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Numérique : quels impacts sur les métiers et les compétences ?

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  • Digitalisation de l'approvisionnement, le bras armé de la fonction achats
    14 octobre 2020
    L'avènement des nouvelles technologies a imposé à l'ensemble des acteurs de l'entreprise de revoir leurs modèles organisationnels. C'est notamment le cas dans les fonctions achats des secteurs du transport et de la logistique. Selon un rapport d'Accenture, les entreprises de transport de marchandises et de logistique qui ont d'ores et déjà opéré leur transformation numérique améliorent leur compétitivité et augmentent leur BAII (Bénéfices Avant Intérêts et Impôts). Il apparaît donc essentiel, pour ne pas dire nécessaire, d'entamer sa « révolution numérique »  tant celle-ci est en train de faire voler en éclats les modèles traditionnels du fret et de la logistique. Les fonctions Achats jouent un rôle majeur dans la croissance et la transformation digitale au sein de l'entreprise. Selon une enquête de McKinsey, les Directeurs des Achats s'attendent à ce que la mise en place de leur programme d'achat en ligne augmente de 40 % les économies réalisées à l'année et réduise de 30 % le temps passé à rechercher des fournisseurs. C'est un fait, l'automatisation des achats courants permet d'économiser de l'argent et du temps et, par conséquent, de se concentrer sur des projets plus stratégiques. Si les avantages du passage au numérique sont considérables, il subsiste encore des barrières à la transformation digitale. Les questions relatives au budget, à l'urgence organisationnelle et à l'introduction de nouvelles technologies représentent les plus grands obstacles à la « digitalisation des achats ». C'est en tout cas ce qu'estime un Responsable des Achats sur deux, selon le rapport Amazon Business et WBR Insights. Se concentrer sur les fournisseurs stratégiques pour réduire les coûts cachés Les services achats du transport et de la logistique peuvent pourtant capitaliser sur l'achat en ligne. Rationaliser le nombre de fournisseurs est, par exemple, un bon moyen de faire face aux contraintes budgétaires et de contrôler les coûts. Les achats quotidiens qui ne sont pas nécessaires à la production (fournitures de bureau, accessoires informatiques, cadeaux pour les clients, etc.) peuvent représenter jusqu'à 20 % des dépenses annuelles de l'entreprise. Bien souvent encore, les achats ne sont pas mutualités et ne sont pas gérés par un unique outil capable de centraliser intelligemment ce type de dépenses. L'argent, le temps et les efforts consacrés aux achats du quotidien peuvent donc rapidement s'additionner dès lors que les dépenses ne sont pas efficacement contrôlées. Si l'on considère toutes les étapes qui entrent dans la composition d'un achat - le nombre de produits, les revendeurs, les contrats, les conditions de paiement, etc. -, on imagine sans aucun mal que les entreprises perdent un temps précieux et des ressources financières non négligeables. Pourtant, si un service Achats choisit de s'approvisionner auprès d'un seul et même fournisseur doté d'un système de gestion en ligne centralisé, transparent et efficace, alors les frais liés à la gestion de ces achats peuvent diminuer, voire disparaître. Les économies réalisées peuvent alors être réinjectées dans d'autres initiatives business. Mettre son énergie au service de la productivité En s'appuyant sur des processus innovants, la fonction Achats a donc un rôle clé à jouer dans la digitalisation de l'entreprise. Dans le cadre de l'enquête des Nations Unies sur le secteur du transport maritime, un tiers des personnes interrogées ont affirmé qu'elles considèrent l'automatisation comme un moyen efficace d'augmenter de 50 % la productivité. Les équipes qui embarquent de nouveaux systèmes d'achat en ligne contribuent à soutenir davantage la productivité, non sans résultats. Garantir une optimisation des achats et une maîtrise des budgets est désormais possible dans les entreprises de toutes tailles, à condition d'opter pour une solution d'e-commerce qui offre un large éventail de produits et qui permet de gagner du temps. Naturellement, l'intégration de cette solution au sein de l'entreprise doit être la plus fluide, la plus transparente possible afin de ne pas perturber les utilisateurs. Lorsque les changements sont légers et acceptables au regard des bénéfices attendus pour l'entreprise, alors la transition s'impose presque comme une évidence. Rester concentré sur son objectif L'approvisionnement en ligne peut faire économiser de l'argent aux secteurs du transport et de la logistique, où la réactivité et la flexibilité sont indispensables. Mais pour bénéficier de tous les avantages d'une solution d'e-commerce, celle choisie doit être complète et offrir un large éventail de fonctionnalités. Les acheteurs d'une même entreprise situés dans des lieux différents doivent, par exemple, pouvoir disposer de comptes de gestion distincts, personnalisés. Tous ces comptes sont bien entendu reliés à un compte central, lequel permet au responsable des achats de superviser l'ensemble des opérations, de fixer des limites budgétaires par utilisateur et de définir des processus d'approbation automatisés. D'autre part, la solution envisagée par l'entreprise doit, en plus d'un large choix de produits, offrir des prix compétitifs, différents modes de règlement et le paiement à échéance ainsi que des avantages significatifs en termes de livraison. Enfin, la valeur ajoutée d'un tel dispositif repose aussi sur sa dimension décisionnelle. Plus qu'un site d'e-commerce où l'on vient effectuer ses achats du quotidien, la solution doit être pour les entreprises un outil d'aide à la décision. Des fonctions d'analyse et de rapports automatisés doivent en effet leur permettre d'obtenir en temps réel une vue d'ensemble consolidée de toutes leurs dépenses. Si l'approvisionnement n'est pas encore une priorité pour tous les dirigeants, les avantages multiples de l'approvisionnement en ligne sont désormais suffisamment tangibles pour opérer un changement de mindset.
