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4 pré-requis avant de lancer une cartographie de compétences

4 pré-requis avant de lancer une cartographie de compétences

Savez-vous quelles compétences sont requises pour chacun des postes au sein de votre organisation ? Les personnes qui occupent ces fonctions en ont-elles conscience ? Ont-elles les connaissances nécessaires pour exécuter les tâches qui leur sont confiées et la bonne attitude pour réussir ? C'est là qu'intervient la cartographie de compétences. Elle peut vous aider à identifier les bons talents pour les bons postes, retenir des employés qualifiés, améliorer l'efficacité de vos collaborateurs ou encore suivre les évolutions de votre secteur et planifier l'avenir de votre organisation.

La cartographie de compétences est la fondation de toute politique de gestion des talents. Elle permet de comparer le niveau des compétences actuel et souhaité au sein de votre organisation afin de travailler à la planification stratégique de vos ressources.

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Désacraliser le digital

Désacraliser le digital

Pouvez-vous nous définir à la fois le marché sur lequel vous opérez aujourd’hui et les typologies de demandes de vos clients, bien que l’intitulé même de votre pôle soit déjà une réponse ?

Nous sommes sollicités par les entreprises qui souhaitent anticiper ou accompagner les transformations autour de l’I.A. On peut d’ailleurs parler plutôt simplement d’automatisation dans la mesure où les niveaux d’I.A. peuvent varier fortement d’une entreprise à l’autre, en fonction du secteur ou même en interne en fonction du métier considéré (par exemple, le Marketing est particulièrement avancé en la matière). Quel que soit le niveau d’« intelligence », cette automatisation du recueil et du traitement des données implique des évolutions importantes des modèles organisationnels. L’exploitation des données et expériences clients auront tout naturellement un impact sur les données et l’expérience collaborateurs.

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Il y a urgence à acculturer nos dirigeants d’entreprise à l’intelligence artificielle

Il y a urgence à acculturer nos dirigeants d’entreprise à l’intelligence artificielle

Par Thomas Houdaille, fondateur de Catalix, l’école de l’IA pour le business

Nous vivons une période paradoxale : il n’y a jamais eu autant de buzz au sujet de l’intelligence artificielle (IA), mais très peu de dirigeants d’entreprises françaises en ont une vision claire. Or l’IA, le Machine Learning en particulier (associé à l’IA symbolique le cas échéant), devrait être un sujet prioritaire pour la plupart des grandes (et moins grandes) entreprise car elle impacte potentiellement le développement de leur chiffre d’affaires et l’ensemble des processus, leur organisation, et car elle pose nombre de questions nécessaires sur la relation entre l’homme, l’employé et le citoyen, et les technologies digitales. D’où l’importance de sensibiliser et d’acculturer les dirigeants d’entreprise et leurs managers à l’IA 

Plusieurs études récentes sur l’impact de l’IA à l’horizon 2035 affirment que la croissance économique d’un pays ne s’évaluera plus en fonction de son capital mais en fonction de son degré́ de maturité́ en Intelligence Artificielle. D’après une étude d’Accenture, l’IA pourrait accroître de près de 38% en moyenne la rentabilité des entreprises à cette échéance ! Sans prendre ces études pour parole d’évangile, force est de constater la montée en puissance et la diversité́ des exemples d’applications de l’IA autour de nombreux usages : mieux comprendre ses clients et prédire les ventes, optimiser les opérations et processus métiers, détecter les fraudes ou pannes, transformer les produits et inventer de nouveaux modèles économiques, en lien notamment avec les objets connectés (ex véhicule autonome) … 

