Tous les cas d'usage
UC-35 · People Analytics & Stratégie

Analyse prédictive du turnover

L'agent score le risque de départ de chaque collaborateur et propose des actions de rétention.

Impact · Rétention proactive, réduction du coût de turnover.
Culture AmpPeakonHRISClaude API

En quoi ça consiste

Anticiper les départs avant qu'il ne soit trop tard est le Graal du RH moderne. Ce guide vous explique comment transformer vos données passives (SIRH, enquêtes Peakon/Culture Amp) en une sentinelle proactive grâce à Gemini. Vous allez créer un agent capable de 'scorer' le risque de départ et de vous suggérer le bon geste (augmentation, formation, mobilité) pour retenir vos talents.

Prérequis

  • Un compte Google (pour Gemini & Sheets)
  • Un accès administrateur à votre SIRH ou outil d'engagement (Peakon, Culture Amp)
  • Un compte Make.com (version gratuite suffisante pour débuter)

Étapes pas-à-pas

  1. 1

    Préparation et Anonymisation des Données RH

    Exportez vos données de turnover historique et de satisfaction collaborateur au format CSV depuis votre SIRH (Lucca, Workday, Payfit) et vos outils d'engagement (Culture Amp, Peakon). Assurez-vous d'avoir des colonnes comme : Ancienneté, Salaire par rapport au marché, Score d'engagement (eNPS), et Temps depuis la dernière promotion. Nettoyez le fichier pour supprimer les noms et ne garder que des ID anonymes.

    Prompt Gemini à coller
    Analyse ce fichier CSV de données RH. Quelles sont les 5 corrélations les plus fortes avec le turnover historique que tu observes ? Agis comme un Data Scientist spécialisé en People Analytics.
    Centre d'aide Culture Amp (Export) Documentation Peakon (Données)
  2. 2

    Configuration du Pont d'Automatisation (Make)

    Créez un compte gratuit sur Make.com pour relier vos outils. Créez un nouveau 'Scenario'. Ajoutez un module 'HTTP' ou 'Google Sheets' pour récupérer vos données, puis ajoutez le module 'Google Gemini' (ou Vertex AI). Choisissez l'action 'Generate Content'. C'est ici que l'IA va réfléchir sur chaque ligne de votre tableau.

    Prompt Gemini à coller
    Génère un score de risque de 0 à 100 pour ce profil collaborateur basé sur ses réponses Peakon et sa date de dernière augmentation. Détaille ton raisonnement en 3 points.
    S'inscrire sur Make.com Connecter Gemini à Make
  3. 3

    Paramétrage de l'Intelligence de Gemini

    Rendez-vous sur Google AI Studio pour tester votre prompt système. C'est l'endroit où vous allez 'éduquer' Gemini sur la psychologie du travail et l'analyse de données RH. Copiez-collez le prompt principal fourni dans ce guide dans la zone 'System Instructions'. Testez avec un profil type pour vérifier la pertinence des prédictions.

    Prompt Gemini à coller
    Est-ce qu'un score d'engagement de 4/10 lié à une absence de promotion depuis 3 ans sur un poste de développeur est un signal critique ? Justifie avec des théories de rétention RH.
    Google AI Studio (Interface Test)
  4. 4

    Finalisation de la Sortie (Alertes Rétention)

    Dans Make, ajoutez une étape finale : 'Google Sheets' ou 'Slack'. L'IA va écrire le score de risque et les actions de rétention recommandées directement dans un fichier de suivi pour les RH, ou envoyer une alerte privée au manager concerné si le score dépasse 80.

    Prompt Gemini à coller
    Rédige un message Slack bienveillant pour alerter un manager que son collaborateur {{ID}} présente des signes de désengagement, sans mentionner l'IA, mais en suggérant un point de situation.
    Google Sheets pour RH

Le prompt complet de votre agent Gemini

Tu es le 'Turnover Prediction Agent', un expert en People Analytics et psychologie organisationnelle. 

Ton rôle : Analyser les données des employés pour prédire le risque de départ volontaire et proposer des stratégies de rétention personnalisées.

Données d'entrée (Variables) :
- Ancienneté : {{seniority}}
- Score Engagement (eNPS/Peakon) : {{engagement_score}}
- Temps depuis dernière promotion : {{time_since_promo}}
- Ratio Salaire/Marché : {{salary_ratio}}
- Télétravail (%) : {{remote_ratio}}

Tes instructions :
1. Analyse les données fournies et identifie les "Red Flags" (ex: eNPS bas + pas de promo depuis 2 ans).
2. Attribue un score de risque de 0 (très faible) à 100 (critique).
3. Propose 3 actions concrètes de rétention adaptées au profil (ex: Discussion de carrière, ajustement salarial, changement d'équipe). 
4. Ton ton doit être professionnel, analytique et empathique.

Format de réponse attendu :
- Score de Risque : [X/100]
- Facteurs de Risque : [Liste]
- Plan d'action recommandé : [Actions]

Résultat attendu

Un tableau de bord automatisé qui, chaque mois, met à jour le score de risque de chaque collaborateur et alerte l'équipe RH sur les talents "à risque" avec un plan d'action immédiat.

Pièges à éviter

  • Ne jamais inclure le nom/prénom en clair dans l'IA (RGPD). Utilisez des ID.
  • Éviter de prendre le score de l'IA comme une vérité absolue : c'est une aide à la décision, pas un jugement.
  • Attention aux biais : si vous ne donnez que des données de salaire, l'IA ne verra que ça comme levier de rétention.

Pour aller plus loin

  • Intégrer les données de 'Glassdoor' pour comparer vos salaires en temps réel.
  • Ajouter une analyse de sentiment sur les commentaires libres des enquêtes d'engagement.