  • Robotique. « L'automatisation crée de l'emploi »
    14 octobre 2020
    Non seulement les robots, et plus largement, l'automatisation ne tuent pas l'emploi dans l'industrie, mais ils le développent. C'est le résultat de plusieurs études dont l'une, sur des usines françaises, à laquelle a participé Céline Antonin, économiste à l'OFCE et chercheuse associée au Collège de France. « 1 % d'automatisation supplémentaire crée 0,28 % d'emploi en plus », selon Céline Antonin. | GETTY IMAGES/ISTOCKPHOTO Les robots vont-ils détruire nos emplois ? Non, explique Céline Antonin, économiste à l'OFCE et chercheuse associée au Collège de France. Entretien. Vous avez participé à une récente étude sur la relation entre robotisation et emploi, que montre-t-elle ? Nous l'avons analysée dans 19 448 établissements représentatifs de l'industrie manufacturière française, entre 1994 à 2015. Je précise que nous ne nous sommes pas intéressés qu'aux robots qui répondent à une définition restrictive mais à l'automatisation en général. Le constat est clair : les entreprises qui se sont le plus automatisées sont celles qui ont le plus créé d'emplois. Cela va à l'encontre de l'idée reçue selon laquelle les machines tuent la main-d'oeuvre... En effet, d'autres études ont tendu à dire l'inverse, dont une assure que l'intelligence artificielle doit détruire 47 % de l'emploi aux États-Unis d'ici à vingt ans. Ce que, pour notre part, nous observons et que nous ne sommes pas les seuls à démontrer c'est que si, de fait, l'automatisation réduit les besoins en main-d'oeuvre, elle produit, par ailleurs, d'autres effets positifs plus importants. Lesquels ? Disons, pour résumer, qu'une entreprise plus automatisée est plus productive, ce qui lui permet d'abaisser ses coûts de revient, et donc ses prix de vente. Ce qui crée une hausse de la demande et, donc, de l'emploi. Nos calculs montrent que 1 % d'automatisation supplémentaire crée 0,28 % d'emploi en plus. Céline Antonin, économiste à l'Observatoire français des conjonctures économiques et chercheuse associée au Collège de France. | OFCE Mais ne s'agit-il pas surtout d'emplois très qualifiés ? Non, contrairement à une autre idée reçue, tous les types d'emplois, très qualifiés ou peu qualifiés en profitent. Et c'est vrai, non seulement aussitôt après l'automatisation, que de façon pérenne. Si les entreprises qui se robotisent le plus se développent, n'est-ce pas parce qu'elles détruisent l'emploi chez les autres ? C'est ce que semble corroborer notre analyse : dans les secteurs soumis à la concurrence internationale, une hausse de l'automatisation entraîne des gains de marché à l'international et, par conséquent, une hausse de l'emploi, forcément au détriment des pays concurrents. Les statistiques de l'International Federation of Robotics (IFR) montrent que l'industrie française est peu robotisée. Pourquoi ? D'abord, parce que l'industrie manufacturière française a perdu de son importance dans l'économie : 10 % aujourd'hui, alors qu'elle est de 20 % en Allemagne. Il y a ensuite le poids de l'industrie automobile, très consommatrice de robots, et moins forte en France qu'en Allemagne, en Corée ou au Japon. Et il y a le fait que la France manque d'entreprises capables de robotiser l'industrie nationale. Qu'est-ce qui fait donc défaut ? À quelques exceptions près, les fabricants français de robots industriels sont des entreprises trop petites. S'y ajoute un déficit, en France, de ces entreprises capables d'intégrer les robots dans les chaînes de production, qu'on appelle des « intégrateurs ». Ce qui crée un vrai goulot d'étranglement.
  • La Covid-19, révèle la "fracture de l'IA" entre les entreprises
    6 octobre 2020
    De la puissance de l'intelligence artificielle, intelligemment utilisée. Au cours de ces derniers mois, toutes les entreprises ont été exposées à des changements radicaux de la demande, des modes de consommation, des comportements, des chaînes d'approvisionnement... Celles qui ont su positionner l'intelligence artificielle et la data au coeur de leurs opérations ont été capables d'en tirer parti pour s'adapter rapidement, notamment au moment de la mise en place du travail à distance pour tous. Ces deux éléments fondamentaux de la transformation digitale permettent d'adopter un modèle agile capable de s'adapter rapidement à des changements inattendus de son environnement, en conservant une continuité stratégique, opérationnelle et humaine. La notion de continuité est essentielle en cela qu'elle permet d'être agile... plus que réactif. Les grandes entreprises qui bénéficiaient déjà d'une culture du travail à distance ont pu continuer à faire tourner leurs modèles sans accroc quand les entreprises non équipées ont perdu en progression et agilité en l'absence d'une infrastructure centralisée. En effet, si nous sommes encore loin des robots fantasmés des blockbusters hollywoodien, l'IA dite faible, entraînée sur des données passées pour prévoir des comportements futurs s'est fortement améliorée ces dernières années. Elle est notamment capable d'anticiper les pannes de matériel sur la base de mesures d'instruments, l'assortiment optimal à stocker dans un entrepôt à partir des demandes précédentes, ou encore d'identifier des pathologies sur des images médicales. Rien de sensationnel, mais une capacité à avoir un impact concret et immédiat sur la façon dont les personnes et organisations opèrent. La période a accentué les modalités d'usage de ces technologies par les entreprises. Même dans les industries fortement impactées, dans un sens ou dans l'autre, les organisations qui ont su adopter l'IA en ont fortement accéléré leur usage. Par exemple, dans l'aéronautique et l'énergie où elle a permis de comprendre les évolutions quotidiennes du monde et ainsi déterminer les meilleures voies d'adaptation de leur activité à ce contexte. Ou bien encore dans les hôpitaux qui ont pu mieux prévoir les occupations de leurs lits, ou les entreprises pharmaceutiques qui ont mieux organisé leur logistique. La donnée et l'IA au coeur de l'entreprise Finalement, cette crise a mis en exergue une grande fracture de l'utilisation de l'IA, plus liée à la maturité des entreprises dans leur usage de la donnée qu'à leur secteur d'activité. La quasi-totalité des entreprises utilisent aujourd'hui la donnée d'une manière ou d'une autre, mais encore trop peu d'entre elles l'ont intégrée au coeur de leurs opérations, de leur stratégie. Un gouffre s'est créé entre les structures voyant la donnée comme un outil à développer à la marge au travers de preuves de concept par des équipes déconnectées de la réalité du terrain, et celles qui ont fait le choix de se l'approprier à tous les niveaux de leur activité. Il s'agit pour les entreprises de s'autoriser une réelle