Découvrez comment analyser et classer le sentiment des textes en Java grâce à cet article ! Nous allons vous guider pas à pas pour vous aider à maîtriser cette technique.
L’empathie mutuelle joue un rôle clé dans la définition du succès de la relation entre une entreprise et ses clients
De la même manière que l’empathie mutuelle définit le développement de relations à long terme avec nos amis, elle joue également un rôle clé dans la définition du succès de la relation de notre entreprise avec ses clients. Lorsque les clients prennent le temps de taper leurs pensées et leurs sentiments dans une critique d’un produit ou d’un service, partager leurs sentiments via une plate-forme de médias sociaux ou fournir des commentaires via un médium similaire, il est de notre devoir d’éprouver de l’empathie pour eux en tant qu’êtres humains et de déterminer collectivement comment ils se sentent par rapport à ce qu’ils ont vécu. En utilisant des solutions programmatiques, nous pouvons rapidement analyser et ensuite ajuster (ou maintenir) l’expérience que nous offrons à nos clients à grande échelle, améliorant efficacement les relations des clients avec notre marque.
Bien sûr, contrairement au cerveau humain, les ordinateurs ne sont pas élevés et socialisés pour tirer des conclusions émotionnelles spécifiques d’une langue humaine en évolution. Ils doivent être formés pour le faire – et c’est là que le domaine de l’analyse et de la classification des sentiments entre en jeu. En utilisant des techniques de traitement du langage naturel (NLP), nous pouvons former des algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser et classer des sentiments uniques dans le texte. Ces algorithmes peuvent être entraînés sur des jeux de données étiquetés qui contiennent des exemples de phrases et de leurs sentiments associés. Une fois entraînés, ces algorithmes peuvent être appliqués à des données non étiquetées pour prédire le sentiment associé à chaque phrase.
Les algorithmes d’analyse et de classification des sentiments peuvent être utilisés pour comprendre les sentiments des clients à l’égard de votre marque, produit ou service. Les données collectées peuvent être analysées pour déterminer si les clients sont satisfaits ou insatisfaits, et pourquoi. Les données peuvent également être utilisées pour identifier les points forts et les points faibles du produit ou du service, ainsi que pour comprendre les tendances et les préférences des clients. Les données peuvent également être utilisées pour améliorer l’expérience client en répondant aux besoins et aux préférences des clients. Enfin, les données peuvent être utilisées pour aider à développer des stratégies marketing plus efficaces et plus ciblées.
https://ankaa-pmo.com/wp-content/uploads/2023/04/analyser-et-classer-le-sentiment-des-textes-en-java.jpg375600Service comm.https://ankaa-pmo.com/wp-content/uploads/2017/04/Logo-Ankaa-engineering.pngService comm.2023-04-01 12:41:062023-04-01 12:41:06Analyser et Classer le Sentiment des Textes en Java
Les développeurs Ethereum débutants peuvent facilement créer des applications décentralisées grâce aux 4 meilleurs frameworks d’app: Truffle, Embark, Dapp et Dapple.
## Qu’est-ce qu’une dApp ?
L’Ethereum a connu une croissance fulgurante ces dernières années. Selon YCharts, la blockchain programmable compte désormais environ 220 millions d’adresses uniques. Liée à l’augmentation des utilisateurs est une explosion du nombre de dApps. Des entreprises et des startups du monde entier, de la finance, des ventes, des RH, de la comptabilité, de la chaîne d’approvisionnement et de la fabrication, utilisent des dApps pour rationaliser les processus et intégrer de nouveaux clients. Plusieurs cadres existent qui simplifient le processus de développement de dApp pour les développeurs Web2 qui souhaitent participer à Web3. Ce post examine quatre des plus populaires. Mais tout d’abord, qu’est-ce qu’une dApp?
Qu’est-ce qu’une dApp?
Une dApp, ou application décentralisée, est un logiciel sans serveur qui s’exécute sur un réseau décentralisé et utilise une blockchain programmable pour la sécurité, la transparence et l’immuabilité. Une dApp combine des contrats intelligents avec une interface utilisateur frontale (HTML5, React, Angular). Les dApps peuvent être utilisées dans une variété d’industries et de services, des médias sociaux à la gestion de la chaîne d’approvisionnement, au suivi des paiements, à la résolution des plaintes et à toutes sortes de services comptables et financiers (décentralisés).
Les frameworks pour le développement de dApps sont essentiels pour permettre aux développeurs Web2 de participer à Web3. Les frameworks fournissent une architecture commune pour le développement et le déploiement de dApps. Ils fournissent également des outils et des bibliothèques qui facilitent le processus de développement et permettent aux développeurs Web2 de se familiariser avec les technologies Web3. Quatre des frameworks les plus populaires sont Ethereum, Hyperledger Fabric, EOS et Corda. Chacun offre des caractéristiques uniques qui répondent aux besoins des développeurs Web2.
