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Le nouvel algorithme Linkedin vous dit qui embaucher / ZDnet - 1 views

  • L’objectif selon Rob Humphrey, spécialiste de la gestion des talents chez Linkedin, est de leur permettre de chasser les proies les plus prisées ou « passive talents » : ces individus qui ne sont pas en recherche d’emploi mais déjà dans une position confortable. En réalité, seulement 15% des membres de Linkedin sont activement en quête d’un poste.C’est là qu’intervient le service connu sous le nom de « Recruiter », accessible aux entreprises ayant souscrit à un compte premium payant. Grâce à cette fonctionnalité, les recruteurs peuvent espionner tranquillement votre profil, sans que vous n’en ayez vent.
  • Mais c’est en mettant en place un algorithme (qui devrait être disponible dans quelques mois en France) proposant aux recruteurs  « les gens qu’ils devraient embaucher » que Linkedin entre dans une nouvelle dimension. 
  • Linkedin va-t-il uniformiser les processus sinueux de recrutement ? Probablement si le réseau continue sur sa lancée. Mais la Harvard Business Review va encore plus loin dans son article « Digital staffing : The Future of Recruitement-by-Algorithm ». Que ce soit en organisant un voyage sur TripAdvisor, en écoutant de la musique sur Spotify ou en commandant un ouvrage sur Amazon, la e-réputation des internautes ne se résume pas à leur profil policé sur Linkedin. Alors que les algorithmes permettant de traiter toutes ces données se complexifient, il sera un jour possible pour les recruteurs de synthétiser l’ensemble des informations disponibles pour générer un profil unique par individu, permettant de parfaitement cibler les talents. 
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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 »."
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affordance.info: Inverser la courbe du #DigitalLabor : pourquoi #Microsoft ra... - 0 views

  • Et d'autant que les données LinkedIn serviront, notamment, à améliorer les technos et applications "d'intelligence artificielle" (Deep Learning) de Microsoft. On peut donc aisément imaginer dans un futur proche des scénarios assez triviaux où le dialogue avec cette "IA" s'enrichira d'un nouvel horizon dialogique qui lui permettra de vous signaler différents événements professionnels et de vous faire toute une série de propositions de mutation, de nouveaux contacts, etc., mais également des scénarios plus "élaborés" dans lesquels ce même assistant intelligent piloté par une IA gèrera en temps-réel la totalité de votre "carrière"
  • Cerise sur la gâteau, en complément des avantages que confère de facto cette acquisition à Microsoft, elle est également le cheval de Troie idéal lui permettant d'établir un pont avec les politiques publiques (ou privées) de formation : la plupart des néo-inscrits sur LinkedIn le sont dès leurs études universitaires. Je vous laisse alors imaginer ce monde dans lequel, en plus des accords passés avec Cisco (et avec Microsoft) par le ministère de l'éducation nationale, le même Microsoft (et ses partenaires privés) auront alors la capacité de réguler les choix d'étude et de formation professionnelle de la plupart des futurs travailleurs.
  • La "valeur" de la base LinkedIn est liée à trois facteurs essentiels. D'abord sa volumétrie : il s'agit du site rassemblant le plus d'informations sur le plus grand nombre de travailleurs sur la planète (400 millions d'utilisateurs). Ensuite son positionnement : c'est le site leader sur le secteur de l'employabilité et de la mobilité professionnelle. Enfin sa dimension "relationnelle", au sens premier et informatique de ce que l'on appelle une "base de donnée relationnelle", c'est à dire la capacité d'offrir différents niveaux de navigation, de croisement et d'analyse parmi l'ensemble des données structurées présentes dans la base.
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    "A l'évidence, les algorithmes sont amenés à jouer très rapidement un rôle absolument crucial sur le marché du travail. A l'évidence il existe un certain nombre de problèmes (de formation, d'affectation, de suivi de carrière, de disponibilité) qu'un algorithme dans toute sa candeur statistique et sa robustesse mathématique est capable de traiter plus rapidement et plus efficacement que des opérateurs humains. Donc oui demain des algorithmes joueront le rôle de conseillers pôle-emploi. D'autant que ce rachat de LinkedIn par Microsoft va nécessairement et presque mécaniquement entraîner une réaction des autres GAFAM, notamment de Google."
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Google a abandonné l'idée de promouvoir ses employés via un algorithme - 0 views

