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"Des algorithmes rendent la gestion des ressources humaines plus simple et accessible. Ils analysent les interactions entre les membres d'une équipe pour conseiller les responsables. Explications"

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."

Google Analytics  Depuis 2011, la firme de Mountain View innove et fonde toute sa politique en Ressources Humaines sur des statistiques, ce qui donne naissance à un département: le « People Analytics ». Un schisme quant à la fonction RH telle que pratiquée au 20iéme siècles. Selon l'entreprise de Mountain View, l'innovation dépends du cumul de trois facteurs: l'apprentissage, la collaboration et le « fun ». Aussi, dans le cadre de son projet « Oxygen », qui a ensuite donné naissance au fameux département « People Analytics », Google a mis en lumière les comportements vertueux qui doivent animer ses managers, et qui sont transposables dans toutes les entreprises (source The New York Times): Des RH prédictives. De même, Google a élaboré un algorithme qui peut prédire « le moment où un collaborateur sera tenté d'aller voir ailleurs, et donc d'agir en amont pour éviter la fuite de talents. » En d'autres termes, en perpétuelle évolution et remise en question:« Le management est le plus vieux des métiers et la plus récente des professions. »(Lawrence Lowell).

Article de J Rifkin  Nous vivons en ce moment un vrai paradoxe du capitalisme : la dynamique de compétitivité des marchés qui tend à réduire toujours plus les coûts, associée à une révolution technologique, est en train de produire des biens et des services en abondance : à coût nul ou marginal.  On le voyait déjà avec Napster à la fin des années 90. De l'industrie de la musique, on a vu ce phénomène s'étendre à l'énergie, aux livres, à l'industrie manufacturière ou l'éducation.  Aujourd'hui, avec l'internet des objets, cela va s'étendre à l'économie entière. L'internet des objets, c'est demain 11 bilions de capteurs rattachés à des ressources naturelles, des lignes de production, des smart gris, des réseaux de logistiques, dans les maison, les bureaux, les magasins... En 2020, on prévoit 50 bilions de capteurs qui seront connectés.  Les individus pourront connecter leur réseau et exploiter les données par des big data, des algorithmes, et par là accélérer l'efficience des objets, des réseaux, et donc diminuer toujours plus les coûts d'utilisation. Cisco prévoit que vers 2022 les gains de productivité du secteur privé engendrés par l'internet des objets excédera les 14 trillion de dollars. Une autre étude de General Electric estime elle que la croissance de la productivité par l'internet des objets pourrait affecter la moitié de l'économie globale en 2025. 

"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 ?"

"Fin du travail, plein d'amis mais sans famille, apatrides du numérique. Le "Digital Labor" sera à n'en pas douter la problématique politique et économique des 50 prochaines années. Il amènera des changements et des disruptions profondes dont nous peinons encore aujourd'hui à mesurer l'ampleur. Ces bouleversements se structureront autour de 3 grands axes en revanche déjà identifiables : celui de ce capitalisme de la surveillance et du rôle des GAFAM celui du salariat algorithmique cette fois préempté par le modèle d'une partie des NATU (AirB'B et Uber donc) et celui, enfin, d'une nouvelle classe 'trans-' ou 'hyper-'sociale, le cognitariat, et sa version sombre, le lumpen-cognitariat dont je vous parlais dans mon billet sur "les coolies de la pop économie"."

