🗓️ Projet: Détecter des variations anormales de salaire

Parce que personne n'a envie de gérer des erreurs de paie à minuit…, l'idée, c'est de créer un "détective des paies" qui compare chaque nouveau bulletin à l'historique du salarié. Si quelque chose cloche (ex. : une prime x3 sans raison), le système envoie une alerte au gestionnaire avant validation. Ceci est une proposition de projet qui nécessite des compétences en data science en général et en ML (apprentissage supervisé) en particulier

Plus d'info sur l'apprentissage supervisé ici

Le projet dans les grandes lignes

1. On récupère les données : Les bulletins des 3 dernières années, les contrats, les primes… Ça peut être un peu le bazar au début, mais on nettoie tout.
2. On entraîne le modèle : L'IA apprend ce qui est "normal" ou pas pour chaque employé (ex. : si Marc a toujours 100€ de prime, un saut à 500€ sera flagrant).
3. On teste en conditions réelles : on teste et on ajuste les seuils d'alerte pour éviter les fausses alarmes.
4. On lance et on forme : Quelques ateliers pour expliquer aux équipes comment utiliser les alertes sans stress.

Quelle technique pourrait-on utiliser?

On pourrait utiliser l'apprentissage supervisé

L'apprentissage supervisé, c'est quoi ?
Imaginez que vous appreniez à un nouvel employé à repérer des erreurs dans les bulletins de paie. Vous lui montrez des exemples passés en disant : "Là, c'était une erreur" ou "Là, tout était OK". L'apprentissage supervisé, c'est pareil, mais pour une IA :

• On nourrit le modèle avec des données étiquetées (ex. : bulletins « normaux » vs « anomalies » corrigées par le passé).
• Le modèle cherche des motifs dans ces données pour prédire si un nouveau bulletin est cohérent ou pas.

Pourquoi ça colle à notre cas ?

• Les bulletins de paie, c'est plein de motifs répétitifs (salaire de base, primes régulières, heures sup' saisonnières…).
• Avec l'historique des employés, on peut apprendre ce qui est "normal" pour chacun (ex. : Julie a toujours 50€ de prime transport → si ça passe à 200€, c'est suspect).

Techniques et modèles qu'on pourrait tester

1. Régression (Prédire le futur) :

   • Exemple : Prédire la fourchette attendue d'une prime mensuelle pour un employé, selon son poste et son ancienneté. Si le montant dépasse cette fourchette → alerte.
   • Modèles : Régression linéaire, Random Forest (pour gérer des relations complexes).

2. Classification (Normal vs Anormal) :

   • Exemple : Entraîner le modèle à classer les bulletins en « valide » ou « à vérifier », en se basant sur des variables comme l'écart de prime, les heures sup', etc.
   • Modèles : XGBoost (rapide et précis), SVM (pour des cas très techniques).

3. Séries temporelles (Détecter les tendances) :

   • Exemple : Repérer si les heures sup' de Paul en décembre 2023 sont cohérentes avec ses pics habituels en fin d'année.
   • Modèles : ARIMA (pour les tendances saisonnières), LSTM (un type de réseau de neurones pour les séquences longues).

En pratique :

• On pourrait combiner ces techniques. Par exemple :
  • Un modèle de régression prédit le montant attendu des heures sup'.
  • Un modèle de classification juge si l'écart entre le prédit et le réel est "suspect".
  • Les séries temporelles ajustent les prédictions en fonction des habitudes annuelles.

Le petit plus : Pour rendre ça transparent, on pourrait ajouter des explications du style :

• "Alerte déclenchée car la prime de Jean est 3x supérieure à sa moyenne des 12 derniers mois (et il n'a pas eu de promotion)."