L'analyse prédictive dans les ressources humaines : avantages, modèles et cas d'utilisation réels

Imaginez votre parcours en tant que demandeur de carte de crédit. Vous remplissez un formulaire de demande et le prêteur examine vos données personnelles. Il vérifiera vos antécédents en matière de crédit, verra s'ils correspondent au score de crédit requis et décidera d'accepter ou de rejeter votre demande.

Il s'agit d'une stratégie éprouvée qu'ils utilisent pour déterminer votre solvabilité et qui repose sur l'analyse de données .

Pourquoi cette approche ? Le prêteur doit prévoir dans quelle mesure vous serez responsable avec son argent. Il utilise les données pour estimer si vous rembourserez ou non vos cartes de crédit et pour calculer le risque que vous représentez pour lui. 

C'est l'essence même du fonctionnement de l'analyse prédictive dans tous les domaines d'activité.

Dans ce guide, nous allons nous pencher sur l'analyse prédictive dans les RH, y compris les nombreux cas d'utilisation et les avantages qu'elle apporte à une organisation. 

📊 Comment définir l'analyse prédictive dans les RH? 

L'analyse prédictive utilise des données actuelles ou historiques, des algorithmes statistiques et des techniques d'apprentissage automatique pour identifier des résultats futurs potentiels. Dans le domaine des ressources humaines, nous pouvons utiliser l'analyse prédictive pour prévoir le comportement des employés sur la base des performances passées, des données démographiques ou d'autres facteurs. Cela aide les professionnels des RH à anticiper les tendances futures et à planifier en conséquence. 

Comment fonctionne l'analyse prédictive ? 

L'analyse prédictive est fondée sur la science, mais à bien des égards, elle imite l'instinct humain naturel qui consiste à tirer des leçons des expériences passées et à prévoir les événements futurs. 

Exemple 1 : Si un enfant est régulièrement mis en retenue à l'école parce qu'il n'a pas rentré sa chemise, l'idéal serait qu'il apprenne rapidement à rentrer sa chemise afin de réduire les risques de nouvelles punitions. 

Exemple 2 : Si un représentant commercial réussit un coup de maître avec une technique de vente particulière, il est probable qu'il l'appliquera à plusieurs reprises pour maximiser son taux de réussite. 

L'analyse prédictive fonctionne de manière similaire, mais nous utilisons des données pour obtenir des informations significatives au lieu de nous fier à notre instinct ou à notre intuition. Elle examine la façon dont les différents facteurs interagissent et identifie les modèles historiques afin de prendre des décisions éclairées pour l'avenir. 

🆚 Analyse descriptive, prédictive ou prescriptive dans les RH

Il existe trois principaux types d'analyse dans le domaine des ressources humaines : descriptive, prédictive et prescriptive.

Voici comment les équipes RH peuvent utiliser chacune de ces techniques d'analyse. 

Analyse descriptive 

L'analyse descriptive examine les données passées pour identifier les tendances et tirer des conclusions sur ce qui s'est passé. Les services RH s'appuient sur ce type de données pour comprendre les tendances en matière de taux de rotation, de données démographiques et d'indicateurs de performance des employés. 

Exemple: Analyser les données antérieures pour déterminer les raisons pour lesquelles les employés quittent l'entreprise et utiliser ces informations pour élaborer des stratégies de maintien en poste du personnel.

Analyse prédictive 

L'analyse prédictive utilise les mêmes données pour anticiper le comportement futur des employés ou les résultats sur la base d'une modélisation statistique. Les services des ressources humaines peuvent utiliser cette technique pour prévoir l'impact des initiatives en matière de ressources humaines sur les résultats de l'entreprise. 

Exemple: Supposons que vous prévoyez d'introduire un nouveau programme de reconnaissance des employés. Vous pouvez analyser les corrélations passées entre les éloges ou les commentaires positifs et l'augmentation de l'engagement des employés et prédire des améliorations en termes de rétention et de productivité. 

Analyse prescriptive

L'analyse prescriptive va encore plus loin en utilisant des données précieuses pour fournir des recommandations spécifiques en vue d'atteindre un résultat particulier. Les départements RH peuvent utiliser l'analyse prescriptive pour identifier les domaines dans lesquels vous pourriez vous améliorer. 

Exemple: L'analyse des données révèle que certaines équipes n'atteignent pas leurs objectifs de performance ; les RH peuvent utiliser l'analyse prescriptive pour recommander des programmes de formation et de développement des employés afin d'améliorer leurs compétences.

