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

Philosophie et IA

Philosophie et IA

Pourquoi un philosophe s’intéresse-t-il à l’Intelligence artificielle ?

L’intelligence a toujours posé question à la philosophie, de même que la technologie qui, depuis au moins un siècle, se trouve au centre des préoccupations. La combinaison de l’intelligence et de la technologie est ainsi doublement philosophique. Des philosophes comme Aristote et Leibniz l’ont anticipé. Actuellement, les débats sur l’intelligence artificielle ont deux dimensions. La première est épistémologique : elle cherche à interroger la part « intelligente » de l’intelligence artificielle. Si la capacité pour une machine d’émuler l’intelligence humaine la rend véritablement intelligente, cette dernière caractéristique doit-elle être entendue comme une qualité, ou juste comme une capacité ? Un dispositif capable de comportements intelligents a-t-il cette qualité qu’est l’intelligence, voilà la question. La seconde dimension du débat contemporain est plus prospective et sociale. Elle interroge les conséquences humaines et civilisationnelles des évolutions actuelles du couple humain-machine, avec aussi bien le spectre d’un chômage accru et d’un remplacement du travail humain par le travail machinique, que les espoirs transhumanistes, souvent utopistes, d’une humanité régénérée par ses outils. Toutes les questions soulevées par le progrès depuis deux siècles se retrouvent dans ce débat, exacerbé par les exemples toujours plus nombreux de robotisation de certaines activités.

Lire la suite

Le référentiel est mort, vive le référentiel !

Le référentiel est mort, vive le référentiel !

Par Loïc Michel, CEO 365 Talents - Après plusieurs années dans le conseil avec des expériences de chef de projet Stratégie, Marketing et Relation Client en particulier dans les Télécoms, les Nouvelles Technologies et l’Énergie. https://365talents.com

Aujourd’hui le référentiel est toujours au cœur des pratiques RH… Il est défini comme la « clé du système de pilotage des ressources humaines ». Il permet de « constituer un ensemble défini des compétences ajustables aux exigences de la politique de recrutement, de mobilité interne, de formations destinées aux emplois cibles. Le référentiel délivre ensuite des indicateurs de performance tangibles que doivent produire les compétences… ».

Ces affirmations font office de dogmes : le référentiel ne donne pas moins l’ensemble des compétences requises sensées faire face à toutes les évolutions du marché, des emplois et de l’entreprise. La messe est donc dite ! Le référentiel pourrait bien apparaître comme l’ultime rempart de la vérité RH !

Or comment maintenir un tel référentiel dans un contexte où ce qui est attendu des collaborateurs évolue en fonction des transformations régulières qui secouent tous les 3 ans en moyenne les entreprises ? C’en est presque intenable tant il faut d’énergie et d’adaptabilité, alors que les DRH ont également d’autres chantiers d’importance à gérer allant du recrutement à l’expérience collaborateur.

Émerge ainsi, avec la remise en question « pratique » du référentiel du fait de l’impermanence de ce qui est attendu, la notion de Talent, nécessairement issu de l’expérience, lié au parcours et à la motivation du collaborateur. Le Talent a ceci de fondamental qu’il s’adapte, qu’il est protéiforme et qu’il se réalise en fonction du candidat dans le cadre de la mission.

Le talent, ne peut se résumer aux compétences, il apparait aujourd’hui comme étant de plus en plus un pari sur l'avenir grâce à des paramètres de personnalité et soft skills qui garantiraient une meilleure prédictibilité des réalisations futures.

Pour nous, qui avons choisi pour notre ADN les Talents plutôt que les seules compétences, l’homme ou la femme plutôt que le référentiel, cela nous parle ! Et nous sommes partis du principe que la solution viendrait du collaborateur lui-même… par conséquent qu’il était nécessaire d’aider les entreprises à rendre leurs propres collaborateurs actifs sur la valorisation de leurs atouts…. Et pour cela, fournir des outils d’IA aux collaborateurs pour qu’ils puissent constituer un ensemble cohérent et intelligible de l’ensemble de leurs compétences, expertises et motivations, c’est-à-dire de leur projection en tant que Talent.

Le rôle des RH va ainsi plus loin que la collecte et le référencement des compétences : elles permettent aux collaborateurs de devenir des talents … en organisant les mobilités nécessaires pour qu’ils se confrontent, résolvent et se révèlent dans des expériences professionnelles renouvelées. 

