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Analytique RH, IA & management de la performance

Toutes les fonctions de l’entreprise, et notamment la fonction RH, ont pris conscience de l’importance de la data et des IA et de leur utilité pour mieux concevoir et piloter les stratégies et politiques RH au sein des organisations.

Nous vous proposons cette formation certifiante de 4 jours pour croiser les regards et mieux comprendre comment mettre en œuvre un projet de type Analytique RH et/ou utilisant les technologies de l’intelligence artificielle au service des ressources humaines. 

Public

  • Cadres dirigeants
  • Fonctions RH, DRH, RRH, Responsable L&D, Responsable QVCT, Dialogue social, RSE
  • Membres de comité de direction
  • Acteur engagé
  • Administrateurs

Objectifs

  • Comprendre, analyser et sélectionner les données pertinentes
  • Sensibiliser tous les métiers et les membres de l’équipe sur l’importance des KPI en gestion pour atteindre les objectifs commerciaux de l’entreprise. En mettant l’accent principalement sur la croissance et l’amélioration des performances.
  • Devenir des « agents de changement » et, grâce aux HR Analytics, se convertir à la prise de décision et accompagner en permanence l’organisation dans ce cheminement vers la performance, du prédictif au prescriptif, par l’IA.

Programme

Objectifs et applications de l’analyse RH : exemples pratiques tirés du quotidien des entreprises pour apprendre à faire « parler » les données

  • Apprendre à extraire de la valeur grâce aux données et à la performance RH
  • Élargir la réflexion : l’IA dans les RH, les enseignements tirés de l’IA : comment utiliser les données pour aborder les problèmes sous un angle différent chemin? Exemples partagés et meilleures pratiques des meilleures entreprises de leur catégorie. 

Comprendre et mettre en pratique les 4 objectifs poursuivis par l’analyse RH

  • Décrire les situations (mode descriptif)
  • Expliquer les situations observées (mode explicatif),
  • Prédire les évaluations (mode prédictif),
  • Considérer les actions à mettre en place pour atteindre les objectifs fixés (mode prescriptif).
     

Apprendre et mettre en pratique les 5 pré-requis clés de la réussite des projets “data based” :

  • Alignement avec la stratégie et la vision de l’entreprise
  • Alignement avec le contexte organisationnel
  • Alignement avec la culture et les comportements
  • Cartographie des compétences People
  • Cartographie des applications RH
  • Mise en pratique de l’analyse RH et utilisation de l’ntelligence artificielle
  • Déployer et partager l’expérience au niveau de l’organisation,
  • Identifier les changements organisationnels auxquels l’organisation est confrontée. Quelles sont les implications sociales de ces changements ?
  • Devenir acteur du changement et développer votre pouvoir de persuasion.
  • Mise en pratique de l’analyse RH et utilisation de l’intelligence artificielle. Les cas d’usage seront étudiés autour de 3 thématiques clés du succès et de la performance de l’organisation.

 

Équipe pédagogique

Michel Barabel

Directeur scientifique de l'Executive Master Ressources humaines, professeur affilié à Sciences Po Executive Education

Michel Barabel est maître de conférences en gestion des ressources humaines, Directeur des éditions/publications du Label RH, rédacteur en chef adjoint du Magazine RH. Auteur d’ouvrages comme Quand les start-up, scale-up et licornes réinventent les RH, il est spécialiste entre autres en management des ressources humaines, management interculturel, mutations et transformations digitales. Il intervient auprès des directions de grands groupes et est chroniqueur dans des revues et magazines professionnels. Michel Barabel est professeur affilié à Sciences Po Executive Education et le directeur pédagogique de l’Executive Master Ressources Humaines.

Informations pratiques

  • Durée : 4 jours (2 sessions/an)
  • Nos formations sont adaptables aux différentes formes de handicap. N'hésitez pas à nous contacter afin d'envisager ensemble les adaptations nécessaires.

 

 

Pédagogie

  • Concepts théoriques
  • Partages d’expériences
  • Mises en pratique et cas d‘usage

Pré-requis

  • Pas de pré-requis