DE LA COMMUNAUTE DES CITOYENS A LA DEMOCRATIE PROVIDENTIELLE (BULLETIN SFP 2003/1)

Comment comprendre le choix du Brexit ? La décision historique prise par une courte majorité d'électeurs britanniques de sortir de l'Union européenne, en juin 2016, a servi de révélateur à une crise politique et sociale multiforme qui se développait à bas bruit depuis plusieurs décennies. Le malaise a pris des dimensions variées : crise des institutions et de la représentation, comme dans d'autres pays européens ; crise des inégalités socioéconomiques et territoriales ; affaiblissement des corps intermédiaires, partiellement compensé par l'apparition de nouveaux mouvements sociaux ; crise des nations périphériques (Ecosse, Irlande du Nord, Pays de Galles) au sein d'un royaume de moins en moins uni ; regain des nationalismes et tentation populiste. Puisant dans les dernières avancées de la recherche en science politique, cet ouvrage revient sur la genèse de ces évolutions et offre une synthèse des défis contemporains posés à la démocratie parlementaire britannique.

Que le travail soit voué à disparaître est une idée fausse et utopique : pour Dominique Schnapper, c'est une vision de fonctionnaires. En sociologue critique et en enquêtrice du social, elle rappelle avec force que le travail est le facteur essentiel de l'intégration sociale. Et souligne combien travail et citoyenneté, emploi et dignité sont indissociables. Un propos efficace pour une économie sociale renouvelée.

Comment une entreprise peut-elle conjuguer performance économique et contribution au bien commun ? Depuis la création des sociétés à mission en 2019, ce cadre juridique inédit permet aux organisations d'inscrire leur mission au coeur de leur projet, pour aligner performance et impact sociétal. Pionnier du mouvement en France, co-fondateur de la Communauté des Entreprises à Mission, praticien-chercheur, consultant et vérificateur, Alain Schnapper partage dans cet ouvrage une expertise unique, issue de plusieurs années d'accompagnement d'entreprises engagées. Ce guide pratique, nourri de plus de 30 exemples concrets, propose près de 15 outils opérationnels pour accompagne chaque étape du parcours : â?¢Comprendre les origines du concept â?¢Maitriser le cadre légal â?¢Rédiger une « bonne » mission, â?¢Rendre opérationnelle la mission â?¢Faire vivre le comité de mission, â?¢Transformer le management, â?¢Se préparer à la vérification par un organisme tiers indépendant Au-delà du cadre juridique, ce livre répond à la question essentielle : comment faire vivre la mission pour transformer durablement et consolider l'entreprise ? Un ouvrage de référence pour toutes les entreprises qui souhaitent conjuguer performance économique et impact positif sur la société, qui s'adresse à tous : dirigeants, managers, salariés, consultants, enseignants et étudiants.

Les systèmes industriels et logistiques modernes génèrent un nombre considérable de données, que les progrès des nouvelles technologies permettent de capter de plus en plus efficacement : caractéristiques des produits et des commandes, traçabilité, paramètres de fabrication, de manutention et de transport, phénomènes exogènes de toutes sortes, etc. L'émergence de nouvelles techniques d'analyse des données, comme le Machine Learning, semble donc ouvrir de nouvelles possibilités pour planifier plus efficacement la Supply Chain. Certains parlent même d'une révolution à venir, d'autres ne voyant rien venir, évoquent des effets de mode. Cet ouvrage, rédigé par un enseignant-chercheur et un praticien en entreprise, propose de décrire ce qu'est le Machine Learning, et comment il est possible d'utiliser ses apports dans la Supply Chain, dans le cadre conceptuel de la planification hiérarchisée. Il s'adresse avant tout aux opérationnels de la Supply Chain, ainsi qu'aux étudiants, à qui il permettra de comprendre les concepts de la planification hiérarchisée, les principaux algorithmes du Machine Learning et surtout de découvrir, à partir d'exemples concrets, des projets effectivement menés en entreprise, et des recommandations pratiques pour en réussir d'autres. Ni thuriféraires de la technologie, ni sceptiques rétrogrades, les auteurs visent à faire prendre conscience par les acteurs, actuels et futurs, de la Supply Chain que le Machine Learning ne peut être ignoré, mais que son utilisation dans le cadre de projets réels nécessitera un pilotage plein d'intelligence humaine.