➡️ Découvrez comment extraire des données significatives pour vos équipes RH grâce à notre guide approfondi sur l'analyse des ressources humaines. 

🕵️‍♂️ 6 Cas d'utilisation de l'analyse prédictive des personnes dans les RH

Si vous ne connaissez pas encore les solutions d'analyse prédictive, laissez-vous inspirer par ces six façons dont l'analyse des chiffres peut soutenir votre fonction humaine. 

Recherche et filtrage de candidats 

Utilisez les données relatives aux recrutements antérieurs pour établir un profil des personnes embauchées avec succès et filtrez-les en fonction de facteurs tels que les compétences, le niveau d'études et l'expérience. Utilisez ensuite ces profils types d'employés pour éclairer vos décisions d'embauche et prédire les performances professionnelles futures. Les équipes RH sont ainsi assurées de trouver les bonnes personnes à chaque étape du processus de recrutement. 

➡️ Découvrez comment ces décisions clés s'intègrent dans la gestion des talents dans notre guide complet.

Analyse du profil social 

De même, suivez les conversations sociales pour identifier les tendances dans la manière dont les employés parlent de leur expérience professionnelle. Analysez le profil social de votre entreprise sur des plateformes telles que LinkedIn ou Glassdoor pour comprendre le sentiment et l'engagement des employés. Ce type d'analyse donne un aperçu de votre proposition de valeur en tant qu'employeur. Il permet d'identifier les domaines dans lesquels vous pouvez améliorer votre image publique. 

N'oubliez pas: L'analyse des médias sociaux fait également partie intégrante du retour d'information des clients. Il vaut donc la peine d'investir dans les bons outils pour vous aider à analyser les points de données et à en tirer des enseignements significatifs. 

Analyse de la réunion 

Analysez les données des réunions pour suivre les indicateurs de présence et de participation des réunions précédentes. Ces informations pourraient permettre de déterminer qui est le plus susceptible de contribuer positivement aux futures réunions. Cela aidera les équipes RH à identifier les dynamiques d'équipe et à construire de meilleures relations entre collègues.  

Surveillance des employés 

Le bien-être des employés est une priorité pour les départements des ressources humaines, et nous pouvons utiliser des outils prédictifs pour surveiller la santé mentale et physique des employés. Le suivi de points de données spécifiques tels que l'absentéisme, la prise de congés, les heures de travail et les données d'enquêtes d'opinion permet de dresser un tableau précis du bien-être des employés et de développer des initiatives pour résoudre les problèmes. 

Risques de rétention et d'attrition des employés 

Les RH peuvent mieux comprendre quels employés sont susceptibles de quitter l'entreprise et explorer les moyens de réduire ce risque. 

Exemple: Analyser les données relatives à l'engagement des salariés afin de mettre en évidence des tendances dans la manière dont les salariés perçoivent leur environnement de travail ou leurs fonctions. Ces éléments contribuent-ils à des taux d'attrition élevés ? Devancez la lettre de démission en intervenant au bon moment pour réduire le taux d'attrition. 

Gestion des performances 

Découvrez si vos employés travaillent consciemment à la réalisation des principaux indicateurs de performance clés en utilisant des données pour suivre et contrôler les performances.

L'analyse des évaluations des performances, des commentaires et des statistiques sur l'achèvement des projets peut aider les équipes RH à identifier les domaines dans lesquels les employés excellent ou ont besoin d'un soutien supplémentaire. 

➡️ Pour en savoir plus sur la gestion d'une organisation performante, consultez notre guide. 

🏆 11 Avantages de l'utilisation de l' analyse prédictive dans les RH

Une fois que vous aurez intégré l'analyse prédictive dans ces processus RH clés, vous commencerez à en récolter les fruits.

Voici les onze principaux avantages que vous pouvez en attendre.

Des décisions plus rapides et plus précises 

Les données sont essentielles pour aider les équipes RH à prendre plus rapidement de meilleures décisions. L'analyse prédictive fournit une vue impartiale des données relatives aux employés, ce qui permet de prendre des décisions plus éclairées et plus précises. DIRECTEUR GÉNÉRAL Matt Teifke explique comment Teifke Real Estate s'appuie sur l'analyse prédictive : 

"Notre équipe RH adopte cette tendance en investissant dans la prise de décision fondée sur les données et en tirant parti de l'analyse prédictive et de l'apprentissage automatique pour mieux comprendre notre main-d'œuvre. Nous explorons également l'utilisation potentielle de l'intelligence artificielle (IA) pour automatiser certaines tâches RH, telles que le tri de grandes quantités de données sur les employés et la fourniture d'un retour d'information plus personnalisé."

