🗓️ Project: Anticiper les besoins en effectif saisonnier
Dans des secteurs comme l’agriculture, le tourisme ou la distribution, les variations saisonnières compliquent la gestion des effectifs. Trop de recrutements mènent à des coûts inutiles, trop peu à des équipes débordées. Grâce à l’intelligence artificielle (de papa;)) et aux modèles ARIMA, vous pouvez prévoir vos besoins en personnel avec précision.
Comment fonctionne la prévision avec ARIMA ?
Les modèles ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) analysent vos données RH pour anticiper vos besoins en personnel. Imaginez-les comme un GPS qui utilise le passé pour tracer la route de l’avenir :
- Regarder en arrière : ARIMA examine vos recrutements passés (ex. : combien de saisonniers embauchés pour les vendanges 2023 ?) pour détecter des tendances.
- Isoler les pics saisonniers : Il distingue les variations liées à des événements spécifiques, comme les fêtes de fin d’année pour le commerce ou la saison touristique pour l’hôtellerie.
- Corriger les erreurs : ARIMA ajuste ses prévisions en tenant compte des écarts passés (ex. : une prévision trop optimiste pour l’été dernier).
Pour la plupart des entreprises, un modèle ARIMA simple suffit pour prévoir les besoins sur un an. Dans des cas plus spécifiques, comme les stations de ski qui jonglent entre hiver et été, des versions avancées (SARIMAX) intègrent des données externes, comme la météo, pour encore plus de précision.
Lancer votre projet de prévision en 4 étapes simples
1 Constituez une Ă©quipe gagnante
Votre projet repose sur une collaboration entre :
- Un expert RH et/ou un manager de terrain (ex. : directeur d’un hôtel ou d’une exploitation agricole) : quelqu’un qui connaît vos outils de planification et vos besoins opérationnels.
- Un spécialiste data : une personne capable de configurer le modèle ARIMA
2 Rassemblez les bonnes données
Pour des prévisions fiables, collectez 3 à 5 ans de données, incluant :
- Les effectifs saisonniers (CDD, intérim) par mois ou trimestre.
- Les facteurs externes : météo pour l’agriculture, fréquentation touristique pour les hôtels, ou dates des soldes pour le commerce.
Exemple pratique : Une chaîne hôtelière peut utiliser ses données de réservations passées et les prévisions météo pour estimer le nombre de réceptionnistes nécessaires en juillet.
3 Évitez les erreurs fréquentes
- Ne pas tout expliquer par la saison : une hausse des embauches peut être liée à une campagne promotionnelle, pas seulement à la météo.
- Vérifiez la cohérence des données : assurez-vous que vos chiffres sont stables et fiables (un expert data peut s’en charger).
- Impliquez le terrain : confrontez vos prévisions aux réalités des managers pour éviter les surprises.
2.4 Testez et ajustez
Commencez par un projet pilote (ex. : prévoir les besoins pour un trimestre) et ajustez le modèle en fonction des résultats.
Des prévisions fiables?
Voici quelques idées d'indicateur de performance de votre modèle de prévision
- x% d’écart entre les besoins prévus et réels.
- x % de fiabilité : vos estimations couvrent presque toujours la réalité.
- Anticipation des pics : identifiez exactement combien de saisonniers recruter pour la haute saison.
- x % de recours à l’intérim de dernière minute (ex. : dans le BTP ou la restauration).
- x % d’efficacité dans l’utilisation des CDD grâce à une planification optimisée.
- -x % de temps consacré à la planification, libérant vos équipes pour des tâches stratégiques.
!!! Pérennisez votre modèle pour un impact durable
Un modèle ARIMA n’est pas une solution à usage unique. Pour qu’il reste performant :
- Mettez-le à jour régulièrement : intégrez les nouvelles données tous les 3 mois.
- Consultez vos équipes terrain : tous les 6 mois, vérifiez si les facteurs saisonniers ont évolué (ex. : un changement dans le calendrier des vacances scolaires).
- Restez informé : explorez les évolutions des outils IA pour encore plus de précision.