Les entreprises se livrent une bataille acharnée pour conserver leurs meilleurs talents. Les chiffres sont assez impressionnants. 81% des employés envisageraient de quitter leur emploi pour une meilleure offre. Et le coût moyen pour remplacer un employé hautement qualifié s’élève à 150% de son salaire annuel, selon les recherches de Gallup. Cela vaut bien la peine de tout mettre en œuvre pour garder ses employés talentueux.

Heureusement, grâce aux progrès de l’intelligence artificielle, les entreprises peuvent prévoir le roulement de leurs employés. Bien sûr, il existe de nombreuses façons évidentes de prédire le roulement du personnel grâce à l’IA : ancienneté professionnelle, historique des rémunérations, évaluation des performances, nombre de jours de maladie et de vacances utilisés et promotions, par exemple. Néanmoins, il existe d’autres indicateurs plus subtils, moins connus et pourtant tout aussi informatifs.


Voici quatre façons non évidentes pour les entreprises de tirer parti de l’intelligence artificielle, pour prévoir et empêcher le roulement du personnel et remporter ainsi le défi de conserver ses meilleurs talents.

Évaluer la responsabilisation

Selon une étude réalisée par Asana, moins de la moitié des employés (48%) connaissent clairement leurs objectifs de travail personnels, tandis qu’encore moins (46%) sont réellement conscients de la valeur qu’ils apportent à leur entreprise et aux missions de celle-ci. Sans objectif, la responsabilisation chute et le roulement s’accentue.

En tirant parti de l’IA, les entreprises peuvent mieux que jamais, évaluer la responsabilisation. Par exemple, avec l’IA, les entreprises peuvent parfaitement comprendre la participation et l’engagement des employés lors d’évènements à l’échelle de l’entreprise tels que les réunions All Hands, où les dirigeants discutent de la mission de l’entreprise et de ses objectifs principaux. Comment le ton, la voix, le langage corporel ou le vocabulaire mettent-ils en lumière la responsabilisation? Les entreprises peuvent également utiliser l’IA pour comprendre l’importance des questions et commentaires soumis par les employés sur les wikis de celle-ci, ou d’autres plateformes de partage des connaissances. À quelle fréquence les employés posent-ils des questions stratégiques liées à la mission et aux objectifs de l’entreprise par rapport à des questions plus tactiques sur les opérations quotidiennes ? Dans quelle mesure sont-ils engagés dans des conversations liées aux perspectives stratégiques et à long terme, de l’entreprise ?

Trop d’employés font simplement leur travail, sans penser aux objectifs. Grâce à l’IA, vous pouvez garder un œil sur la responsabilisation ressentie et déterminer les indicateurs les plus prédictifs des niveaux élevés de responsabilisation.

La clé est la responsabilisation, un sentiment d’obligation sociale qui se manifeste lorsque les apprenants sont redevables aux autres. La responsabilisation est importante, car elle inspire l’engagement et des niveaux de performance élevés.

Évaluer la relation entre le dirigeant et l’employé

Les dirigeants peuvent améliorer ou détériorer l’expérience des employés. La relation dirigeants/employés est un puissant indicateur du chiffre d’affaires et ce n’est pas surprenant. Les employés qui accordent une faible note à la performance de leur superviseur sont quatre fois plus susceptibles de postuler dans une autre entreprise, que leurs homologues qui leur attribuent une note élevée.

Grâce à l’analyse de l’opinion mining et d’autres analyses conversationnelles, les entreprises peuvent évaluer si les communications entre employés et dirigeants sont enthousiasmantes et engagées, ou au contraire frustrées et désengagées. Il est également possible d’évaluer dans quelle mesure les gestionnaires font en sorte que les employés se sentent valorisés au travail. 79% des employés qui ont quitté leur emploi, citent un manque d’appréciation comme principal facteur de départ. De plus, on peut évaluer la quantité de commentaires que les gestionnaires donnent aux membres de leur équipe. Sans rétroaction constructive, l’engagement des employés ne peut que se dégrader. Il est tout aussi important d’évaluer si les employés font des remarques positives aux managers. Les employés qui ne se sentent pas à l’aise de donner des commentaires positifs sont 16% moins susceptibles de rester dans leur entreprise.