Les frameworks pour le développement de dApps sont essentiels pour permettre aux développeurs Web2 de participer à Web3. Ethereum est le framework le plus populaire et le plus mature pour le développement de dApps. Il offre une architecture modulaire qui permet aux développeurs de créer des applications complexes avec des contrats intelligents. Ethereum fournit également une variété d’outils et de bibliothèques qui facilitent le processus de développement et permettent aux développeurs Web2 de se familiariser avec les technologies Web3. Hyperledger Fabric est un autre framework populaire pour le développement de dApps. Il offre une architecture modulaire qui permet aux développeurs de créer des applications complexes avec des contrats intelligents. Hyperledger Fabric fournit également une variété d’outils et de bibliothèques qui facilitent le processus de développement et permettent aux développeurs Web2 de se familiariser avec les technologies Web3. EOS est un autre framework populaire pour le développement de dApps. Il offre une architecture modulaire qui permet aux développeurs de créer des applications complexes avec des contrats intelligents. EOS fournit également une variété d’outils et de bibliothèques qui facilitent le processus de développement et permettent aux développeurs Web2 de se familiariser avec les technologies Web3. Enfin, Corda est un framework populaire pour le développement de dApps. Il offre une architecture modulaire qui permet aux développeurs de créer des applications complexes
L’analyse des sentiments est un domaine important pour comprendre les opinions et les émotions des gens. Découvrons ensemble ce qu’elle est, pourquoi elle est importante et comment elle peut être appliquée.
## Qu’est-ce que l’analyse des sentiments ?
Sentiment analysis is the process of understanding the emotions and opinions of people regarding a particular topic. It is a type of natural language processing (NLP) that helps to identify and extract opinions from text. The goal of sentiment analysis is to determine the attitude of a speaker or writer with respect to some topic or the overall contextual polarity of a document.
En tant qu’enthousiaste informaticien, je suis très intéressé par le sentiment analysis. C’est un type de traitement du langage naturel (NLP) qui aide à identifier et à extraire les opinions d’un texte. L’objectif du sentiment analysis est de déterminer l’attitude d’un locuteur ou d’un écrivain par rapport à un sujet donné ou à la polarité globale d’un document.
Avec l’augmentation des utilisateurs sur les médias sociaux, le sentiment analysis est devenu une partie importante de la stratégie marketing des entreprises. Les entreprises peuvent utiliser le sentiment analysis pour comprendre les sentiments des utilisateurs sur leurs produits et services. En analysant les données des médias sociaux, les entreprises peuvent obtenir des informations précieuses sur leurs clients et leurs produits.
Le sentiment analysis est un outil puissant qui peut être utilisé pour tester la réputation et la perception des produits et services d’une entreprise. Les entreprises peuvent également utiliser le sentiment analysis pour surveiller la satisfaction des clients et prendre des mesures pour améliorer leurs produits et services. De plus, le sentiment analysis peut être utilisé pour analyser les tendances et les préférences des consommateurs. Les entreprises peuvent utiliser ces informations pour adapter leurs produits et services aux besoins des consommateurs.
Paris, le 19 septembre 2022 – SAP SE (NYSE : SAP) a lancé l’édition 2023 de son programme d’accélération de start-ups axé sur le futur du Retail and Consumer Products. Pour cette 8ème édition de SAP.iO Foundry Paris, 12 start-ups internationales ont été sélectionnées par un jury composé d’experts SAP, de partenaires, de clients et de fonds d’investissement. Ces start-ups ont été reconnues comme étant précurseur sur ce thème de “Future of Retail and Consumer Products ”, un thème plus que jamais d’actualité avec les bouleversements des usages et du parcours client observé durant la crise sanitaire, et qui résulte de l’accélération de la numérisation de toutes les entreprises.
SAP.iO Foundry Paris, véritable incubateur de SAP en France, a déjà aidé plus de 65 start-ups à développer leur business ou leur solution. En quatre ans, SAP a atteint l’objectif fixé avec le gouvernement français visant à soutenir l’économie des start-ups lors sur sommet #ChooseFrance.
Ce nouveau programme a pour objectif de proposer aux entreprises du Retail et Consumer Products un accompagnement de leur stratégie digitale, grâce aux solutions de ces 12 start-ups, au rythme de l’évolution technologique autour de deux enjeux clés :
Proposer à leurs clients une expérience d’achat améliorée et différenciante
Assurer la traçabilité et l’authenticité de leurs produits
Odilia von Zitzewitz, Interim Lead SAP.iO Foundry Paris déclare : “SAP.iO est un accélérateur de start-ups formidable et engagé. Pour cette édition, l’accent a été mis sur le Retail laissant place à des innovations de choix, et qui répondent aux enjeux prédominants des acteurs de ce secteur clé. Nous sommes très fiers d’accompagner cette nouvelle promotion de start-ups !”
Au cours des 5 prochains mois, les start-ups auront accès à un mentorat personnalisé de la part des dirigeants de SAP France, à une exposition à la technologie SAP® et aux interfaces de programmation d’applications (API), ainsi qu’à des opportunités de collaboration avec des clients SAP du monde entier.