  • People Analytics avait tenté d'automatiser en partie ce processus, en élaborant un algorithme (ci-contre) qui se reposait sur les grilles d'évaluation et leur attribuait un coefficient. Il a alors découvert qu'il pouvait automatiser les promotions sur près d'un tiers des dossiers, et pensait que cette nouvelle réjouirait les ingénieurs qui sont habitués à manipuler chaque jour des algorithmes, quasi religieusement. Mais non. La proposition de People Analytics s'est heurtée à une résistance des cadres, qui ont refusé de traiter le sort des hommes et des femmes par une IA. Tout au plus ont-ils reconnu que l'algorithme pouvait les aider à identifier d'éventuels dossiers qu'ils n'auraient pas bien examiné.
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    Pour soutenir sa croissance, Google a également innové en interne, en adoptant une gestion très scientifique de la gestion de ses ressources humaines, basée sur des données et des algorithmes. Mais il lui aura fallu se confronter à la réalité pour finalement reconnaître que "les décisions sur les gens devraient être prises par des gens", et non par IA.
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Que peuvent vraiment les algorithmes ? - Rue89 - 0 views

  • Nous vivons une époque marquée tant par la peur fantasque d’être remplacé par des robots tout en étant déçus quant aux limites des algorithmes actuels. La conclusion de tout cela est simple : l’algorithme n’est tout simplement à date pas capable d’imiter parfaitement l’homme. Lorsqu’un entrepreneur ou un créateur entend concevoir un algorithme, il est donc vital de définir des objectifs précis au-delà d’un but aussi général qu’écrire un livre ou concevoir un meuble... L’algorithme doit-il reproduire une fonction strictement définie et répétitive ? Son objectif serait donc d’ordre économique et organisationnel : il permet à l’homme de gagner du temps et de se concentrer sur des tâches plus complexes. L’algorithme doit-il rechercher un résultat répondant de manière optimale à des critères ? Si la vision humaine des résultats entre en ligne de compte, l’algorithme a une fonction d’assistant à la création ou d’aide à la décision. Ce sera donc à l’humain de trancher en dernier ressort. Si le but est de s’ouvrir à de nouvelles combinaisons possibles, le facteur humain doit moins peser dans les critères de sélection du choix. Il faut dès lors se préparer à accepter un résultat que l’homme n’est pas capable de produire voire qui ne correspond pas nécessairement à sa vision (esthétique, fonctionnelle) des choses.
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    - permet l'automatisation de tâches répétitives - fait des erreurs - permet de dépasser les possibilités de l'homme - se laisser surprendre par les résultats de l'algorithme - il faut définir le but de son algorithme
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Dans quels secteurs les humains batteront-ils toujours l'ordinateur ? - The Atlantic - 0 views

