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L’analyse prédictive décryptée

L’analyse prédictive (predictive analytics) devient un sujet largement évoqué dans le monde des Ressources Humaines – en attestent les rapports des analystes et plus grands cabinets de conseil en organisation. Néanmoins, bien que ce sujet soit devenu répandu, rares sont les organisations qui l’appliquent concrètement dans le cadre de leur dispositif RH. Nous vous proposons d’en illustrer les grands principes avec quelques exemples d’application.

 

L’analyse prédictive devient un sujet largement évoqué en termes de tendances dans le monde des Ressources Humaines – en attestent les rapports des analystes et des plus grands cabinets de conseil en organisation. Néanmoins, bien que ce sujet soit devenu répandu, rares sont les organisations qui l’appliquent concrètement dans le cadre de leur dispositif RH. En conséquence, nous sommes régulièrement sollicités par nos clients, prospects et partenaires sur ces sujets sur lesquels nous travaillons, qui cherchent de l’information d’ordre général mais surtout
des explications claires sur les technologies sous-jacentes et les scénarios d’application qui se dessinent.

La logique derrière l’analyse prédictive appliquée aux RH

Savez-vous ce qu’ont en commun votre profil sur FNAC.com ou sur tout autre site de ecommerce, votre profil chez votre banque ou les profils des assurés ? Ils contribuent tous aux volumes énormes de données permettant aux algorithmes d’analyse prédictive de prévoir le futur proche, d’évaluer les risques. En fait, l’analyse prédictive se trouve à peu près partout. Il s’agit d’une technologie qui apprend de données existantes et qui utilise cet historique pour prédire les comportements individuels. Ceci signifie que les prédictions sont particulièrement spécifiques. Nous trouvons encore de
l’analyse prédictive dans les sites de paris en ligne afin d’affiner les probabilités et les modèles et donc de mieux anticiper les performances. De manière similaire, les assureurs utilisent les informations de profil et l’historique de millions de clients pour estimer les probabilités diverses
et les risques vous concernant. Les banques, toujours sur le même schéma, tirent parti d’un historique se basant sur des millions de profils pour mieux définir les taux d’emprunt et les risques encourus avec chaque client. Bref, il s’agit d’anticipation et de gestion du risque. L’analyse prédictive implique un spectre de techniques statistiques (data mining) utilisées pour prédire un déroulement incertain.

 

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