Les start-ups suivantes participent au programme SAP.iO Foundry Paris :
Sorga Technology
La mission de Sorga Technologie est d’accompagner les marques retail dans leur innovation digitale en proposant une solution à faible consommation d’énergie assurant la transparence et la traçabilité de leurs produits
La mission d’Arianee est de fournir aux entreprises des solutions simples pour établir des relations directes avec les consommateurs, respectueuses des données des utilisateurs et indépendantes des grandes plateformes technologiques.
CollectID permet de garantir l’authenticité d’un produit, l’amélioration de l’expérience phygitale, ou encore l’établissement d’un canal de communication direct entre les marques . Une solution qui garantit l’authenticité et l’unicité des produits tout en rapprochant les marques de leurs clients.
Diakse développe et commercialise une solution de création de showrooms virtuels dans le métavers avec un objectif : permettre aux marques de mieux communiquer sur leurs produits et ainsi les aider à augmenter leurs ventes.
Foodetective est une plateforme de gestion et une infrastructure (API) de l’industrie F&B. Les entreprises utilisent Foodetective pour automatiser leurs opérations, simplifier leur administration, augmenter leurs revenus en ligne et accélérer les nouvelles opportunités commerciales. business.foodetective.co
LIVEBUY GmbH
LIVEBUY est une solution d’achat en direct pour les détaillants leaders du marché,
qui fournit à la fois la technologie et les bons créateurs pour construire une plateforme de contenu réussie au sein des boutiques en ligne.
Priceloop a développé une IA permettant de faciliter et d’automatiser les processus de tarification, proposant les meilleurs prix en tenant compte de tous les paramètres essentiels.
Le logiciel Replika est une solution de vente sociale clé en main. Replika permet aux marques d’activer un réseau de vendeurs sociaux avec une entreprise clé en main pour inspirer sur les médias sociaux, vendre en ligne et se connecter avec les clients.
Shopreme GmbH Développe notamment une technologie appelée « Scan & Go » qui transpose les avantages des achats en ligne dans les vrais magasins (rapidité, facilité de paiement, recommandations personnalisées, listes de course partagées…).
SmartPixels fournit un outil de configuation et de visualisation de produits en 3D, l’objectif est d’aider les marques de mode et de luxe à créer des expériences personnalisées et interactives en ligne et en magasin.
La plateforme de Smartzer est utilisée par les marques pour transformer leurs vidéos et leurs flux en direct en expériences interactives et exploitables, ce qui leur permet d’obtenir un retour sur investissement direct du contenu et de mesurer les données détaillées des interactions vidéo.
YZR automatise et accélère tous les projets de données textuelles de ses clients grâce à une solution puissante basée sur le traitement automatique des langues.
https://ankaa-pmo.com/wp-content/uploads/2017/04/Logo-Ankaa-engineering.png00Service comm.https://ankaa-pmo.com/wp-content/uploads/2017/04/Logo-Ankaa-engineering.pngService comm.2022-09-21 18:13:082022-09-21 18:13:08SAP.iO Foundry Paris lance la nouvelle édition de son programme consacré aux start-ups sur le thème de « Futur of Retail »
Chaque jour, les organisations, les individus et les objets génèrent des quantités massives de données. En 24 heures, nous envoyons collectivement 294 milliards d’e-mails et 500 millions de tweets. Nous effectuons 3,5 milliards de recherches sur Google. Nos voitures connectées génèrent un volume impressionnant de quatre pétaoctets de données. Même nos montres, nos réfrigérateurs et nos téléviseurs créent et partagent constamment des données.
Toutes ces données cachent des informations qui pourraient permettre une explosion de la croissance de l’entreprise. Le défi consiste à les trouver, et c’est là que l’analytique entre en jeu.
Une définition simple de l’analytique
L’analytique est un domaine de l’informatique qui utilise les mathématiques, les statistiques et le machine learning pour trouver des tendances significatives dans les données. L’analytique – ou l’analyse des données – implique de passer au crible des ensembles de données massives pour découvrir, interpréter et partager de nouvelles informations et connaissances.
Qu’est-ce que le reporting analytique ?
En termes très simples, le reporting analytique est l’analytique appliquée aux données d’entreprise. Il se concentre sur les implications business des données, ainsi que sur les décisions et les actions qui doivent être prises en conséquence.
L’importance du reporting analytique
Aujourd’hui, l’utilisation d’une solution analytique est souvent le facteur décisif qui, dans un secteur, départage les gagnants et les perdants. Les entreprises leaders utilisent l’analytique pour contrôler et optimiser chaque aspect de leurs opérations – du marketing à la chaîne d’approvisionnement – en temps réel. Elles s’appuient sur l’analytique pour prendre des décisions rapides et fondées sur les données, accroître leur chiffre d’affaires, établir de nouveaux business models, offrir une expérience client exceptionnelle, aider leurs collaborateurs, acquérir un avantage concurrentiel, et bien plus encore. Les entreprises qui ne disposent pas d’outils analytiques – ou qui n’en ont pas de qualité – doivent prendre des décisions et gérer leurs activités en se fiant uniquement à leur instinct et à leur expérience.
