L’utilisation du machine Learning pour favoriser la gestion proactive des ressources humaines : Etude de cas

Résumé

Depuis la révolution industrielle, la fonction des ressources humaines (RH) a subi plusieurs changements, aujourd’hui elle est sollicitée d’adopter une approche à long terme et proactive qui sert à anticiper les besoins de l’entreprise et les problèmes susceptibles d’impacter sa productivité et sa performance afin de mettre en place des actions d’adaptation à long terme et être efficace dans sa démarche stratégique. Par ailleurs la machine Learning (ou autoapprentissage) est une technologie tendance depuis quelque temps, qui a connu une utilisation massive dans de nombreux domaines. Selon une étude menée par les décideurs IT issus de plus de 15 secteurs d’activités différents dans la Royaume uni, la France, l’Allemand et l’Espagne, 87% de l’échantillon ont implémenté cette technologie ou prévoient de le faire. Cette technologie a permis aux entreprises d’améliorer leur processus, augmenter leur compétitivité et aider à la prise de décision dans plusieurs domaines de gestion tels que la finance et le marketing.

Ce présent travail cherche à mettre en exergue le potentiel de cette technologie pour favoriser une gestion proactive des ressources humaines en utilisant les algorithmes du Machine Learning dans l’analyse de turn-over et la prédiction des employés ayant tendance de quitter leurs emplois en se basant sur une base de données de l’entreprise IBM publiée dans le cadre d’une compétition pour le développement d’un modèle interne qui sert à identifier les employés ayant l’intention de quitter leurs emplois. Les résultats de cette étude ont montré que cette technologie peut jouer un rôle crucial dans la gestion proactive des ressources humaines en offrant des informations qui permettent de proagir et anticiper les actions liées à la gestion des ressources humaines.

Classification JEL : M12

Type de l’article : Recherche appliquée