transformation de leur mode d'opération. Celles qui ont le mieux géré l'impact du Covid-19 sont celles dont les pratiques agiles étaient d'ores et déjà profondément ancrées dans leurs modèles d'exploitations. Il s'agissait d'organisations agiles matures qui avaient pris conscience de l'importance de l'analyse de données et de l'IA avant la pandémie. Cela leur a permis de réagir beaucoup plus rapidement que leurs concurrents. Leur priorités sont nettement apparues et elles ont pu mettre l'accent sur ce qu'il fallait faire à très court terme, alors même que de nombreuses organisations passaient en "mode survie". D'ailleurs, si déjà 75% des CEO du dernier Fortune 500 déclaraient vouloir accélérer leur transformation digitale, cette crise a renforcé cette prise de conscience. Dans un rapport McKinsey, les dirigeants d'entreprises interrogés n'ayant pas mis en oeuvre de système de suivi des performances à l'échelle de l'entreprise ont souligné cela comme étant une "opportunité manquée". Ce moment difficile a ainsi renforcé l'importance d'une vision globale et d'une stratégie coordonnée pour assurer l'adoption de l'analyse de données et de l'IA dans toutes les parties de l'entreprise. Cela passe par la construction des fondations nécessaires comme, une plateforme commune qui permet de rapprocher données, talents, technologies et processus, mais aussi qui permet d'améliorer la collaboration et les synergies entre équipes. Ce sont spécifiquement ces derniers éléments qui permettent de penser l'IA comme un actif d'entreprise, et pas seulement un coût d'opération. L'IA doit être mise à disposition des utilisateurs métiers pour permettre l'agilité nécessaire et la prise de décision à tous les niveaux de l'entreprise.  Former toute l'entreprise à l'IA L'enseignement fondamental à tirer de cette crise sanitaire et économique est qu'il ne faut pas attendre que le pire arrive pour prendre des décisions fortes. En temps normal, l'adaptabilité est un simple avantage, quand la situation se complique cela devient essentiel. Aux entreprises qui s'inquiètent de leurs résultats et de leurs coûts, il faut faire comprendre que les dépenses faites dans les domaines de data science, du machine learning et de l'IA ne sont pas superflues. Ce sont précisément ces investissements qui permettront une plus grande efficacité et donc une amélioration du chiffre d'affaires. Ces initiatives sont encore plus pertinentes aujourd'hui qu'auparavant, le temps n'est plus à l'attente. Un constat qui n'était jusqu'à maintenant pas suffisamment partagé en ce qui concerne le déploiement de l'IA. Un récent rapport du cabinet Accenture dévoile que 80% des entreprises sont encore à un stade d'initiation à l'IA, et n'ont pas encore sauté le pas d'un passage à l'échelle. Cette crise agira probablement comme un (trop) puissant rappel que cette transformation par l'IA ne peut plus être repoussée. Pour cela il est primordial de permettre et de favoriser une utilisation  de masse. Elle n'aura pas lieu sans l'éducation et l'implication des métiers et des forces vives. Il faut former et aussi démystifier : l'IA peut faire beaucoup pour les employés, elle n'a pas vocation à les remplacer. Nous y revenons : le secret est dans l'implication et la collaboration.
  • [Avis d'expert] L'IA au service des RH, une stratégie dangereuse ? - Les Experts de L'Usine
    6 octobre 2020
    Publié le 03/10/2020 À 10H00 Twitter Facebook Linkedin Flipboard Email Après la révolution neolithique et la révolution industrielle, on assiste depuis plusieurs années à la révolution numérique : l'Intelligence Artificielle bouleverse notre réalité et notre perception du monde. Qu'elle divise ou qu'elle rassemble, une chose est sûre, l'IA représente un enjeu majeur de notre siècle et soulève de nombreux questionnements. Au-delà de son incursion dans notre quotidien, l'IA s'intègre également à notre vie professionnelle. De plus en plus d'entreprises font appel à elle, aussi bien dans le secteur du transport, de la finance, ou bien encore du marketing. L'INTÉGRATION DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE DANS LA FONCTION RH Qu'en est-il alors de son intégration dans le secteur des ressources humaines ? Si l'intégration d'une intelligence non-humaine dans un secteur précisément dédié à l'humain n'a rien d'évident, l'IA fait pourtant une entrée remarquée et certains vont même jusqu'à parler de "révolution" de la fonction RH. C'est sans doute le cas ! L'intégration de l'IA promet un gain de temps et de productivité considérable puisqu'elle allège la fonction RH de ses tâches répétitives et chronophages. Certains ajoutent aussi qu'elle assure plus d'objectivité et d'inclusion dans ses processus et qu'elle s'impose donc comme une solution idéale pour pallier la discrimination dans le milieu professionnel. Ce dernier point est pourtant sujet à débat car il s'avère que l'IA peut pratiquer la même discrimination que l'être humain, il est donc nécessaire de s'en servir avec précaution. Alors, quelles mesures prendre pour assurer une implémentation éthique de l'IA dans la fonction RH ? Quand il s'agit de son intégration dans le domaine des ressources humaines, l'IA est encore à un stade immature. Une étude menée par Axys Consultant montre que l'IA peine à émerger dans la fonction RH : seulement 11% des DRH l'ont déjà déployée. Pourtant, l'IA présente, comme on l'a dit plus haut, de nombreux avantages pour les ressources humaines. En l'occurrence, l'utilisation d'un socle SIRH nouvelle génération illustre le tournant de l'IA en RH car celui-ci s'avère être un véritable assistant personnel intelligent pour le DRH. Un CRUEL manque d'émotions De la rédaction de l'offre d'emploi aux tests de matching, l'IA s'applique aussi à diverses étapes de recrutement. Elle est surtout utilisée pour faciliter le sourcing puisqu'elle peut traiter et trier les candidatures de manière intelligente et identifier les profils qui répondent à une liste de critères de sélection pour un poste donné. Plus rare, on trouve aussi le recours aux chatbots, ces petits robots intelligents qui permettent d'échanger avec un candidat sous forme de questions pré-enregistrées pour recueillir des informations (compétences, formations, contrats précédents etc). Grâce aux avancées fulgurantes de l'IA, certaines machines vont jusqu'à analyser le ton d'un candidat, son vocabulaire et ses expressions faciales, permettant ainsi de juger le candidat de manière aussi poussée qu'un être humain. Mais surtout, l'IA, étant précisément non-émotionnelle, elle ne reproduit pas le manque d'objectivité et de partialité de l'être humain, évitant ainsi les prises de décisions discriminatoires. Ainsi, grâce à son analyse de la performance précise et non-biaisée, l'IA peut être perçue comme