Remplacer le référentiel, ce n’est pas renoncer au contrôle, c’est se donner des latitudes de changement véritables et introduire la mobilité et l’expérience comme validations de la performance. Dernièrement je me trouvais dans une des grands messes RH et j’entendais certains professionnels qui se plaignaient de ce que pouvaient être les outils IA, de quels monstres en termes de processus et organisations ils pouvaient accoucher… c’est vrai, si nous continuons à garder nos filtres et nos process, les outils de l’IA ne peuvent rien de sensé et d’efficace pour les RH. Les outils IA impliquent un changement de paradigme, et c’est dans ce changement qu’ils révèlent leur plein potentiel, pas dans l’adaptation des vieux systèmes…. Les entreprises comptent plus que jamais sur leur DRH pour être les initiateurs de cette nouvelle façon de travailler, d’intégrer les nouvelles technologies pour organiser et d’aider les hommes et les femmes à grandir en faisant grandir leur entreprise.

Non ! La DRH ne doit pas et ne sera pas soluble dans le référentiel. La DRH produit ce précipité, cet élément non soluble qu’est le talent. Avec l’IA, elle peut construire le potentiel plutôt que le référentiel…Et provoquer « quotient réactionnel », qui pour filer la métaphore chimique, voire alchimique, est la garantie de l’équilibre de la solution-organisation.

La DRH prépare l’entreprise en qualifiant les talents en leur donnant un cadre pour qu’ils s’épanouissent, c’est-à-dire pour nous qu’ils soient mobiles, agiles, apprenant, pour qu’ils accompagnent ou qu’ils soient à l’origine des bonnes transformations qui permettent à l’entreprise de s’adapter, se renouveler et perdurer. 

  

 

 

        

Lire la suite

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 ;

Lire la suite

Il y a urgence à acculturer nos dirigeants d’entreprise à l’intelligence artificielle

Il y a urgence à acculturer nos dirigeants d’entreprise à l’intelligence artificielle

Par Thomas Houdaille, fondateur de Catalix, l’école de l’IA pour le business

Nous vivons une période paradoxale : il n’y a jamais eu autant de buzz au sujet de l’intelligence artificielle (IA), mais très peu de dirigeants d’entreprises françaises en ont une vision claire. Or l’IA, le Machine Learning en particulier (associé à l’IA symbolique le cas échéant), devrait être un sujet prioritaire pour la plupart des grandes (et moins grandes) entreprise car elle impacte potentiellement le développement de leur chiffre d’affaires et l’ensemble des processus, leur organisation, et car elle pose nombre de questions nécessaires sur la relation entre l’homme, l’employé et le citoyen, et les technologies digitales. D’où l’importance de sensibiliser et d’acculturer les dirigeants d’entreprise et leurs managers à l’IA 

Plusieurs études récentes sur l’impact de l’IA à l’horizon 2035 affirment que la croissance économique d’un pays ne s’évaluera plus en fonction de son capital mais en fonction de son degré́ de maturité́ en Intelligence Artificielle. D’après une étude d’Accenture, l’IA pourrait accroître de près de 38% en moyenne la rentabilité des entreprises à cette échéance ! Sans prendre ces études pour parole d’évangile, force est de constater la montée en puissance et la diversité́ des exemples d’applications de l’IA autour de nombreux usages : mieux comprendre ses clients et prédire les ventes, optimiser les opérations et processus métiers, détecter les fraudes ou pannes, transformer les produits et inventer de nouveaux modèles économiques, en lien notamment avec les objets connectés (ex véhicule autonome) … 

Dans un futur proche, l’IA modifiera la nature même du travail et des relations homme-machine. Elle prendra en charge les tâches répétitives et codifiables et bousculera les modèles traditionnels d’organisation du travail. Elle permettra d’augmenter les capacités professionnelles des collaborateurs, en les déchargeant de tâches d’analyse et en réduisant le temps menant a la prise de décision. L’IA pourrait ainsi permettre aux entreprises de devenir plus performantes, plus flexibles, et plus horizontales ; et d’offrir à ses salaries des perspectives d’évolution vers des tâches à plus forte valeur ajoutée et complémentaires à l’IA. Certaines fonctions vont probablement disparaître et l’impact sur l’emploi sera significatif, même s’il est très difficile de faire des prévisions. Raison de plus pour s’y préparer. Mais on n’en est pas encore là, et la réalité de l’IA en entreprise est très variable, en particulier en France, qui globalement accuse un retard significatif par rapport à la Chine, aux USA et au Canada. Dans l’industrie, de 15 à 20% des entreprises auraient mis en place des pôles de compétence dédiés, et commencé à déployer des solutions opérationnelles. Quelques grandes banques françaises sont déjà très avancées quand d’autres ont à peine démarré. Certains acteurs du digital et startups sont quant à elles déjà des « AI companies ».

