Comment l'IA peut-elle prédire qu'un employé est sur le point de démissionner ?

Le fonctionnement : l'IA comme détective de données

Loin des idées reçues, l'IA ne lit pas dans les pensées. Elle se comporte plutôt comme un détective qui analyse des milliers d'indices numériques pour déceler des schémas. En se basant sur des modèles de machine learning, elle apprend des données historiques pour identifier les signes avant-coureurs d'une démission. Des plateformes comme Microsoft Viva Insights ou Workday intègrent déjà de telles capacités. Elles analysent les métadonnées des outils de communication et de collaboration pour construire un score de risque pour chaque employé, signalant aux managers ceux qui pourraient avoir besoin d'attention.

Les données numériques analysées

Pour identifier un risque de démission individuel, l'IA analyse les traces numériques laissées par chaque collaborateur sur les outils de l'entreprise. Ces informations, bien que personnelles, sont collectées au sein de l'écosystème professionnel. Concrètement, l'IA scrute :

• Les communications internes : une baisse de la fréquence d'échanges avec l'équipe ou une augmentation des contacts avec l'extérieur.
  
• L'engagement numérique : une diminution de l'activité sur les plateformes collaboratives ou une baisse de la productivité mesurée par les outils de gestion de projet.
  
• L'utilisation des logiciels de l'entreprise : un changement dans les habitudes d'utilisation des outils internes peut être un signal.
  
• L'agenda professionnel : une augmentation soudaine de rendez-vous qualifiés de « privés » ou médicaux en milieu de journée.
  

Les indicateurs comportementaux et RH

Au-delà des données brutes, l'IA croise des informations plus comportementales. Par exemple, une mise à jour soudaine et intense du profil LinkedIn est l'un des signaux les plus forts. De même, l'historique des congés, les demandes de références ou les changements dans le statut d'employé (passage de temps plein à temps partiel) sont autant de pièces analysées par l'algorithme. C'est précisément ce type d'analyse que des outils comme Proactive Retention d'IBM cherchent à maîtriser pour alerter les managers avant qu'il ne soit trop tard.

Les limites et les dangers éthiques

Si la promesse technique est séduisante, l'utilisation de ces IA soulève des questions éthiques fondamentales. La frontière entre le management préventif et la surveillance numérique est ténue, et les risques sont réels.

Le risque de biais et de discrimination

Une IA n'est que le reflet des données sur lesquelles elle a été entraînée. Si les données historiques contiennent des biais, l'IA les reproduira et les amplifiera. Par exemple, si un certain département a connu un taux de démission élevé par le passé, l'IA pourrait pénaliser injustement tous les nouveaux employés de ce département. Cela peut mener à des décisions de management discriminatoires basées sur des corrélations statistiques plutôt que sur le mérite individuel.

L'atteinte à la vie privée et à la confiance

Le simple fait de savoir que l'on est constamment analysé peut créer un climat de méfiance et de stress. Les employés pourraient se sentir privés de leur autonomie et de leur intimité, même dans leurs actions professionnelles. Cette surveillance permanente peut être démotivante et, paradoxalement, accélérer les départs que l'IA cherchait à prévenir.

L'effet de prophétie auto-réalisatrice

Trouver des exemples concrets et publiquement nommés est quasi impossible, les entreprises gardant ces échecs confidentiels. Cependant, un cas célèbre, bien que lié au recrutement, illustre parfaitement le mécanisme. Dans les années 2010, Amazon a développé une IA pour trier les CV. L'IA a appris des données passées, majoritairement masculines, et a commencé à pénaliser les CV de femmes. Le système ne faisait que reproduire un biais existant, créant une discrimination là où il n'y en avait pas forcément. Pour la prédiction de démission, le scénario type, souvent cité par les experts, est le suivant : un manager reçoit une alerte pour un employé. Pensant qu'il partira de toute façon, il cesse d'investir dans sa formation et ne lui propose plus de missions intéressantes. L'employé, se sentant mis à l'écart, finit par chercher un autre poste, confirmant ainsi la prédiction de l'IA.

Vers un usage responsable de l'IA prédictive

Faut-il pour autant bannir ces technologies ? Pas nécessairement. Utilisées de manière éthique et transparente, elles peuvent être un outil précieux. La clé réside dans l'équilibre. L'IA ne devrait jamais être un verdict, mais un signal d'alerte anonymisé et agrégé. Par exemple, elle peut révéler des problèmes systémiques : un taux de risque élevé dans un service pourrait indiquer un problème de management ou de charge de travail, plutôt qu'une liste d'individus à surveiller. En fin de compte, la meilleure façon de réduire le turnover n'est pas de prédire qui partira, mais de créer un environnement de travail où personne n'ait envie de partir.