Vers un système d’information plus intelligent

Résumé : Quand on parle de travail sur l’information, on distingue généralement ce que la machine s’est peu a peu attribué, le traitement en masse de quantités de données selon des schémas pré-établis, et ce qui reste dévolu à l’humain, à savoir une approche plus qualitative et fine sur des données quantitativement importantes mais non dispersées et non structurées. Ce second point a amené les entreprises à s’organiser en conséquence entre ceux qui cherchent, préparent, et ceux qui exploitent. Une dichotomie qui risque d’être remise en cause dans un avenir très proche au fur et à mesure que la machine devient capable non seulement d’explorer des données non structurées mais, en plus, de comprendre une question et formuler une réponse.

Lorsqu’on regarde les grandes composantes d’un système d’information on voit immédiatement que deux grands pôles coexistent.

• Celui de la “mécanique”. Il s’agit des applications qui se sont substituées à l’homme parce que plus efficaces ou fiables que ce dernier pour certaines tâches, procurant ainsi un bénéfice substantiel tant en termes de vitesse et de qualité donc, autrement dit, en matières de coûts. Elles permettent de mécaniser des traitements de grande ampleur, répétitifs, demandant davantage de la puissance de calcul et de traitement que de l’intelligence et de la capacité de réagir face à l’imprévu.

• Celui de l’intelligence. Il s’agit des applications qui ne se substituent pas à l’humain mais sont supposées lui permettre de démultiplier ses capacités intrinsèques qu’une machine n’a pas. On parle ici des technologies de communication et de collaboration.

Si l’on se concentre sur le second point, il est évident qu’à ce jour une machine ne sait comprendre et interpréter des données non structurées avec la finesse nécessaire. Qu’il s’agisse de chercher, exploiter et prendre une décision en s’appuyant sur une grande masse d’information non structurées et sans qu’il existe nécessairement un historique permettant de savoir ce qu’est “une bonne décision”.

Sur cette partie la supériorité de l’homme sur la machine concerne la prise de décision. Pour le reste, ce qui touche à la recherche d’information, c’est davantage un fardeau pour lui, mais un fardeau nécessaire car si la machine dispose de la puissance nécessaire elle est incapable de faire face à l’enjeu d’une recherche qualitative et contextualisée de l’information.

Mais pour combien de temps encore ? [Read more...]

Quelle sera la prochaine révolution du SIRH ? De l’évaluation à la réalisation du capital humain

C’est une question que je me suis posée à la lecture de cette note de Thomas Otter qui se demandait quelle allait être la prochaine grande innovation logicielle dans le domaine du “Human Capital Management“. On parle bien d’innovation, pas d’amélioration de l’existant.

Même si tout peut toujours être amélioré je pense que les systèmes dits “administratifs” (paie, gestion des candidatures etc…) ne connaitront pas de vraie révolution. Par contre je pense que l’aspect “Capital Humain” proprement dit est plein de promesses.

Même si les systèmes d’évaluation du Capital Humain existent depuis des années j’ai l’impression que, de ce coté, on se cherche encore. Cela m’inspire deux réflexions.

Qui dit évaluation dit contexte d’évaluation : et l’évaluation permanente n’existe pas. D’autant plus qu’on évalue que ce qu’on cherche à évaluer, peut être certains aspects du capital de chacun sont ils ainsi négligés. Par ailleurs, alors que nombre d’enjeux portent sur le tacite et la capacité des individus à opérer en réseau, il faut reconnaitre que ce sont des données encore mal appréhendées par les systèmes.

Enfin on parle souvent de systèmes de contrôle et d’évaluation, mais guère de systèmes permettant la réalisation du capital.

Alors si la prochaine révolution dans les outils ne provenait pas des outils en tant que tels mais des usages qui en seront fait. Non pas de la capacité de traitement de l’outil, de la puissance des algorithmes mais de leur capacité à permettre aux individus de réaliser leur potentiel dans le contexte dont je parle plus haut.

Peut être faudrait il regarder alors du coté de l’enterprise social software lorsqu’il est utilisé dans une logique de réalisation du potentiel individuel, d’intrapreneuriat.

Mais comme on ne se fie qu’à ce qu’on mesure, peut être pourra-t-on s’appuyer sur ces outils pour, alors, évaluer. Le social graph est une première expérience. La sémantique pourra également permettre de mesurer l’alignement (ou l’écart) entre le message de l’entreprise et sa perception, entre les priorités de l’entreprise et la réalité du terrain, entre la fiche de poste et la réalité des aspirations ou du travail de chacun.

Bref en regardant du coté du développement et de la réalisation (mesurée dans l’action) avant, ensuite, de se focaliser sur l’analyse et l’évaluation.