Formation Intelligence Artificielle – Exploiter la data RH de façon stratégique, responsable et efficace - Lobna Calleja Ben Hassine
Exploiter la data RH de façon stratégique, responsable et efficace
Ressources Humaines Gestion de la data Approche pratique Cadre légal Prise de décision
Lobna Calleja Ben Hassine
Lobna Calleja Ben Hassine est formatrice, conférencière et ex-DRH, avec une carrière multisectorielle allant de la tech au retail, en passant par la communication et l’innovation. Grâce à son expérience en PME, start-ups, syndicats et grands groupes, elle apporte une vision à 360° des enjeux humains, business et organisationnels.
La donnée RH est un levier puissant, mais encore trop souvent sous-exploitée. Cette formation a pour objectif d'aider les professionnel·les RH à mieux comprendre les enjeux liés à la data, à se mettre en conformité avec la réglementation, et à en faire un outil d’aide à la décision pour piloter leurs priorités (diversité, engagement, turnover, recrutement…). Une approche concrète et progressive pour transformer les données RH en impact réel.
Les objectifs de cette formation sont :
Comprendre les concepts clés autour de la data RH et de l’IA.
Intégrer les obligations légales (RGPD, IA Act) dans sa pratique.
Structurer une gouvernance de la data claire et efficace.
Identifier les bons indicateurs pour répondre à ses enjeux RH.
Mettre en œuvre des actions concrètes à partir de ses données.
Cette formation se déroule en cinq parties :
1.Maîtriser ses obligations légales
Panorama du RGPD et de l’IA Act appliqué aux données RH : précautions, conformité, responsabilités.
2. Structurer une gestion de la data RH efficace
Gouvernance partagée, cartographie, nettoyage, optimisation des flux : les étapes pour mieux exploiter ses données.
3. Utiliser la data pour répondre à ses enjeux RH
Recrutement, inclusion, performance, engagement, rétention : comment faire parler ses données pour piloter ses priorités.
4. Cas pratique 1 : Diversité & inclusion
Identifier les bons indicateurs, analyser les biais et piloter une politique RH plus inclusive.
5. Cas pratique 2 : Réduction du turnover
Comprendre les causes du turnover grâce à la data et agir plus efficacement, avec des résultats mesurables.
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