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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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AVANT PROPOS

AVANT PROPOS

Si notre dernier Mag accompagnait le déconfinement, le N°11 du MagRH surfe sur des temps orageux, troubles et troublés, sur des vagues virales qui avancent masquées et surtout sur une quasi-absence de cohérence et de cohésion sociale, ce qui n’arrange guère les possibilités de prospective crédible. 

Et pourtant, notre condition humaine nous oblige à cohabiter. Nous n’avons pas vocation à peupler les déserts de troupes entières d’anachorètes (oxymore ?) … L’écoute des arguments des " anti-masques " lors des manifestations récentes laissait perplexe : " ne touche pas à ma liberté… je fais ce que je veux…personne ne peut m’imposer de vivre comme je veux… " Et moi, et moi et moi pourrions-nous dire, comme le scandait Dutronc. Où est donc l’intérêt général dans tout ça ? Adolphe Thiers, dans l’histoire de la Révolution Française en 1841 décrivait justement le paysage : Les hommes ne peuvent pas vivre longtemps ensemble sans éprouver bientôt du penchant ou de la répugnance les uns pour les autres, et sans se grouper conformément à leurs inclinations. 

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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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Pour une vision stratégique et prospective des données RH

Pour une vision stratégique et prospective des données RH

Marc DELUZET : Chez ENGIE, comment les chiffres interviennent-ils au sein de la filière Ressources Humaines ?

Xavier Huyghe : Les équipes Ressources Humaines utilisent et produisent beaucoup de chiffres, ne serait-ce qu’en France pour élaborer le bilan social de l’entreprise. Mais ces informations sont d’abord des données de pilotage au service de la performance sociale et économique. Au-delà des contraintes légales et des nécessités de reporting, l’utilisation de données RH vise à s’assurer de l’alignement avec les objectifs stratégiques du Groupe.

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Transformation numérique, technologies, intelligence artificielle ...