la solution idéale. Pourtant, certaines expériences ont démontré que l'IA peut être tout aussi discriminante que l'être humain. On oublie souvent que la machine, avant d'être lancée et automatisée, est formatée par l'homme lui-même. Aussi, si son paramétrage est faussé, la machine ne fera que répéter les erreurs de l'humain. On s'éloigne alors de l'objectivité « assurée » de l'IA. En effet, il s'est avéré que certaines machines produisent des jugements partiels et discriminatoires. Les préjugés, pourraient donc perdurer au sein même de l'IA. LE DANGER DE L'IA EN RH : LE MANQUE DE PRÉCAUTION AUTOUR DU MACHINE LEARNING A titre d'exemple, certaines IA spécialisées dans l'analyse faciale ne reconnaissaient pas les visages des personnes de couleur. L'apprentissage de ces machines, qu'on nomme aussi Machine Learning, s'était en fait uniquement basé sur des personnes à peaux blanches, expliquant l'incapacité du logiciel à fonctionner correctement quand son sujet s'éloignait trop de son modèle d'apprentissage. Un autre exemple de discrimination : en 2018, Amazon lançait par exemple son premier logiciel de recrutement mais très vite, la société le retire du marché car il s'avère que celui-ci avait tendance à privilégier le CV d'hommes. Cela s'expliquait par le fait que le programme informatique utilisé par Amazon s'appuyait sur les CV reçus par la société au cours des dix dernières années et la plupart d'entre eux provenait de profils masculins, exprimant ainsi la prédominance masculine très nette présente dans le secteur des nouvelles technologies. Un dernier exemple pour illustrer certains dérapages éventuels de l'IA : celle-ci pourra choisir d'écarter les candidats qui n'ont pas un diplôme assez élevé quand bien même leur expérience professionnelle et compétences auraient pu s'avérer pertinentes pour le poste à pourvoir. Notons enfin que l'utilisation de l'IA dans les processus de recrutement peut offrir une expérience quelque peu négative au candidat à cause de son aspect déshumanisant. Étant donné qu'elle se base principalement sur les hard skills des candidats, elle peut aussi passer à côté des softs skills, ces qualités sociales et émotionnelles qui sont tout aussi essentielles. Les défis de l'intégration de l'IA en RH : la nécessité d'un cadre éthique Partir du principe que toutes les machines sont neutres est donc erroné. Une étude menée en août 2019, Artificial Intelligence in Human Resources Management: Challenges and a Path Forward, souligne d'ailleurs le fossé entre ce que l'IA promet et ce qu'elle peut actuellement réellement délivrer dans le domaine RH. L'étude définit notamment quatre challenges majeurs à relever pour l'IA : La complexité des calculs RH, comme le calcul de productivité des employés, un processus dépendant de critères extrêmement variés L'insuffisance de données fiables et basées sur la durée, due aux turnovers et départs fréquents des collaborateurs Les contraintes légales entourant les données liées aux performances des employés Les actions et réactions des collaborateurs qui peuvent s'avérer imprévisibles Encadrer le machine learning est donc une étape clé pour que l'IA mène aux décisions les plus objectives possibles en matière de RH. Ainsi, si les professionnels ont recours à l'IA dans leur stratégie de talent management, ils doivent se montrer vigilants quant à ce qu'ils définissent comme « talent » auprès de leur robot. En effet, pour repérer les talents, l'IA se basera sur les datas que l'homme lui aura fournies, en l'occurrence une base de collaborateurs ayant démontré leur haut potentiel au sein de l'entreprise. Pour arriver à sa prise de décision, l'IA comparera alors les différents profils internes et sélectionnera celui dont le parcours se rapproche le plus du modèle type. En théorie, cette méthode permet de dénicher la bonne personne pour le bon poste de manière plus efficace et rapide. Si la base référente choisie est diversifiée, que ses datas et algorithmes sont non-biaisés, cette méthode peut être très bénéfique et assurer une objectivité imparable. Elle pourrait, dans ce cas, permettre d'atténuer les préjugés, d'améliorer la diversité et la représentation socio-économique et de favoriser l'inclusion au sein d'une entreprise. Cependant, si cette base référente n'a pas été sélectionnée avec précaution, qu'elle n'est pas diversifiée et exclut des paramètres importants, cela ne fera qu'exacerber le problème déjà existant dans les entreprises : le manque de diversité et d'homogénéité. L'intégration de l'IA dans le domaine des RH n'est donc pas un processus à prendre à la légère. La discrimination à l'emploi demeure l'un des versants majeurs de la discrimination dans son ensemble et les recruteurs ont un rôle clé quand il s'agit de lutter contre les inégalités à l'embauche. Il en va naturellement de même pour l'IA utilisée dans le recrutement, c'est pour cela qu'il est plus qu'impératif de lui implémenter des datas diversifiés, non biaisés, et plus largement des perspectives aussi vastes que possible. Les entreprises doivent se montrer responsables, il n'est plus question à l'heure actuelle d'accepter la discrimination, une transparence dans leur processus de recrutement s'avère donc fondamentale. L'Université de Pennsylvanie et de Columbia a notamment annoncé en 2019 que leurs chercheurs travaillaient sur un outil d'IA qui serait capable de détecter les discriminations basées sur l'origine et le genre dans les processus de recrutement. Un progrès qui lancera peut-être une tendance plus éthique sur l'IA en ressources humaines. Finalement, bien que les promesses de l'IA soient séduisantes, il est nécessaire de rester prudent face à son inclusion dans l'écosystème RH car celle-ci est encore à ses prémisses. Il ne s'agit pas là d'adopter une approche technophobe mais simplement de défendre une insertion respectueuse de l'Intelligence Artificielle dans les ressources humaines. Il est essentiel de bâtir un cadre éthique et sans danger afin de tirer réellement profit de l'IA. Heureusement, le manque d'objectivité dont l'IA peut faire preuve n'est pas irréversible et il est important de garder à l'esprit que la probabilité de l'IA à opérer un jugement préjudiciable sera toujours moindre que la probabilité à en faire de même de la part d'un être humain. D'autant plus qu'il est assurément plus aisé de modifier les algorithmes de l'IA que les préjugés déjà profondément ancrés dans l'esprit humain. Ainsi, le challenge de l'utilisation de l'IA dans le domaine des ressources humaines est avant tout de s'assurer que celle-ci est éthique et juste. Alexandre Diard, Directeur Marketing PeopleSpheres Les avis d'experts sont publiés sous l'entière responsabilité de leurs auteurs et n'engagent en rien la rédaction de L'Usine nouvelle. 
