L’intelligence artificielle, le machine learning et l’automatisation des process accélèrent la mise en place des écosystèmes de formation personnalisés et adaptatifs. 96 % des grandes et moyennes entreprises intègrent déjà les systèmes de gestion de l’apprentissage dans leur politique de pilotage des compétences.
L’abondance des données et des signaux forts soulève cependant un défi critique. Les pôles L&D éprouvent des difficultés à anticiper les besoins latents, déclencher les bons dispositifs et ajuster les actions de formation en temps réel. Que veut-on dire par analyse prédictive et quel est son impact dans le pilotage de la montée en compétence ?
Qu’est-ce que l’analyse prédictive ?
Souvent associée à la science des données et au Big Data, l’analyse prédictive se base sur la quantité croissante des données numériques de votre entreprise. Elle utilise les algorithmes de traitement de l’information pour élaborer des scénarios d’évolution et évaluer la probabilité qu’ils se réalisent. Vous disposez alors de plusieurs leviers d’anticipation pour une prise de décision éclairée, y compris pour la formation continue des talents.
Définition et principes de base
L’analyse prédictive désigne l’étude approfondie des données pour prédire certains événements. Elle se base sur :
- L’exploration de données (Data Mining) ;
- L’apprentissage automatique des machines (Machine Learning) ;
- L’analyse statistique des données.
Cette logique prédictive identifie les relations entre plusieurs variables à travers la modélisation. Dans le cadre des ressources humaines, l’analyse prédictive peut aider à extraire et à classer les informations liées au capital humain. Vous pourrez ensuite identifier les modèles, incohérences et corrélations en vue de prendre les bonnes décisions.
Technologies et méthodes utilisées
Les outils Analytics RH constituent une base solide pour développer la prédictibilité sur les différents aspects de la montée en compétences.
Ils permettent de cartographier les aptitudes, d’anticiper les besoins des collaborateurs, d’évaluer une formation et d’ajuster les actions de formation en temps réel… 56 % des responsables RH soulignent d’ailleurs l’urgence d’adopter ces solutions technologiques pour mieux gérer le capital humain.
Nous distinguons plusieurs modèles prédictifs :
- Les arbres de décision pour mieux comprendre les performances d’un collaborateur ;
- Le modèle linéaire qui lie par exemple la performance au travail à l’expérience ou la formation ;
- Le modèle de classification pour lier une observation à une catégorie précise dans le cadre du recrutement ;
- Les réseaux neuronaux artificiels pour le Deep Learning de données complexes…
L’analyse des modèles prédictifs repose aussi sur les solutions de Data Visualisation. Dans le cadre de l’amélioration continue des équipes, vous pouvez utiliser un outil de suivi des compétences pour mieux représenter les résultats des analyses.
Pourquoi utiliser l’analyse prédictive en entreprise ?
Les départements ressources humaines utilisent la modélisation prédictive pour identifier rapidement les tendances qui émanent des données de leurs entreprises. Cela peut se référer à la satisfaction et à l’engagement des talents, aux prétentions salariales, à la qualité de la communication entre les équipes…
Le pôle apprentissage et développement identifie en amont les risques comme les opportunités, ce qui lui permet de garder une longueur d’avance dans la montée en compétence.
Selon la DARES, 439 600 démissions de CDI ont été enregistrées en France métropolitaine au quatrième trimestre 2024. Le départ d’un talent est bien souvent précédé de signaux faibles qu’il ne faut pas ignorer.
Avec l’analyse prédictive, vos managers peuvent anticiper cette situation et agir au plus vite pour retenir les collaborateurs. Certaines données rendent par exemple compte d’une insatisfaction ou des difficultés dans l’exercice de ses tâches. L’utilisation du bon modèle prédictif permet alors au membre de l’équipe concerné de développer ses compétences ou de bénéficier d’un programme de mobilité interne.
Réagir vite, décider mieux : les alertes intelligentes au service de la montée en compétences
Les données que traitent les modèles prédictifs sont une aide à la décision grâce aux alertes intelligentes. Leur intégration à votre politique de gestion des compétences vous permet de réagir en temps réel aux signes de désengagement des collaborateurs.
Identifier les signaux faibles grâce à la Data
Un signal faible en analyse prédictive désigne une information précoce, difficile à percevoir et annonciatrice d’une menace ou d’une tendance.
La légère augmentation du taux d’absentéisme dans une entreprise industrielle peut par exemple présager d’un climat social dégradé capable de nourrir un mouvement de grève. Une telle situation nuit à la transmission savoir, surtout en l’absence d’un référentiel des compétences informelles.
Les alertes intelligentes mettent en évidence ces signaux. Les managers peuvent alors agir de manière ciblée.
Déclencher les bons dispositifs pour accompagner la montée en compétences
Même avec les bonnes données en main, l’analyse prédictive pose deux grands défis : identifier les bons profils pour l’exploiter, puis agir vite avant que l’information ne devienne obsolète. C’est là que les alertes intelligentes prennent tout leur sens. Issues d’un traitement automatisé en amont, elles offrent des visualisations claires qui permettent d’intervenir au bon moment, avec les bons leviers :
- Ajustement entre le volume horaire et la compensation financière ;
- Personnalisation du plan de formation ;
- Enrichissement du parcours professionnel avec des opportunités d’évolution…
Les alertes, croisées avec les indicateurs RH, deviennent de véritables leviers pour piloter et accélérer la montée en compétences de vos collaborateurs.
Ajuster les actions de formation en temps réel pour maximiser l’efficacité
Le renforcement des compétences prend du temps : il nécessite donc un suivi régulier. Chaque talent de l’entreprise doit se sentir aidé dans ce processus. Les alertes intelligentes exploitent chaque modèle prédictif de votre système d’analyse pour affiner les actions de formation de vos équipes : coaching, mentorat, formations complémentaires…
Elles se basent sur des indicateurs précis et pertinents pour orienter l’apprentissage de vos talents et garantir un suivi post-formation efficace.