Contexte et objectifs

Avec la mise en place d'un nouveau plan stratégique, une grande institution financière devait adapter sa stratégie de recrutement afin d'embaucher et de conserver les personnes les mieux adaptées à leur poste. À cet égard, le département des ressources humaines était confronté à une grande question : pouvons-nous mieux anticiper la mobilité volontaire afin de concentrer les efforts de recrutement sur les bonnes fonctions dans les bonnes régions ?

Approche

La protection de la vie privée d'abord

Travaillant sur un sujet aussi sensible, nous avons d'abord veillé à l'anonymisation de toutes les données relatives aux employés. Seuls les points de données autorisés et pertinents ont été utilisés. Toutes les données susceptibles de compromettre la vie privée des employés (par exemple, le nom ou l'identifiant) ont été supprimées ou remplacées par des données aléatoires.

Des facteurs de mobilité à l'allocation des ressources

En étroite collaboration avec les équipes RH et données de notre client, nous avons réalisé une analyse complète de tous les facteurs conduisant à la mobilité des employés. Par exemple, nous avons pu (in)valider des hypothèses de longue date sur la rétention des employés, y compris l'impact des trajets domicile-travail, des types de diplômes ou des évaluations par les pairs.

Notre projet a été réalisé exclusivement dans l'environnement de développement de notre client afin de faciliter la mise en œuvre de la solution.

Résultats

Nous avons développé et intégré un modèle qui informait les professionnels des ressources humaines de la mobilité anticipée du personnel pour chaque département et chaque région. 

Grâce à des informations plus précises sur le recrutement, l'institution financière pourrait prendre des décisions optimales en matière de stratégie commerciale en fonction des projections du modèle concernant les ressources humaines disponibles.