CAS D'USAGE IA
Sentiment collaborateur et prédiction d'attrition
Repérer désengagement et risque de départ assez tôt pour agir.
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Lancer le diagnostic →De quoi il s'agit
Un modèle ML combine résultats anonymisés de pulse surveys, signaux d'agenda et ancienneté pour prédire le risque d'attrition par équipe. Les HRBP disposent d'une heatmap pour orienter le temps des managers. Bien conçu, il révèle le risque 3 à 6 mois avant les entretiens de départ.
Données nécessaires
Résultats d'enquête anonymisés, données SIRH, historique d'attrition sur 24+ mois.
Systèmes requis
- data warehouse
Pourquoi ça marche
- Agrégation au niveau de l'équipe, non au niveau individuel
- Co-conception avec le comité d'entreprise / représentants des salariés
Comment ça rate
- La perception de surveillance détruit la confiance
- Les prédictions utilisées pour étiqueter plutôt que pour aider
Quand NE PAS faire ça
Ne pas prédire au niveau individuel, risque juridique et effondrement de la confiance.
Fournisseurs à considérer
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