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UC-34 · HR Ops & Admin

Analyse des données d'absentéisme

L'agent analyse les patterns d'absences, détecte les anomalies et génère des recommandations.

Impact · Intervention préventive, réduction de l'absentéisme.
HRISGoogle SheetsClaude

En quoi ça consiste

Transformez vos données d'absentéisme brutes en un outil de pilotage stratégique. Grâce à Gemini, vous n'allez plus seulement compter les jours d'absence, mais comprendre les causes profondes et agir avant que le désengagement ne s'installe. Ce guide vous montre comment créer un agent capable de détecter des signaux faibles (absences à répétition, pics saisonniers par service) sans savoir coder.

Prérequis

  • Un compte Google (pour Gemini et Google Sheets).
  • Un accès d'exportation vers votre SIRH.
  • Un compte gratuit sur Make.com pour l'automatisation.

Étapes pas-à-pas

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    Préparation des données sources (SIRH)

    Exportez vos données d'absentéisme depuis votre SIRH au format CSV ou Excel. Assurez-vous d'avoir les colonnes suivantes : ID employé, Département, Type d'absence (maladie, accident, etc.), Date de début, Date de fin, et Durée. Nettoyez les données pour supprimer les doublons.

    Prompt Gemini à coller
    Nettoie ce tableau de données d'absentéisme : vérifie la cohérence des dates et identifie les lignes avec des informations manquantes.
    Google Sheets
  2. 2

    Configuration de l'espace d'analyse Gemini

    Ouvrez Gemini sur votre navigateur. Importez votre fichier de données (bouton + ou trombone). C'est ici que l'IA va devenir votre analyste. Si vous avez beaucoup de données, copiez-collez les 50 premières lignes pour tester.

    Prompt Gemini à coller
    Agis en tant qu'expert en analyse RH. Examine ce fichier et identifie les 3 départements avec le taux d'absentéisme le plus élevé. Calcule la durée moyenne par type d'absence.
    Accéder à Gemini AI
  3. 3

    Automatisation du flux avec Make.com

    Utilisez Make pour automatiser le flux : dès qu'une nouvelle ligne est ajoutée dans votre Google Sheets 'Absences', Make envoie l'information à l'API Gemini pour analyse immédiate.

    Prompt Gemini à coller
    Analyse cette nouvelle absence pour l'employé {{nom}} : est-ce une anomalie par rapport à son historique de 12 mois ? Réponds par 'Alerte' ou 'Normal'.
    Créer un compte Make (gratuit) Documentation API Gemini
  4. 4

    Génération de rapports et recommandations automatisées

    Configurez Gemini pour qu'il rédige une note de synthèse hebdomadaire destinée aux managers, incluant des recommandations de santé au travail ou d'aménagement de poste.

    Prompt Gemini à coller
    Rédige une note de synthèse de 5 points pour le manager du département {{département}}. Propose 3 actions de prévention concrètes basées sur les patterns détectés (ex: pic de stress le lundi).
    Google AI Studio (Tests avancés)

Le prompt complet de votre agent Gemini

Tu es l'Analyste RH Expert en Absentéisme. Ta mission est d'étudier les données suivantes : {{donnees_absences}}. 

Instructions :
1. Calcule le taux d'absentéisme par département et par type de contrat.
2. Identifie les "Patterns" : y a-t-il des jours de la semaine critiques ? Des récurrences sur certains types d'absences ?
3. Détecte les anomalies : identifie les employés ou services dont l'absentéisme dévie de plus de 20% par rapport à la moyenne de l'entreprise.
4. Prévention : Propose 3 mesures concrètes de Qualité de Vie au Travail (QVT) pour réduire ces absences.

Format de réponse : 
- Tableau synthétique des indicateurs clés.
- Liste à puces des anomalies détectées.
- Paragraphe de recommandations stratégiques.

Ton ton doit être professionnel, bienveillant et orienté vers l'action.

Résultat attendu

Un tableau de bord d'analyse automatique qui identifie les zones à risque en 30 secondes et propose des solutions RH concrètes pour chaque département concerné.

Pièges à éviter

  • Utiliser des données contenant des noms propres identifiables (préférez des ID anonymes pour la RGPD).
  • Ignorer le contexte : un pic d'absence peut être dû à une épidémie de grippe locale et non à un problème de management.
  • Vouloir analyser trop de données d'un coup sans avoir testé le prompt sur un petit échantillon.

Pour aller plus loin

  • Coupler l'analyse avec les résultats des baromètres d'engagement QVT.
  • Intégrer les données météo ou de trafic pour voir les corrélations externes.