L'intelligence artificielle au service des RH.  : Regards croisés d'experts, DRH et Start-up- Pour une expérience collaborateurs augmentée Michel Barabel, Thimothée Ferras

Résumé

L'intelligence artificielle véhicule beaucoup de fantasmes. Son impact sur le management des hommes et des organisations est une réalité aujourd'hui. Cet ouvrage prend du recul par rapport à la frénésie actuelle pour mieux cerner les enjeux et s'interroger sur la façon dont l'IA peut améliorer, révolutionner même, les pratiques en ressources humaines. Il invite le lecteur à comprendre et à décrypter les mutations apportées par l'IA et ses répercussions possibles. Aujourd'hui, les algorithmes permettent de présélectionner en quelques secondes seulement les meilleurs profils et d'interagir avec eux, là où il fallait plusieurs semaines il y a encore peu. Ce sourcing assisté par l'IA permet ainsi de se concentrer sur la partie fondamentale du métier. L'ouvrage éclaire les problématiques RH sous différents regards et témoignages concrets : - regards d'experts et de chercheurs pour expliquer ce qu'est l'IA aujourd'hui et l'IA que nous voulons demain ; - regards de DRH pour comprendre, à partir d'expériences concrètes comment l'IA améliore l'expérience collaborateurs ; regards de startuppers, avec leurs idées, leur créativité, leur POC, pour explorer les nouvelles solutions au service de RH plus humaines.

Auteur :
Barabel, Michel
Auteur :
Ferras, Thimothée
Éditeur :
Malakoff, Dunod,
Genre :
Manuel
Langue :
français.
Description du livre original :
1 vol. (224 p.)
ISBN :
9782100813629.
Domaine public :
Non
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Table des matières

  • Sommaire
    • Les coordinateurs
    • Les auteurs
    • Les contributeurs
  • Préface
    • S’il te plaît… Apprivoise-moi !
  • Introduction
  • Partie 1 Histoire(s) d’intelligence artificielle
    • Chapitre 1 Algorithmes et humanité
      par Timothée Ferras
      • Jalons historiques de l’Antiquité à nos jours
        • Des prémices de l’IA, dès l’Antiquité
        • Les premiers essais de formalisation de la pensée
        • Leibniz : la pensée humaine mise en calculs mécaniques
        • Au XVIIIe siècle le « Turc Mécanique » ou l’automate joueur d’échecs : un pas de plus vers l’IA
        • Alan Turing : où comment la Seconde Guerre mondiale a accéléré le progrès en matière d’IA
        • La conférence de Dartmouth College : une discipline est née
        • Le phénomène « Deep Blue » (1997)
        • Victoire d’Alphago (2017)
        • Et plus récemment depuis 2018
      • Tentatives de définition de l’IA
        par Timothée Ferras et Frédéric Gautier,
        VP RH chez Dassault Systèmes
        • L’IA est ce qui vise à décharger l’Homme de certaines tâches
    • Chapitre 2 Les enjeux de l’intelligence artificielle : regards croisés d’experts
      • IA : Le défi de la liberté
        • L’IA, cet étrange animal
        • L’IA est une culture par-devers nous
        • Le risque du rétrécissement de l’esprit critique
      • IA et humanité : un défi culturel ?
        • Intelligences artificielle et humaine : l’alliance du compliqué et du complexe ?
        • L’IA et l’illusion de l’objectivité : un « péché originel » ?
        • Liberté : illusion ou réalité ?
        • L’à-venir sera culturel ou ne sera pas !
      • Prenons (enfin) soin du travail
        par Pierre Blanc
    • Chapitre 3 Comment tirer parti de l’IA dans les organisations : le point de vue des praticiens
      • Des IA faibles plus fortes que l’IA forte
        • Qu’appelons-nous IA faible et IA forte ?
        • L’IA produit parfois des résultats non pertinents : peut-on l’éviter ?
        • Cela pose dès lors la question essentielle du « pour quoi » ?
      • Le « programme IA » chez Air France-KLM
        • Mener une exploration délibérée des possibles usages
        • Deux enseignements clés du « Programme IA »
      • L’IA au service des clients et des collaborateurs
        • Des risques émergents auxquels il faut être vigilants…
        • Une approche de transformation nouvelle…
  • Partie 2 Pour une fonction RH augmentée
    • Chapitre 4 IA et RH, quels usages ?