Dans les grandes entreprises françaises, on est encore la plupart du temps dans une phase d’expérimentation, avec des projets pilotes qui ne tiennent pas toujours leurs promesses. La première raison est sans doute que les entreprises lancent beaucoup d’initiatives en parallèle au lieu de se consacrer sur quelques projets prioritaires. La seconde, qui est indirectement liée, est que le management (top et opérationnel) n’est pas assez investi sur le sujet. Il délègue bien souvent aux CDO et aux Data Scientists, par manque de culture et de vision stratégique sur le sujet.

Or les projets IA sont par la nature même de l’apprentissage automatique des projets qui nécessitent une approche « agile », beaucoup de « test and learn » et une forte association des équipes métiers aux data scientists. Au-delà de l’algorithmie (qui nécessite un vrai savoir-faire), il y a un enjeu particulier autour des process métiers travaillés, des données utilisées… et il faut souvent combiner les techniques d’analyse des données avec l’holistique et l’empirique que connaissent les gens du métier pour être capable de sortir un signal significatif.

Il est temps que les dirigeants et leurs managers se saisissent de l’IA ! Et ca n’est pas seulement un sujet de technologie, mais de culture d’entreprise et donc également de ressources humaines. Plus généralement si certains salariés sont prêts à jouer la carte de l’IA parce qu’ils en voient les bénéfices, pour d’autres, c’est l’inquiétude d’une grande déshumanisation qui règne. A l’aube d’une époque où la transformation des métiers va s’accélérer, beaucoup d’information et de formation reste à faire pour combler ce large déficit de compréhension et tordre le cou à nombre de fantasmes.

« Machine learning is a fundamental new technology that can create immense value to humankind. At the same time, it will challenge society. Not to try to understand how it works would be irresponsible ». Risto Siilasmaa, Pdt du Conseil d’Administration de Nokia, qui s’est formé au Machine Learning et a décidé de former tous les employés de son entreprise ! 

  

 

 

        

Lire la suite

Fonction RH : 3 raisons pour investir le champ de l’analytique RH

Dans la continuité du HR bashing auquel les praticien·nes RH sont régulièrement confronté·es, il n’est pas rare qu’on affuble la fonction RH (FRH) aussi d’un complexe, notamment par comparaison avec la fonction financière, celui du «chiffre». On pourrait presque y déceler les traces des oppositions binaires dont les commentateurs·trices en tout genre sont souvent friand·es : le chiffre viendrait imposer sa rigueur là où le verbe brillerait par son imprécision, les sciences que d’aucun·es aiment à qualifier de «dures» supplanteraient les approximations des dites «molles», l’apparence scientifique des cases d’Excel rassureraient les esprits cartésiens face au flou artistique des planches de Powerpoint... Pour peu, on opposerait presque l’indicateur à ce qui lui donne sens, l’économique au social, la norme face à la vie... Non ! La crédibilité de la fonction RH ne vient pas de sa capacité à brandir le chiffre, et son efficience non plus ! Ce serait simpliste et trop simple.

Est-ce à dire pourtant que la réification de ses concepts, le pilotage de ses décisions ou l’efficacité de la pédagogie de ses actions peuvent l’affranchir d’une utilisation pertinente de techniques statistiques pour «faire parler» les données en sa possession ? La réponse est tout aussi évidemment non !

Les raisons qui doivent pousser les praticien·nes de la FRH à investir le champ de l’analyse des données plus qu’ils·elles l’ont peut-être fait par le passé sont bien sûr nombreuses et il est difficile d’en établir une liste exhaustive. Trois d’entre elles doivent toutefois être soulignées :

  1. Bénéficier d’une meilleure compréhension de la ressource humaine et des principes qui la régissent ;
  2. Permettre un meilleur pilotage des politiques et actions menées par la FRH ;
  3. Appuyer les orientations et les choix de la FRH sur un «discours de preuves».

Comprendre la ressource et ses mécanismes

La raison principale pour explorer plus avant les bénéfices de l’analytique RH réside dans la mission même de la FRH : mieux connaître le capital humain de l’entreprise. Cela commence bien sûr par la connaître au sens purement «descriptif» du terme, ce qui consiste à étudier finement les caractéristiques de la population dont la FRH doit assurer la gestion. Cela peut paraître aussi simple qu’évident et pourtant l’observation de la pratique montre à quel point la FRH reste finalement assez démunie sur ce point : même la production d’un bilan social légal, au demeurant bien pauvre en termes d’analyse, reste un pensum dans bon nombre d’entreprises. Une capacité descriptive avancée, réelle et régulière dans le temps, notamment grâce à des indicateurs objectifs, constitue finalement le point de départ de la mission RH et de ses décisions : «savoir précisément qui on est !».