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    Pour Rob Miller, professeur d'informatique au MIT, il y aura toujours des secteurs où les êtres humains seront meilleurs que les algorithmes. C'est notamment le cas du "crowd computing", l'informatique par la foule, que permet le Mechanical Turk d'Amazon par exemple ou Wikipédia d'une autre manière. Les algorithmes savent mieux chercher que nous un tarif compétitif pour un voyage en avion, mais ils sont beaucoup moins forts que les humains quand le voyage s'avère complexe. Dans le domaine de la compréhension sociale et culturelle, les hommes sont toujours meilleurs que les machines. A l'avenir, nos jobs ne seront pas tant remplacés par des ordinateurs, que complémentaires aux ordinateurs. Les outils qui combinent l'apport d'une communauté humaine avec des algorithmes sont assurément l'avenir, à l'image de Cobi - http://projectcobi.com -, un logiciel qui permet d'organiser des conférences en prenant en compte les contraintes des chercheurs. Soylent - http://projects.csail.mit.edu/soylent/ - permet de faire relire ses documents à une foule anonyme... Adrenaline - http://www.youtube.com/watch?v=9IICXFUP6MM - permet de trouver la meilleure image d'une vidéo en faisant sélectionner l'image par une foule de gens... Pour Rob Miller, l'avenir où la machine dépasse l'homme est une fiction, le vrai avenir est à la symbiose et à la complémentarité entre l'homme et la machine. Qu'importe si pour cela il nous faut transformer les hommes en robots...
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Un algorithme pour dénicher des développeurs talentueux ? - 0 views

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    Vivienne Ming est un chercheur qui s'est donné pour objectif de rendre le processus d'embauche dans le domaine de l'IT nettement plus ouvert. Sa compagnie Gild travaille sur le développement d'un algorithme qui pourrait prédire si un programmeur serait excellent pour la tâche qui lui sera confiée.
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Human Workers, Managed by an Algorithm | MIT Technology Review - 0 views

  • Now several startups, including CrowdFlower and CrowdSource, have written software that works on top of Mechanical Turk, adding ways to test and rank workers, match them up to tasks, and organize work so it gets double- or triple-checked. “In the past [crowdsourcing] has been more experimental than a real enterprise solution,” says Stephanie Leffler, the founder of CrowdSource. “The reality is that it’s tough to do at any kind of scale.”
  • Two years ago, researchers at New York University estimated that 41 percent of all jobs posted to Mechanical Turk were for generating spam, generating clicks on ads, or influencing search engine results (see “How Mechanical Turk Is Broken”).
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    "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."
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Paul Duan veut balayer le chômage... grâce à des algorithmes ! - 0 views

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    "Généralement, quand on pense au big data et au traitement des données informatiques, on pense illico aux stratégies commerciales agressives et à la surveillance généralisée des citoyens. Mais Paul Duan lui, y voit surtout la possibilité d'un monde meilleur. A 22 ans, ce génie revient des Etats-Unis avec la ferme intention de diminuer le chômage… rien qu'avec des algorithmes ! Explications."
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Quand les algorithmes remplaceront les cadres... - L'Express avec L'Expansion - 2 views

  • Exemple, ces armées de juristes employés outre-Atlantique par les cabinets d'avocats pour la recherche documentaire, indispensable là-bas aux procédures judiciaires. "Bientôt, une seule personne fera le travail de 500", affirmait sans sourciller au New York Times un spécialiste du secteur. En France, c'est l'automatisation de la gestion des contrats et des brevets dans des bases de données qui offre des gains d'efficacité et de productivité aux directions juridiques des grands groupes.  
  • Même chose pour les services de lutte contre la fraude, au fisc, aux allocations familiales ou dans les assurances : "Avec le data mining (exploration de données, NDLR), le taux de fraudes détecté par enquêteur est multiplié par dix", assure Mouloud Dey, directeur solutions et marchés émergents à SAS France, un des leaders de la gestion de données.  Plus étonnant, le big data renforce même l'efficacité de la police, grâce à des technologies de "police prédictive" : "En analysant une masse d'événements passés, on peut repérer les zones et les heures à risques et organiser les patrouilles en fonction", ajoute Mouloud Dey. Aux Etats-Unis, ces techniques ont amélioré les performances des services de police malgré les réductions d'effectifs.  
  • Des gains de productivité, on en retrouve aussi à une échelle inédite dans la programmation informatique (les algorithmes détectent et réparent mieux les bugs), la pharmacie (les ordinateurs modélisent et testent plus vite les molécules) ou la traduction. Cette révolution est due à Google. Depuis 2007, la firme de Mountain View a emmagasiné des millions de textes déjà traduits, qui permettent aujourd'hui à "Google Translate" d'en traduire d'autres automatiquement.
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  • Même les médecins ne sont plus à l'abri du big data ! IBM a ouvert le bal en 2012 : son superordinateur Watson a été installé au Memorial Sloan-Kettering Cancer Center de New York, où les cancérologues lui apprennent à soigner les tumeurs du poumon. Il a ingéré des millions d'articles scientifiques et de cas de patients. En comparant les symptômes des nouveaux malades à ces informations, il peut proposer aux médecins des pistes de traitement.
  • "Je n'ai encore jamais vu un ordinateur innovant, créatif, bon négociateur ou bon leader, ou encore capable de rassurer une personne en détresse", répond Andrew McAfee. Et pourtant... La créativité n'échappe pas à la curiosité des spécialistes de l'intelligence artificielle : "Nous travaillons avec des designers et des compositeurs, pour voir comment mettre leurs méthodes de travail en équation et les améliorer", explique Marcin Detyniecki, chercheur CNRS à Paris VI.
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    "DRH, médecins, avocats, assureurs, enseignants, analystes financiers... Même les cols blancs sont menacés. La révolution du "big data" s'étend déjà à tous les métiers et à tous les secteurs. "
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L'emploi à l'épreuve des algorithmes « InternetActu.net - 1 views

