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"Linkedin a mis en place un algorithme qui se base sur les actions des recruteurs afin de leur proposer « les utilisateurs qu'ils devraient embaucher »."

"The 38-year-old resident of Kingston, Jamaica, recently began performing small tasks assigned to her by an algorithm running on a computer in Berkeley, California. That software, developed by a startup called MobileWorks, represents the latest trend in crowdsourcing: organizing foreign workers on a mass scale to do routine jobs that computers aren't yet good at, like checking spreadsheets or reading receipts."

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. La preuve avec quelques résultats d'études menées dans différentes entreprises et différents secteurs.

"Du recrutement à l'évaluation, le digital bouleverse les métiers des ressources humaines. Vous passerez peut-être votre prochain entretien d'embauche avec un algorithme."

Google voulait savoir pourquoi il y avait peu de femmes chez lui: modestie, timidité, ...

"C'est qui est le plus fascinant là-dedans, c'est qu'on est à la fois dans une forme de travail hyper-contemporaine (son côté mondialisé, organisée par des algorithmes) et une forme très ancienne, qui rappelle les « calculateurs humains », ces gens qui, avant les ordinateurs, effectuaient des morceaux de calculs qui étaient assemblés pour réaliser des opérations complexes (on a beaucoup utilisé de calculateurs humains, et notamment des femmes sous payées, dans le projet Manhattan, qui a abouti à la création de la première bombe atomique). Les ordinateurs ont fait disparaître les « calculateurs humains », mais ils ont fait apparaître une autre forme d'exploitation totalement invisible, cachée dans l'antre des machines. Ce n'est pas l'usine, mais c'est guère plus désirable."

"Sélectionner sur mesure des annonces qui correspondent parfaitement à son profil... Une utopie, pour les célibataires comme pour les demandeurs d'emploi ? Le site Qapa, récompensé au début de l'été par la Ville de Paris, propose un algorithme qui augmente la pertinence des offres d'emploi, et crée les conditions d'une rencontre parfaite. Le matching, incontournable en 2013 ?"

Startups Like RelateIQ Are Aiming to Help Improve Employees' Work Life With Software Résumé IA : RelatelQ - https://www.relateiq.com - est un logiciel qui se propose de regarder votre vie numérique pour vous en faire ressortir ce qui semble important. L'algorithme de RelateIQ recueille constamment des signaux de données pour déterminer si les relations de travail avec des partenaires internes ou externes se refroidissent et si l'utilisateur doit prendre des mesures. Sociometric Solutions utilise une méthode proche pour améliorer les conversations. tenXer - https://www.tenxer.com - gère les modifications de code et les heures passées en réunion pour aider à mieux maîtriser sa productivité. Yesware - http://www.yesware.com - tente d'améliorer la productivité par e-mail. Chez RelateIQ, les programmeurs tentent de toujours mieux cerner les tendances, comme le temps moyen qu'il faut pour qu'une personne puisse répondre et quels types de ponctuation et de phrases provoquent généralement des réponses. Ils tentent également de détecter le sarcasme et les mots qui sont habituellement associées à des questions importantes. Ces données peuvent révéler, par exemple, si une relation stagne ou progresse. Reste que dans des environnements de communication très complexe, le défi de ces outils est également complexe. L'apprentissage machine peut provoquer des erreurs, des mauvaises interprétations, des recommandations qui semblent venir de nulle part. Promesse ou illusion ?