  • [Replay Webinar] Les métiers du numérique
    1 octobre 2020
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Focus sur les métiers du numérique

  • PME : les Chief Digital Officers ne sont pas réservés qu'aux grands comptes !
    16 octobre 2020
    Une étude de la BPI sur la transformation digitale des PME, réalisée auprès de 1800 dirigeants de PME et d'ETI, révélait que près de 87% des décideurs interrogés ne faisaient pas de la transformation digitale une priorité pour leur entreprise. Concernant leur maturité digitale, 52% se considéraient en apprentissage sur ces enjeux et 38% affirmaient être sceptiques quant au bénéfice du digital. Un paradoxe à l'heure où les enjeux de transition digitale n'ont jamais été aussi importants. Pourquoi est-il nécessaire de changer la donne ? Comment opérer une transition digitale au sein des PME ?Le Chief Digital Officer, une fonction transverse au sein de l'entrepriseLe rôle du CDO a considérablement évolué entre 2005 et 2020. Initialement, cette fonction était déployée suite à l'initiative des conseils de direction des grandes entreprises. Ces organisations, qui disposaient de moyens suffisants pour engager de tels profils, confiaient aux CDO la mission d'évangéliser leurs différentes business units. Véritables agents du changement, les directeurs de la transformation digitale opéraient alors un travail transverse de sensibilisation. Quelles allaient être les futures feuilles de route ? Comment gérer la conduite du changement ? Derrière des enjeux métiers, les CDO contribuaient à faire que l'ensemble de l'entreprise prenne conscience de la nécessité de s'adapter à un monde qui évolue rapidement dans l'ère du digital. En effet, le curseur de la stratégie d'entreprise s'est déplacé vers le numérique et ses révolutions technologiques.La transformation digitale c'est 90% d'humain et 10% de technologieC'est Eric Chaniot, CDO de Michelin, qui résume le mieux l'envers du décor de la transformation des organisations. En effet, le défi premier des CDO repose sur la conduite du changement. Dès lors que les directives sont intégrées, il convient de les mettre en oeuvre. Un travail colossal, de fond, effectué au quotidien avec l'ensemble des équipes. Une transformation qui devient plus aisée dès lors que l'on présente aux collaborateurs la valeur ajoutée du digital. Il ne s'agit pas de se limiter à un changement d'outils informatiques, la transformation digitale permet de dégager ces mêmes équipes de tâches basiques afin qu'elles se consacrent à des opérations ayant pour vocation d'apporter plus de valeurs et de stimulation à leur métier. Création de nouveaux services digitaux, réorganisation des équipes en vue de tirer les collaborateurs vers le haut, mise en place de nouveaux modèles d'affaires, les bénéfices ne manquent pas.PME, n'attendez pas qu'il soit trop tard !Aujourd'hui, près de 70% des grandes entreprises disposent de CDO. Pour ces acteurs majeurs, la transformation est engagée et est devenue un modèle de développement. Le changement doit à terme devenir une propriété, une caractéristique intrinsèque des organisations. La crise du covid-19 nous a démontré que nous sommes plus que jamais plongés dans un monde volatile dont les contours sont sans cesse voués à évoluer.A contrario, la situation est bien moins évidente du côté des petites et moyennes entreprises. Bien souvent, la direction générale porte à elle seule un nombre important de fonctions et n'est pas entourée d'un comité de direction. Celle-ci ne dispose pas nécessairement d'une culture digitale et le coût pour le recrutement d'un CDO fait souvent office de repoussoir. Il faut que la situation change. Ces mêmes PME sont menacées si elles ne s'engagent pas dans leur digitalisation. La perte de marchés, l'incapacité de répondre à de nouvelles exigences technologiques, la disruption de leur offre par des startups innovantes les risques sont légion. Les entreprises doivent désormais trouver des solutions pour s'engager dans cette voie et il en existe. En effet, de plus en plus de CDO indépendants collaborent en temps partiel avec des entreprises de taille moyenne. Des cabinets de conseil de taille intermédiaire, mais aussi les entreprises du numérique développent des offres sur-mesure et adaptées aux budgets pour accompagner les organisations prêtes au changement. Enfin, les réseaux d'acteurs du numérique tel que la BPI par exemple sont à leur disposition pour les accompagner et les conseiller pour s'engager dans leur transformation digitale.Nous sommes à un tournant. La France compte près de 140 000 PME et peu se sont tournées à ce jour vers le digital. Si les chefs d'entreprises sont seuls aux manettes de leur organisation, s'ils sont souvent accaparés par des enjeux de compétitivité, ils ne doivent pas pour autant négliger le besoin d'engager leur entreprise dans de nouvelles voies. La pérennité de leur business dépendra en grande partie de leur capacité à s'engager dans une transformation digitale. Des solutions existent, dès lors il n'est plus qu'un mot d'ordre : aller de l'avant !