« Dans tous les secteurs, les entreprises leaders brandissent les données et l’analytique comme des armes concurrentielles. » –Gartner
Les principaux avantages de l’analytique sont les suivants :
L’amélioration de l’efficacité et de la productivité
Une prise de décision plus rapide et efficace
Une meilleure performance financière
L’identification et la création de nouvelles sources de revenus
L’amélioration de l’acquisition et de la fidélisation des clients
Dans le domaine des logiciels d’entreprise, l’analytique est l’un des marchés qui connaît la croissance la plus rapide. Récemment, cette croissance s’est encore accélérée en raison de la pandémie de COVID-19, qui a forcé de nombreuses entreprises à trouver de nouveaux moyens de réaliser des profits, de réduire les coûts et de naviguer dans la turbulente « nouvelle normalité ». Selon Gartner, l’analytique, la Business Intelligence (BI) et la science des données sont les cas d’utilisation les plus courants accélérés en raison de la pandémie – surpassant l’Internet des objets (IoT) et les applications cloud. Les capacités de résolution de problèmes et de prédiction de l’analytique aident les entreprises à relever les défis urgents liés à la pandémie, comme la prévision précise de la demande, la protection des employés à risque et l’identification des perturbations potentielles de la chaîne d’approvisionnement.
94% des entreprises déclarent que l’analytique est importante pour leur croissance et leur transformation numérique (1)
59% des organisations utilisent actuellement des outils d’analyse avancée et prédictive (1)
65% des entreprises mondiales prévoient d’augmenter leurs dépenses en analytique en 2021 (1)
Quatre types d’analytiques
Il existe quatre types d’analytiques différents : descriptive, de diagnostic, prédictive et prescriptive. Utilisés conjointement, ils permettent aux décideurs de comprendre parfaitement ce qui se passe, pourquoi cela se passe, ce qui va se passer et ce qu’il faut faire, quel que soit le scénario.
1. L’analyse descriptive
L’analyse descriptive répond à la question « Que s’est-il passé ? ». Cette forme simple d’analyse utilise les mathématiques de base, comme les moyennes et les pourcentages de variation, pour montrer ce qui s’est déjà passé dans une entreprise. L’analyse descriptive, également appelée Business Intelligence (BI) traditionnelle, est la première étape du processus d’analyse, créant un point de départ pour une enquête plus approfondie.
2. L’analyse de diagnostic
L’analyse de diagnostic répond à la question « Pourquoi cela s’est produit ? ». Elle va plus loin que l’analyse descriptive, en utilisant des techniques telles que la découverte de données, l’exploration et les corrélations pour plonger plus profondément dans les données et identifier les causes profondes des événements et des comportements.
3. L’analyse prédictive
L’analyse prédictive répond à la question « Que va-t-il se passer à l’avenir ? ». Cette branche de l’analyse avancée utilise les résultats de l’analyse descriptive et de diagnostic – ainsi que des techniques sophistiquées de modélisation prédictive, de machine learning et de deep learning – pour prédire ce qui va se passer.
4. L’analyse prescriptive
L’analyse prescriptive répond à la question « Quelles actions devrions-nous mener ? ». Ce type d’analyse de pointe s’appuie sur les résultats de l’analyse descriptive, de diagnostic et prédictive et utilise des outils et techniques très avancés pour évaluer les conséquences des décisions possibles et déterminer le meilleur plan d’action dans un scénario.
Composants communs de l’analytique
L’analytique d’entreprise est un vaste domaine qui comporte de nombreux composants et outils différents. Voici quelques-uns des plus courants :
L’agrégation des données : Avant de pouvoir être analysées, les données doivent être collectées à partir de nombreuses sources différentes, organisées et nettoyées. Une solide stratégie de gestion des données et un entrepôt de données moderne sont essentiels pour l’analytique.
Le data mining : Le data mining utilise l’analyse statistique et les algorithmes de machine learning pour passer au crible de grandes bases de données, analyser les données sous plusieurs angles et identifier des tendances, des modèles et des relations inconnus jusqu’alors.
L’analyse du Big Data : L’analyse du Big Data utilise des techniques avancées – notamment le data mining, l’analyse prédictive et le machine learning – pour analyser des ensembles massifs de données structurées et non structurées dans des bases de données, des entrepôts de données et des systèmes Hadoop.
Text mining : L’exploration de texte explore des ensembles de données textuelles non structurées telles que des documents, des courriels, des messages sur les médias sociaux, des commentaires de blog, des scripts de centre d’appels et d’autres sources textuelles à des fins d’analyse qualitative et quantitative.
Prévision et analyse prédictive : La prévision utilise des données historiques pour faire des estimations sur les résultats futurs, et l’analyse prédictive utilise des techniques avancées pour déterminer la probabilité que ces résultats se produisent.
Simulation et analyse des hypothèses : Une fois les prévisions et les projections créées, la simulation et l’analyse des hypothèses permettent de tester différents scénarios et d’optimiser les décisions potentielles avant qu’elles ne soient prises.
