Par définition, le turnover, ou encore la rotation du personnel, fait référence au pourcentage du nombre de collaborateurs ayant quitté une organisation et ayant été remplacés par de nouveaux. Ce taux a connu une hausse significative sur le marché, partout dans le monde, et ce depuis quelques années, ce qui a considérablement affecté la productivité des entreprises. De ce fait, le réel enjeu pour les organisations est de le prédire, et ce afin de l’éviter ou au moins de minimiser ses répercussions. Outre cela, les sociétés, privées ou publique, sont amenées à calculer la valeur de ce taux de turnover, soit à l’aide d’une méthode statistique simple ou bien en utilisant une méthode plus développée basée sur l’intelligence artificielle et le machine learning.
En fait, ces dernières années ont connu une révolution au niveau des méthodes permettant de calculer le turnover futur, et ce grâce à la technologie de l’IA et au machine learning. Ces nouvelles démarches permettent une prédiction plus précise et une identification des facteurs clés qui contribuent au turnover. De ce fait, les entreprises sont plus en mesure de mettre en place des stratégies plus ciblées et efficaces capables d’améliorer leur gestion du personnel et d’optimiser leurs ressources humaines.
La contribution de l’IA dans la prévention du turnover
Comme on le sait tous, l’apport de l’intelligence artificielle à l’entreprise est multidimensionnel et a touché de nombreuses spécialités des ressources humaines, notamment celle relative à la prévention des départs de collaborateurs.
Tout d’abord, le recours à l’IA peut garantir à l’entreprise qu’elle soit en mesure de d’identifier les collaborateurs qui sont à risque de quitter leur poste, à comprendre les raisons de leur départ potentiel et à prendre des mesures pour les retenir. En fait, les techniques de modalisation prédictive apportées par la technologie d’IA permet désormais aux entreprises de repérer les collaborateurs dont l’intention est de quitter leur poste, immédiatement ou dans un futur proche. Ces techniques sont sous forme d’algorithmes qui analysent les données pour trouver des modèles et des relations qui peuvent être utilisés pour faire des prévisions. Dans ce cas, l’IA est capable d’analyser des données des collaborateurs, telles que leur historique d’emploi, leur performance, leur satisfaction au travail, leur engagement et leur comportement, pour identifier ceux qui seraient éventuellement plus enclins à la démission.
Par ailleurs, la technologie relative à l’IA peut également procéder en analysant les données démographiques et celles du marché pour mieux comprendre les tendances et les facteurs externes qui pourraient influencer le départ des collaborateurs. À titre d’exemple, cet outil serait capable de montrer à l’entreprise que les collaborateurs qui ont des enfants en bas âge sont plus susceptibles de quitter leur poste. De cette manière, les responsables pourraient réagir en proposant des avantages tels que des horaires de travail flexibles ou des congés parentaux susceptibles de retenir cette catégorie de collaborateurs.
Mieux vaut prévenir que guérir
Avant de penser à remplacer un collaborateur, mieux vaudrait comprendre les raisons derrière son envie de quitter l’entreprise. Comme précité, l’IA est capable d’identifier les collaborateurs qui pourraient être à risque de quitter leur poste. De même, cette technologie peut également aider les entreprises à comprendre les raisons potentielles de ce départ, et ce par exemple en procédant à une analyse textuelle des commentaires des collaborateurs dans les enquêtes de satisfaction ou les réponses de ces personnes aux sondages pour comprendre les raisons de leur insatisfaction. Encore, l’intelligence artificielle ira ‘’enquêter’’ sur les réseaux sociaux pour comprendre les tendances et les sentiments des collaborateurs concernant leur travail.
Ces personnes détectées et les potentielles raisons derrière le départ comprises, il serait temps pour les outils d’IA d’aider les entreprises à prendre des mesures pour retenir ces collaborateurs. L’IA peut recommander des actions spécifiques à prendre pour chacun séparément des autres, en fonction de son profil de risque et des raisons potentielles de son départ. Par exemple, s’il s’est avéré qu’un collaborateur, bien sûr si l’entreprise souhaite bien le retenir, envisage de quitter son poste pour un autre où la rémunération est plus attractive, l’IA proposerait automatiquement à l’entreprise de revoir le salaire de ce collaborateur et de parcourir la piste de l’augmentation pour le retenir.