  • Simplon partage son modèle d'école solidaire du numérique
    16 octobre 2020
    En proposant l'accès en libre service à Toolbox, sa boîte à outils opensource et à sa plateforme d'apprentissage Online, Simplon permet à d'autres structures de créer librement des formations gratuites aux métiers du numérique destinées aux personnes éloignées de l'emploi. Cette initiative a été lancée dans le cadre du plan de formation 1jeune1solution engagé par l'Etat. Depuis 2013, Simplon forme gratuitement aux métiers du numérique des personnes en reconversion professionnelle ou éloignées de l'emploi. Dans le cadre du plan de relance de l'Etat et de son volet d'aide au recrutement, l'école annonce la mise à disposition gratuite des principales clés de sa méthodologie. But de la manoeuvre ? Permettre à d'autres structures de s'emparer d'une partie de sa méthode de travail pour accélérer le développement de formations numériques gratuites sur des territoires fragilisés. Pour cela deux applications métiers sont proposées aux nouveaux membres du réseau des Fabriques de Simplon. D'une part, Toolbox, une boîte à outils open source facilitera le pilotage de projets de formation inclusifs via la mise à disposition d'une base documentaire regroupant la réglementation, les bonnes pratiques capitalisées au sein du réseau. A cela s'ajoute un agenda des événements proposés aux équipes pédagogiques de l'établissement.  De l'autre, l'accès à la plateforme de formation Online, adaptée aussi bien en format présentiel que distanciel, aidera à évaluer les apprenants. Pour Frédéric Bardeau, président et cofondateur du réseau d'écoles, avec Toolbox, c'est un stade supplémentaire qui est franchi par Simplon en permettant à d'autres acteurs de créer librement des écoles inclusives et gratuites aux métiers du numérique. C'est également au travers d'un accord avec Google.org, branche philanthropique de la firme de Mountain View, que le kit Toolbox a pu voir le jour. Une démarche opensource pour gagner en agilité  Olivier Esper, responsable des affaires publiques de Google France, rappelle les raisons de ce soutien : « Passer en opensource, une méthode éprouvée, nous a paru une approche très intéressante », a-t-il souligné dans un communiqué. Selon lui, cette démarche apportera une  agilité permettant de répondre à la diversité de besoins d'un territoire à un autre. A noter que le Greta Val de Loire porte la formation Data'Lab dont le contenu pédagogique a été élaboré par Simplon. De son côté, la formation aux métiers du web qui débutera en mars 2020 sera la troisième de la collaboration entre la start-up Onevalue et Simplon Roanne. Rappelons également que l'école délivre une formation IA co-élaborée avec Microsoft.
  • Trop peu de femmes dirigent et créent des entreprises dans le numérique
    14 octobre 2020
    De moins en moins d'informaticiennes dans les entreprises, c'est le constat alarmant que dressent les différentes études sur l'emploi. Et cela risque de ne pas s'arranger puisque les femmes sont toujours peu nombreuses dans les filières d'enseignement supérieur dédiées au numérique en France. À la rentrée 2019, elles représentaient un peu moins de 17% des élèves ingénieur en informatique, selon des chiffres du ministère de l'Enseignement supérieur. Dans les entreprises du numérique, la part des femmes a donc reculé au cours de la dernière décennie, de 20 % en 2009 à 17 % en 2018 selon l'étude Gender Scan 2019 du cabinet Global Contact. « Celles que l'on voit ont plutôt le talent de la vision que la maîtrise technique », constate Caroline Faillet, cofondatrice et dirigeante du cabinet de conseil en stratégie digitale Opinion Act. Avant de concéder que « de manière générale, les fondateurs de start-up ne sont pas forcément développeurs ou ingénieurs. Beaucoup sont issus d'écoles de commerce. » Les femmes, majoritaires dans les business schools, devraient donc logiquement ne pas être sous représentées... Et pourtant seuls 7% des dirigeants de start-up du numérique sont des femmes en France , selon le baromètre 2019 d'EY et France digitale ! Se former au numérique pour maîtriser son projet Présidente du programme Femmes du numérique de l'organisation professionnelle Syntec Numérique, Katya Lainé n'est pas issue d'une formation en informatique. « Il faut davantage expliquer que l'on n'a pas forcément besoin d'avoir une formation d'ingénieur pour oeuvrer et innover dans le digital », commente celle qui est aussi la cofondatrice de Kwalys, une plateforme de conception d'agents conversationnels écrits et vocaux. « Car l'innovation n'est pas seulement technologique. Elle concerne aussi beaucoup l'usage. » Comme beaucoup de startuppeuses, elle a acquis des compétences « sur le terrain. C'est le meilleur formateur qui soit. Aujourd'hui, j'échange avec les développeurs sur les caractéristiques des produits. » Face à la nécessité d'acquérir une connaissance fine des technologies, toujours plus complexes,il faut parfois retourner sur les bancs de l'école. Sandrine Charpentier est présidente d'honneur de l'association Femmes du digital Ouest, et cofondatrice de Mixity, une plateforme d'évaluation de la mixité et de la diversité au sein des organisations. Elle est arrivée dans le numérique « par hasard » après des études de journalisme. Pour se former, elle a participé à des ateliers, notamment avec l'école de code Le Wagon. « J'ai été initiée au développement informatique, à la notion d'expérience utilisateur ou encore à la création d'applis web. » Peu de projets d'entreprises du numérique sont donc portées par des femmes. Selon le baromètre de 2019 du cabinet de conseil BCG et du mouvement Sista pour un accès égalitaire aux financements entre les entrepreneuses et les entrepreneurs, qui recense plus de 3.700 start-up françaises issues majoritairement de la tech et fondées depuis 2008, seules 5 % des jeunes pousses ont été lancées par une équipe constituée uniquement de femmes et 10 % par une équipe mixte. Si Mark Zuckerberg était une femme... Pour porter une innovation numérique, nombre d'entrepreneuses choisissent aussi de s'associer avec un homme qui va souvent occuper la fonction technique. C'est par exemple le cas de Caroline Faillet ou Katya Lainé... et de Caroline Ramade, cofondatrice de la plateforme 50inTech ouverte en novembre 2019. Celle-ci vise à mettre en relation les acteurs de la tech, en particulier les recruteurs et les femmes (86 % des utilisateurs). Caroline Ramade estime que l'arrivée de Julien Londeix en tant que CTO et CPO (chef de produit) à ses côtés a été « essentielle ». Selon l'étude Sista, 61 % des fondatrices s'associent à des hommes, tandis que 9 % seulement des fondateurs s'associent à des femmes. Que faire alors pour que plus de femmes choisissent l'innovation numérique ? L'argent serait le nerf de la guerre ! Les entreprises dirigées par des femmes lèvent moins d'argent que celles dirigées par des hommes ou des équipes mixtes. « Il faut énormément d'argent pour développer une boîte dans le numérique. Pour un développeur par exemple, il faut compter environ 45.000 euros par an. À cause des biais à l'investissement, les boîtes détenues par les femmes n'ont pas cette capacité à scaler », regrette Caroline Ramade. Cette inégalité freine l'apparition de success stories féminines et donc de role models, un élément déterminant pour l'orientation des étudiantes vers le numérique. Si Steve Jobs, Bill Gates ou Mark Zuckerberg avaient été des femmes, nous verrions plus de jeunes filles vouloir les imiter. Le visage de la FrenchTech en serait sans doute changé.