"Pour Autor, il y a donc deux types de tâches extrêmement difficiles à automatiser. Au-delà de celles qui réclament un haut niveau de connaissances, d'adaptabilité et de créativité, il faut aussi compter avec celles, très basiques, qui s'appuient sur la connaissance tacite, le « bon sens ». Seules les tâches de routine, répétitives, se prêtent bien à l'automatisation. Voilà donc de quoi expliquer la « polarisation ». Les travailleurs très qualifiés continuent de prospérer non seulement car ils sont dans le premier de cas de figure - haut niveau de connaissances - mais en plus parce qu'ils bénéficient à plein de l'automatisation « de complément » qui améliore significativement leurs performances. Comme, de surcroît, l'offre de leurs compétences est très peu élastique (il faut un temps significatif pour former de nouveaux travailleurs de ce type), ils voient leurs salaires se maintenir ou augmenter. A l'autre extrême, les travailleurs les moins qualifiés effectuant un travail basé sur la « connaissance tacite » ne peuvent être remplacés par un automatisme. Ils ne peuvent toutefois que rarement bénéficier de la complémentarité homme-machine. Leur activité ne craint rien mais, dans ce cas, l'abondance de main-d'œuvre conduit à une stagnation voire une régression de leurs salaires. Ce sont donc les autres, les travailleurs intermédiaires, effectuant des tâches de routine à faible valeur ajoutée, qui subissent et subiront de plein fouet automatisation et informatisation. A mesure que l'informatique progresse, leur travail devient de plus en plus facile à transformer en algorithme et les machines n'ont donc aucune peine à prendre leur place."

En Belgique, un chômeur vivant seul peut bénéficier d'allocations plus importantes que s'il vit avec une autre personne. Certains sont alors tentés de se déclarer comme célibataires alors qu'en réalité ils vivent avec quelqu'un. Afin de détecter ceux qui tentent de frauder de cette manière, le gouvernement belge envisage organiser la collecte et l'analyse des données de consommations d'eau, de gaz et d'électricité. L'ONSS (Office National de la Sécurité Sociale) serait chargé du traitement de ces données. Si les consommations d'une personne semblent plus importantes que la moyenne, cela pourrait signifier qu'elle ne vit pas seule, contrairement à ce qu'elle a déclaré. Inversement, une consommation très faible ou nulle pourrait indiquer une domiciliation factice, et que la personne vit en réalité ailleurs.  Ces dispositifs font partie d'un plan de lutte contre la fraude sociale lancé par le gouvernement dirigé par le Premier Ministre Belge, Charles Michel. 

"Sur l'excellent blog (@msrsmc) de Microsoft Research consacré aux médias sociaux, la chercheuse Mary Gray, revient sur le développement de la "tâchification" du travail. Ce travail à la pièce en ligne (on parle de crowdwork, le travail par la foule pour désigner par exemple le travail découpé sous forme de micro-tâche comme le réalise le Mechanical Turk d'Amazon), qui est une des formes du digital labor (voir notamment "Qui des algorithmes ou des clients seront nos nouveaux patrons ?"), représente un changement radical dans la façon dont nous définissons l'emploi lui-même, estime Mary Gray. Ces travailleurs à la tâche ne sont ni pas des employés, mais des utilisateurs, des "clients" de ces plateformes qui proposent des tâches à prix fixe et qui lient les contractants à leurs donneurs d'ordres par des "accords d'utilisation", des conditions d'utilisation qui ressemblent plus à des licences logicielles qu'à des contrats de travail. "

"Summary Uber has done a lot of things to language to communicate a strong message of distance between itself and its relationship to Uber drivers. Uber insists drivers should be classified as independent contractors, labelled driver-partners, and promoted as entrepreneurs, although the company faces legal challenges over issues of worker misclassification. Beyond its attempts to label work as a type of "sharing" in the so-called "sharing economy," Uber's protracted efforts to celebrate the independence and freedom of drivers have evolved into a sophisticated policy push to design a new classification of worker that would accommodate Uber's business model. The emergent classification, "independent worker," does not acknowledge the significant control Uber leverages over how drivers do their job."

"Pas facile de débrayer quand on est aussitôt remplacé par un autre auto-entrepreneur. Le capitalisme cool de notre société ubérisée empêcherait donc la lutte sociale ?"

L'auteur de l'article parle de son expérience du "travail" via l'économie des plateforme.

"A la manière des autres plate-forme de crowdfunding finançant les startup, Upstart offre la possibilité cette fois d'investir sur la possible réussite d'un individu."

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.