Visualisation des données et storytelling : Les visualisations de données – comme les diagrammes et les graphiques – offrent un moyen facile de comprendre et de communiquer les tendances, les valeurs atypiques et les modèles dans les données. Ces visualisations peuvent être reliées entre elles pour raconter une histoire de données plus importante et guider la prise de décision.
Exemples d’analytique
L’analytique est utilisée par des entreprises de toutes tailles, dans tous les secteurs d’activité – du commerce de détail à la santé en passant par le sport. De nombreuses solutions analytiques sont adaptées à un secteur d’activité, à un objectif spécifique ou à une branche d’activité. Voici quelques exemples de l’analytique aujourd’hui :
L’analyse financière
Traditionnellement, l’analyse financière était utilisée pour générer un ensemble standard de rapports. Mais maintenant que la finance joue un rôle plus stratégique dans l’entreprise, l’analyse financière a évolué – combinant des données financières et opérationnelles avec des sources de données externes pour répondre à un large éventail de questions. Ces questions vont de « Sommes-nous en train d’investir dans les bonnes opportunités ? » à « Comment nos marges futures seront-elles affectées par les décisions que nous prenons aujourd’hui ? ».
L’analyse marketing
L’analyse marketing relie les données de plusieurs canaux – médias sociaux, Web, e-mail, mobile, etc. – pour donner aux responsables marketing une vision complète des performances de leurs programmes. Les utilisateurs peuvent exploiter des millions de lignes de données pour améliorer l’efficacité des campagnes, personnaliser les messages marketing, analyser les sentiments sur les médias sociaux, cibler les clients potentiels au bon moment, et bien plus encore.
L’analyse supply chain
L’explosion du e-commerce, la volatilité accrue des marchés, la mondialisation et d’autres forces ont rendu les chaînes logistiques incroyablement complexes. L’analyse de la chaîne logistique aide les entreprises à éviter les perturbations, à maintenir la circulation des marchandises et à améliorer la résilience et l’agilité. Elles utilisent des données en temps réel provenant d’une grande variété de sources – y compris les capteurs de l’Internet des objets – pour tout optimiser : l’approvisionnement, la production et l’inventaire, le transport et la logistique.
Technologies analytiques modernes
Aujourd’hui, le stockage quasi illimité des données et les vitesses de traitement fulgurantes ont inauguré l’ère de l’Intelligence Artificielle (IA) et du machine learning. Ces technologies « augmentent » les analyses, les rendant plus puissantes que jamais.
L’IA et le machine learning permettent de détecter des modèles, de trouver des valeurs anormales et d’établir des liens dans le Big Data beaucoup plus rapidement et avec une précision bien supérieure à ce qui était possible auparavant. Grâce au cloud, ils peuvent exploiter davantage de données provenant de plus de sources – y compris les médias sociaux et les capteurs de l’Internet des objets – et faire apparaître des insights, des opportunités et des risques qui resteraient autrement cachés.
Les algorithmes de machine learning peuvent également automatiser certaines des étapes les plus complexes du processus d’analyse, ce qui signifie que des utilisateurs métier relativement peu formés – et plus seulement les data scientists – peuvent manier des analyses avancées et prédictives. Le traitement du langage naturel (NLP), un type d’intelligence artificielle, fait progresser le libre-service d’un cran et permet aux utilisateurs de poser des questions sur leurs données (et d’obtenir des réponses) de manière simple et conversationnelle, comme s’ils tapaient une requête dans Google ou posaient une question à Siri.
Et bien sûr, tout cela est disponible sur les appareils mobiles – les utilisateurs peuvent donc obtenir des réponses à des requêtes ad hoc d’où qu’ils soient.
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Un personnel polyvalent est essentiel pour surmonter les défis, notamment ceux liés au COVID-19. Les entreprises reconnaissent désormais l’importance de l’upskilling et du reskilling. Mais elles ne savent pas toujours comment procéder à grande échelle. Ou comment exploiter efficacement des technologies comme les learning management systems (LMS). Si les collaborateurs peuvent accéder à une pléthore de formations, certifications et badges, de nombreux dirigeants peinent encore à discerner ce qui aura le plus d’impact.
Beaucoup d’organisations ont démontré leur capacité à faire basculer leurs salariés en télétravail presque du jour au lendemain. Alors que les entreprises commencent à s’adapter à cette nouvelle réalité, on peut se demander comment progresser sur d’autres problématiques. Comme celle de l’apprentissage sur le lieu de travail. Avec des solutions et des technologies innovantes les dirigeants étudient la meilleure façon d’y parvenir, en évaluant comment communiquer de manière authentique, recueillir des insights et mettre en œuvre des formations plus efficaces.
Parallèlement à une stratégie des effectifs, les entreprises peuvent suivre les étapes suivantes pour soutenir la formation et le développement de leurs collaborateurs.
