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Proximité PME présente des contenus qui mettent en valeur des approches et pratiques, d’ici et d’ailleurs, à la fois innovantes et inspirantes. À surveiller le samedi: des cas d’entreprises du Québec qui s’illustrent sur des enjeux importants du monde des affaires.

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Bien que l’intelligence artificielle (IA) ait un énorme potentiel pour automatiser efficacement certaines tâches, elle n’est toutefois pas appropriée dans certains cas d’utilisation de données qui nécessitent plus de nuances et qui sont hautement subjectifs, comme c’est le cas pour le recrutement d’employés, affirme Nathan Esquenazi, membre du groupe de réflexion Cognitive World sur l’IA d’entreprise, dans un texte de VentureBeat.

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Les responsables des ressources humaines commencent généralement les processus d’embauche basés sur l’IA avec de bonnes intentions, c’est-à-dire comme un moyen fiable de filtrer à partir d’une énorme pile de CV les meilleurs candidats et les mieux adaptés à la culture de l’entreprise.

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Mais l’erreur survient lorsque ces gestionnaires supposent que l’IA peut éviter les mêmes préjugés qu’un être humain pourrait avoir, souligne Nathan Esquenazi, qui dit avoir appris comment l’IA peut créer des biais lors de l’embauche d’employés après avoir déjà lui-même, dans le passé, développé un logiciel de recrutement alimenté par l’intelligence artificielle.

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L’IA fonctionne mieux lorsqu’elle a accès à d’énormes quantités de données mesurées objectivement, ce que l’on ne trouve pas dans les processus d’embauche, explique-t-il. Les données sur les antécédents scolaires des candidats, leurs expériences professionnelles antérieures et d’autres compétences sont souvent brouillées par des biais et des hypothèses complexes. Les échantillons sont petits, les données sont impossibles à mesurer et les résultats ne sont pas clairs - ce qui signifie qu’il est difficile pour l’IA d’apprendre ce qui a fonctionné ou non, conclut l’auteur du texte.

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Pour en savoir plus : Why you shouldn’t be using AI for hiring

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En collaboration avec l’École d’Entrepreneurship de Beauce et EntreChefs PME

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Dans un monde d’incertitude et de complexité, les organisations consacrent de plus en plus de temps et d’efforts à la collecte de données. Mais la tâche la plus difficile consiste à savoir les utiliser pour prendre les meilleures décisions commerciales possible. Pour y parvenir, les dirigeants doivent s’en remettre au modèle DEAR (Définir, Établir, Analyser, Réaliser), suggère Prashanth Southekal, un consultant qui aide les entreprises à transformer la technologie et les données en un actif commercial.

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Le modèle DEAR est une méthodologie en quatre phases axée sur les données qui amène les entreprises à prendre les bonnes décisions et à les convertir rapidement en actions et en résultats, écrit Prashanth Southekal dans un texte du magazine Forbes. La première phase de définition consiste à élaborer le problème de décision selon quatre éléments clés: objectifs, alternatives, bénéfices et résultats.

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La phase d’établissement aide à quantifier les bénéfices utilisant de bonnes données et informations. Par exemple, la mise à pied d’employés présente un avantage tangible de réduction des dépenses. Mais si cela amène le reste des travailleurs à s’inquiéter et à chercher un emploi ailleurs, les coûts intangibles pourraient donc être plus importants.

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La phase d’analyse consiste à choisir la meilleure alternative en utilisant les données des bénéfices et les probabilités associées aux résultats. La décision doit ensuite être prise et mise en œuvre. Malgré le fait que chaque décision comporte une certaine part de risques et d’incertitude, les entreprises qui réussissent à prendre de meilleures décisions ont tendance à générer des idées plus originales et plus de succès.

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Pour en savoir plus : The DEAR Model: A Method To Make Good Business Decisions

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En collaboration avec l’École d’Entrepreneurship de Beauce et EntreChefs PME

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