Domaines prioritaires

Les bons dirigeants cherchent à assurer la productivité, à motiver les employés et à créer une atmosphère positive. L’ L’IA désigne les systèmes qui font preuve d’un comportement intelligent en analysant leur environnement et en prenant des mesures – avec un certain degré d’autonomie – pour atteindre des objectifs spécifiques. Les systèmes dotés d’IA peuvent être purement logiciels, agissant dans le monde virtuel (assistants vocaux, logiciels d’analyse d’images, moteurs de recherche ou systèmes de reconnaissance vocale et faciale, par exemple) mais l’IA peut aussi être intégrée dans des dispositifs matériels (robots évolués, voitures autonomes, drones ou applications de l’internet des objets, par exemple). et les systèmes fondés sur des algorithmes peuvent aider les dirigeants en automatisant les tâches de gestion sur le lieu de travail. Cela peut optimiser l’organisation du travail, tant pour les employeurs que pour les travailleurs. Les algorithmes peuvent, par exemple, prédire la demande future des clients, de sorte que les équipes peuvent être programmées pour répondre aux besoins en personnel et éviter les effets négatifs d’un manque de personnel. La Système de gestion des travailleurs dans lequel des algorithmes simples (c’est-à-dire sans «intelligence») et des technologies numériques (par exemple, des dispositifs de contrôle des travailleurs, des ordinateurs ou des logiciels de reconnaissance faciale) sont utilisés pour gérer les travailleurs de manière automatisée ou semi-automatisée. Elle permet d’automatiser un grand nombre de tâches de gestion des travailleurs (par exemple, l’établissement des horaires, la constitution des équipes et le contrôle des travailleurs au moyen de dispositifs portables). La gestion des travailleurs fondée sur l’IA implique une simulation de l’intelligence nécessaire pour traiter les incertitudes (par exemple, fournir des résultats différents en fonction des changements dans l’environnement), alors que la gestion algorithmique est de nature déterministe (c’est-à-dire qu’à données d’entrée identiques, elle fournit toujours le même résultat). peut également être utilisée pour assigner des tâches aux travailleurs en fonction de leurs capacités et de leurs compétences.

Il est toutefois nécessaire de prendre en considération un certain nombre de risques psychosociaux. Le grief le plus courant est que les travailleurs se sentent moins autonomes parce que leur capacité de décision est limitée. Ils ont le sentiment de ne plus avoir le contrôle de leur travail. En outre, ils se sentent contraints de travailler plus rapidement, ce qui provoque du stress professionnel, des problèmes de santé et des accidents.

Pour que les systèmes de gestion des travailleurs fondés sur l’IA aient une incidence positive, il est important de collaborer avec les travailleurs pour instaurer la La confiance peut être définie comme l’attitude selon laquelle un agent [technologie d’automatisation, c’est-à-dire robotique de pointe] aidera à atteindre l’objectif d’un individu dans une situation marquée par l’incertitude et la vulnérabilité. . Cela commence par consulter les travailleurs et leur permettre de participer à la conception et à la mise en œuvre des systèmes de Système de gestion des travailleurs dans lequel des algorithmes simples (c’est-à-dire sans «intelligence») et des technologies numériques (par exemple, des dispositifs de contrôle des travailleurs, des ordinateurs ou des logiciels de reconnaissance faciale) sont utilisés pour gérer les travailleurs de manière automatisée ou semi-automatisée. Elle permet d’automatiser un grand nombre de tâches de gestion des travailleurs (par exemple, l’établissement des horaires, la constitution des équipes et le contrôle des travailleurs au moyen de dispositifs portables). La gestion des travailleurs fondée sur l’IA implique une simulation de l’intelligence nécessaire pour traiter les incertitudes (par exemple, fournir des résultats différents en fonction des changements dans l’environnement), alors que la gestion algorithmique est de nature déterministe (c’est-à-dire qu’à données d’entrée identiques, elle fournit toujours le même résultat). . La transparence est essentielle.

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