1. Déterminer les déficits de compétences et anticiper les besoins à long terme
Après avoir déterminé leurs objectifs et évalué plusieurs scénarios, les entreprises élaborent une stratégie des effectifs adaptée. Pour la déployer, une étape clé est de combler l’écart entre les compétences que vos collaborateurs ont déjà et celles qu’ils doivent acquérir. De nombreuses entreprises, lorsqu’elles s’adaptent à l’incertitude économique, évaluent ces écarts tout en déterminant s’il faut réduire les effectifs. Aussi important soit-il de réfléchir aux besoins d’aujourd’hui, considérer les besoins en effectifs et compétences pour les 5 à 10 prochaines années est tout aussi central, si ce n’est plus. Si certaines compétences techniques deviennent rapidement caduques, d’autres, comme le leadership, représentent un investissement pour l’avenir. Il a également été démontré qu’un programme de formation solide aide à attirer et retenir les meilleurs talents.
La première étape dans l’élaboration d’une stratégie de gestion des talents est l’identification des emplois et des carrières qui nécessiteront l’upskilling des collaborateurs. Par exemple, de nombreux emplois seront reconfigurés avec des technologies telles que l’intelligence artificielle (IA). Les organisations devraient commencer par identifier les tâches essentielles à la croissance et à l’amélioration de l’expérience client. Ensuite, elles devraient identifier les ressources nécessaires pour les accomplir. Ressources qui incluent notamment les machines intelligentes et salariés requalifiés. Les nouvelles descriptions de poste devraient refléter le besoin de ces collaborateurs plus stratégiques et créatifs. Dans le cadre du recrutement, les technologies RH peuvent aujourd’hui aider les entreprises à prédire la réussite en évaluant la personnalité et les capacités cognitives des candidats.
De plus, pour évaluer en continu les compétences des collaborateurs, il faut envisager de développer une bibliothèque des compétences. Une base de données de ce que les salariés doivent savoir et des compétences qu’ils doivent posséder pour performer dans leurs fonctions. Dans un sens, il s’agit de descriptions de postes basées sur les compétences.
2. Interroger les collaborateurs
Les plates-formes technologiques RH peuvent recueillir des données en temps réel sur l’expérience des collaborateurs et les objectifs business, afin d’aider les entreprises à bien prioriser en matière d’upskilling. En interrogeant les collaborateurs, elles peuvent diagnostiquer les compétences actuelles d’une personne et recueillir des informations sur les compétences adjacentes.
Comprendre les besoins d’un collaborateur est essentiel, non seulement pour la stratégie d’upskilling, mais aussi pour améliorer l’expérience employé et la fidélisation. Pour de meilleurs résultats à long terme, les entreprises devraient aligner leurs efforts d’upskilling sur les plans de carrière des collaborateurs et leur développement. Un personnel heureux est souvent un personnel productif. Des recherches ont montré que les collaborateurs sont souvent « au mieux de leur carrière » lorsque leurs talents, leurs passions et les besoins de l’entreprise sont alignés.
3. Tenir compte des compétences, des connaissances et de l’expérience
Dans certains domaines, l’acquisition et le transfert des connaissances sont tout aussi importants que les compétences. Bien que les data scientists puissent être très demandés pour intégrer les technologies d’IA dans une entreprise, il n’est pas toujours suffisant qu’un collaborateur cherche à obtenir une certification en data science pour assurer la fonction. Les candidats devront avoir une connaissance approfondie des mathématiques ou de l’informatique pour comprendre le fonctionnement des algorithmes. Lorsque les entreprises n’ont pas la taille, la crédibilité ou l’expertise nécessaires dans certains domaines, elles peuvent s’associer à des institutions, organisations académiques ou professionnelles, pour une formation personnalisée.
Un cadre d’apprentissage largement référencé, le modèle « 70-20-10 », encourage les entreprises à promouvoir 70 % de l’apprentissage par l’expérience, 20 % par autrui (mentorat, coaching), et 10 % par la formation formelle. Mais le modèle peut être pondéré selon les domaines et compétences. Par exemple, les pilotes de ligne ont des exigences différentes selon la licence qu’ils souhaitent obtenir, notamment privée ou commerciale. Beaucoup estiment qu’une formation rigoureuse et formelle devrait peser plus de 10 % dans de nombreux domaines.
4. Repenser, remodeler et rééquiper les RH pour soutenir un processus d’apprentissage continu
L’une des clés d’une stratégie des effectifs réussie consiste à diffuser une culture de l’apprentissage. Les collaborateurs peuvent manquer de temps pour suivre une formation de deux heures. Heureusement la technologie, des applications aux systèmes de gestion de la formation (LMS), permet aux collaborateurs d’acquérir des compétences et de partager des connaissances entre eux par le biais d’un upskilling itératif. Ces capsules de formation peuvent prendre la forme de vidéos d’apprentissage de 10 minutes, au format « snacking », qu’ils peuvent visionner aussi bien hors ligne et sur smartphone qu’à la maison.
