA augmentée par l'humain

La fonction RH est-elle moutonnière ? Vous m’en excuserez, mais je ne puis m’empêcher de me poser cette question à la lecture de très nombreux articles qui fleurissent actuellement sur les réseaux sociaux ou dans la presse spécialisée.

En effet, si vous parlez le « globish » et/ou le « consultant », vous n’avez pu passer à côté des discours définitifs qui nous sont régulièrement assénées comme autant de vérités que nous aurions inexplicablement ignorées ; discours d’où il ressort que nous sommes définitivement des freins au développement du digital. Il nous faut « disrupter » la DRH, voici le genre de fadaises que l’on nous sert pour nous faire comprendre que nous ne sommes pas suffisamment, dans la novlangue en vogue, « disruptifs » ; et que sans cela nous serons définitivement « has-been ». Tout ceci dans une bonne logique classique et habituelle de "HR Bashing", c'est tellement facile. La fonction RH étant par nature une fonction à la recherche des compromis elle répond rarement à ce type d'attaques. Mais le travail de sape que mène ces acteurs du numérique ou du conseil est à bien des égard contre-productif tellement ils se trompent de cible.

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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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IA et fonction RH : Des mythes et quelles réalités ?

IA et fonction RH : Des mythes et quelles réalités ?

Nous vivons actuellement une transformation majeure de société intrinsèquement liée à la large révolution scientifique et technologique que constitue mes NBIC qui sont l’interconnexion croissante entre « l'infiniment petit (N), la fabrication du vivant (B), les machines pensantes (I) et l'étude du cerveau humain (C)[1] ». Ces NBIC correspondent à la convergence de différentes sciences qui, jusqu’alors, étaient des disciplines autonomes. Les Nanotechnologies permettent d’accéder à l’infiniment petit, le milliardième de mètre, correspondant à l’atome. A ce niveau, on peut modéliser l’ensemble de notre monde, physique comme tout le monde vivant, humain compris, dans tous les processus de modélisation jusqu’au vivant.

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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.

Nous pouvons nous résigner à un scénario catastrophe dans lequel l’IA met au chômage des millions de personnes au profit de gains de productivité important et une mise en concurrence entre IA et humain pour le travail.

On peut aussi se dire que L’IA ne pourra pas avant 20 ou 30 ans, au mieux, remplacer les qualités humaines au travail liées au « Soft skill ». Cette capacité très humaine d’empathie ou de collaboration ainsi que de créativité ou de résolution de problèmes complexes.

Nous aurions alors des IA capable d’assurer la gestion des connaissances, des processus, règlements comme la capacité à tirer des enseignements de base de données massives ainsi que des robots assurant les taches de manutention physique et en fin des chatbot se chargeant de 90% des réponses du service client interne et externe.

Le salarié serait alors soulagé de tout une partie de son travail qui pouvait lui donner l’impression de lui-même être devenu un robot. Cette déshumanisation de l’entreprise dans des prises de décision incompréhensibles, des relations entre les travailleurs souvent conflictuelles car en concurrence, cette absence de sens dans les actions demandées pourrait céder la place à une organisation plus intelligente et écologique.

Les salariés auraient du temps pour mieux travailler, communiquer, collaborer ce qui améliorerait la motivation et l’engagement comme le climat social. Nous assisterions à une collaboration étendue dans l’entreprise et entre les différents acteurs, internes, externes, humains et artificiels. Le travail deviendrait plus intéressant et créativité comme innovation pourraient être dopées par le soutien de l’IA en capacité de temps de réflexion comme en mise en avant d’informations à forte valeur ajoutée par exploitation de données multiples.

Cependant ce scénario ne peut se réaliser qu’avec une véritable gouvernance de l’IA et une vision de l’entreprise de demain. C’est bien sûr au dirigeant que revient cette orientation mais RH comme partenaires sociaux doivent aussi jouer leur partition pour que le travail de demain soit plus enrichissant que celui d’aujourd’hui.

Reste aussi la question du nombre de salariés qui pourront connaitre cette nouvelle entreprise et cette transformation du travail. Est-ce que ce sera une élite doté d’un QI d’au moins 150 comme le suggère Laurent Alexandre le gourou français de l’IA. Ou bien parviendrons-nous à un meilleur équilibre permettant de sauver des emplois et d’en créer de nouveau liés à l’IA mais aussi d’autres liés à notre nouvel humanisme grâce aux gains de productivité ?

L’IA ne nous impose pas un nouveau modèle social mais il nous demande de choisir en urgence le modèle social que nous désirons développer de par son formidable potentiel disruptif. Laisser se développer l’IA dans l’entreprise comme on l’a fait des robots sans vision de son impact sur l’écosystème serait tragique. C’est la responsabilité des différents acteurs de proposer leur vision et cadrage de cette révolution pour qu’encore une fois la performance économique ne se fasse pas au prix de la performance sociale.

 

 

  

 

 

        

Transformation numérique, technologies, intelligence artificielle ...