Big Data, Science des données, aide à la décision en entreprise, business intelligence, data warehouse, reporting, OLAP, web analytics, data visualization, data mining, internet des objets, informatique cognitive, intelligence artificielle...

Abonnez-vous gratuitement à Decideo !


Decideo

 


Infor intègre de l'Intelligence Artificielle au sein de ses applications de gestion des RH


Rédigé par Communiqué de Infor le 15 Novembre 2017

L’intégration de capacités de ‘Machine Learning’ viendra améliorer les processus métier et optimiser la pertinence des modèles prédictifs.



Infor, l’un des principaux éditeurs d’applications métier sectorielles, intuitives et conçues pour le Cloud, annonce l'intégration d'Infor Coleman au sein de ses solutions ‘Talent Science’. Précisons que ‘Infor Coleman’ est la plateforme d'Intelligence Artificielle d'Infor conçue pour s’intégrer avec les différentes suites applicatives métier de l’éditeur, encore baptisées ‘Infor CloudSuites™’. Coleman est une plate-forme transversale qui vient se positionner sous les applications pour en extraire les données, tout en faisant appel à des capacités de machine learning qui améliorent les processus (comme ceux liés à la gestion des stocks, des expéditions ou à la maintenance prédictive et, depuis peu, à la gestion du capital humain). L’application sera ainsi déployée au sein d'Infor Talent Science® au niveau des processus de création de profils liés à des fonctions types.

‘Infor Talent Science’ est une solution cloud de Talent Analytics ™ brevetée, qui aide les utilisateurs à placer les bonnes personnes aux bons postes afin d'atteindre les objectifs que l’entreprise s’est fixée. Au cours des 17 dernières années, Infor Talent Science a été l’une des toutes premières applications capables de délivrer une évaluation unique au niveau de l'ensemble d'une base de données client, afin de développer des modèles de profils performants et prédictifs, basés sur des tâches et des fonctions. En exploitant de grandes quantités de données liées aux comportements et à la performance, l'application fournit des informations qui sont ensuite modélisées de façon prédictive, permettant aux entreprises de mieux sélectionner, fidéliser et faire progresser leurs talents tout au long de leurs carrières. Infor Talent Science s’appuiera désormais sur Coleman et ses capacités d'IA pour maximiser les capacités prédictives de la solution et optimiser les processus de création de profils.

« Aujourd’hui, nous avons réussi à démontrer que le concept d'évaluation unique constitue un réel aout pour les entreprises. Il permet aux professionnels des RH de disposer d’une vision unique en matière de recrutement et de gestion des talents. Nous avons donc intégré les derniers développements en matière d'IA pour pouvoir détecter les profils les plus performants et permettre à nos clients d’en tirer profit », déclare Patrick McKittrick, ‘Vice President and General Manager’ de ‘Infor Talent Science’.

Coleman va permettre d’optimiser la solution Infor Talent Science à plusieurs niveaux. Tout d'abord, Coleman utilise l'apprentissage automatique pour améliorer les modèles de prédiction utilisés au sein du système de création des profils les plus performants. Plutôt que de créer un modèle prédictif à partir des données d'une seule et même entreprise, Coleman s’appuiera désormais sur une base de données constituée de dizaines de millions de candidats au sein de Infor Talent Science. Cette large base de données va permettre de créer un modèle plus pertinent à l'échelle internationale, tout en garantissant des niveaux de validité et de sécurité sur le plan juridique essentiels en matière de gestion des RH.

De plus, Infor Talent Science utilise Coleman pour générer un système capable d’améliorer la précision et la validité des modèles prédictifs. Chaque fois qu'un modèle est créé, Coleman s'appuie sur l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique afin d'accroître les capacités prédictives du dit modèle. Si le système identifie une stratégie permettant d'améliorer la validité (et d’accroître la probabilité de procéder à de meilleurs recrutements), il modifiera le modèle de manière dynamique, générant ainsi les conditions de succès optimales.

« Toutes ces améliorations limitent significativement le niveau d'intervention humaine nécessaire à la création de nos modèles prédictifs et permettent à ces modèles de s'adapter de façon dynamique lorsque les conditions évoluent au niveau des équipes et de l'organisation. Au final, cela se traduit par des modèles prédictifs plus performants, réduisant les phénomènes de turnover et améliorant la performance des personnes en poste », témoigne Jill Strange, ‘Vice President, Infor HCM Science Applications’.

Outre les innovations s'articulant autour de l'intelligence artificielle et de l'analyse prédictive des talents, Infor Talent Science utilise également Coleman pour renforcer ses solutions dédiées à l'optimisation de l'apprentissage (Human Capital Management Learning Optimization) et de la gestion d’équipes (Human Capital Management Team Dynamics).




Nouveau commentaire :
Facebook Twitter

Vous pouvez commenter ou apporter un complément d’information à tous les articles de ce site. Les commentaires sont libres et ouverts à tous. Néanmoins, nous nous réservons le droit de supprimer, sans explication ni préavis, tout commentaire qui ne serait pas conforme à nos règles internes de fonctionnement, c'est-à-dire tout commentaire diffamatoire ou sans rapport avec le sujet de l’article. Par ailleurs, les commentaires anonymes sont systématiquement supprimés s’ils sont trop négatifs ou trop positifs. Ayez des opinions, partagez les avec les autres, mais assumez les ! Merci d’avance. Merci de noter également que les commentaires ne sont pas automatiquement envoyés aux rédacteurs de chaque article. Si vous souhaitez poser une question au rédacteur d'un article, contactez-le directement, n'utilisez pas les commentaires.