Dans un futur proche, l’IA modifiera la nature même du travail et des relations homme-machine. Elle prendra en charge les tâches répétitives et codifiables et bousculera les modèles traditionnels d’organisation du travail. Elle permettra d’augmenter les capacités professionnelles des collaborateurs, en les déchargeant de tâches d’analyse et en réduisant le temps menant a la prise de décision. L’IA pourrait ainsi permettre aux entreprises de devenir plus performantes, plus flexibles, et plus horizontales ; et d’offrir à ses salaries des perspectives d’évolution vers des tâches à plus forte valeur ajoutée et complémentaires à l’IA. Certaines fonctions vont probablement disparaître et l’impact sur l’emploi sera significatif, même s’il est très difficile de faire des prévisions. Raison de plus pour s’y préparer. Mais on n’en est pas encore là, et la réalité de l’IA en entreprise est très variable, en particulier en France, qui globalement accuse un retard significatif par rapport à la Chine, aux USA et au Canada. Dans l’industrie, de 15 à 20% des entreprises auraient mis en place des pôles de compétence dédiés, et commencé à déployer des solutions opérationnelles. Quelques grandes banques françaises sont déjà très avancées quand d’autres ont à peine démarré. Certains acteurs du digital et startups sont quant à elles déjà des « AI companies ».

Dans les grandes entreprises françaises, on est encore la plupart du temps dans une phase d’expérimentation, avec des projets pilotes qui ne tiennent pas toujours leurs promesses. La première raison est sans doute que les entreprises lancent beaucoup d’initiatives en parallèle au lieu de se consacrer sur quelques projets prioritaires. La seconde, qui est indirectement liée, est que le management (top et opérationnel) n’est pas assez investi sur le sujet. Il délègue bien souvent aux CDO et aux Data Scientists, par manque de culture et de vision stratégique sur le sujet.

Or les projets IA sont par la nature même de l’apprentissage automatique des projets qui nécessitent une approche « agile », beaucoup de « test and learn » et une forte association des équipes métiers aux data scientists. Au-delà de l’algorithmie (qui nécessite un vrai savoir-faire), il y a un enjeu particulier autour des process métiers travaillés, des données utilisées… et il faut souvent combiner les techniques d’analyse des données avec l’holistique et l’empirique que connaissent les gens du métier pour être capable de sortir un signal significatif.

Il est temps que les dirigeants et leurs managers se saisissent de l’IA ! Et ca n’est pas seulement un sujet de technologie, mais de culture d’entreprise et donc également de ressources humaines. Plus généralement si certains salariés sont prêts à jouer la carte de l’IA parce qu’ils en voient les bénéfices, pour d’autres, c’est l’inquiétude d’une grande déshumanisation qui règne. A l’aube d’une époque où la transformation des métiers va s’accélérer, beaucoup d’information et de formation reste à faire pour combler ce large déficit de compréhension et tordre le cou à nombre de fantasmes.

« Machine learning is a fundamental new technology that can create immense value to humankind. At the same time, it will challenge society. Not to try to understand how it works would be irresponsible ». Risto Siilasmaa, Pdt du Conseil d’Administration de Nokia, qui s’est formé au Machine Learning et a décidé de former tous les employés de son entreprise ! 

 

  

 

 

      

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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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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).

Cependant, il nous semble qu’une telle approche est limitée dans son efficacité, car le principe du SWP est de mettre en place un canal décisionnaire direct entre la stratégie, les opérations et la RH. La RH doit donc prendre la mesure du rôle majeur qui lui est donné dans le sujet du SWP et s’employer à observer, comprendre et utiliser au mieux son impact sur les opérations de l’entreprise. 

Il nous semble que deux évidences existent à ce sujet : cet impact s’observe mieux au travers de la notion de compétences (niveau de granularité plus fin et plus malléable), et les services et processus que la RH propose à l’entreprise et aux collaborateurs sont les outils qui lui permettent d’adresser cet impact.

Ainsi le schéma global du SWP pour un département RH s’incarne autour de 3 grands axes de travail : 

  1. Cartographier et connaître précisément les ressources de l’entreprise à T0 pour pouvoir les projeter à T+X. Connaître ses ressources passe par la connaissance précise des compétences à l’échelle individuelle et donc par conséquent à l’échelle des équipes, des Business Units puis de l’entreprise.
  2. Déterminer l’écart entre la situation présente et la situation future et pouvoir comprendre cet écart selon différentes perspectives (écart entre 2 collaborateurs, entre un collaborateur et un poste, entre une équipe existante et un nouveau type d’emploi …).
  3. Enfin, déterminer les actions à mener par verticales RH (formations, recrutements, mobilités internes...) pour combler l’écart ou les écarts observés. A notre sens, c’est le calcul de l’écart en compétences entre la situation présente et la situation future qui doit permettre de déterminer les actions à mener, puis de réaliser le suivi de ces actions.