L’époque où les entreprises donnaient la priorité aux compétences de base et assignaient des sessions de formation à leurs collaborateurs est révolue. Aujourd’hui, les dirigeants peuvent tirer parti des technologies et des écosystèmes pour permettre aux collaborateurs de piloter leur propre apprentissage. Des outils personnalisables qui utilisent l’IA et le machine learning peuvent par exemple fournir une formation, un coaching et des feedbacks personnalisés.
5. Motiver les collaborateurs en les aidant à suivre leurs progrès
Il n’y a pas de modèle unique pour l’upskilling. Au lieu de proposer des plans de formation normatifs, les dirigeants devraient, pour une formation et un développement professionnel réussis, lire les signaux émis par leurs employés.
Grâce à des plans de développement des collaborateurs personnalisés et à l’apprentissage social, les collaborateurs peuvent rester engagés et concentrés grâce à la mise en réseau virtuelle et au mentorat, tandis que les managers les motivent pour atteindre les objectifs. Pour soutenir un personnel en distanciel, les messageries instantanées et les social boards peuvent être très utiles pour retrouver la dynamique collective. Parmi les autres techniques de motivation, on peut citer la gamification associée à des récompenses financières ou des cartes-cadeaux. Et les derniers learning management systems (LMS) permettent aux entreprises de délivrer, de suivre et de gérer le contenu, les certifications et les données des collaborateurs comme une source unique d’enregistrement de l’apprentissage.
Suivant la tendance croissante au partage et à la consommation d’information sur les médias sociaux, de nombreuses personnes s’attendent à avoir la maîtrise du moment et de la façon dont elles apprennent. Et encourager les collaborateurs à créer et à contribuer à leur propre contenu d’apprentissage en créant leurs propres « playlists d’apprentissage» leur permet de devenir, en matière de formation, leur propre patron. Et cela ouvre les portes du progrès individuel.
Grâce à une stratégie des effectifs qui s’aligne sur les objectifs stratégiques, les entreprises peuvent appliquer ces mesures pratiques pour identifier les opportunités de reskilling et les déficits à combler. Grâce à une amélioration de l’expérience et des résultats relatifs au reskilling, les entreprises peuvent soutenir un personnel à l’épreuve du temps.
L’évolution des réalités dans le monde entier – de la modification des chaînes d’approvisionnement aux business models – a un impact sur toutes les entreprises. Celles qui peuvent réorienter leur personnel pourront relever les défis de l’avenir.
https://ankaa-pmo.com/wp-content/uploads/2017/04/Logo-Ankaa-engineering.png00Service comm.https://ankaa-pmo.com/wp-content/uploads/2017/04/Logo-Ankaa-engineering.pngService comm.2021-02-04 15:49:462021-02-04 15:49:46Upskilling de vos effectifs : de la stratégie à l’action
Vous pourriez supposer que, lorsqu’il s’agit de faire son choix de garder leurs organisations en cours d’exécution en douceur et sur le budget, les financiers, les décideurs sont de faire ces choix sur la base de données claires et leur confiance dans les données. Comme il s’avère, ce n’est pas toujours exacte hypothèse.
Une récente enquête menée par SAP d’Accord et Kelton Mondiale a montré que 59 pour cent des financiers décideurs de travail dans l’etat, la ville et le gouvernement local et de l’enseignement supérieur croire les outils financiers et les systèmes utilisés dans leurs organisations sont sujettes à l’erreur, et 68% d’avoir à prendre des décisions sans une visibilité complète sur les informations nécessaires. Beaucoup de ces dirigeants admettre que la fraude, le gaspillage et les abus sont les défis à relever leurs organisations face et que leur vulnérabilité à ces types de risques est à la hausse:
Les deux tiers des répondants admettent que la fraude, le gaspillage et les abus sont les défis de leur organisation est actuellement confrontée.
Plus du quart des répondants déclarent que leur vulnérabilité aux risques de fraude et d’abus augmenté dans la dernière année.
Environ un tiers-dire le nombre d’inexactitude des rapports de dépenses et les factures soumises a augmenté au cours de la dernière année.
Inexacte de Prise de Décision Conduit à des Risques
La vérité est, il est arrivé aux meilleurs d’entre nous. Nous pouvons tous susceptibles souviens d’une fois où nous avons pris une décision sans avoir les informations de base nécessaires pour le faire, et que la décision peut ne pas avoir produit le plus de résultats favorables.
Pourquoi? Afin de prendre de bonnes décisions d’affaires et d’éviter de regrettables erreurs, nous avons besoin d’accéder à toutes les informations optimal de sorte que nous n’avons pas à l’aveuglette.
Les dommages à la réputation de mauvais de prise de décision peut être catastrophique pour un secteur public de l’organisation potentiellement conduisant à une diminution du financement et de la confiance.
