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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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Gestion des talents : utilisez les KPIs pour mesurer la performance et l’engagement de vos collaborateurs

Gestion des talents : utilisez les KPIs pour mesurer la performance et l’engagement de vos collaborateurs

L’impact des nouvelles technologies et les évolutions organisationnelles et économiques des marchés conduisent les entreprises à la dématérialisation de leurs processus RH.

La performance d’une entreprise se traduit souvent par des données quantitatives et plus précisément financières. La notion de performance s’est progressivement élargie à d’autres dimensions qualitatives, notamment dans les ressources humaines. La fonction RH joue un rôle majeur, tant dans la coordination des actions permettant de piloter la performance individuelle que dans l’évaluation de chaque collaborateur de sa propre performance.

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IA et fonction RH : Des mythes et quelles réalités ?

IA et fonction RH : Des mythes et quelles réalités ?

Nous vivons actuellement une transformation majeure de société intrinsèquement liée à la large révolution scientifique et technologique que constitue mes NBIC qui sont l’interconnexion croissante entre « l'infiniment petit (N), la fabrication du vivant (B), les machines pensantes (I) et l'étude du cerveau humain (C)[1] ». Ces NBIC correspondent à la convergence de différentes sciences qui, jusqu’alors, étaient des disciplines autonomes. Les Nanotechnologies permettent d’accéder à l’infiniment petit, le milliardième de mètre, correspondant à l’atome. A ce niveau, on peut modéliser l’ensemble de notre monde, physique comme tout le monde vivant, humain compris, dans tous les processus de modélisation jusqu’au vivant.

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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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Transformation numérique, technologies, intelligence artificielle ...