Infor Team Dynamics aide les entreprises à détecter leurs futurs talents

novembre 8, 2017
Infor Talent Science est reconnue par les principales entreprises industrielles comme une solution analytique prédictive dédiée aux nouveaux talents

Infor annonce la disponibilité de sa solution Infor Team Dynamics.

Combinant la technologie de deux des dernières solutions d'Infor, Infor Coleman (une solution d'intelligence artificielle conçue spécifiquement pour les professionnels) et Infor Talent Science (un outil d'analyse comportementale prédictif), Infor Team Dynamics vient enrichir les capacités de Talent Science en matière de détection de talents à haut potentiel, au regard de leur profil et de leur fonction, mais également de leur capacité à intégrer à une nouvelle équipe et à travailler avec un nouveau manager.

Au cours des 17 dernières années, Infor Talent Science a démontré que le comportement d’une personne constitue un élément prédictif et significatif de sa capacité à évoluer au sein de l’entreprise, dans une fonction déterminée. Infor Team Dynamics vient enrichir ces capacités prédictives, en incorporant un nouveau paradigme majeur appliqué à la notion de performance : à savoir comment un candidat ou un manager travaillera efficacement avec ses collègues ou collaborateurs les plus proches.

« L'adaptation comportementale d'un collaborateur à une fonction spécifique constitue un facteur important qui permet de déterminer sa propension à rester au sein de l’entreprise et d'y faire preuve de performance », déclare le Dr Jill Strange, ‘Vice President, Infor HCM Science Applications’. « Toutefois, il ne s'agit pas là du seul facteur déterminant en matière de rétention et de performance liées aux collaborateurs. Infor Team Dynamics nous permet de maximiser l'efficacité de notre suite de solutions en prenant en tenant compte un autre facteur extrêmement important en matière d’évolutivité : à savoir comment un individu sera capable de s’adapter à sa nouvelle équipe et à son nouveau manager. »

Infor Team Dynamics repose sur une solution d'analyse prédictive permettant de sélectionner, d’aligner et de regrouper les collaborateurs en fonction de leur capacité à interagir avec leur équipe et leur manager. Avec Infor Team Dynamics, les managers disposent d'outils leur permettant d'identifier les bons candidats pour une fonction déterminée, ainsi que ceux qui sont susceptibles de mieux travailler ensemble, avec efficacité. En comprenant comment les équipes fonctionnent et comment les individus vont devoir travailler ensemble concernant des tâches pré définies, les managers peuvent prendre de meilleures décisions en matière de constitution et de gestion d’équipes. Cette solution va permettre aux entreprises de sélectionner intelligemment leurs candidats et de mettre en place des équipes performantes au sein de toute l'organisation et cela à partir de données scientifiques. En un clic de souris, ils auront un aperçu des détracteurs, promoteurs, champions et alliés, ainsi que de leur capacité à travailler ensemble pour mieux affronter la concurrence.

« Le travail d'équipe est un élément essentiel pour toute organisation digne de ce nom et il est important de mettre en place la bonne équipe pour chaque tâche, puis de lui octroyer les ressources et l'environnement nécessaires à l’obtention des objectifs qui lui sont assignés », poursuit M. Strange. « Les entreprises doivent se doter de technologies modernes pour mieux identifier les similitudes et différences qui existent entre les membres d’une équipe et les futurs candidats susceptibles de l’intégrer. Comprendre comment les individus et les équipes interagissent entre elles, constitue un élément essentiel en matière de performance et de mise en place d’une culture d'entreprise basée sur l'engagement. »

« L'intelligence artificielle est en train de changer la manière dont nous considérons et gérons les talents », témoigne Trish McFarlane, ‘Vice President, HCM Strategy’ chez Infor. « Aujourd’hui, les technologies à valeur ajoutée dont nous disposons nous permettent de considérer de nombreux éléments et facteurs différents au sein de nos algorithmes, afin d'en extraire les meilleurs modèles de prédiction. »
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