Une récente étude de l’Association of Certified fraud Examiners (ACFE) a identifié le haut de la fraude dépenses que les entreprises et les organismes gouvernementaux à engager. Elles comprennent:
Cinq pour cent d’une organisation typique, les revenus annuels sont perdus à cause de la fraude
Quatre-vingt-neuf pour cent des cas de fraude impliquer le détournement de fonds, y compris rembourrage de voyage et des demandes de remboursement de frais
Annuel médian de la perte de US$114 000 de détournement de fonds
En dépit de ces menaces, de l’etat, la ville et le gouvernement local et de l’enseignement supérieur les décideurs sont confrontés à ces défis chaque jour. Environ un quart des répondants affirment que leur organisation a involontairement signalé incorrecte des données de budget, en raison d’inexactitudes dans les rapports de dépenses ou des factures. Et, 26% disent que leur organisation involontairement ressources allouées là où il ne devrait pas avoir à cause de l’prévoyant plus de budget qu’il a eu réellement.
Pour l’enseignement supérieur, des organisations, ces types d’erreurs peuvent avoir des effets négatifs directs sur les élèves. L’Université du Texas (UT) à Tyler récemment trouvé ses calculs pour l’ensemble de trajet de quatre ans de recherche. D’autres ont été accordées que ne l’étaient réellement prévu, et l’université a répondu par la révocation entre 50 et 60 ces bourses – longtemps après que les élèves avaient accepté à l’UT Tyler et les autres collèges, les délais ont expiré. De nombreuses admissions dirigeants estiment que ces actions contraires à l’éthique et des étudiants ont pris aux médias sociaux pour partager leurs malheureuses histoires.
Les risques liés à la réputation éprouvée par l’UT Tyler sont juste un exemple de pourquoi la précision, la visibilité et la conformité sont de la plus haute importance pour toute organisation.
La lutte contre la Fraude et l’Atteinte de la Conformité avec l’IA et l’Engagement des Employés
Pour ceux qui travaillent dans le secteur public, en ne respectant pas les règles et règlements gouvernementaux n’est pas une option. La bonne nouvelle est qu’il existe de nombreuses façons dont ces petites organisations peuvent commencer à s’éloigner de cette question – y compris par une meilleure formation des employés, une réglementation plus stricte des processus internes, et une étroite collaboration avec les chefs de l’information. En fait, le gouvernement et l’enseignement supérieur, les organisations mettent en œuvre diverses initiatives pour rester au courant.
Selon les Kelton Mondial de l’enquête, près des deux tiers (69%) ont demandé à leurs employés pour en savoir plus sur cette information ou procéder régulièrement à des vérifications (65 pour cent) pour recueillir le plus actuel de la réglementation de l’information. Plus de la moitié aussi regarder au-delà des murs de leur organisation – en particulier les pairs dans le secteur public – pour trouver les meilleures pratiques pour le respect de la conformité à la réglementation.
Dans le même temps, de mettre les technologies qui permettent simultanément d’automatiser les tâches fastidieuses et sujettes à erreur de processus comme l’audit des charges et de la facture de données, mais l’apprentissage et deviennent de plus en plus efficace au fil du temps — est la plus efficace à long-terme de la stratégie.
J’ai vanté les avantages de l’automatisation avant, mais ceux sur les lignes de front: La majorité (55%) des répondants au sondage qui ont entièrement automatisé, outils pour les notes de frais, factures, ou la gestion des déplacements à différents stades de mise en œuvre affirment que leur organisation est d’une meilleure gestion de la fraude, le gaspillage et les abus au sein de leurs organisations.
Plus loin encore, ceux qui ont complètement automatisé le processus de facturation sont environ deux fois plus susceptibles que ceux qui n’ont pas 39 pour cent contre 21 pour cent — à-dire qu’il y a eu moins d’erreurs dans ces rapports. Pima Community College à Tucson, en Arizona, est un excellent exemple d’un établissement d’enseignement supérieur qui a récolté les avantages de l’automatisation. Son processus de gestion de voyage, les dépenses et les factures utilisé pour être très manuel – avec du papier à base de demandes et remboursements étant la norme. On peut imaginer le potentiel de la marge d’erreur avec cette approche. En introduisant de nouvelles technologies et de l’automatisation de la vérification des règles, Pima pour réduire les erreurs et les violations de conformité, et à son tour augmenté l’adhésion à la politique.
Sur le Kelton Enquête Mondiale
Le Kelton Mondiale étude a recueilli les réponses de 313 financiers décideurs de travail dans l’etat, la ville et le gouvernement local et de l’enseignement supérieur pour en savoir plus sur la façon dont ces organisations sont la réduction des risques, le maintien de la conformité, et d’optimiser l’efficacité de ce qui fonctionne bien, ce que d’autres pourraient apprendre de ce que certaines organisations sont en train de faire, et où l’application de nouveaux systèmes et processus pourrait régler le temps et la précision des questions.
https://ankaa-pmo.com/wp-content/uploads/2017/04/Logo-Ankaa-engineering.png00Service comm.https://ankaa-pmo.com/wp-content/uploads/2017/04/Logo-Ankaa-engineering.pngService comm.2019-11-29 14:15:042019-11-29 14:15:04Le Risque de fraude à la Hausse: Pourquoi le Gouvernement et l’Enseignement Supérieur, les Finances Sont Vulnérables aux Erreurs de
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