Une avancée majeure en intelligence artificielle a été réalisée par des chercheurs japonais qui ont développé un outil peu conventionnel pour anticiper les départs éventuels d’employés de leur entreprise. L’invention, créée par un universitaire de l’Université de la ville de Tokyo en collaboration avec une entreprise locale émergente, utilise un ensemble de données des employés pour ses prédictions.
Ces données comprennent non seulement les enregistrements de présence des employés, mais aussi des détails personnels tels que l’âge et le sexe. De plus, l’algorithme est conçu pour prendre en compte les informations des anciens employés ayant déjà quitté l’entreprise.
Le professeur dirigeant le projet, Naruhiko Shiratori, a décrit la capacité de l’outil à anticiper la probabilité de démission des nouveaux employés, l’exprimant en pourcentage. L’appareil est actuellement en phase d’essais dans plusieurs entreprises pour lesquelles des modèles personnalisés sont en cours de développement.
Le but principal de cette technologie est de permettre aux employeurs d’offrir proactivement de l’aide à ceux qui pourraient avoir des difficultés, idéalement avant toute démission. En analysant les schémas et les indicateurs, l’outil fournit un système d’alerte avancé aux employeurs, bien que les employés eux-mêmes ne soient jamais informés des prédictions spécifiques pour éviter tout bouleversement potentiel.
Initialement inspiré par une étude précédente qui utilisait l’IA pour prédire les étudiants universitaires à risque d’abandon, cet outil représente une nouvelle direction dans le rôle de l’IA dans les ressources humaines. Il émerge au milieu d’une situation où les entreprises japonaises embauchent traditionnellement de jeunes diplômés en avril, mais sont confrontées au défi d’environ 10 % de départs au cours de leur première année et près de 30 % de départs dans les trois premières années, selon les statistiques gouvernementales.
Les Questions et Réponses les Plus Importantes :
– Q : Quel est le but de l’outil d’IA développé par des chercheurs japonais ?
R : Le but principal de l’outil d’IA est d’aider les employeurs à identifier les employés susceptibles de démissionner afin que les employeurs puissent offrir un soutien de manière proactive et potentiellement prévenir la démission.
– Q : Comment l’outil d’IA prédit-il les démissions d’employés ?
R : L’outil utilise un ensemble de données des employés, y compris les relevés de présence, des détails personnels tels que l’âge et le sexe, et des informations d’anciens employés pour prédire la probabilité de démissions. Les prédictions sont exprimées en pourcentage.
– Q : Les employés sont-ils informés des prédictions de l’outil d’IA concernant leur éventuelle démission ?
R : Non, les employés ne sont pas informés des prédictions pour éviter tout bouleversement potentiel.
Principaux Défis ou Controverses :
Il existe des défis potentiels et des controverses associés à un outil d’IA utilisé pour prédire les démissions d’employés, notamment :
– Vie Privée des Données : La collecte et l’analyse de données personnelles pourraient soulever des préoccupations en matière de vie privée parmi les employés qui pourraient ne pas être à l’aise que des détails intimes soient utilisés sans leur consentement explicite.
– Considérations Ethiques : Il existe une considération éthique concernant la manière dont les employeurs pourraient utiliser ces informations. La transparence du processus et l’équité envers les employés sont des préoccupations potentielles.
– Exactitude et Biais : L’exactitude de l’algorithme peut être un défi s’il n’est pas bien calibré, ce qui peut conduire à des faux positifs ou négatifs. De plus, un biais pourrait être présent dans les prédictions de l’IA si les données d’entraînement ne sont pas représentatives ou si des critères erronés sont utilisés.
Avantages :
– Rétention Proactive des Employés : La capacité de prédire les démissions permet aux entreprises d’intervenir tôt et d’offrir un soutien ciblé pour retenir les talents précieux.
– Réduction des Coûts de Rotation du Personnel : En retenant davantage d’employés, les entreprises pourraient réduire les coûts associés au fort taux de rotation du personnel.
– Compréhension des Dynamiques de la Main-d’Œuvre : L’outil peut fournir aux employeurs des informations sur les schémas et les raisons derrière les démissions d’employés, guidant de meilleures pratiques organisationnelles.
Inconvénients :
– Dépendance aux Données Quantitatives : L’outil peut ne pas capturer les aspects qualitatifs de l’expérience d’un employé qui contribuent à sa démission.
– Mauvaise Utilisation Potentielle des Informations : Il existe un risque que les employeurs puissent abuser des prédictions pour discriminer les employés considérés comme susceptibles de démissionner.
– