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Qui a dit que la Marque Employeur n’aimait pas les chiffres ?

Qui a dit que la Marque Employeur n’aimait pas les chiffres ?

Vous vous posez peut-être (encore) la question sur ce qui fait le succès de la Marque Employeur? Un effet de mode, une nouvelle lubie du marketing, une propagande de la part d’agences de communication?

Un simple chiffre vous présente le contexte et démontre la relation forte entre développement, efficacité de l’entreprise et recrutement : 83% des PME et ETI reconnaissent rencontrer des difficultés de recrutement & 72% pensent que ces difficultés ralentissent leur développement. La marque employeur est devenue centrale pour répondre aux enjeux de recrutement

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Non à la gadgetisation de la fonction RH

Non à la gadgetisation de la fonction RH

En matière de mode informatique RH, un clou chasse l’autre, et nous n’avons pas fini d’installer la version 2.0 que l’on nous promet non plus le 3.0 mais le 4.0 et bientôt le 5.0… La mode du moment, l’avenir salvateur de la fonction, le nec plus ultra qui envahira nos « time line » à la rentrée (si l’on est un lecteur assidu des posts RH sur les réseaux sociaux), risque de ne plus être le BIG DATA mais le BOT. L’avenir est dans le BOT.  

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Mesure de l’expérience collaborateur : de l’analyse du ressenti à l’analyse des données !

Mesure de l’expérience collaborateur : de l’analyse du ressenti à l’analyse des données !

Les études rapportent une corrélation entre le succès de l’expérience client et l’engagement des collaborateurs. De son côté, l’expérience collaborateur est un dérivé de l’expérience client et représente un des facteurs principaux influençant l’engagement des collaborateurs. Nous pouvons donc déduire un lien entre l’expérience collaborateur, l’engagement des collaborateurs et l’expérience client.

La notion d’expérience des collaborateurs est devenue un nouveau contrat entre l’employeur et le collaborateur (Deloitte Global Human Capital Trends, 2017). Mais il existe un écart dans ce contrat entre les pratiques RH mises en œuvre par la direction et les interprétations, la perception des collaborateurs influençant en fin de compte leurs attitudes, comportements et performances au travail.

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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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Transformation numérique, technologies, intelligence artificielle ...