Moins d'erreurs humaines 

Les données permettent à vos équipes d'anticiper et de préparer les défis avant qu'ils ne se présentent. Cela réduit le risque d'erreurs humaines coûteuses.

Amélioration de l'expérience des candidats 

L'utilisation de l'analyse prédictive pour filtrer les candidats garantit que les équipes RH n'interrogent que les personnes les plus qualifiées. Elles prendront des décisions d'embauche plus rapides, fourniront des données en retour aux candidats rejetés et amélioreront l'expérience globale du candidat.

Une meilleure gestion des risques 

Prendre des mesures proactives pour atténuer les risques pour la santé et la sécurité en identifiant les dangers potentiels et en prenant des mesures préventives pour les minimiser.

Exemple: Vous pourriez organiser une formation à la sécurité pour les employés ou mettre à jour les protocoles de sécurité. Utilisez l'analyse pour identifier les personnes ou les groupes à haut risque et proposez des interventions ciblées pour éviter que des incidents ne se produisent.

Amélioration de la productivité 

Utilisez les données relatives aux ressources des projets ou les commentaires des employés pour optimiser les flux de travail et identifier les domaines dans lesquels vous pourriez encourager la productivité. Les données permettent aux équipes de rester sur la bonne voie en fournissant des informations précieuses qui améliorent la collaboration, la communication et la production, ce qui se traduit par des clients satisfaits.

Des stratégies de fidélisation des employés plus solides 

Découvrez les modèles de comportement des employés afin de déterminer les facteurs qui contribuent à la rétention des talents. À partir de là, vous développerez des stratégies telles que la transparence des rémunérations ou les possibilités d'évolution de carrière pour que les employés les plus performants restent engagés et motivés et fassent partie d'une culture d'entreprise plus solide.

Prévisions précises des revenus de l'entreprise 

Prévoir les revenus futurs de l'entreprise en analysant des données telles que les coûts de main-d'œuvre et les mesures de performance des employés. Le lien entre ces deux points de données peut permettre de comprendre comment les décisions clés de l'entreprise peuvent avoir un impact positif sur le résultat net.

Stratégie proactive pour les problèmes des employés 

Analyser les données relatives au sentiment des employés pour comprendre les problèmes sous-jacents qui les affectent. Ce faisant, les équipes RH peuvent élaborer des stratégies humaines proactives pour résoudre les problèmes d'insatisfaction au travail ou d'épuisement professionnel.

Décisions stratégiques en matière de formation continue et d'embauche 

Tenter de décider entre l'amélioration des compétences de vos employés actuels et le recrutement à l'extérieur peut s'avérer déconcertant. Les données vous permettent d'élaborer des politiques du personnel plus stratégiques, facilitant ainsi le choix de la voie qui aura un impact significatif sur la productivité et la rentabilité globales. 

Amélioration de la culture d'entreprise 

Utilisez les données pour mesurer la culture d'entreprise et déterminer si les employés se sentent en sécurité et peuvent s'exprimer dans leur environnement de travail ou si votre culture a besoin d'être réorganisée. Avec les bonnes informations, vous pouvez créer des initiatives qui favorisent un meilleur sentiment d'appartenance et un fort esprit d'équipe.

Configuration hybride cohérente 

Créer une transition transparente entre le travail à distance et le travail au bureau, en tenant compte des commentaires et des préférences des employés, peut s'avérer difficile. Matthew RamirezPDG de Paraphrase Tool, explique, 

"Les environnements de travail hybrides posent des défis aux managers qui tentent de créer une cohérence générale pour les employés. L'une des tendances adoptées par les équipes de RH consiste à développer un ensemble cohérent d'attentes pour les employés, quel que soit leur lieu de travail. Que les employés travaillent au bureau ou à domicile, il est important qu'ils sachent ce que l'on attend d'eux, comment leurs performances seront mesurées et quel est l'équilibre entre leur vie professionnelle et leur vie privée."

En utilisant l'analyse prédictive, vous comprendrez mieux la dynamique de la main-d'œuvre existante et mettrez en place une configuration hybride qui conviendra à tout le monde. 

