Comment accroître la rétention et identifier les opportunités de carrières pour vos talents féminins ? Comment perçoivent-ils votre organisation? Comment accompagner les organisations à se transformer pour briser les plafonds de verre et renforcer les capacités des femmes leaders ? Des questions auxquelles l’analyse des données apporte des réponses.
De la vision au plan d’action
L’intégration de nouvelles solutions d’intelligence artificielle (IA) permet de donner à la fonction RH du temps, du recul et d’importantes capacités d’anticipation et d’adaptation. L’objectif premier est de valoriser et de renforcer l’apport du talent féminin tout au long de leur expérience et de leurs engagements successifs dans l’entreprise, et ce, depuis leur recrutement jusqu’à leur départ et même parfois au-delà.
L’intelligence RH alimentée par les technologies de science des données telles que l’IA, l’apprentissage automatique, l’analyse de sentiment aide les organisations à mieux comprendre les décisions, les motivations et les besoins des femmes en milieu de travail.
Les données peuvent ainsi servir à capter et détecter les signaux faibles au niveau le plus fin de l’entreprise afin de pouvoir agir de manière claire et ciblée. Ces constatations sont importantes car elles permettent d’identifier les facteurs et tendances qui influencent la rétention du talent féminin.
La donnée au cœur des décisions
Afin d’optimiser au mieux le potentiel féminin, l’analyse des données est le moyen le plus efficace pour identifier les domaines qui nécessitent une attention accrue vis-à-vis l’avancement des femmes en entreprise.
Aller au-delà du SIRH pour exploiter les données structurées et non structurées, telles que les évaluations de performance, les statistiques de recrutement, les écarts salariales, les sondages sur le taux d’engagement et de satisfaction permet d’obtenir une vue d’ensemble et une vision comparative des facteurs influençant la rétention des talents féminins.
L’intégration de l’apprentissage automatique (Machine Learning) aide également à anticiper les taux de départs trop élevés, de sorte que les responsables RH puissent apporter des ajustements en amont et en aval pour une gestion du changement organisationnelle plus engageante et équitable.
Les étapes de traitement des signaux faibles
Makila AI exploite les technologies avancées de la science des données pour identifier les signaux faibles de la rétention des femmes. La détection des signaux faibles à partir des données pour prédire le désengagement et l’attrition des femmes, permet aux organisations de prendre des mesures correctives avant que la personne décide de quitter son emploi. Bien traités, ces signaux faibles sont des données utiles à la prise de décisions, tout en contribuant à favoriser la rétention des femmes. Une fois que ces signaux faibles sont identifiés, une approche axée sur l’analyse prédictive apporte plus de transparence et d’équilibre à la prise de décision.
Construire un modèle organisationnel performant grâce à des approches ciblées
Au cours des trois dernières années, les organisations diversifient les sources des données RH et les méthodes d’analyses, telles que l’utilisation de l’IA par les organisations qui tentent d’identifier les facteurs clés de succès qui permettront d’optimiser le bien-être et la performance des collaborateurs.rices.
Pour ce faire, l’analyse prédictive apparaît comme l’outil stratégique clé : elle apporte aux équipes RH un éclairage précieux sur les forces et les axes d’améliorations dans un contexte donné et leur permet d’anticiper les décisions favorisant l’engagement professionnel des femmes.
Les modèles d’analyse prédictive sont conçus pour évaluer les données historiques, observer les tendances et anticiper les évolutions en concevant des scénarios de comparaisons. Les principales variables prédictives étudiées comprennent la rémunération, la promotion, les évaluations de rendement, le temps passé au travail, la mobilité géographique et la relation avec son employeur. Les organisations utilisent également des données externes telles que les indicateurs du marché du travail et le contexte économique actuel comme variables causales tout en formulant des hypothèses et en construisant des modèles de simulations robustes pour répondre aux enjeux de la rétention.
En effet, les variables choisies au cours de la modélisation aideront à construire des stratégies de rétention innovantes, résilientes qui s’adaptent à la culture de chaque organisation. Par exemple, si la rémunération apparaît comme un facteur majeur, des efforts conviennent pour dresser un diagnostic des inégalités salariales au sein de l’organisation. En outre, la recherche de modèles inattendus dans les données peut aider à concevoir des stratégies de rétention plus efficace et engageante.
C’est ainsi que les équipes RH peuvent utiliser les résultats de la modélisation pour mieux concevoir des plans d’actions opportuns afin d’aider à retenir les talents féminins.
Utiliser les données pour déterminer l’efficacité de vos efforts de rétention
Qu’il s’agisse de programmes de mentorat, d’examiner les pratiques d’embauche et pratiques de rétention, exploiter ces données issues de différentes sources représente un véritable levier stratégique pour le pilotage RH.
L’analyse des données représente également un moyen efficace pour cerner les domaines qui nécessitent une attention accrue lorsqu’il s’agit du maintien en poste et de l’avancement des femmes sur le marché du travail.
Les algorithmes d’analyse prédictive utilisent des modèles d’apprentissage automatique reliant les comportements d’engagement des collaborateurs.rices et les données historiques pour prédire avec un haut degré de précision et en temps réel, le taux de rétention des femmes.
Le futur du travail impliquera une utilisation plus accrue de l’IA dans l’accompagnement des organisations pour le déploiement des initiatives et des politiques en matière d’Équité, de Diversité et d’Inclusion.
Retenir le talent féminin, un levier de performance et d’innovation
Dans un monde où la diversité et l’inclusion sont plus que jamais à l’ordre du jour, propulser les talents féminins est un moteur de performance, qui favorise une plus grande capacité d’innovation et de prise de risque, une meilleure collaboration et rétention des talents.
Plus nous en savons sur les défis auxquels les femmes sont confrontées au travail, mieux nous pouvons les relever. En analysant et en comprenant les données, nous pouvons aider les entreprises à créer un environnement plus équitable et à construire un avenir meilleur pour les entreprises.
A propos de Makila
Avec des bureaux à Montréal et à Paris, Makila AI conçoit et développe des solutions de simulations et d’analyse prédictive de données intégrant tous les leviers de l’intelligence artificielle. Les entreprises font appel aux services de Makila AI pour les aider à orienter et planifier leurs décisions stratégiques en matière de gouvernance, de finances et de gestion de ressources humaines. Depuis sa fondation, Makila AI a développé une clientèle principalement composée d’organisations du secteur public et de la santé, d’entreprises des secteurs bancaires, de l’assurance, du commerce de détail, de l’informatique et des télécoms. Les solutions supportées par la puissance d’une IA de confiance développée par Makila AI tiennent compte des exigences de diversité et d’inclusion.
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