• Tipeee

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

Qui a dit que la Marque Employeur n’aimait pas les chiffres ?

Qui a dit que la Marque Employeur n’aimait pas les chiffres ?

Vous vous posez peut-être (encore) la question sur ce qui fait le succès de la Marque Employeur? Un effet de mode, une nouvelle lubie du marketing, une propagande de la part d’agences de communication?

Un simple chiffre vous présente le contexte et démontre la relation forte entre développement, efficacité de l’entreprise et recrutement : 83% des PME et ETI reconnaissent rencontrer des difficultés de recrutement & 72% pensent que ces difficultés ralentissent leur développement. La marque employeur est devenue centrale pour répondre aux enjeux de recrutement

Lire la suite

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

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.

Lire la suite

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 ?

Lire la suite

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.

Lire la suite

Transformation numérique, technologies, intelligence artificielle ...