💼 6 étapes pour mettre en place un système d'analyse prédictive des RH performant

Les responsables RH peuvent suivre les six étapes suivantes pour mettre en place un système d'analyse prédictive performant au sein de leur organisation.

Définir des objectifs commerciaux clairs 

Une feuille de route est essentielle. Commencez par définir les objectifs de votre équipe à l'aide de l'analyse prédictive et assurez-vous qu'ils s'alignent sur les objectifs généraux de l'organisation. 

Exemple: Supposons que vous cherchiez à réduire le taux de rotation du personnel. Fixez des buts et des objectifs clairs, comme réduire le taux de rotation de 10 % en trois mois, puis déterminez les indicateurs RH que vous souhaitez suivre pour atteindre votre objectif. 

Tenir compte de l'éthique des données 

L'éthique des données doit être une priorité lors de l'élaboration de modèles d'analyse prédictive. Il est essentiel de prendre en compte la confidentialité et la sécurité des données des employés tout en s'assurant que les informations révélées par l'analyse des données ne sont pas discriminatoires. Commencez par dresser un inventaire des données pour comprendre les informations que vous contrôlez. Comme détaillé dans"Data-driven HR : How to use analytics and metrics to drive performance" par Kogan Page, Limited :

"Il n'est pas possible de protéger correctement les données ou de pratiquer une bonne gouvernance des données si l'on ne sait pas exactement quelles sont les données que l'on possède. Cela peut être un défi pour les équipes de RH en particulier, car les données relatives aux employés peuvent être hébergées dans toutes sortes de départements et de systèmes en dehors de l'équipe de RH elle-même". 

Travaillez toujours avec vos services de conformité et vos équipes juridiques pour comprendre les implications du stockage des données des employés et la manière dont vous les traitez ou les présentez aux parties prenantes. Sachez que les lois changent considérablement en fonction de votre région ou même d'un État à l'autre aux États-Unis.

Développer les compétences en matière d'analyse

Votre équipe RH doit se sentir à l'aise pour traiter et interpréter les données afin de prendre des décisions pertinentes. Un article de Gallup explique, 

"Les RH se sont rapidement retrouvées submergées par trop de données (souvent des données superficielles) et sans suffisamment de conseils, ou sans les bons conseils. Il est difficile de prendre des décisions basées sur des données chiffrées si l'on n'est pas sûr de la signification de ces données.

Si votre service des ressources humaines (RH) n'est pas encore doté des compétences nécessaires, envisagez d'engager un scientifique des données pour rejoindre vos rangs. 

➡️ Apprenez comment intégrer efficacement un scientifique des données dans votre organisation. 

Sélectionnez vos données prioritaires 

Déterminez les points de données dont vous avez besoin pour mesurer efficacement vos objectifs et où les trouver. Les données RH se répartissent généralement dans les catégories suivantes : 

• Interne: Données relatives à votre organisation, telles que les scores d'engagement des employés. Ces données peuvent être limitées si vous devez les comparer avec celles d'autres organisations.
• Externes: Données provenant de sources extérieures à votre organisation - par exemple, les salaires, les volumes d'offres d'emploi et les tendances du secteur. 
• Structurées: Données qui s'intègrent parfaitement dans une feuille de calcul, telles que les scores d'aptitude aux compétences, les scores d'évaluation des performances ou les taux d'absentéisme.
• Non structurées: Données plus difficiles à catégoriser, telles que les conversations par courriel, les messages sur les médias sociaux, les vidéos, les fichiers audio, les images de vidéosurveillance ou les commentaires des clients. 

Déterminez quel type de données est essentiel pour atteindre vos objectifs commerciaux à long terme, puis élaborez une stratégie pour les exploiter et les analyser. Par exemple, certaines organisations utilisent l'analyse des sentiments pilotée par l'IA pour passer au crible les courriels et les conversations sur les médias sociaux.

Décidez où stocker vos données 

Une fois que vous avez décidé des données à suivre, il est essentiel de réfléchir à l'endroit le plus approprié pour les stocker. Si vous utilisez déjà un SIRH, cette solution peut être évidente. Dans le cas contraire, vous devrez trouver un référentiel sécurisé pour vos données, tel qu'un lac ou un entrepôt de données, afin de vous assurer qu'elles ne sont accessibles qu'aux personnes qui en ont besoin. Examinez les avantages (et les inconvénients) du stockage de vos données dans le nuage ou sur site. 

N'oubliez pas: Organisez et nettoyez régulièrement vos données pour en garantir l'exactitude et la cohérence.

