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

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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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.

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HR Analytics, le levier ultime du RH augmenté

HR Analytics, le levier ultime du RH augmenté

Le paysage des RH est aujourd’hui particulièrement contrasté en terme d’équipement en solutions RH. Un décalage subsiste entre une proportion encore importante de sociétés fonctionnant avec des tableaux Excel et d’autres ayant implémenté les atouts de l’intelligence artificielle, de la blockchain et encore d’autres technologies désormais associées aux RH.

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Strategic workforce planning : les mutations du monde du travail

Strategic workforce planning : les mutations du monde du travail

Face à la disruption induite par l’ère des plateformes (Amazon, Uber…) et de la digitalisation des processus (CRM, signature électronique…), les entreprises doivent s’adapter et de fait adapter leurs ressources humaines. Le Strategic Workforce Planning est une brique essentielle pour accompagner cette transformation et replacer la DRH au centre de la stratégie d’entreprise.

Développer la culture HR Data Analytics
pour accompagner la DG dans la définition
de la stratégie 

L’opération est pourtant un vrai challenge. Faute de culture et de « coutume  » les Directions générales n’intègrent pas assez la composante RH dans la définition de leur stratégie, alors qu’elle est pourtant une composante majeure si ce n’est première de sa réussite. Pour permettre aux équipes RH d’être des contributeurs plus actifs à la définition de la stratégie à moyen et à long terme, celles-ci doivent développer leur culture « data  » afin d’obtenir des métriques soutenant leur message auprès de la DG, tel que pourrait le faire un DAF ou un DSI. Une cartographie des compétences actualisée, la maturité des équipes sur telle ou telle technologie, une pyramide des âges fine ou encore un repérage des métiers sous tensions ou externalisables sont autant d’éléments éclairant les décisions stratégiques. Définir ces métriques est essentiel pour accompagner la construction de la stratégie, mais avoir la capacité de les actualiser régulièrement est un facteur clé de la bonne déclinaison opérationnelle des orientations identifiées.

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Transformation numérique, technologies, intelligence artificielle ...