  • L’analyse des e-mails, des messageries instantanées, des appels téléphoniques, du moindre clic de souris des employés peut désormais être mise au service d’une plus grande efficacité de l’entreprise. Les données produites par les travailleurs sont en passe de devenir un atout précieux.
  • département People Analysis (“l’analyse des gens”), le laboratoire des ressources humaines de Google. Depuis 2007, Google a mené des enquêtes approfondies sur ses équipes et a constaté que les employés les plus innovants sont ceux qui ont un fort sens de leur mission tout en ayant une large autonomie personnelle. “Nos décisions sur nos employés ne sont pas moins importantes que nos décisions sur nos produits”,
  • Gild est une start-up qui ambitionne de révolutionner le recrutement de développeur par les Big Data. Parmi les principaux indicateurs pris en compte par la société, l’évaluation par les pairs des développeurs sur des sites de programmation communautaires comme Google Code, Github ou Bitbucket : le code proposé par le développeur est-il apprécié, réutilisé ? Comment communique-t-il ses idées ? Que dit-on de lui dans les réseaux sociaux ?…
  • ...4 more annotations...
  • Recruiter permet ni plus ni moins d’espionner les profils que le recruteur consulte, de les ajouter à des listes de candidats potentiels, d’entrer en contact avec les anciens employeurs ou d’être tenu au courant de qui s’attarde sur le profil d’un candidat, et ce…, sans que les utilisateurs eux-mêmes ne le sachent ! L’algorithme mis en place se base sur les actions du recruteur et se complexifie à mesure que l’employeur l’utilise, notamment en recommandant des utilisateurs à la formation et aux compétences similaires de ceux mis en sélection.
  • En fait, ce qui paraît le plus gênant dans ce système, c’est bien l’asymétrie de service, c’est-à-dire que les usagers ne sont pas sur un pied d’égalité. Que les recruteurs aient des outils dédiés pour se faciliter la tâche, certes. Mais que le candidat n’ait pas accès dans le détail à qui consulte son profil ne peut que générer une tension, un déséquilibre…
  • Mais ce n’est pas la seule société à utiliser de nouveaux types de capteurs pour mesurer la productivité des employés, explique Rachel Emma Silverman pour le Wall Street Journal. La Bank of America a ainsi équipé 90 de ses employés des badges développés par Sociometrics Solutions (dont nous parlions déjà ici et là). Le but : étudier les mouvements et les interactions des employés afin de comprendre la façon dont ils travaillent et interagissent.
  • Pour Dancy, bientôt, les entreprises vont commencer à mesurer leurs employés de la même façon qu’il se mesure lui-même. Nous n’aurons pas le choix, constate-t-il, fataliste. “Les entreprises ont besoin de nouvelles mesures pour saisir la productivité des travailleurs de la connaissance.” Même si les travailleurs rejettent la surveillance orwellienne de leurs employeurs, les travailleurs individuels seront contraints d’utiliser l’autosuivi pour acquérir un avantage concurrentiel sur les autres.
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    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.
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Comment les algorithmes peuvent aider à la recherche d'emploi ? - Libération - 0 views