Développer un modèle prédictif 

Travaillez avec un scientifique des données pour choisir un modèle prédictif adapté à votre organisation parmi l'un des modèles suivants :   

• Modèle de classification : Ce modèle génère une simple prédiction Oui/Non sur la probabilité que quelque chose se produise ; par exemple, l'embauche sera-t-elle réussie ?
• Modèle de prévision : Utilisez ce modèle polyvalent pour prédire des événements futurs, tels que les taux d'attrition ou le chiffre d'affaires.
• Modèle de regroupement: Ce modèle identifie les groupes d'objets ou d'individus similaires, ce qui permet d'identifier les problèmes et les opportunités potentiels.
• Modèle des valeurs aberrantes : Ce modèle recherche les anomalies dans vos données, qui peuvent être synonymes d'opportunités ou de problèmes. 
• Modèle de série temporelle : Ce modèle prédit les valeurs futures sur la base des tendances passées. Il permet d'identifier les préférences potentielles des employés ou les changements de sentiment sur une période donnée.
• Arbre de décision : Cet arbre construit une série de questions oui/non en fonction des données saisies. Il permet d'identifier les risques potentiels ou les probabilités. 
• Réseau neuronal : Il repère des modèles en connectant différents types de données. Utilisez-le pour personnaliser les stratégies de ressources humaines ou créer des pipelines de talents.
• Modèle linéaire général: Ce modèle identifie les relations entre plusieurs variables et est idéal pour identifier les corrélations. 
• Modèle à gradient renforcé: Ce modèle combine plusieurs modèles faibles pour en créer un plus fort. Utilisez-le pour prédire la satisfaction des employés ou leur potentiel de performance. 
• Modèle prophétique: Ce modèle prédit des événements futurs, en particulier lorsqu'il y a une composante saisonnière, comme la mesure de la productivité pendant la période des fêtes de fin d'année. 

🏢 3 Exemples sur le terrain d' entreprises performantes exploitant la puissance de l'analyse prédictive. 

Google prédit la qualité de l'embauche 

Google a longtemps essayé différentes stratégies de recrutement, notamment en mettant l'accent sur l'expérience scolaire ou en demandant aux candidats de résoudre des énigmes complexes. Mais les résultats étaient décevants. Les candidats embauchés manquaient d'esprit d'équipe et ne possédaient pas les qualités nécessaires pour réussir dans l'entreprise. 

Au lieu de cela, le géant des moteurs de recherche s'est concentré sur l'embauche des meilleurs candidats de l'entreprise et sur leur maintien en poste. Toutefois, leur système initial étant gourmand en ressources, ils ont opté pour un processus de recrutement prédictif basé sur une méta-analyse de Frank Schmidt et John Hunter portant sur la manière dont les évaluations prévoient les performances. Cette approche fondée sur les données comprend l'utilisation d'échantillons de travail, d'entretiens structurés avec des questions cohérentes et de tests d'aptitudes cognitives. 

Dans Work Rules : Insights from Inside Google That Will Transform How You Live and Lead, Laszlo Bock explique le fonctionnement de ces tests, 

"Ils sont prédictifs car les capacités cognitives générales incluent la capacité d'apprentissage, et la combinaison de l'intelligence brute et de la capacité d'apprentissage permet à la plupart des gens de réussir dans la plupart des emplois".

Google a réduit de 75 % le temps consacré au recrutement et bénéficie d'une meilleure qualité d'embauche. 

BestBuy extrait des données d'engagement pour prévoir son chiffre d'affaires 

BestBuy, un détaillant de produits électroniques, a utilisé l'analyse prédictive pour déterminer la corrélation entre l'engagement et les ventes en magasin. Leur analyse a révélé qu'une simple augmentation de 0,1 % de l'engagement pouvait entraîner une hausse remarquable de 100 000 dollars du chiffre d'affaires par magasin.

À la suite de cette découverte importante, BestBuy a commencé à mesurer régulièrement l'engagement et à identifier les facteurs qui favorisent l'engagement. L'entreprise a ainsi pu mettre en œuvre des stratégies de ressources humaines qui stimulent l'engagement et le chiffre d'affaires des magasins. 

Le Credit Suisse identifie les tendances en matière d'attrition du personnel 

Le Crédit Suisse a analysé les données relatives au départ de ses employés afin d'identifier les principales raisons pour lesquelles ils démissionnent. Pour résoudre ses problèmes de fidélisation, les responsables hiérarchiques ont examiné les données à l'aveugle. Ils ont également reçu une formation spécialisée sur la manière de dissuader les employés les plus performants de chercher du travail ailleurs.

