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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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QUAND LA DRH S’EVEILLERA ...

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...à la data, le CODIR tremblera.

DAF et DRH deux cultures, mais un seul objectif : “la performance durable et responsable”

A l’heure où certains gourous appellent de leurs vœux à la disparition du DRH et du management pour libérer l’entreprise de ces 2 tares organisationnelles, les détenteurs de l’immunité à la pathologie sociale du désengagement sont clairement les DRH et leur trésor de “datas sociales”.

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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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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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Transformation numérique, technologies, intelligence artificielle ...