Quel est l'impact des nouvelles tendances business sur la stratégie de votre entreprise ?

Dans ma boîte, on a mis en place un système de bonus lié aux objectifs de développement durable. C'est pas parfait, mais ça encourage vraiment les équipes à intégrer ces considérations dans leurs projets. On a aussi investi dans des formations pour sensibiliser les employés aux enjeux environnementaux et sociaux. C'est un début, mais je pense que c'est un pas dans la bonne direction.

Vanessa, ton exemple est intéressant. Est-ce que tu pourrais donner plus de détails sur la manière dont ces objectifs de développement durable sont définis et mesurés concrètement ? Et comment vous évaluez l'impact des formations sur les pratiques des employés ?

Pour répondre à MetricAlchemist39, les objectifs sont alignés sur les Objectifs de Développement Durable de l'ONU, mais adaptés à notre secteur. On a des indicateurs clés de performance (KPIs) pour chaque objectif, par exemple la réduction de notre empreinte carbone, l'augmentation de l'utilisation d'énergies renouvelables, ou l'amélioration de la diversité dans nos recrutements. L'évaluation de l'impact des formations, c'est plus compliqué. On fait des questionnaires avant/après, mais c'est surtout en observant les changements de pratiques au quotidien qu'on se rend compte si ça porte ses fruits.

Ok, l'alignement avec les ODD de l'ONU, c'est une bonne base. Par contre, les questionnaires avant/après formation, ça me paraît un peu léger comme évaluation. Faut creuser plus profond.

Bien dit.

Je suis assez d'accord, l'impact des formations, c'est dur à mesurer avec des méthodes classiques. D'ailleurs, en parlant de vision long terme et d'adaptation aux enjeux actuels, je suis tombé sur cette vidéo d'une conférence de Pierre Dussauge sur les stratégies d'entreprises en 2025, ça peut donner des pistes de réflexion :

Excellente ressource, MetricAlchemist39 ! Je viens de jeter un coup d'oeil rapide, et sa vision de l'entreprise "augmentée" par la data et l'IA, mais recentrée sur l'humain, fait vraiment écho à ce qu'on essaie de mettre en place. C'est clair que la compétence "analyse de données" va devenir un atout majeur dans les années à venir, et pas seulement pour les data scientists.

Vanessa, ton enthousiasme est communicatif, mais faut pas non plus se laisser griser par les buzzwords. L'entreprise "augmentée", c'est un peu le serpent qui se mord la queue si on n'a pas une vraie vision claire de ce qu'on veut faire de cette data. Et puis, tout miser sur l'IA, c'est oublier un peu vite les limites et les biais potentiels. Regarde, les outils no-code, par exemple. C'est super pour prototyper rapidement, mais derrière, faut quand même des compétences solides pour assurer la sécurité et la scalabilité. C'est pas parce que tu peux faire un site web en drag-and-drop que t'es un développeur web, quoi. Et puis, l'analyse prédictive, c'est génial tant que t'as des données fiables et un modèle pertinent. Sinon, tu te retrouves à prendre des décisions basées sur des prédictions foireuses. Y a un article intéressant de Harvard Business Review qui montre que 85% des projets d'IA échouent. C'est pas rien ! Donc, oui, la data et l'IA, c'est des outils puissants, mais faut pas oublier que ce sont juste des outils. Le plus important, c'est d'avoir une stratégie claire, une éthique solide et des compétences humaines pour interpréter et utiliser ces données de manière responsable. Et ça, ça ne s'automatise pas.

Absolument.

Benatia1, ton point est hyper pertinent. On a vite fait de se laisser emporter par le hype autour de l'IA. Du coup, pour contrer un peu cet effet "boîte noire", ce qu'on essaie de faire, c'est de mettre en place des audits réguliers de nos algorithmes. Genre, on fait passer nos modèles de scoring client par une équipe indépendante pour vérifier qu'il n'y a pas de biais cachés ou de discriminations involontaires. C'est un peu chronophage, mais ça permet de garder un oeil critique sur ce qu'on fait et d'éviter de prendre des décisions basées sur des données biaisées.

Je plussoie MetricAlchemist39, la transparence des algo, c'est primordial. D'ailleurs, en parlant de biais, je me demandais si qqn avait déjà testé ces nouveaux outils de "débiaisement" automatique ? 🤔 Ca me parait un peu trop beau pour être vrai, mais bon... sinon, pour revenir au sujet initial, je pense que l'exemple des audits est une excellente piste pour s'assurer qu'on utilise bien l'IA de manière éthique et responsable. 🚀

Bon, si je résume bien, on a commencé par parler de l'adaptation des entreprises aux nouvelles tendances (IA, développement durable...). Vanessa a partagé l'exemple des bonus liés aux objectifs DD dans sa boîte. Ensuite, on a creusé la question de l'évaluation de l'impact des formations et de la pertinence des KPIs. MetricAlchemist39 a partagé une vidéo intéressante sur les stratégies d'entreprises en 2025. Puis, Benatia1 a tempéré l'enthousiasme général en soulignant les limites et les biais potentiels de l'IA et de la data. Enfin, on a évoqué la nécessité de mettre en place des audits réguliers des algorithmes pour garantir leur transparence et leur éthique. 😊 C'est un peu ça, non ? 🤔