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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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HR Analytics, le levier ultime du RH augmenté

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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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Le machine learning est-il équitable ?

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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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Désacraliser le digital

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Pouvez-vous nous définir à la fois le marché sur lequel vous opérez aujourd’hui et les typologies de demandes de vos clients, bien que l’intitulé même de votre pôle soit déjà une réponse ?

Nous sommes sollicités par les entreprises qui souhaitent anticiper ou accompagner les transformations autour de l’I.A. On peut d’ailleurs parler plutôt simplement d’automatisation dans la mesure où les niveaux d’I.A. peuvent varier fortement d’une entreprise à l’autre, en fonction du secteur ou même en interne en fonction du métier considéré (par exemple, le Marketing est particulièrement avancé en la matière). Quel que soit le niveau d’« intelligence », cette automatisation du recueil et du traitement des données implique des évolutions importantes des modèles organisationnels. L’exploitation des données et expériences clients auront tout naturellement un impact sur les données et l’expérience collaborateurs.

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Transformation numérique, technologies, intelligence artificielle ...