Nous proposons ci-dessous notre perspective sur ces 3 axes de travail.

Connaître ses ressources dans la situation présente (et passée)

La connaissance précise de ses ressources pour une entreprise est l’un des pain-points les plus importants à résoudre : les DRH se plaignent souvent de mieux connaître leurs collaborateurs sur LinkedIn que sur leurs SIRH internes, ils doivent donc se ré-approprier cette donnée.

En amont, quelles que soient les solutions retenues, il est essentiel de prévoir dans ce chantier l’agrégation de toutes les sources possibles d’informations existantes et à venir sur les collaborateurs afin d’objectiver au mieux leurs compétences. Au coeur de la notion d’objectivation l’on trouve en effet la nécessité d’avoir l’information la plus fiable, à jour et actualisée. Le recoupement de toutes les sources d’information en un point central est à ce titre un facilitateur fort de l’objectivation de l’information

De plus, un autre défi émerge du besoin d’agréger les données : être capable de rendre cohérentes ces informations, souvent rédigées sous différents formats et avec une taxonomie propre au processus ou à la portion de l’organisation concernée. Pour dégager le maximum d’information sur une unique compétence à partir de ces sources, il est important de les lier entre elles grâce à un langage commun.

Le premier chantier est donc d’identifier l’ensemble des sources d’information sur les collaborateurs ou leurs compétences et de les agréger dans une même cartographie de compétences sur laquelle les collaborateurs, les métiers etc. pourront ensuite être positionnés.

Calculer l’écart entre situations présente et future

Avant de calculer cet écart, il faut pouvoir interpréter la stratégie de l’entreprise du point de vue des compétences et plus généralement de son impact sur le paysage de ressources humaines. Cette simulation reste cependant complexe : comment prédire quels seront les compétences et métiers de demain résultants de cette vision stratégique ?

Pour l’instant, cette projection s’arrête souvent à l’échelle macroscopique des métiers, ces derniers étant amenés à évoluer dans la définition des compétences qu’ils mettent en oeuvre. Cette projection doit donc elle même descendre à la maille compétence autant que faire se peut.

Une fois cela réalisé, le calcul de cet écart doit se faire à plusieurs échelles : celle de l’entreprise pour identifier les grands mouvements qui viendront à être réalisés,  jusqu’à la maille individuelle pour personnaliser l’accompagnement de chaque collaborateur dans cette transformation stratégique.

Tous ces calculs doivent être réalisés à la maille compétence afin de s’affranchir de la définition actuelle des métiers qui deviendra obsolète à T+X.

Les entreprises pourront donc accompagner l’évolution de chacun : formation, mobilité interne, parcours de carrière…

Et décider, à l’échelle macroscopique, des axes prioritaires sur les plans de formation, la modification des entités et les recrutements à venir.

Utiliser les processus RH pour combler l’écart

Pour pouvoir se projeter, il faut pouvoir connaître ses processus.

Une fois que l’écart est calculé, il faut être dans la capacité de transmettre à chacun des processus RH & métiers de l’entreprise la grille de lecture à suivre pour pouvoir s’exécuter correctement.

Cet écart doit donc être transmis dans un langage commun de communication qui sera interprété par l’ensemble de ces processus : formations, mobilités internes, recrutements...

Pour conclure, si on veut pouvoir détecter exactement l’impact sur ses compétences d’une stratégie, il faut pouvoir créer un langage de communication commun permettant à la fois d’identifier les ressources en compétence à T0, simuler l’objectif à T+X, calculer cet écart puis transmettre cet écart aux processus.

Sans ce langage commun au niveau des compétences, la stratégie ne peut donc être exécutée finement et facilement.

La direction des ressources humaines qui pendant longtemps a été vue comme un centre de coût, va devoir se métamorphoser en centre de profit en capitalisant et valorisant toute la donnée collaborateur pour simuler les stratégies de son entreprise 

 

  

 

 

      
 

Mots-clés: START-UP, LabRH, COMPETENCES, MagRH5, cartographie

Transformation numérique, technologies, intelligence artificielle ...

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