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"Chez Google, les décisions RH se basent entièrement sur les données récoltées par le  service  « People Analytics » (Analyses du Personnel). Ce service effectue tout type de recherches  à l'aide d'enquêtes effectuées auprès du personnel. Il met en place des tableaux de bords, identifie des corrélations et émet des préconisations d'actions.  Le but est de justifier chaque décision RH avec une série de données à l'appui. "

"La force historique de Linkedin, c'est son graphe. Cette toile vivante qui relie les membres entre eux, employés, recruteurs, entreprises, etc. Comme pour Facebook, Amazon mais aussi Google, c'est le cœur du business model. Celui qui alimente le système en données brutes et croisées, et qui exploite le principe des "affinités" entre membres pour proposer postes, informations ou publicités ciblés. Avec une différence notable par rapport aux autres médias sociaux : ici, tout le monde s'inscrit avec son identité réelle, car tout le monde y a intérêt. Graphe et big data sont les deux clés du système. Ils alimentent les trois moteurs Linkedin, comme l'explique faberNovel : le recrutement, le développement de business et le partage de contenu. "La singularité de Linkedin, c'est d'appliquer le big data au recrutement," insiste Caroline Pandraud, lead project analyst chez faberNovel. Derrière, trois algorithmes activent le moteur de recherche dans la base, le moteur du graphe et le moteur de recommandation."

L'agence faberNovel publie ce mardi 2 juillet une étude fouillée du modèle Linkedin. Bien au-delà du réseau social professionnel, ce nouveau géant du numérique veut devenir le graphe de l'économie mondiale.

"Google engage de moins en moins de jeunes diplômés sortis de grandes universités prestigieuses. Un signe pour l'avenir du recrutement ? La capacité à savoir échouer, nouvelle vertu cardinale dans la recherche d'emploi ? Alors que les jeunes entrepreneurs vont jusqu'à se rencontrer dans des Fuck Up Nights pour partager leurs échecs, les recruteurs semblent également de plus en plus se tourner vers ces profils aptes à "rater avec grâce"."

"Des chercheurs de l'université d'Etat de Washington ont en effet créé des «ordinateurs qui peuvent enseigner à d'autres ordinateurs», poursuit Gizmodo. Et le site de la fac en question de compléter: «[Ils] ont développé une méthode permettant à un ordinateur de donner des conseils et de transmettre des compétences à un autre ordinateur d'une manière qui imite la façon dont un vrai enseignant et un étudiant pourraient interagir.»"

"Ce qu'on craignait depuis la fin du 19ème siècle est en train de se produire, dit Lanier, des machines et des programmes occupent une partie des emplois qui étaient ceux de la classe moyenne, accroissant le fossé entre un prolétariat toujours nécessaire à l'économie numérique et l'élite de cette même économie. La solution de Lanier est intéressante : que le simple fait d'être internaute soit rémunéré, car après tout, en fournissant des données à des entreprises qui ensuite les monnaient, nous créons de la valeur. La solution est très différente du revenu de base inconditionnel mais le constat n'est pas éloigné : le travail change, il faut imaginer de nouvelles formes de rémunération. Ne retrouve-t-on là une question qui est centrale dans l'intermittence : comment rémunérer ce qui est échappe aux vieilles définitions du travail ? Comment penser et caractériser qui est entre le travail ? Est-ce que le chômage est toujours de l'inactivité ? Parfois, on regrette (mais comme on le regrette à d'autres moments de la vie politique, quand on parle des retraites par exemple), que ces discussions ne soient pas l'occasion d'un vrai débat sur le travail, sa nature et son avenir. Car par bien des aspects, l'intermittence pourrait être un laboratoire permettant d'anticiper les mutations que va nous imposer la technologie, plutôt qu'un statut dont on a l'impression que beaucoup aimerait voir le disparaître."

"Alors que les technologies numériques dynamitent les paradigmes du XXe siècle, le philosophe appelle à pousser le web vers un modèle économique basé sur la contribution volontaire et la co-création."

"Google collecte les données des utilisateurs... mais aussi celles de ses salariés. L'une des clés du succès de la firme américaine, qui a dépassé début février Exxon au rang de deuxième capitalisation boursière du monde, serait précisément l'approche scientifique de sa gestion RH. Cas d'école, avec une étude centenaire pour anticiper le futur du travail et mettre le bien-être en datas."