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DRH, RRH, s’il vous plaît, ne fétichisez pas les chiffres.

DRH, RRH, s’il vous plaît, ne fétichisez pas les chiffres.

Mesdames, Messieurs, DRH ou RRH, s’il vous plaît, veillez à utiliser à bon escient et avec parcimonie les chiffres. Il est incontestable que les chiffres ont une utilité dans vos pratiques professionnelles, notamment dans une visée de contrôle de gestion sociale. Ils permettent une montée en généralité à même d’offrir une vue d’ensemble de certaines dimensions (effectif, nombre d’heures travaillées) ou de certaines dynamiques (absentéisme, effort de formation). Ils rendent également possible une mise en équivalence permettant de pouvoir se comparer à d’autres et d’être comparé en termes de performance sociale. Il n’en demeure pas moins que vous pouvez avoir tendance à les fétichiser, à les sacraliser. Si ce n’est pas quantifié, compté, cela aurait alors moins de valeur.

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4 pré-requis avant de lancer une cartographie de compétences

4 pré-requis avant de lancer une cartographie de compétences

Savez-vous quelles compétences sont requises pour chacun des postes au sein de votre organisation ? Les personnes qui occupent ces fonctions en ont-elles conscience ? Ont-elles les connaissances nécessaires pour exécuter les tâches qui leur sont confiées et la bonne attitude pour réussir ? C'est là qu'intervient la cartographie de compétences. Elle peut vous aider à identifier les bons talents pour les bons postes, retenir des employés qualifiés, améliorer l'efficacité de vos collaborateurs ou encore suivre les évolutions de votre secteur et planifier l'avenir de votre organisation.

La cartographie de compétences est la fondation de toute politique de gestion des talents. Elle permet de comparer le niveau des compétences actuel et souhaité au sein de votre organisation afin de travailler à la planification stratégique de vos ressources.

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SIRH : Les frontières se déplacent... les conflits aussi

SIRH : Les frontières se déplacent... les conflits aussi

« Le territoire témoigne d’une appropriation à la fois économique, idéologique et politique (sociale donc) de l’espace par des groupes qui se donnent une représentation particulière d’eux-mêmes, de leur histoire, de leur singularité »[1]. Avec cette affirmation, le géographe français Guy Di Méo nous renvoie finalement à ce qui est peut-être un atavisme dont on est encore bien loin de s’affranchir contrairement à ce que les sirènes digitales voudraient faire croire. L’engouement pour une transformation digitale qui modifie notre rapport à l’espace et au temps au point d’abolir les frontières et les silos des organisations ne doit pas occulter une réalité humaine faite d’aversion au risque et de peurs dont on sait qu’elles sont au cœur du besoin de contrôle donc du réflexe du territoire, donc des frontières.

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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 ...