D'autres articles sur le thème des technologies et de la transformation

Strategic workforce planning : les mutations du monde du travail

Strategic workforce planning : les mutations du monde du travail

Face à la disruption induite par l’ère des plateformes (Amazon, Uber…) et de la digitalisation des processus (CRM, signature électronique…), les entreprises doivent s’adapter et de fait adapter leurs ressources humaines. Le Strategic Workforce Planning est une brique essentielle pour accompagner cette transformation et replacer la DRH au centre de la stratégie d’entreprise.

Développer la culture HR Data Analytics
pour accompagner la DG dans la définition
de la stratégie 

L’opération est pourtant un vrai challenge. Faute de culture et de « coutume  » les Directions générales n’intègrent pas assez la composante RH dans la définition de leur stratégie, alors qu’elle est pourtant une composante majeure si ce n’est première de sa réussite. Pour permettre aux équipes RH d’être des contributeurs plus actifs à la définition de la stratégie à moyen et à long terme, celles-ci doivent développer leur culture « data  » afin d’obtenir des métriques soutenant leur message auprès de la DG, tel que pourrait le faire un DAF ou un DSI. Une cartographie des compétences actualisée, la maturité des équipes sur telle ou telle technologie, une pyramide des âges fine ou encore un repérage des métiers sous tensions ou externalisables sont autant d’éléments éclairant les décisions stratégiques. Définir ces métriques est essentiel pour accompagner la construction de la stratégie, mais avoir la capacité de les actualiser régulièrement est un facteur clé de la bonne déclinaison opérationnelle des orientations identifiées.

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Le seigneur des robots

Le seigneur des robots

Associée à l’imaginaire de science-fiction, l’intelligence artificielle alimente tous les fantasmes : fin du travail, domination des machines, disparition de l’humanité. Or ces craintes sont largement infondées.

Déjà très présente dans notre vie quotidienne, l’intelligence artificielle est en train de modifier en profondeur le fonctionnement des sociétés contemporaines et de l’économie. Que l’on parle de la voiture autonome, de la médecine préventive, du marketing prédictif, de l’Internet des objets ou des assistants vocaux, les progrès technologiques vont démultiplier les opportunités pour les individus et les entrepreneurs. Si vous pensez que les robots et les algorithmes vont remplacer la créativité et le savoir-faire humain, détrompez-vous ! L’heure est au foisonnement des synergies hommes- machines. Grâce A l’aide des technologies fondées sur l’intelligence artificielle, nous basculons dans l’ère du contexte et de la conversation permanente.

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Gestion des compétences : pourquoi vous ne pourrez vous passer de l'IA

Gestion des compétences : pourquoi vous ne pourrez vous passer de l'IA

« Les gens qui ne passeront pas cinq heures par semaine en ligne pour se former seront bientôt obsolètes  », Randall Stephenson, Président d’AT&T en 2016.

Une recherche empirique sur le rythme du progrès et de l’innovation montre rapidement que ce rythme est de forme exponentielle (résultat d’une succession de courbes en S) dans bien des cas. Le problème c’est que le cerveau humain sait prolonger les lignes droites mais se représente très mal une exponentielle. Il est pourtant crucial de comprendre ce dont il s’agit afin d’anticiper ce que ça implique en matière d’employabilité et de compétitivité. Essayons de comprendre cela avec l’exemple du grain de riz sur l’échiquier : un jeu d’échec compte 64 cases. En doublant simplement la quantité de riz à chaque case (1 sur la première, 2 sur la deuxième, 4 sur la troisième, etc.), on arrive à la dernière case avec une quantité de riz équivalente à 500 ans de production annuelle mondiale ! C’est ça une exponentielle. Il suffit de quelques « sauts de puces  » pour atteindre des résultats vertigineux. 

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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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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.

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.

Maître vous avez la parole…

Faut-il instaurer un régime juridique spécifique pour les robots ? Question saugrenue à première vue.

Mais, auriez-vous pensé  un jour retrouver les lois de la robotique élaborées par Isaac Asimov dans une proposition de résolution du Parlement européen ? Et bien non, ce n'est pas de la science-fiction: elles figurent en bonne place (page 5/24) dans le rapport Delvaux ayant soumis à la Commission juridique européenne des recommandations concernant les règles de droit civil sur la robotique.

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 ?

Transformation numérique, technologies, intelligence artificielle ...