  • L'évolution du métier de DSI entraînée par la transformation numérique -
    14 octobre 2020
    Sous l'impulsion des nouvelles technologies et des attentes nouvelles des consommateurs, la digitalisation et l'agilisation des entreprises est en marche. Pilier de l'environnement numérique de l'entreprise, le métier de Directeur des Systèmes d'Information (DSI) est l'un des plus impacté par la transformation digitale des entreprises. Il voit ainsi son rôle sensiblement évoluer depuis plusieurs années. A présent considéré comme un maillon-clé du top management, le directeur des systèmes informatiques est sous le feu des projecteurs et doit composer avec 3 nouveaux enjeux : La gestion des compétences, le recrutement et la rétention des nouvelles générationsLa communication interne et la collaboration intensive avec toute l'entrepriseL'adoption et l'intégration maitrisée des services cloud Dans cet article, nous allons nous concentrer sur ce dernier point. Les services Cloud, une opportunité d'agilité et d'innovation pour la DSI L'offre de services cloud est aujourd'hui pléthorique et mature. Elle couvre la quasi-totalité des éléments constituants un système d'information depuis les services d'infrastructure serveurs jusqu'aux applicatifs métier. Ces services consommés sans installation ont naturellement vu leur introduction rapide dans l'entreprise. De nos jours, il est commun de voir un directeur commercial choisir son CRM sans passer par sa DSI ou un directeur marketing installer en quelques clics un outil de communication interne tel que Teams ou Slack. Le cloud est aussi une source d'opportunité pour la DSI elle-même : être capable de rendre le service attendu par l'entreprise dans des délais et coûts optimisés. La question de développer la solution technique ou de consommer un service en ligne devient stratégique. L'enjeu business est alors au coeur de la décision : ce développement doit-il être maîtrisé totalement en interne et l'entreprise a-t-elle les moyens, le temps et les compétences pour le développer ? S'agit-il d'une expérimentation, d'un service de périphérique ? Vitesse d'exécution et optimisation de l'investissement sont ainsi les premiers leviers d'usage de solutions cloud pour la DSI. Sur le plan budgétaire, un nouveau challenge peut se présenter. Les logiciels et matériels jusque-là affectés au sein de lignes d'investissement long terme, se voient remplacées par des lignes de dépenses d'exploitation dues au principe d'abonnement des solutions cloud. Facturées à l'usage, elles apportent plus de souplesse dans l'alignement attendu par les besoins réels de l'entreprise. En revanche, la démultiplication des solutions complexifie le suivi budgétaire pour la DSI et le passage d'une approche CAPEX (dépenses d'investissement) vers OPEX (dépenses d'exploitation) impacte le pilotage financier de l'entreprise. Plus que jamais, DAF et DSI doivent travailler ensemble et s'organiser pour piloter efficacement la cloudification des systèmes d'information. Un rôle nouveau pour le DSI, désormais orchestrateur de solutions Dans ce contexte d'intégration de services en ligne, le DSI voit son rôle évoluer. Il doit désormais être le garant et le liant. Il doit non seulement amener la bonne solution au bon moment mais aussi veiller à sa bonne intégration dans le système d'information existant. Il prend un rôle de conseil et d'orchestrateur, tout en conservant ses responsabilités de cohérence globale, de delivery, de continuité de service et de sécurité. Ses challenges du quotidien sont nouveaux et nombreux. Le DSI doit renforcer sa collaboration avec les métiers et se montrer plus que jamais à l'écoute des besoins des salariés en suivant de près l'évolution de leurs usages, quels que soient leurs métiers. Accompagner l'introduction de nouveaux logiciels et applications est essentiel pour soutenir l'innovation et la productivité de l'entreprise. Abraxio, partenaire des DSI dans cette évolution Pour répondre à ses nouveaux enjeux de pilotage, de collaboration, de management et de communication, le DSI a l'opportunité de s'équiper en quelques minutes d'une solution SaaS au profit de sa propre performance. Abraxio propose la première plateforme collaborative de gestion et pilotage dédiée aux directions informatiques des PME-ETI. Par Adrien Coussa, Directeur Général d'Abraxio
  • Entre idéal et réalité : l'élégance discrète du data engineer
    14 octobre 2020
    Ce n'est plus une surprise pour personne aujourd'hui : nous vivons dans un monde data driven où les entreprises cherchent à recueillir le maximum de données afin de les exploiter pour améliorer leurs offres et mieux cibler leurs clients. Au sein de l'organisation, les équipes data sont les moteurs permettant d'avancer sur leur stratégie data, en récupérant, triant et analysant la donnée. Mais travailler au coeur même de la data permet-elles aux professionnels de la donnée d'être valorisés et mis en avant ? Rien n'est moins sûr, quand on sait que plus de la moitié de leur temps est consacré aux tâches répétitives et machinales de la collecte de données. Et si nous commencions enfin à prendre soin des data engineers et à faire évoluer faire des vraies tâches à valeur ajoutée ? Car celui-ci n'a pas tant pour vocation de collecter la donnée qu'a leur trouver une signification et à les utiliser pour créer des « histoires ». Le quotidien d'un data engineer : « A la recherche du temps perdu » L'ère du Big Data a mis une pression considérable, non seulement auprès des entreprises pour rester compétitives, mais également à leurs équipes data pour réussir à collecter le maximum de données. Cependant, la réalité des métiers