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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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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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Fonction RH : 3 raisons pour investir le champ de l’analytique RH

Fonction RH : 3 raisons pour investir le champ de l’analytique RH

Dans la continuité du HR bashing auquel les praticien·nes RH sont régulièrement confronté·es, il n’est pas rare qu’on affuble la fonction RH (FRH) aussi d’un complexe, notamment par comparaison avec la fonction financière, celui du «chiffre». On pourrait presque y déceler les traces des oppositions binaires dont les commentateurs·trices en tout genre sont souvent friand·es : le chiffre viendrait imposer sa rigueur là où le verbe brillerait par son imprécision, les sciences que d’aucun·es aiment à qualifier de «dures» supplanteraient les approximations des dites «molles», l’apparence scientifique des cases d’Excel rassureraient les esprits cartésiens face au flou artistique des planches de Powerpoint... Pour peu, on opposerait presque l’indicateur à ce qui lui donne sens, l’économique au social, la norme face à la vie... Non ! La crédibilité de la fonction RH ne vient pas de sa capacité à brandir le chiffre, et son efficience non plus ! Ce serait simpliste et trop simple.

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Les Human Ressources Analytics peuvent-elles contribuer à l’efficience de la GRH ? Eléments de débat et pistes de réflexion

Les Human Ressources Analytics peuvent-elles contribuer à l’efficience de la GRH ? Eléments de débat et pistes de réflexion

«On ne conduit le peuple qu’en lui montrant un avenir : un chef est un marchand d’espérance» Napoléon Bonaparte

A l’image de Girardin pour qui «gouverner, c’est prévoir» ou de Fayol pour qui prévoir revient à «supputer l’avenir et le préparer», les Hommes ont toujours essayé de prévoir le futur afin de réduire l’incertitude. Les spécialistes du genre s’appellent les «stratèges» même si pour Allais, «les plus belles stratégies s’écrivent au passé». Pour Descartes (1637), nous parviendrons par la connaissance de la science «à nous rendre comme maîtres et possesseurs de la nature». En 1755, le tristement célèbre tremblement de terre de Lisbonne rappela, via Voltaire, le caractère arbitraire avec lequel les personnes mouraient ou survivaient. Cette évocation de notre fragilité, toujours âprement ressentie, ne manque pas de rappeler notre actualité.

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Transformation numérique, technologies, intelligence artificielle ...