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    "Les nouvelles technologies permettent-elles la rencontre plus efficace de l'offre et de la demande en matière d'emploi ? Récit du premier débat du Forum emploi : le bon code."
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Affinités prédictives - Meta-Media - 1 views

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    La dernière livraison du cahier de tendances médias de France Télévisions est en ligne et s'intéresse aux algorithmes et à leur utilisation par les médias.
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Un robot au travail : le premier robot patron vient d'être nommé au conseil d... - 2 views

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    Si jamais vous en doutiez, voici une preuve que les robots nous remplaceront un jour au bureau. Le 13 mai, la société hongkongaise Deep knowledge ventures, ou DKV, a nommé un algorithme à son conseil d'administration. Le logiciel siégera donc aux côtés d'êtres en costume, qui respirent et sûrement diplômés d'universités prestigieuses. Spécialisée dans les investissements en capital risque, DKV s'implique dans des sociétés privées et publiques des secteurs de la lutte contre le cancer, de la médecine régénérative et des traitements personnalisés. La mission de l'algorithme, nommé Vital, sera donc d'analyser les résultats prévisionnels, les premiers tests de médicaments, la disponibilité des brevets et les levées de fonds précédentes des sociétés dans lesquelles DKV envisage d'investir.
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Les RH vont-elles se passer des humains? - Techno, Les plus de la rédaction -... - 2 views

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    "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."
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Les algorithmes recrutent mieux que les humains - L'Express - 2 views

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    Une simple équation informatique aurait plus de chance de repérer les meilleurs candidats à l'embauche que le jugement d'un recruteur, estime une étude de chercheurs américains.
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L'algorithme d'Uber, encore plus contraignant qu'un vrai chef - Rue89 - L'Obs - 0 views

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    "« le système d'emploi flexible par mise en relation numérique et algorithmique d'Uber construit des formes de surveillance et de contrôle qui résultent en assymétries d'informations et de pouvoir pour les travailleurs. Le système Uber, les algorithmes, les Community Support Representatives, les passagers, les évaluations de performance semi-automatisées, et tout le système de notation agissent ensemble pour créer un substitut au contrôle managérial direct sur les chauffeurs. »"
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Stop à l'uberisation de la société ! - Libération - 0 views

