RH & Talent500+ (ETI)Cross-industrie

Prédiction du turnover

Identifier les collaborateurs à risque de départ via l'analyse de multiples signaux RH.

ROI ★★★★☆Complexité ●●○○○3-6 mois500+ (ETI)

Le problème

Pas de pilotage fiable sur prédiction du turnover.

Le processus actuel est manuel ou hétérogène.

Les décisions arrivent trop tard faute de signaux clairs.

Le risque humain augmente (turnover, absence, coûts).

Prérequis : les données et outils nécessaires

Données requises

  • SIRH
  • évaluations
  • mobilité interne
  • absentéisme

Outils compatibles

  • Visier
  • Peakon
  • custom ML (Python)

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Ce qu’on met en place en 3-6 mois

En 3-6 mois : Identifier les collaborateurs à risque de départ via l'analyse de multiples signaux RH. avec un impact mesuré sur turnover.

Semaine 1-2

Diagnostic

Semaine 3-6

Construction

Semaine 7+

Livraison

Livrables concrets

Cadrage métier et règles de décision pour prédiction du turnover

Moteur opérationnel pour prédiction du turnover

Tableau de bord de pilotage et alertes

Playbook d’actions et gouvernance

L’insight expert

Coût d'un départ = 6-9 mois de salaire. Sujet sensible : RGPD et éthique à anticiper.

— Datasive, expertise terrain

Maturité technologique

Élevée

Solutions matures, déploiement rapide

Moyenne

Techno en maturation, nécessite du sur-mesure

Émergente

Innovation de pointe, approche R&D

Propulsé par nos agents spécialisés

Maturity Auditor

Scorecard + roadmap 90 jours pour cadrer la transformation data/AI.

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Première étape : un échange de 30 minutes pour comprendre votre contexte.