L'utilisation du machine Learning pour favoriser la gestion proactive des ressources humaines : Etude de cas - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue International Journal of Accounting, Finance, Auditing, Management and Economics Année : 2022

Using Machine Learning to Promote Proactive Human Resources Management: A Case Study

L'utilisation du machine Learning pour favoriser la gestion proactive des ressources humaines : Etude de cas

Résumé

Since the Industrial Revolution the function of human resources (HR) has undergone several changes, today it is asked to adopt a long-term and proactive approach which serves to anticipate the needs of the company and the problems likely to impact its productivity and performance in order to implement long-term adaptation actions and be effective in its strategic approach. Otherwise Machine learning has been for some time, a trending technology that has seen massive use in many areas, according to a study conducted by IT decision makers from over 15 different business sectors in the UK, France, Germany and Spain, 87% of the samples have implemented this technology or plan to do so. This technology has allowed companies to improve their processes, increase their competitiveness and help decision-making in several management areas such as finance and marketing.This present work seeks to highlight the potential of this technology to promote proactive management of human resources by using Machine Learning algorithms in the analysis of turnover and the prediction of employees tending to leave their jobs using a IBM corporate database published as part of a competition for the development of an internal model used to identify employees intending to leave their jobs. The results of this study have shown that this technology can play a crucial role in the proactive management of human resources by providing information that makes it possible to pro-act and anticipate actions related to human resources management.
Depuis la révolution industrielle,la fonction des ressources humaines (RH) a subi plusieurs changements, aujourd’hui elle est sollicitée d’adopter une approche à long terme et proactive qui sert à anticiper les besoins de l’entreprise et les problèmes susceptibles d’impacter sa productivité et sa performance afin de mettre en place des actions d’adaptation à long terme et être efficace dans sa démarche stratégique. Par ailleurs la machine Learning (ou auto-apprentissage) est une technologie tendance depuis quelque temps, qui a connu une utilisation massive dans de nombreux domaines. Selon une étude menée par les décideurs IT issus de plus de 15 secteurs d’activités différents dans la Royaume uni, la France, l’Allemand et l’Espagne, 87% de l’échantillon ont implémenté cette technologie ou prévoient de le faire. Cette technologie a permis aux entreprises d’améliorer leur processus, augmenter leur compétitivité et aider à la prise de décision dans plusieurs domaines de gestion tels que la finance et le marketing. Ce présent travail cherche à mettre en exergue le potentiel de cette technologie pour favoriser une gestion proactive des ressources humaines en utilisant les algorithmes du Machine Learning dans l’analyse de turn-over et la prédiction des employés ayant tendance de quitter leurs emplois en se basant sur une base de données de l’entreprise IBM publiée dans le cadre d’une compétition pour le développement d’un modèle interne qui sert à identifier les employés ayant l’intention de quitter leurs emplois. Les résultats de cette étude ont montré que cette technologie peut jouer un rôle crucial dans la gestion proactive des ressources humaines en offrant des informations qui permettent de pro-agir et anticiper les actions liées à la gestion des ressources humaines.
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Dates et versions

hal-03787323 , version 1 (24-09-2022)

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Citer

Zakarya Laghzal, Lamya Temnati. L'utilisation du machine Learning pour favoriser la gestion proactive des ressources humaines : Etude de cas. International Journal of Accounting, Finance, Auditing, Management and Economics, 2022, 3, pp.547-563. ⟨10.5281/zenodo.6582612⟩. ⟨hal-03787323⟩
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