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CAS D'USAGE IA
Sentiment collaborateur et prédiction d'attrition
Repérer désengagement et risque de départ assez tôt pour agir.
De quoi il s'agit
Un modèle ML combine résultats anonymisés de pulse surveys, signaux d'agenda et ancienneté pour prédire le risque d'attrition par équipe. Les HRBP disposent d'une heatmap pour orienter le temps des managers. Bien conçu, il révèle le risque 3 à 6 mois avant les entretiens de départ.
Données nécessaires
Anonymised survey results, HRIS data, 24+ months of attrition history.
Systèmes requis
- data warehouse
Pourquoi ça marche
- Aggregate at team level, not individual
- Co-design with works council / employee reps
Comment ça rate
- Surveillance perception kills trust
- Predictions used to label rather than help
Quand NE PAS faire ça
Don't predict at the individual level, legal risk and trust collapse.
Exemples de fournisseurs
Cette fiche décrit une idée. Elle ne donne ni budget ni délai : ces chiffres dépendent de votre entreprise. Le diagnostic gratuit vous dit quelles idées correspondent à votre situation.