L’articulation compétences individuelles/compétences stratégiques : vers une solution de gestion intégrée des compétences
Notice bibliographique
Résumé
La GPEC se réfère explicitement aux enjeux stratégiques. Toutefois, elle ne construit pas une véritable intégration entre d’un côté les préoccupations de la stratégie en termes de métiers de l’entreprise et donc de compétences stratégiques sous jacentes et, d’un autre côté, celles de la GRH en termes de compétences individuelles mises au service de ces métiers ou comme facteurs de leur développement. L’objectif de cet article est donc de penser les modalités de l’articulation compétences individuelles / compétences stratégiques. En particulier, il vise à proposer un dispositif susceptible de faciliter la mise en œuvre de cette articulation. Notre démarche procède en trois temps. Dans un premier temps, nous identifierons les limites de l’articulation Compétences Individuelles / Stratégie telle que pensée et mise en œuvre dans les démarches de GPEC. Sur cette base et dans un deuxième temps, nous proposerons un premier élément de réponse à ces limites en construisant un référentiel puis un modèle des compétences qui autorise la construction d’ontologies. Enfin, dans un troisième temps, nous montrerons dans quelle mesure ce modèle aide au pilotage de l’articulation compétences individuelles, collectives et stratégiques pour à terme se placer au cœur d’une solution technologique de gestion intégrée des compétences.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,013 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».