      • L’IA peut-elle transformer la fonction RH ?
        par Michel Barabel
        • L’IA : une histoire récente pour la fonction RH
        • IA et RH : de la parole aux actes
        • Cas d’entreprise Air France : enjeux et rôles des RH
      • L’IA dans les RH, de quoi parle-t-on ?
        par François Geuze
        • Les techniques de l’IA généralement rencontrées dans le monde des RH
          • ■ L’apprentissage machine
          • ■ Les systèmes experts
      • L’IA pour augmenter la fonction RH ?
        par François Geuze
        • Distinguer les mouvements technologiques de la révolution digitale et leur interaction
          • ■ Premier mouvement : Des organisations visant la collaboration, les flux
          • ■ Deuxième mouvement : L’intelligence des situations, les données
          • ■ Troisième mouvement : La mobilité
        • La transformation digitale des organisations : vers une DRH 4.0
      • Ressources humaines et IA : la relation en question
        par Marc Grassin
      • Avant l’IA, la connaissance !
        par Olivier Rohou
        • Pas de data, pas de chocolat !
        • Avant de construire la raffinerie, creusons un puits de pétrole !
        • À la recherche de la data ?
      • Le Traitement Automatique du Langage Naturel (NLP) au service des RH
        par Philippe Decottignies
        • L’approche statistique du traitement du langage naturel
        • L’approche neuronale du traitement du langage naturel
        • Les applications du NLP pour les RH
        • Bien-être des collaborateurs et des organisations
      • Intelligence collective et gestion des connaissances
      • Autoformation
      • Des chatbots pour mieux acculturer la révolution à venir
        par Gaëlle Bassuel et Charlotte du Payrat
        • L’intérêt de créer un chatbot
        • Les précautions méthodologiques
        • Trouver la bonne complémentarité IA/intelligence humaine
    • Chapitre 5 Comment l’IA reconfigure les services RH : les points de vue des DRH
      • Transformer l’expérience employé chez IBM grâce à l’IA
        • Apporter une valeur nouvelle au recrutement
        • Aider l’orientation de carrière
        • Transformer l’approche de développement des compétences
      • Trois clés pour des transformations positives
      • Intégrer l’IA dans la gestion des militaires de la gendarmerie nationale
        par le général William Vaquette
        • Pourquoi intégrer l’intelligence artificielle dans la gestion des militaires de la gendarmerie nationale ?
        • Quelles lignes rouges face aux dangers de l’IA dans la GRH ?
        • Le projet Gend 20.24 et sa déclinaison M@GRH
      • Danone : engager les partenaires sociaux sur l’avenir des métiers et des personnes
        • Espoirs et craintes sur l’évolution du travail et la place des ouvriers et employés
        • Une nouvelle gestion prévisionnelle
        • Engager différemment les partenaires sociaux
      • Les leviers RH de réduction de la fracture numérique
        • Du bon usage de l’IA en RH
        • Les facteurs de fractures numériques et les moyens de les réduire
      • L’IA exosquelette de la fonction RH ?
        • L’IA lanceur d’alerte
        • L’IA au service de la diversité des profils
        • Vers un DRH « Data driven »
        • Un « DRH augmenté » : à quelles conditions ?
    • Chapitre 6 Une IA éthique au service de la Responsabilité sociale et environnementale : points de vue d’experts
      • La nécessité d’une IA éthique
        • La nécessité d’une éthique
        • Un DRH du capital humain pour mieux gérer la connaissance et l’éthique
      • IA et mixité
      • IA, diversité et inclusion
        • IA et discriminations
        • Sensibiliser les équipes à la non-discrimination
        • L’IA pour améliorer la diversité lors des recrutements
    • Chapitre 7 Nouvelles organisations, nouvelles compétences : les défis de l’IA pour la fonction RH
      • Prospective métiers et compétences
        par Magali Mounier-Poulat
      • Développer les compétences digitales de tous les collaborateurs
        par Alexandre Musso
      • Développer les compétences socio-émotionnelles de tous les collaborateurs pour préserver leur employabilité face à l’IA
        • Les compétences socio-émotionnelles : des compétences clés
        • Les cinq dimensions structurantes
        • L’IA au service des compétences socio-émotionnelles
      • L’Intelligence collective condition du succès de l’IA
        par Charlotte du Payrat
        • De la nécessité de faire émerger une conscience collective
        • Choisir un angle collectif pour assimiler l’IA
        • Une autre manière de générer de la performance
  • Partie 3 L’impact de l’intelligence artificielle dans les grandes politiques RH
    • Chapitre 8 IA et recrutement
      • Comment l’IA peut apporter de la valeur sur plusieurs étapes du recrutement
        par Gonzague Lefebvre
        • L’IA au service de la lutte contre les discriminations ?
