L'intelligence artificielle, le machine learning et l'automatisation des processus accélèrent la mise en place d'écosystèmes de formation personnalisés et adaptatifs. 96 % des grandes et moyennes entreprises intègrent déjà des systèmes de gestion de l'apprentissage dans leur politique de pilotage des compétences.

Pourtant, l'abondance des données et des signaux soulève un défi réel. Les pôles L&D éprouvent des difficultés à anticiper les besoins latents, à déclencher les bons dispositifs et à ajuster les actions de formation en temps réel. L'analyse prédictive apporte des réponses concrètes à ces enjeux.

Qu'est-ce que l'analyse prédictive ?

Souvent associée à la science des données et au Big Data, l'analyse prédictive s'appuie sur la quantité croissante de données numériques pour élaborer des scénarios d'évolution et évaluer la probabilité qu'ils se réalisent. Elle constitue un levier d'anticipation pour une prise de décision éclairée, y compris dans le cadre de la formation continue des talents.

Définition et principes de base

L'analyse prédictive désigne l'étude approfondie des données pour prédire certains événements. Elle repose sur trois composantes : l'exploration de données (Data Mining), l'apprentissage automatique des machines (Machine Learning) et l'analyse statistique des données.

Cette logique prédictive identifie les relations entre plusieurs variables à travers la modélisation. Dans le cadre des ressources humaines, elle aide à extraire et à classer les informations liées au capital humain, à identifier les modèles, les incohérences et les corrélations pertinentes pour une prise de décision mieux informée.

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 les formations et d'ajuster les actions en temps réel. 56 % des responsables RH soulignent d'ailleurs l'urgence d'adopter ces solutions technologiques pour mieux gérer le capital humain.

Quatre modèles prédictifs sont particulièrement utiles : 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 à 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. Des solutions de Data Visualisation et des outils de suivi des compétences complètent ce dispositif pour représenter les résultats de façon claire et exploitable.

Pourquoi utiliser l'analyse prédictive en entreprise ?

Les départements RH utilisent la modélisation prédictive pour identifier rapidement les tendances qui émanent des données de leurs organisations. Le pôle Apprentissage & Développement peut ainsi identifier en amont les risques comme les opportunités.

Identifier les tendances et anticiper les risques opérationnels

La modélisation prédictive s'applique à la satisfaction et à l'engagement des talents, aux prétentions salariales ou à la qualité de la communication entre les équipes. En croisant ces indicateurs, les équipes RH disposent d'une vision proactive des dynamiques humaines au sein de l'organisation et peuvent adapter leurs actions avant que les situations ne se dégradent.

Les données issues de l'analyse prédictive permettent aussi d'identifier les incohérences dans les parcours de formation et d'anticiper les besoins en compétences selon les évolutions sectorielles, pour ajuster les dispositifs en conséquence.

Anticiper les démissions et retenir les talents

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. Certaines données rendent compte d'une insatisfaction ou de difficultés dans l'exercice des tâches : l'utilisation du bon modèle prédictif permet alors d'intervenir en proposant au collaborateur de développer ses compétences ou de bénéficier d'un programme de mobilité interne.

Avec l'analyse prédictive, les managers peuvent anticiper ces situations et agir avec des données factuelles, avant que la décision de départ ne soit prise.

Les alertes intelligentes au service de la montée en compétences

Les données issues des modèles prédictifs constituent une aide à la décision concrète grâce aux alertes intelligentes. Intégrées à la politique de gestion des compétences, elles permettent de réagir en temps réel aux signaux 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 mais 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 social. Une telle situation nuit à la transmission des savoirs, surtout en l'absence d'un référentiel des compétences informelles.

Les alertes intelligentes mettent en évidence ces signaux, permettant aux managers d'agir de manière ciblée, au bon moment, avant que la situation ne s'aggrave.

Déclencher les bons dispositifs et ajuster les formations en temps réel

Même avec les bonnes données en main, l'analyse prédictive pose deux défis : identifier les bons profils pour l'exploiter, puis agir avant que l'information ne devienne obsolète. Les alertes intelligentes, issues d'un traitement automatisé en amont, offrent des visualisations claires qui permettent d'intervenir au bon moment, avec les bons leviers : ajustement entre volume horaire et compensation financière, personnalisation du plan de formation, enrichissement du parcours professionnel avec des opportunités d'évolution.

Les alertes, croisées avec les indicateurs RH, orientent les actions de formation et garantissent un suivi post-formation efficace : coaching, mentorat, formations complémentaires. Elles permettent d'affiner continuellement les dispositifs pour soutenir la montée en compétences de chaque collaborateur.

Sources : Training Magazine (2023 Training Industry Report), Gartner, DARES