Une utilisation plus poussée des techniques statistiques offrirait par ailleurs aux praticien·nes de la FRH une meilleure capacité à «comprendre» les mécanismes qui président à la performance de cette ressource, souvent éclatée dans son identité, dans ses statuts et ses intérêts. Dans cette optique, le domaine des «statistiques explicatives» - bien connu depuis longtemps des professionnel·les du marketing avec l’utilisation de régressions multiples, analyses factorielles des correspondances, etc. - ouvre un champ encore très peu exploité en RH alors qu’il aiderait grandement à cerner des relations de causes à effets. Certes, toute corrélation n’est pas la preuve d’une relation de cause à effet, mais elle invite à exercer le discernement des professionnel·les et leur indique «où creuser».

Un outil de pilotage et d’aide à la décision

Le deuxième grand bénéfice de l’analytique RH est de constituer un outil de pilotage et d’aide à la décision. Il permet en effet de consolider les processus de décisions opérationnelles grâce aux éclairages des analyses menées avec des éléments tangibles. La démarche analytique ne se substitue nullement à l’expérience d’un·e professionnel·le aguerri·e mais vient au contraire l’enrichir en l’aidant à confirmer ou infirmer les hypothèses que son expérience l’incite à formuler.

Ceci est d’autant plus utile que les représentations simplistes sont très insuffisantes pour qualifier et comprendre la complexité des situations qu’ils·elles rencontrent régulièrement. La «pâte» humaine échappe en effet bien souvent aux modélisations caricaturales, et c’est peut-être même ce qui en fait l’un des charmes. Par ailleurs, si cette complexité demande à enrichir des représentations trop simplificatrices, il faut alors les questionner, ce à quoi contribue aussi l’exposition aux analyses des données.

En résumé, l’analytique RH permet de disposer d’une meilleure description des phénomènes observés, d’identifier des pistes quant à leur explication et de faciliter le pilotage des actions qui en résultent.

Appuyer les décisions RH sur un «discours de preuve»

Dans son ouvrage la «rhétorique», Aristote distinguait deux types de preuve : celles qui dépendent de l’orateur et celles qui n’en dépendent pas, les preuves «externes». La capacité de conviction de tout «discours» dépend en effet d’abord de la qualité de l’argumentation. Il ne faut donc pas affirmer mais bien démontrer, en s’appuyant sur des arguments le plus irréfutables possible, pour être crédible, et cela vaut pour la FRH autant que pour toute autre.

C’est aussi là un des apports importants de l’analytique RH : étayer l’argumentation de la fonction RH en faisant «parler des données» qui permettent de construire un «discours de preuve» qui renforce sa pédagogie auprès de ses différents interlocuteurs.

Ainsi, la démarche analytique RH permet de crédibiliser ce qu’affirment les praticien·nes de la fonction, et ce, de deux manières.

Elle contribue d’abord à apporter la preuve de l’existence d’un fait dont les partenaires de la RH pourraient douter. C’est en quelque sorte la preuve au sens «juridique» du terme. Comme le rappelle Mahé Bossu à propos de la diversité : «Les KPI constituent alors un outil utile à celles et ceux qui étaient déjà conscient·es de la situation pour argumenter auprès de celles et ceux qui ont tendance à l’occulter»

Par ailleurs, la démarche analytique RH contribue à démontrer la pertinence de ce que les praticien·nes RH «affirment» sur une situation ou un sujet donné. C’est la preuve au sens de «l’argument rhétorique». Comme le rappelle Patrick Bouvard à propos de l’argumentation : «L’argumentation est une discipline rigoureuse, dans laquelle la spontanéité d’une intention droite et d’une bonne volonté sont souvent loin de suffire : convaincre, ce n’est ni vaincre, ni avoir raison !»

Lorsque la FRH se plaint de ne pas être suffisamment prise en compte ou écoutée, l’analytique RH lui offre un apport certain auprès d’opérationnel·les plus rassuré·es par la «preuve extrinsèque» dont il est porteur que par la force de conviction de discours enflammés, quand bien même soient-ils justes.

Patrick STORHAYE

Président de Flexity
Professeur Associé au CNAM
fondateur de RH info

Notes

  1. Bossu M. (2020) «Des KPI de la diversité : pour quoi faire ?» RH info, 17 janvier 2020 https://www.rhinfo.com/thematiques/strategie-rh/marque-employeur/des-kpi-de-la-diversite-pour-quoi-faire
  2. Pertinant G., Richard S. & Storhaye P. (2017) «Analytique RH : démarche, bénéfices et limites» EMS, février 2017

  • MagRH1
  • MagRH2
  • MagRH3
  • MagRH4
  • MagRH5
  • MAgRH6
  • MagRH7
  • MAgRH7b
  • MagRH8
  • MagRH9LT
  • MagRH10
  • MagRH11
  • MagRH12
  • MagRH13

Mots-clés: MAGRH10, DATA RH

Transformation numérique, technologies, intelligence artificielle ...