Le Turnover ou la rotation du personnel fait référence au pourcentage du nombre d’employés quittant une organisation et ayant été remplacés par de nouveaux. Ce dernier s’intensifie ardemment sur nos marchés depuis quelques années, ce qui a un impact significatif pour les entreprises. Sa prédiction est donc devenue un réel enjeu pour les sociétés privées ou publiques et peut être estimée de différentes manières : à l’aide d’une méthode statistique simple ou en utilisant une méthode plus aboutie basée sur l’intelligence artificielle (IA) et le machine learning.
La technologie de l’IA et le machine learning révolutionnent la méthode traditionnelle de calcul du turnover futur en permettant une prédiction plus précise et en identifiant les facteurs clés qui contribuent au turnover. Cela permet aux entreprises de mettre en place des stratégies plus ciblées et efficacesa pour améliorer leur gestion du personnel et optimiser leurs ressources humaines.
Alors comment l’intelligence artificielle et le machine Learning améliorent l’approche statistique classique du calcul du turnover ?
Comment les entreprises prédisent leur taux de turnover à l’aide d’une approche statistique simple ?
Les entreprises utilisent souvent des approches statistiques pour prédire leur taux de turnover sur une période donnée. Il est important de noter que ces prédictions sont basées sur des données historiques. Les résultats de la prédiction peuvent être utilisés pour prendre des décisions stratégiques en matière de gestion des ressources humaines afin d’anticiper toute démission.
Voici une méthodologie courante pour prédire le taux de turnover à l’aide d’une approche statistique :
- Tout d’abord, calculer l’historique de son turnover
Les entreprises peuvent calculer leur taux de turnover historique sur différentes périodes, de la sorte :
- Étape 1 : Nombre de départs + nombre d’arrivées sur une année/2
- Étape 2 : étape 1 / effectif au 1er janvier de l’année N
- Étape 3 : étape 2 x 100
- Le résultat trouvé est en pourcentage : %
- Ensuite, calculer la prédiction de son turnover :
Pour obtenir une prédiction de son turnover, cette méthode s’appuie sur la précédente et se calcule comme suit :
- Taux de turnover prévu = [(Nombre de départs estimé sur l’année N + nombre d’arrivées estimé sur l’année N) / 2] / Effectif au 1er janvier de l’année N
- Le nombre de départs et d’arrivées prévus s’identifient par la moyenne de ces indicateurs connus sur une période donnée, exemple : si je souhaite connaître le taux de rotation prévu pour une année N, je vais prendre la moyenne des indicateurs (départs et arrivées) sur les années N-1, N-2, N-3, etc. (ici, reprendre les résultats trouvés en étape 1)
- Ce calcul peut se faire sur un groupe identifié ou tout un ensemble (la société)
En utilisant cette approche statistique, les entreprises peuvent obtenir une estimation approximative de leur futur taux de turnover et prendre ainsi des mesures préventives pour fidéliser leurs talents.
Les avantages de l’approche statistique du calcul de la prédiction du taux de Turnover.
- Une méthodologie accessible à tous
- Nul besoin de coût supplémentaire en achat logiciel
- Flexibilité sur le choix des caractéristiques de l’entreprise à étudier
- Une approche statistique basée sur l’historique
Les inconvénients de l’approche statistique du calcul de la prédiction du taux de Turnover.
- Laisse place à l’erreur humaine
- Manque de précision, ne prends pas en compte l’ensemble des facteurs, leurs impacts et leurs mises à jour
- Nécessite des tâches fastidieuses et manuelles comme la récolte de données et l’exécution récurrent du calcul
- Créer des biais statistiques car le calcul se base uniquement sur les informations de l’entreprise
Comment T.O.P. avec l’intelligence artificielle et le machine learning calcule la prédiction du taux de turnover des entreprises :
Le calcul du taux de turnover peut être nettement amélioré grâce à l’intelligence artificielle et au machine learning. L’algorithme est construit en fonction du secteur d’activité de l’entreprise et de son historique enrichit par les données influentes du marché.
T.O.P. grâce à ces technologies le prédit efficacement et permet d’automatiser ces actions.
Les avantages de l’approche mobilisant intelligence artificielle et machine learning :
- Automatiser le calcul et le rendre plus performant grâce au machine learning
- Automatiser la récolte des données en continu, notamment grâce au scrapping pour les données publiques
- Obtenir des données beaucoup plus précises afin d’améliorer la prédiction
- Dessiner des scénarios évolutifs
- Suivre en temps réel sa prédiction de la démission
- Agréger des données externes à son entreprise
- Mettre à jour continuellement ses données
- Analyser en profondeur les causes de l’évolution du risque de démission
- Définir des actions correctives et préventives pour éviter la démission
Les inconvénients de l’approche mobilisant intelligence artificielle et machine learning :
- Disposer d’une base de données qualifiée : 16 facteurs sont conseillés
- Disposer d’un historique de données conséquent : 3 années d’historique sont conseillées
- Disposer d’un certain volume de données : avec un minimum conseillé de 150 collaborateurs
- Être prêt à investir dans des licences pour supporter ses managers et ses hr
- Approche relativement disruptive
Comparaison du modèle entre approche statistique simple et avec machine learning :
Comme constaté sur notre article, traditionnellement, la méthode classique du calcul du taux de turnover peut engendrer de nombreux obstacles, malgré sa simplicité. Voyons donc ci-dessous quels sont les avantages d’utiliser une approche mobilisant intelligence artificielle et machine-learning, comme T.O.P. le propose :
- Gain de temps : Grâce à la solution T.O.P, les entreprises bénéficient d’une automatisation complète de ce calcul, éliminant ainsi toutes actions manuelles pour prédire leur taux de turnover.
- Gain en précision : La solution assure une précision d’au moins 90% de prédiction grâce à la suppression de toutes les erreurs humaines et à l’audit en continu du modèle de T.O.P.
- S’adapter au changement : Ce modèle s’adapte au changement en prenant en compte les sources de données externes de l’entreprise, comme les évolutions de marché.
- Adopter une approche individuelle : T.O.P. permet de prédire le risque de démission de manière individualisée en prenant en compte les facteurs de chaque collaborateur. Grâce à la prise en compte de multiples facteurs, l’algorithme pourra se concentrer sur le risque de turnover de l’individu et non plus sur une cohorte identifiée.
L’intelligence artificielle et le machine learning amène nous sociétés à se repenser. En tirant partie de leurs bénéfices, nous pouvons trouver réponse à bon nombre de nos problématiques.
Des solutions comme T.O.P. démontrent qu’aujourd’hui, leur mobilisation en tant que support est essentiel.
Repenser la prédiction du turnover grâce à ces technologies permet aux managers de s’augmenter, de prendre un recul certain vis-à-vis de leurs équipes et apporter les actions nécessaires à la fidélisation de leurs talents.
