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Ce qui ne se mesure pas, ne s ’améliore pas : piloter son dashboard recrutement

Ce qui ne se mesure pas, ne s ’améliore pas : piloter son dashboard recrutement

Aujourd’hui le métier de recruteur est un métier qui englobe une palette très large et variée de missions. Un recruteur doit savoir entre autre :

  • Centraliser et rédiger les besoins en recrutement de manière attractive
  • Créer, gérer et mesurer le plan stratégique de communication de diffusion des annonces,
  • “Être ambassadeur de son entreprise”, être capable de retranscrire les valeurs et les attentes de l’entreprise et s’assurer qu’elles soient en accord avec celles du candidat.
  • Impliquer efficacement les managers.
  • Et pleins d’autres actions autour du recrutement...

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Data visualisation : exploiter toute l’intelligence des données sociales….

Data visualisation : exploiter toute l’intelligence des données sociales….

La restitution comme l’analyse des données n’est aujourd’hui plus l’apanage du marketing ou du commerce. Cette activité s’étend désormais très largement au domaine des Ressources Humaines.

Les managers RH sont devenus de véritables protagonistes attachés à la production de reportings sexy et d’analyses plus efficientes. Ils participent en cela autant à la définition de la trajectoire stratégique globale qu’au management quotidien de la performance.

Ici comme ailleurs, l’importance d’un reporting performant prend tout son sens. Alors pourquoi et comment réaliser un reporting efficace dans le cadre d’une stratégie RH pertinente ? Et donc comment extraire des données du SIRH toute leur «intelligence» ?Nous nous efforcerons d’y apporter une réponse.

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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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Mesure de l’expérience collaborateur : de l’analyse du ressenti à l’analyse des données !

Mesure de l’expérience collaborateur : de l’analyse du ressenti à l’analyse des données !

Les études rapportent une corrélation entre le succès de l’expérience client et l’engagement des collaborateurs. De son côté, l’expérience collaborateur est un dérivé de l’expérience client et représente un des facteurs principaux influençant l’engagement des collaborateurs. Nous pouvons donc déduire un lien entre l’expérience collaborateur, l’engagement des collaborateurs et l’expérience client.

La notion d’expérience des collaborateurs est devenue un nouveau contrat entre l’employeur et le collaborateur (Deloitte Global Human Capital Trends, 2017). Mais il existe un écart dans ce contrat entre les pratiques RH mises en œuvre par la direction et les interprétations, la perception des collaborateurs influençant en fin de compte leurs attitudes, comportements et performances au travail.

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Transformation numérique, technologies, intelligence artificielle ...