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L’emploi à l’épreuve des algorithmes

L’emploi à l’épreuve des algorithmes
L’analyse des grandes quantités de données – le Big Data – est appelée à révolutionner bien des domaines. L’emploi et les ressources humaines pourraient même devenir l’un de ses premiers terrains d’application. Bien sûr, rappelle Steve Lohr dans Bits, le blog techno du New York Times, « la science de la force de travail » – comme on commence à l’appeler – n’est pas nouvelle. Le management « scientifique » et la mesure statistique de l’efficacité du travail ou du recrutement ont déjà connu bien des méthodes… (et pas que des succès) : « Ce qui est différent aujourd’hui », explique Mitchell Hoffman, économiste et chercheur à l’école de Management de Yale, « est le montant et le détail des données sur les travailleurs qui sont recueillies ». Vers la science de la force de travail Tim Geisert, directeur du marketing pour Kenexa, a observé qu’une personnalité extravertie a toujours été supposée être le trait marquant du succès des vendeurs. Demain, votre score d’employabilité Hubert Guillaud Related:  BigData Emploi

Limite et puissance du Big Data appliqué aux ressources humaines chez Google Par Hubert Guillaud le 26/06/13 | 6 commentaires | 4,036 lectures | Impression Les promesses des Big Data appliquées à l’emploi sont à la fois stimulantes et terrifiantes, soulignions-nous il y a peu. Dans un entretien pour le New York Times, Laszlo Bock responsable des ressources humaines de Google revient sur l’utilisation des Big Data par Google sur le recrutement et autant le dire, le constat qu’il en tire (ou qu’il nous en révèle) en pointe surtout les limites. Le management se fait souvent à l’instinct, explique-t-il, et beaucoup de gens, même les pires, pensent qu’ils le font bien. Mais la réalité est que très peu de gens sont de bons leaders d’équipes. Image : Page d’accueil de Google Carrières. Google a mené plusieurs études pour savoir combien de candidats ils devaient recevoir pour chaque poste, qui étaient les mieux placés pour mener ces entretiens, et quels genres de caractéristiques des candidats permettaient le mieux de prédire leur réussite chez Google. Hubert Guillaud

Big Data : la réalité des projets au-delà du buzz Il y a beaucoup de buzz autour du Big Data. Pourtant, au-delà des exemples de réussites très médiatisés comme ceux de Wal-Mart, Amazon ou Credit Mutuel Arkea en France, peu de projets sont effectivement lancés sur le terrain. De nouvelles idées de business avec des gains très importants sont régulièrement relatées dans les médias ou annoncées dans des prospectives telles que celle de McKinsey en 2011 (1). On parle plus du Big data qu’on ne le fait vraiment. Cela ne remet pas en cause les apports réels du Big Data pour les entreprises. Quelles difficultés se cachent derrière ce constat ? Mythes et réalité Le Big data sort des schémas classiques, ce qui crée des freins réels liés à l’inadéquation de l’organisation ou des compétences de l’entreprise. Premier mythe : "Les projets Big Data sont avant tout techniques et visent à gérer d'importantes volumétries de données". Quelques exemples - Augmentation du chiffre d’affaires par client grâce à la vente de produits supplémentaires Références

Le big data en recrutement : une rareté au Québec Le big data fait beaucoup jaser parmi les recruteurs québécois, mais dans les faits, peu l’utilisent… Pour l’instant. Octobre 2013, des geeks du recrutement sont réunis dans une classe au sous-sol du Complexe des sciences Pierre-Dansereau de l’UQAM. Ils jasent big data dans le cadre de l’événement sur le recrutement innovant #TruMontréal. Après discussion, ils en viennent à la conclusion qu’«avant de faire du big data, il faudrait faire du data!». De bonnes données intègres, ce n’est pas si facile à recueillir. Utilise-t-on le big data au Québec? Nous avons toutefois appris que seuls 4 % des services de ressources humaines font de l’analyse prédictive, selon une étude de Bersin by Deloitte menée auprès de 435 entreprises canadiennes et américaines. Mais ce n’est pas l’intérêt qui manque. Dans son bureau de Laval, il nous montre des rapports détaillés qui classent les résultats des candidats selon un code de couleur : feu vert, feu jaune, feu rouge. Dans ce dossier : commentez@jobboom.com

10 disruptions technologiques RH incontournables (2/2) : à la conquête des fonctions RH EURÊKA. Après les usages, place aux technologies et aux outils : selon Josh Bersin, quels sont ceux qui bouleversent l’évaluation, planification des ressources, formation et gestion et mobilité des talents ? L’ouverture de la technologie à ses utilisateurs, voilà peut-être le tournant le plus profond dans le domaine des technologies RH, comme l’explique Josh Bersin, l’une des voix « RH » américaines les plus écoutées, dans sa revue de tendances annuelles établie à la suite de la conférence HR Tech 2014. Pas la plus impressionnante des « disruptions », mais probablement la plus contraignante, alors que se dresse toujours plus le double écueil d’une fonction RH déshumanisée et 100% « tech » ou à l’opposé, d’une RH loin des usages existants… Lire la première partie de ce billet : 10 disruptions technologiques RH incontournables (1/2) : toujours plus près des usages Lire aussi Evaluer les compétences : manie de recruteurs ou vrai défi RH

IntertnetActu explique ici comment les Big Data permettent d’identifier et de sélectionner les meilleures candidatures pour le recrutement et les suivre sans qu'elles le sachent. On s’intéresse plus particulièrement au passage où l’article parle de nouvel algorithme de LinkedIn (le service Recturier) qui se base sur les actions de recruteurs et leur permet de créer les listes des candidats potentiels, d’entrer en contact avec leurs anciens employeurs, mesurer leur productivité. by vgolovnya Dec 9

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