        • Les possibilités de l’IA dans le domaine du recrutement
        • Conclusion
      • L’intelligence artificielle au service de la sélection des meilleurs profils
        par Aristide Varvounis
        • L’intelligence artificielle au service de la relation humaine
      • Un monde où l’Homme utilise l’IA pour devenir plus humain
        par Gaelle Monteiller
        • L’IA peut révéler le potentiel humain dès le recrutement et tout au long des parcours professionnels
        • L’IA donne les clés pour une meilleure exploitation du potentiel humain tout au long de l’expérience salariée : des recrutements réussis, des salariés engagés, une marque employeur attractive
      • L’IA au service de l’employabilité : sous quelles conditions ?
        par Priscillia Rossi
        • Quels sont les cas d’usages de l’IA en recrutement ?
        • L’IA n’est pas le Graal
      • Cas d’entreprise : relever les enjeux du recrutement chez Danone en Chine
        • Face aux enjeux du recrutement en Chine
        • Un projet interdisciplinaire
        • Prendre soin des personnes
        • Quelques enseignements
      • L’onboarding à l’ère de l’IA
        par Mathieu Cochet
        • Les impacts de l’IA sur l’expérience collaborateur
        • L’IA pour accompagner RH et managers au quotidien
    • Chapitre 9 IA et développement des compétences
      • Vers une organisation apprenante augmentée
        par Thierry Bonetto
        • Programmes de formation formels et adaptive learning
        • Communautés et apprentissage social : l’accélération !
        • Apprendre c’est travailler : « augmenter » l’apprentissage en situation de travail ?
      • Comment l’IA impacte l’écosystème RH-formation ?
        Par Elian Chrebor
      • L’IA pour augmenter l’expérience apprenante
        par Gaëlle Bassuel
        • Le micro-learning : l’efficacité du fractionnement des moments d’apprentissage digital
        • Les apports de l’IA et des chatbots pour une personnalisation des propositions et des contenus
        • Au-delà des savoir-faire, les apprenances s’ouvrent sur les savoir-être, savoir-apprendre, savoir-percevoir
        • De l’éthique dans la conception des solutions
      • Comment Schneider Electric tire parti de l’IA pour proposer une expérience apprenante augmentée ?
        • Le dispositif Open Talent Market (OTM)
        • Learning in the flow of work
        • La plateforme Coorp Academy
        • Le recours au Robots Process Automation (RPA)
      • Libérez vos potentiels grâce à l’IA !
        par Denis Descause, et Sébastien Ladrat
        • Le monde du travail change et nécessite une nouvelle gestion des talents
        • Expérimentez le futur
    • Chapitre 10 IA et gestion de carrière
      • IA, big data et prédictif
        par Nicolas Morel
        • L’IA peut donner des prédictions relativement fiables mais dans certaines conditions
          • ■ Avons-nous des données en quantité et en qualité équivalente sur nos talents ?
          • ■ Disposons-nous de données normalisées ?
        • En matière de mobilité et de gestion des carrières, l’IA se propose de prédire l’avenir à partir du passé
          • ■ Prédire l’avenir à partir du passé nécessite un environnement stable
        • En conclusion
      • Mieux gérer les compétences et les carrières sera une affaire de collaboration entre IA et Humain
        par Alexandre Malarewicz
        • Bien utiliser l’IA, c’est connaître ses limites
        • Pas de bonne décision, mais des bonnes décisions
        • Comment l’IA façonne et valorise nos futurs métiers
      • La gestion intelligente des compétences et des carrières
        par Pierre-Antoine Roy
        • Le patrimoine de la fonction RH valorisé par la technologie
        • Faire émerger la singularité de chacun
      • De l’utilité de l’IA pour mieux se transformer
        par Jean-Baptiste Girault
        • Les usages de l’IA en gestion de carrière
        • Développement d’une approche prospective de l’évolution des emplois et des compétences
        • Quel avenir pour l’Homme face à l’émergence d’une IA RH ?
