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

Pour une IA augmentée par l'humain

Pour une IA augmentée par l'humain

La fonction RH est-elle moutonnière ? Vous m’en excuserez, mais je ne puis m’empêcher de me poser cette question à la lecture de très nombreux articles qui fleurissent actuellement sur les réseaux sociaux ou dans la presse spécialisée.

En effet, si vous parlez le « globish » et/ou le « consultant », vous n’avez pu passer à côté des discours définitifs qui nous sont régulièrement assénées comme autant de vérités que nous aurions inexplicablement ignorées ; discours d’où il ressort que nous sommes définitivement des freins au développement du digital. Il nous faut « disrupter » la DRH, voici le genre de fadaises que l’on nous sert pour nous faire comprendre que nous ne sommes pas suffisamment, dans la novlangue en vogue, « disruptifs » ; et que sans cela nous serons définitivement « has-been ». Tout ceci dans une bonne logique classique et habituelle de "HR Bashing", c'est tellement facile. La fonction RH étant par nature une fonction à la recherche des compromis elle répond rarement à ce type d'attaques. Mais le travail de sape que mène ces acteurs du numérique ou du conseil est à bien des égard contre-productif tellement ils se trompent de cible.

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La data au service du Workforce planning

La data au service du Workforce planning

An Rycek, Cisco - Strategic Workforce Planning Manager,
Global virtual sales & engineering

Pouvez-vous présenter Cisco en quelques mots ?

Cisco est une entreprise IT américaine spécialisée dans les solutions télécom (Infrastructures, 

Sécurité, Services, Applications…) qui emploie environ 74 000 employés dans le monde et se reconfigure en permanence (190 acquisitions depuis 1993). Pour illustrer ce qu’est Cisco, je peux prendre deux exemples de projets que Cisco a mené récemment : 

(1) A Barcelone, nous avons créé ensemble avec notre eco-système la ville du futur (Smart city/ville intelligente) en déployant l’informatique géodistribuée (fog computing) pour gérer notamment grâce aux données via l’internet des objets l’éclairage, le trafic automobile ou les déchets de manière plus intelligente afin d’optimiser la consommation d’énergie et les flux ;

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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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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 ...