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Un SIRH international au service d ’ une politique RH Groupe «data-driven»

Un SIRH international au service d ’ une politique RH Groupe «data-driven»

Avec la globalisation et l’internationalisation de nos entreprises, les directions des ressources humaines font face à des enjeux de plus en plus forts de gestion des ressources à une maille globale. La politique de l’entreprise se pense au niveau global, la gestion de son capital humain doit donc aller dans ce sens également et ne pas s’arrêter aux frontières, aux spécificités de chaque pays.

Ces enjeux nous ont forcés à repenser la manière de gérer les ressources de l’entreprise pour construire une politique RH globale, optimisant les ressources et leur utilisation au-delà des frontières, favorisant des processus RH homogènes pour tous, facilitant la mobilité des collaborateurs, la diffusion d’une culture d’entreprise unique et tout cela au service des enjeux business de l’entreprise et de sa croissance internationale.

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HR Analytics, le levier ultime du RH augmenté

HR Analytics, le levier ultime du RH augmenté

Le paysage des RH est aujourd’hui particulièrement contrasté en terme d’équipement en solutions RH. Un décalage subsiste entre une proportion encore importante de sociétés fonctionnant avec des tableaux Excel et d’autres ayant implémenté les atouts de l’intelligence artificielle, de la blockchain et encore d’autres technologies désormais associées aux RH.

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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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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 ...