🗓️ Projet: Détecter le turnover des hauts potentiels

Une étude récente de hrbrain estime que le départ d'un haut potentiel peut coûter jusqu'à 400% de son salaire annuel en coûts cachés. Soit votre SIRH vous propose une solution clé en main, soit je vous propose de mettre en place le projet suivant: comment construire un système prédictif fiable tout en préservant l'éthique et l'humain en utilisant l'apprentissage supervisé.

L'apprentissage supervisé s'appuie sur des données historiques étiquetées pour établir des corrélations entre des variables explicatives (features) et une variable cible (target variable). Dans notre cas :

• Variable cible : départ volontaire (1) ou maintien (0)
• Variables explicatives : combinaison d'indicateurs RH et opérationnels

Architecture technique recommandée

• Prétraitement des données : librairies Pandas/Numpy pour le nettoyage et la normalisation
• Modélisation : Scikit-learn pour les algorithmes classiques (Logistic Regression, Random Forest), XGBoost pour les performances élevées
• Interprétabilité : SHAP (SHapley Additive exPlanations) ou LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) pour expliquer les prédictions
• Déploiement : frameworks comme MLflow ou Kubeflow pour la mise en production

Mise en œuvre

1. Collecte et préparation des données

La qualité des données détermine 80% de la performance du modèle. Les sources clés incluent : Systèmes RH (HRIS) :

• Historique des promotions et mutations
• Participation aux programmes de formation
• Résultats des évaluations 360° Données externes :
• Benchmark sectoriel des rémunérations
• Indicateurs de marché liés aux compétences critiques

2. Sélection et optimisation algorithmique

Le benchmark des algorithmes sur un dataset RH typique révèle : Source : hrbrain

3. Intégration organisationnelle

Un système de workflow de prédiction opérationnel pourrait suivre ce cycle :

• Génération quotidienne des scores : exécution nocturne des modèles sur les nouvelles données
• Dashboard managérial : visualisation des risques via Power BI ou Tableau avec alertes personnalisables
• Plans d'action différenciés :
  • Risque faible (<20%) : suivi passif via enquêtes de satisfaction
  • Risque modéré (20-50%) : entretiens de carrière ciblés
  • Risque élevé (>50%) : interventions sur mesure (mentorat, ajustements de rôle)

!!! Gestion des biais algorithmiques (Algorithmic Bias)

Les principaux risques éthiques incluent :

• Biais de genre dans les promotions historiques
• Discrimination indirecte par variables proxy (lieu de résidence, écoles fréquentées)
• Prophétie auto-réalisatrice via stigmatisation des "à risque"

** Mon conseil**

Une stratégie hybride: detection des cas par IA et intervention humaine pour la vérification, le traitement et la gestion des biais. Un cas récent chez un groupe pharmaceutique a permis de réduire de 40% le churn des hauts potentiels grâce à une approche combinant XGBoost et mentorat inversé.