      • Comment l’IA transforme le talent management
        par Loïc Michel
        • Une capacité à implémenter rapidement une solution RH auprès de tous vos collaborateurs
        • Gagner en efficacité sur les activités liées au management des talents et des compétences
        • Personnaliser les parcours de vos collaborateurs
      • Rôle de l’IA dans la mise en œuvre des systèmes de GPEC
        par Alain N’Gassam
        • La GPEC face à l’IA
        • Types d’IA pertinents pour la GPEC
        • Les autres domaines de l’IA en RH
          • ■ La mobilité interne
          • ■ La rétention des collaborateurs
          • ■ L’évaluation des compétences
          • ■ La gestion de carrières
      • Anticiper les postes et les compétences du futur avec les collaborateurs
        • Une approche de « Strategic Workforce Planning » augmentée par l’IA
        • Limiter les risques d’une GPEC augmentée
    • Chapitre 11 IA, connaissance de soi, coaching et mentoring
      • Une IA au service de la connaissance de soi
        • Avec l’IA, rendre les collaborateurs acteurs de leur développement
        • Les risques et les craintes que peuvent susciter une telle transformation : la question de la « boîte noire »
        • Déterminisme technologique
        • La prise en compte des particularités et de la culture de l’entreprise
        • Se nourrir en continu, et se doter d’une conscience sociétale pour que l’IA demeure vectrice de progrès social
      • L’IA au service de l’accompagnement humain
        par Timothée Ferras
        • Des métiers de l’accompagnement humain, de plus en plus stratégiques
        • L’importance de trouver des tiers lieux de confiance pour déconnecter et se reconnecter
        • L’impact sur le métier de coach professionnel et les risques
      • Coaching et IA : quelles précautions d’usage pour quels bénéfices ?
        par Olivier Malafronte
      • Quand L’IA rencontre le mentoring : l’enjeu du modèle Laas
        par Morgan Baivier de Fortis
      • L’IA révélatrice de l’intelligence collective de l’entreprise
        par Bénédicte Merle
        • Où en est-on aujourd’hui ?
  • Partie 4 Intégrer l’IA dans nos organisations « avec et pour les Hommes »
    par Thierry Bonetto et Magali Mounier-Poulat,
    avec l’aide de Charlotte du Payrat
    • Orientation #1 :
      Vision
      • S’engager sur une vision de progrès économique et humain
      • Utiliser les valeurs et principes éthiques comme guide
      • Investir autant, voire plus, sur l’adoption que sur la technologie
    • Orientation #2 :
      Nouvelles organisations
      • Repenser les process pour valoriser la collaboration Homme-machine
      • Créer les conditions de responsabilisation des collaborateurs
      • Miser sur la relation, la collaboration humaine et l’intelligence collective
    • Orientation #3 :
      Développementdes femmes et des hommes
      • Investir dans l’éducation « pour tous »
      • Acquérir de nouvelles compétences
      • Accompagner les femmes et les hommes
    • Orientation #4 :
      Pilotage durabledu changement
      • Lancer plusieurs cas d’usage pour explorer différentes dimensions
      • Penser le pilotage dans le temps
      • Créer un cadre de confiance
  • Postface
    • Entretien avec Bernard Stiegler
      Propos recueillis par Timothée Ferras
      • En quoi l’intelligence artificielle est-elle un pharmakon ?
      • Nous sommes selon vous à la fin de « l’ère anthropocène ». N’est-ce pas un certain usage de l’IA qui produit de « l’entropie » depuis des années ?
      • Vous pensez que ce qu’il faut, au contraire, pour imaginer une « IA for Good », c’est produire de la « néguentropie » ?
      • Ce que nous devons faire aujourd’hui, n’est-ce pas nous montrer plus inventifs, individuellement et collectivement, pour nous réapproprier la technique ?
      • Dans une vision macro et systémique, voyez-vous un lien entre la crise sanitaire et économique qui surgit en 2020, et un usage toxique de l’intelligence artificielle ?
      • La période de confinement vécue en 2020 a-t-elle pu être propice à la réflexivité et à l’inventivité ?
  • Glossaire
    • Algorithme
    • Analyse sémantique
    • Apprentissage machine (Machine Learning)
    • Apprentissage profond
      (deep learning)
    • Apprentissage supervisé
    • Apprentissage non supervisé
    • Apprentissage par renforcement
    • Biais cognitif
    • Chatbot (Agent Conversationnel)
    • Compétences socio-émotionnelles (soft skills)
    • Complexité
    • Data Scientist
    • DRH augmenté
    • Fracture digitale
    • Groupware
    • Intelligence artificielle (IA)
    • IA faible
    • IA forte
    • Intelligence collective
    • Job board
    • Matching
    • Microlearning
    • Neurone artificiel
    • Réseaux de neurones artificiels
    • Onboarding
    • Organisation apprenante
    • Réseau social d’entreprise
    • RPA (Robotic Process Automation)
    • Système expert
    • Test de Turing
    • Traitement du langage Naturel (NLP : Natural Language Processing)
    • Wiki

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