est moins rayonnante que l'on pourrait croire aux premiers abords : les ingénieurs doivent notamment composer avec des flux de data qui se sont complexifiés avec la multiplication des sources de données. D'après une étude d'IDG Research réalisée pour le compte de l'éditeur d'ELT, Matillon, plus de 20% des 200 professionnels américains de la donnée (IT, Data Scientists ou encore Data Engineers, d'entreprises de plus de 1000 employés) interrogés assurent devoir prendre en compte plus de 1000 sources. Un volume considérable qui augmente de manière exponentielle, pouvant aller jusqu'à doubler à un rythme mensuel. Mais les sources de données ne sont pas les seules à se complexifier : les technologies de stockage se multiplient au sein des entreprises, obligeant les data engineers à adapter sans cesse leurs chaine de BI et analytique. Sans compter la popularité toujours grandissante du cloud qui ajoute de nouvelles pièces au puzzle que les professionnels de la data doivent réussir à résoudre au quotidien. Conséquence directe de cette complexité : les data engineers passent la majorité de leur temps sur la préparation de données qui est, ne nous le cachons pas, une tâche chronophage, répétitive et peu enrichissante. Une étude de la TMMData et de the Digital Analytics Association révèle que 44% des dirigeants interrogés affirment que leurs équipes analytiques passent plus de la moitié de leur temps à préparer la donnée qu'à l'analyser. Pire, pour 3 professionnels de la data sur 5, obtenir les bonnes données peut prendre des jours, voire des semaines. Avec une augmentation croissante de la complexité des systèmes et un temps considérable à passer sur des tâches rébarbatives, interrogeons-nous sur la valeur que nous souhaitons donner au travail de nos data engineers. L'enjeu actuel est important non seulement pour l'attractivité des jeunes professionnels sur le marché mais également pour la rétention et le développement des équipes déjà en place. Entre automatisation et storytelling : « Les androïdes rêvent-ils de data analytique ? » 80% des tâches répétitives et à faible valeur ajoutée étant effectuées par des data engineers, peuvent désormais être exécutables par une intelligence artificielle. Les solutions pour faire de la BI de manière automatisée existent déjà et ont fait leur preuve. Citons le succès de DataRobot dont la promesse est de simplifier les algorithmes de data science et donc de faciliter grandement la vie des data engineers. Nous vivons encore trop souvent dans la peur de voir les machines remplacer l'homme, mais devrions-nous vraiment continuer à voir des équipes passer leur temps sur de la préparation de données quand elle peut être faite automatiquement ? Amazon Web Services poursuit actuellement ce raisonnement et a d'ores et déjà automatiser ces actions pour valoriser davantage ses équipes. Laissons les professionnels de la donnée s'occuper des tâches réellement intéressantes car leur véritable valeur n'est pas de préparer les données mais d'en tirer des histoires. Et oui, les data engineers sont des conteurs d'histoire modernes, capables de corréler des données entre elles, d'en chercher un sens et d'en tirer des conclusions, des hypothèses et des prévisions. Mais leur rôle va encore au-delà aujourd'hui : la donnée est bien plus qu'une ressource stratégique pour l'entreprise, elle est devenue un produit. Ils ne sont plus simplement ingénieurs de la donnée, ils sont également des chefs de projets ou encore des Product Data Managers. Il n'est plus question d'être un simple exécutant mais bien d'apporter un axe stratégique. Si ces décisions sont à prendre au niveau de l'entreprise, les professionnels de la data ont également leur épingle du jeu à tirer pour reprendre en main la vision de leur valeur. Valoriser la donnée autant que le métier : « On ne badine pas avec la data » Que peuvent faire les data engineers aujourd'hui pour redonner du sens et de la valeur à leur métier ? Il y a aujourd'hui deux principaux changements à apporter : un changement de vision : il existe une double question essentielle que tout professionnel devrait pouvoir se poser : dois-je faire mon travail d'exécution au risque d'être un maillon dispensable de la chaîne ? Ou puis-je monter en compétence pour montrer ma vraie valeur ? Il est indispensable que les data engineers changent leur propre perception de leur métier afin de pouvoir ensuite imposer leur vrai savoir-faire. une transformation culturelle : contrairement à nos confrères américains qui préfèrent souvent se reposer sur une solution externe pour leur faciliter la vie, nos ingénieurs français ont tendance à préférer faire les choses eux-mêmes, motivés par l'envie de transformer les outils ou les process existants. Cette approche reste encore très ancrée dans notre héritage culturel mais elle risque de les empêcher de passer du temps sur un travail plus valorisant. Sans doute devrions-nous nous inspirer des ingénieurs outre-Atlantique, utiliser des ressources externes et nous concentrer sur le travail d'analyse plus motivant et impactant. Au fameux choix cornélien du « make or buy », il est temps de considérer la deuxième proposition pour avancer. L'avenir des métiers de la data dépendra de la transformation que nous serons prêts à apporter pour valoriser ces professions à la hauteur de la valeur des données. Nous pourrons y parvenir si les entreprises et les ingénieurs changent leur perception et investissent enfin pleinement dans les ressources inestimables des équipes. Car, comme le dit un proverbe indien, « ceux qui racontent les histoires dirigent le monde ».
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