Ce projet prédictif a été salué comme une réussite après avoir permis à la banque d'investissement d'économiser 70 millions de dollars en coûts de recrutement et d'intégration chaque année. 

Découvrez ici d'autres exemples incroyables de stratégies humaines sur le terrain. 

➡️ Collecter et analyser des données significatives avec Zavvy

L'analyse prédictive repose sur des informations de qualité, ce qui commence par des méthodes de collecte de données robustes. Zavvy offre une sélection d'outils pour soutenir votre organisation avant-gardiste et créer des expériences positives pour les employés. 

• Analyses: consultez les données qui comptent grâce à nos tableaux de bord personnalisables. Filtrez les données clés, y compris les statistiques de rémunération, les dates d'embauche, les taux d'attrition, les informations démographiques et les statistiques sur les managers.  
• Enquêtes sur les pouls: Vérifiez régulièrement auprès de vos employés les tendances et les sentiments, et agissez en fonction des opportunités ou des problèmes. 
• Retour d'information sur les performancesLes indicateurs de performance : rassembler et évaluer les données sur les cycles d'examen, les progrès en matière de développement et les indicateurs clés de performance individuels.
• OnboardingOnboarding : analyse la rapidité avec laquelle vos nouveaux arrivants s'intègrent et deviennent productifs. 
• Gestion de l'apprentissageLa gestion de l'apprentissage : elle permet de comprendre dans quelle mesure vos apprenants s'intéressent au matériel de formation et au contenu des cours et s'ils progressent de manière substantielle vers leurs objectifs de développement. 

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❓ FAQ

Découvrez les questions les plus fréquemment posées sur l'analyse prédictive dans le domaine des ressources humaines.

Existe-t-il des techniques d'analyse recommandées que vous pouvez utiliser dans le cadre de l'analyse prédictive des RH ?

Plusieurs outils et techniques d'analyse prédictive sont disponibles pour les départements RH, tels que l'analyse de régression, les algorithmes d'apprentissage automatique et l'exploration de texte. Les algorithmes d'apprentissage automatique sont pratiques pour analyser de grands ensembles de données. Par ailleurs, l'exploration de texte peut aider à identifier des modèles dans les commentaires ou les enquêtes des employés. 

Pourquoi l'analyse prédictive est-elle importante pour les RH ? 

Grâce à des prédictions fondées sur des preuves et à des informations exploitables, les RH peuvent identifier les domaines sur lesquels ils devraient concentrer leurs efforts et les problèmes potentiels qui pourraient découler de la rotation des employés ou des niveaux d'engagement. En outre, les départements RH peuvent utiliser l'analyse prédictive pour mieux comprendre leur personnel, identifier les domaines d'amélioration et créer des expériences plus gratifiantes pour les employés. 

Qu'entend-on par analyse prédictive ? 

L'analyse prédictive est un type d'analyse de données qui utilise des données historiques pour prédire des résultats futurs. Les organisations peuvent utiliser l'analyse prédictive pour mieux se préparer aux défis et opportunités futurs en comparant les tendances actuelles et passées. L'analyse prédictive peut être utilisée dans divers secteurs, de la finance aux soins de santé, pour aider les organisations à prendre des décisions fondées sur des preuves et à améliorer leurs performances. 

Quelles sont les 4 étapes de l'analyse prédictive ? 

Les quatre étapes de l'analyse prédictive sont la collecte et l'organisation des données, le développement de modèles, l'évaluation et la validation, et le déploiement.

1. La collecte de données consiste à rassembler des informations pertinentes, telles que le comportement des clients ou les tendances en matière d'emploi. 
2. Le développement de modèles implique la création et l'utilisation d'un modèle prédictif pour faire des prédictions précises. 
3. L'évaluation et la validation consistent à tester le modèle pour s'assurer de sa précision et de sa fiabilité.
4. Le déploiement consiste à mettre le modèle en production pour que les décideurs puissent l'utiliser. 

Quels sont les indicateurs de l'analyse prédictive des RH ?

Les mesures d'analyse prédictive des RH sont des points de données que nous pouvons utiliser pour mesurer et analyser la performance des employés. Il peut s'agir, entre autres, des taux de rotation, des niveaux d'engagement ou de la satisfaction au travail.