IndustrieModerne, 500 salariés, 75 M€ de CA, affiche un turnover de 18 % — soit 90 départs par an à 45 000 € de coût de remplacement chacun. Le DRH a accès aux données SIRH depuis 3 ans mais n'a jamais construit de modèle prédictif. Avant de lire : pensez-vous qu'il est possible d'identifier 85 % des futurs partants 6 mois à l'avance avec seulement 4 variables RH ?
Le cadre normatif RH repose sur plusieurs textes fondateurs. Le Code du travail fixe les règles du contrat de travail, de la durée légale du travail, et de l'entretien professionnel obligatoire (art. L6315-1). La BDESE (Base de Données Économiques, Sociales et Environnementales) s'impose aux entreprises de 50 salariés et plus. Le Code de la sécurité sociale régit les cotisations et les droits. Les conventions collectives de branche complètent ces dispositifs. Le RGPD encadre les données personnelles des salariés. L'index d'égalité professionnelle (art. L1142-8) impose une publication annuelle des écarts H/F.
| Niveau | Question | Outils | Exemple IndustrieModerne |
|---|---|---|---|
| 1. Descriptif | Que s'est-il passé ? | Tableaux de bord, reporting | Turnover = 18 %, absentéisme = 7,2 % |
| 2. Diagnostic | Pourquoi ? | Corrélations, segmentations | Turnover concentré sur < 2 ans ancienneté (32 %) |
| 3. Prédictif | Que va-t-il se passer ? | Régression, machine learning | Modèle : 35 départs probables au S2 (précision 78 %) |
| 4. Prescriptif | Que faire ? | Optimisation, simulation | Augmenter les < 2 ans de 8 % réduirait le turnover de 5 pts |
| Descriptif | 65 |
|---|---|
| Diagnostic | 25 |
| Prédictif | 8 |
| Prescriptif | 2 |
| Ancienneté < 2 ans | 35 |
|---|---|
| Écart salaire / marché | 25 |
| Note manager | 20 |
| Charge de travail | 20 |
Formule — Modèle prédictif de turnover simplifié
Score de risque = w1 × Ancienneté_score + w2 × Écart_salaire_marché + w3 × Note_manager + w4 × Charge_travail. Calibrage IndustrieModerne (régression logistique) : ancienneté < 2 ans +35 pts ; écart salaire > −10 % vs marché +25 pts ; note manager < 3/5 +20 pts ; charge > 45 h/sem +20 pts. Seuil d'alerte : score > 60 → probabilité de départ 72 %. Population à risque identifiée : 85 salariés (17 % de l'effectif).
Le modèle prédictif de turnover d'IndustrieModerne identifie 85 salariés à risque (score > 60). L'équipe RH ne peut intervenir que sur 40 cas. Quel critère devrait primer pour prioriser les actions de rétention ?
Bonne réponse : La criticité du poste combinée au score de risque : un salarié à risque modéré sur un poste critique est prioritaire par rapport à un salarié à risque élevé sur un poste facilement remplaçable
La priorisation doit croiser deux dimensions : le score de risque de départ (probabilité) et la criticité du poste (impact). Un expert cybersécurité avec un score de 55 mais une criticité de 5/5 est plus prioritaire qu'un employé administratif avec un score de 80 et une criticité de 2/5. Le ROI de la rétention est maximisé en combinant probabilité et impact.
Le modèle de régression logistique d'IndustrieModerne a un R² de 0,72. Comment le DRH doit-il interpréter cette valeur auprès du COMEX ?
Bonne réponse : Le modèle explique 72 % de la variance du turnover à partir des 4 variables retenues, ce qui est un très bon niveau pour un modèle RH, mais 28 % des facteurs de départ restent inexpliqués (motivations personnelles, offres externes)
Un R² de 0,72 signifie que 72 % de la variance de la variable cible est expliquée par le modèle. En sciences sociales et RH, un R² > 0,50 est très bon. Les 28 % restants correspondent à des facteurs non captés. Le DRH doit communiquer que le modèle est un outil d'aide à la décision, pas une boule de cristal.
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