En profitant de l’IA, les dirigeants sont plus à même de garder un œil attentif sur la charge de travail de leurs employés et ainsi prévenir l’épuisement professionnel qui conduit souvent à un départ. Selon l’étude Asana, un peu plus du tiers (36%) affirment que leur manager comprend précisément leur charge de travail. L’IA, en particulier lorsqu’elle est intégrée dans les solutions de gestion de travail, peut fournir aux managers une compréhension précise de cette charge de travail et aider à anticiper le roulement. En fin de compte, une mesure précise de la charge de travail peut donner aux gestionnaires et autres supérieurs, des connaissances essentielles pour stimuler l’engagement.

Les considérations relatives à la protection de la vie privée sont primordiales pour tirer parti de l’IA et évaluer les relations managers/employés. Il est important que les entreprises s’assurent que tous les employés connaissent l’importance des conversations via Slack et d’autres plateformes et qu’ils comprennent pourquoi celles-ci sont surveillées. Idéalement, les dirigeants et les employés saisiront l’occasion de renforcer leurs relations entre eux et ainsi l’engagement.

Gardez un œil sur le changement de contexte

Alors que la technologie s’invite sur le lieu de travail, une étude menée par des chercheurs de l’UC Irvine a révélé qu’il nous fallait jusqu’à 23 minutes pour nous re-concentrer après avoir été interrompu. L’étude a également révélé que les travailleurs changent de tâche, en moyenne, toutes les trois minutes.

L’IA est un véritable outil pour mesurer le changement de contexte et la distraction sur le lieu de travail. Le temps moyen qu’il faut à un travailleur pour ouvrir un e-mail après sa réception peut indiquer à quel point le changement de contexte est répandu parmi les travailleurs. Sachant que les travailleurs utilisent en moyenne 10 applications différentes lors d’une journée de travail, leur boîte mail n’est pas la seule coupable. L’IA peut et doit être utilisée pour évaluer la mesure dans laquelle le changement de contexte se produit dans la multitude d’applications qui pullulent de postes de travail, notamment Slack, Dropbox et Salesforce. L’IA peut encourager les employés qui succombent à trop de distractions ou, mieux encore, activer automatiquement le mode « Ne pas déranger » sur les appareils pendant les périodes de productivité maximale.

Mesurer l’obsession client

De nombreuses entreprises tombent dans le piège de croire que l’obsession client devrait être la compétence exclusive des vendeurs. Les entreprises excellent lorsque tous les employés, y compris les ingénieurs, respirent l’obsession client. Comme l’indique un rapport 2019 du MIT Sloan Management Review, « l’obsession client pourrait être le chaînon manquant » pour stimuler l’engagement et ainsi la rétention de ses employés.

L’IA permet aussi aux entreprises d’évaluer dans quelle mesure le centrage sur le client envahit leur organisation. Elle peut évaluer la fréquence à laquelle les employés discutent de l’expérience client dans leurs conversations. À quelle fréquence différents employés et domaines fonctionnels surveillent-ils les tableaux de bord ou d’autres indicateurs de l’expérience client ? À quelle fréquence les commentaires des clients sont-ils prioritaires dans le développement de produits ? Bien que l’expérience client soit aujourd’hui très importante, seulement 35% des entreprises investissent dans la compréhension du parcours client et l’utilisent pour définir leur agenda commercial. L’IA peut évaluer des millions de points de données pour déterminer quelles mesures font vraiment la différence en termes de stimulation de l’obsession client.

La rétention du personnel est une priorité pour les entreprises et pour cause. Les méthodes traditionnelles de prévision du roulement du personnel, telles que les enquêtes pulse, ne sont plus suffisantes pour armer les entreprises d’une compréhension claire de la prévision du roulement du personnel. En tirant parti de l’IA, les entreprises peuvent prévenir de manière proactive le roulement du personnel et, pour la première fois, avoir le pouvoir d’agir et la chance de conserver leurs meilleurs talents.

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