Différents exemples d’utilisation des analyses prédictives en ressources humaines 

Au cours de la dernière décennie, l’analytique RH a connu une croissance fulgurante. Après avoir appris à maîtriser les indicateurs, les tableaux de bord et rapports descriptifs, un nombre croissant d’organisations s’intéressent maintenant à l’analyse prédictive pour une prise de décisions RH plus éclairées. Mais concrètement, que signifie faire de la prédiction en RH? Et quels sont les types d’analyses qui peuvent réellement aider les équipes RH à agir de manière proactive? 

Dans cet article, nous explorons les principaux types d’analyses prédictives en RH, avec des exemples concrets pour chaque cas d’usage. 

Analyse de la rétention et du roulement des employés 

Objectif : anticiper quels employés sont à risque de quitter l’organisation dans les mois et années à venir. 

En combinant des données historiques (ancienneté, évaluations de performance, satisfaction, évolution de carrière, l’absentéisme, etc.), il est possible d’entraîner des algorithmes capables de repérer les profils susceptibles de quitter. Cette analyse permet d’agir en amont, par exemple en adaptant les plans de développement ou en adoptant des initiatives de fidélisation. 

Exemple : une entreprise remarque que les employés dont le taux d’absentéisme augmente sont plus susceptibles de quitter leur poste dans les six mois suivants. Elle met alors en place un système d’alerte pour permettre une intervention ciblée, avant que ces départs ne se concrétisent. 

Analyse prédictive du recrutement

Objectif : estimer la probabilité de succès ou de rétention d’un·e candidat·e dès le processus d’embauche. 

Les données issues du recrutement (profil, tests, entretiens, parcours académique) croisées avec les résultats des employés passés permettent de prédire quels profils et quelles sources de recrutement s’intègreront le mieux à l’organisation. 

Exemple : un modèle révèle que les candidat·e·s ayant occupé des rôles similaires dans des PME ont un taux de rétention plus élevé que ceux venant de grandes entreprises. 

Prévision des besoins en main-d’œuvre

Objectif : anticiper les besoins futurs en effectifs selon la croissance, les départs prévus ou les transformations à venir. 

Cette analyse combine les prévisions d’affaires, les taux de roulement historiques et les données internes pour planifier efficacement la dotation. 

Exemple : un hôpital prévoit une hausse de 20 % de l’achalandage dans une unité spécifique et adapte ses plans d’embauche en conséquence. 

Prédiction de la performance future 

Objectif : estimer la performance future d’un·e employé·e en se basant sur des données de performance, de formation ou de gestion. 

Cela permet de détecter les talents à fort potentiel ou d’identifier les personnes qui pourraient bénéficier d’un accompagnement particulier. 

Exemple : un employé ayant une forte progression dans ses indicateurs de formation et une rétroaction positive de ses pairs est identifié comme futur gestionnaire potentiel. 

Analyse prédictive du climat et de l’engagement

Objectif : repérer les équipes ou départements où le climat de travail pourrait se détériorer, afin d’agir avant que cela n’impacte la performance ou la rétention. 

En combinant les résultats de sondages (engagement, satisfaction), les commentaires ouverts, les tendances d’absentéisme ou encore les demandes internes (changements d’équipe, conflits, etc.), il devient possible de détecter des signaux annonciateurs de difficultés à venir. Ces analyses permettent de cibler plus efficacement les interventions préventives en matière de bien-être au travail. 

Exemple : une hausse soudaine des congés maladie dans une équipe, jumelée à une baisse des scores d’engagement au dernier sondage, déclenche une alerte. Le département RH intervient rapidement pour évaluer la situation et soutenir l’équipe avant que le climat ne se dégrade davantage. 

L’analyse prédictive transforme la fonction RH en un acteur stratégique, capable de prévenir plutôt que réagir. Elle repose sur la qualité des données, mais surtout sur une culture de la donnée et une volonté de s’appuyer sur les faits pour améliorer l’expérience employé. Toutefois, bien que de nombreuses organisations aspirent à effectuer des analyses prédictives, il est important de maîtriser certains prérequis. 

Chez Kara RH, nous croyons fermement que les RH doivent avoir accès à des outils simples, accessibles et puissants pour tirer pleinement parti de la puissance de la prédiction.