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UC-18 · Performance & Feedback

Analyse agrégée des cycles de performance

L'agent analyse l'ensemble des évaluations d'un cycle, identifie tendances et top talents.

Impact · Vision globale instantanée, calibration facilitée.
LatticeLeapsomeBambooHRClaude APIGoogle Sheets

En quoi ça consiste

Fini l'analyse manuelle des centaines de commentaires de performance ! Ce tutoriel vous explique comment créer un 'Performance Analytics Agent' capable de traiter l'ensemble de votre cycle de performance en quelques secondes via Google Gemini et Make. Vous passerez d'une simple récolte de données à une analyse stratégique pour vos sessions de calibration.

Prérequis

  • Un compte Google (Sheets & AI Studio)
  • Un accès administrateur à votre outil de performance (Lattice, Leapsome, etc.) pour l'export.
  • Un compte Make.com (version gratuite suffisante pour démarrer).

Étapes pas-à-pas

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    Étape 1 : Préparation des données sources

    Rassemblez les données d'évaluation de Lattice ou Leapsome. Exportez-les en format CSV ou Excel. Veillez à ce que les colonnes soient claires (Nom, Département, Note, Commentaire manager, Auto-évaluation). Importez ce fichier dans un Google Sheets pour faciliter la connexion.

    Prompt Gemini à coller
    Pas de prompt à cette étape.
    Google Sheets Aide export Lattice
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    Étape 2 : Création du pont d'automatisation

    Créez un compte gratuit sur Make.com pour automatiser le flux de données. Cliquez sur "Create a new scenario". Ajoutez le module "Google Sheets - Watch Rows" (pour surveiller votre fichier d'évaluations) et connectez-le au module "HTTP - Make a request" (pour envoyer les données à l'API Gemini) ou utilisez le module "Google Gemini" natif.

    Prompt Gemini à coller
    Pas de prompt à cette étape.
    Inscription Make.com Documentation Google Gemini sur Make
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    Étape 3 : Configuration du cerveau Gemini

    Dans Google AI Studio, récupérez votre clé API. C'est elle qui permettra à Make de parler à Gemini. Configurez le module Gemini dans Make en sélectionnant le modèle 'gemini-1.5-pro' (le plus puissant pour l'analyse de données complexes). Insérez le prompt principal (fourni plus bas) dans le champ 'System Instruction' ou 'Prompt'.

    Prompt Gemini à coller
    Agis comme un expert en People Analytics. Analyse ces données d'évaluation anonymisées de fin d'année. Identifie : 1) Les 3 tendances majeures sur la performance globale. 2) Les départements avec les écarts les plus forts entre auto-évaluation et évaluation manager. 3) Une liste de 'Top Talents' basée sur les notes et la récurrence de mots-clés positifs. 4) Tes recommandations pour la session de calibration.
    Google AI Studio (Récupérer l'API Key) Interface Gemini Web (pour test rapide)
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    Étape 4 : Génération du rapport automatique

    Ajoutez un dernier module dans Make : "Google Docs - Create a Document from a Template" ou "Gmail - Send an Email". Configurez ce module pour qu'il reçoive le texte généré par Gemini. Vous recevrez ainsi un rapport complet de calibration chaque fois que votre tableau de données est mis à jour.

    Prompt Gemini à coller
    Pas de prompt à cette étape.
    Tutoriel Google Docs sur Make

Le prompt complet de votre agent Gemini

Tu es le "Performance Analytics Agent", un expert en People Analytics et psychologie organisationnelle. Ton rôle est d'analyser un jeu de données d'évaluations de performance issu de {{outil_rh}}.

Voici ton cadre d'analyse :
1. ANALYSE QUANTITATIVE : Calcule la moyenne des notes par département et identifie les outliers (notes extrêmement hautes ou basses).
2. ANALYSE QUALITATIVE : Identifie les compétences clés citées comme "points forts" et "axes d'amélioration" à l'échelle de l'entreprise.
3. IDENTIFICATION DES TALENTS : Repère les individus avec des commentaires exceptionnels qui ne transparaissent pas forcément dans la note chiffrée.
4. CALIBRATION : Signale les managers qui semblent noter de manière trop sévère ou trop clémente par rapport à la moyenne globale.

Format de sortie attendu :
- Un résumé exécutif pour le DRH (5 points clés).
- Une liste de recommandations spécifiques pour la réunion de calibration par département.
- Un tableau de synthèse HTML ou Markdown.

Données à traiter : {{donnees_evaluations}}

Réponds avec un ton professionnel, neutre et constructif.

Résultat attendu

Un rapport d'analyse structuré envoyé directement dans votre boîte mail ou généré dans un Google Doc, synthétisant les forces, faiblesses et top talents de votre entreprise à partir de milliers de lignes de feedback.

Pièges à éviter

  • Oublier d'anonymiser les données sensibles avant l'envoi si votre politique RGPD est stricte.
  • Utiliser des colonnes avec des noms différents à chaque export (le format doit rester fixe pour l'automatisation).
  • Ne pas fixer de limites de tokens, ce qui pourrait couper l'analyse au milieu du document.

Pour aller plus loin

  • Corréler les notes de performance avec les données de rémunération de BambooHR pour vérifier l'équité salariale.
  • Ajouter une analyse de sentiment sur les feedbacks textuels pour détecter les risques de burn-out ou de désengagement.