  • Le numérique nous donne en effet l’occasion de reconsidérer le travail non plus tel un emploi condamné à devenir toujours plus précaire, anxiogène et de l’ordre de l’auto-exploitation, mais dans le cadre d’un projet de société contributive dont ce même emploi serait un moyen parmi d’autres plutôt qu’une fin en soi. Une entreprise comme TaskRabbit crée certes de la valeur d’usage via sa plateforme de petits emplois à la demande, mais elle garde pour elle et ses actionnaires tous les bénéfices de sa valeur d’échange. A l’inverse, Loconomics est une coopérative détenue par ceux qui y proposent leurs services. Contre les plateformes de ladite économie du partage, qui n’en a que le nom, Trebor Scholz défend le «coopérativisme de plateforme», pour bâtir une société des communs au-delà des seules dimensions économique et financière.
  • Il suppose de s’atteler aux métiers du futur, concernant tout autant les orfèvres des data pour utiliser et nous libérer des algorithmes que le soin aux personnes, sans besoin de la moindre machine ; de codifier le travail d’une façon à la fois très protectrice de notre art de vivre et beaucoup moins administrative qu’aujourd’hui ; d’interroger la mise en place d’un revenu d’existence suffisant, justifié de façon structurelle par le chômage numérique massif et la lente agonie à venir de l’emploi ; d’expérimenter l’extension du régime des intermittents dans la perspective d’une société réellement contributive, d’accession et de transmission des savoirs par tous et entre tous ; d’étudier une refonte de la fiscalité selon les principes de la Taxe Pollen, quitte à instaurer d’abord une taxe européenne sur les flux issus du Trading Haute Fréquence (THF) afin de financer le revenu universel.
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    "La combinaison de la robotisation et des Big data, des algorithmes et des effets de réseau nous transforme d'ores et déjà en fossoyeurs involontaires du salariat. Bienvenue dans un monde enfin « flexible », dopé par la robotisation et le travail au compteur. Un monde où usagers et clients se notent en permanence, où chacun devient son propre Big Brother et où la régulation des acteurs de tous les marchés, de l'assurance aux transports urbains, se joue en mode automatique Big data plutôt que sur le registre de la loi ou de la confiance sans calcul."
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Worker Surveillance and Class Power - « Law and Political Economy - 0 views

  • As a first example, consider how workplace monitoring generates data that companies can use to automate the very tasks workers are being paid to perform. When Uber drivers carry passengers from one location to another, or simply cruise around town waiting for fares, Uber gathers extensive data on routes, driving speed, and driver behavior. That data may prove useful in developing the many algorithms required for autonomous vehicles—for example by illuminating how a reasonable driver would respond to particular traffic or road conditions.
  • with GPS data from millions of trips across town, Uber may be able to predict the best path from point A to point B fairly well, accounting not just for map distance, but also for current traffic, weather, the time of day, etc. In other words, its algorithms can replicate drivers’ subtle, local knowledge. If that knowledge was once relatively rare, then Uber’s algorithms may enable it to push down wages and erode working conditions.
  • By managing drivers’ expectations, the company may be able to maintain a high supply of drivers on the road waiting for fares. The net effect may be to lower wages, since the company only pays drivers when they are ferrying passengers.
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  • Finally, new monitoring technologies can help firms to shunt workers outside of their legal boundaries through independent contracting, subcontracting, and franchising. Various economic theories suggest that firms tend to bring workers in-house as employees rather than contracting for their services—and therefore tend to accept the legal obligations and financial costs that go along with using employees rather than contractors—when they lack reliable information about workers’ proclivities, or where their work performance is difficult to monitor.
  • This suggests, in my mind, a strategy of worker empowerment and deliberative governance rather than command-and-control regulation. At the firm or workplace level, new forms of unionization and collective bargaining could address the everyday invasions of privacy or erosions of autonomy that arise through technological monitoring. Workers might block new monitoring tools that they feel are unduly intrusive. Or they might accept more extensive monitoring in exchange for greater pay or more reasonable hours.
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    "Companies around the world are dreaming up a new generation of technologies designed to monitor their workers-from Amazon's new employee wristbands, to Uber's recording whether its drivers are holding their phones rather than mounting them, to "Worksmart," a new productivity tool that takes photos of workers every ten minutes via their webcams. Technologies like these can erode workplace privacy and encourage discrimination. Without disregarding the importance of those effects, I want to focus in this post on how employers can use new monitoring technologies to drive down wages or otherwise disempower workers as a class. I'll use examples from Uber, not because Uber is exceptional in this regard - it most certainly is not - but rather because it is exemplary."
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Algorithmes, « escape games »… Les nouvelles lubies des recruteurs - 1 views

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    Pour dénicher la perle rare, les entreprises s'arment d'outils à la pointe. Graphologie sur clavier ou entretiens vidéo différés ont désormais autant de poids que CV et lettre de motivation réunis
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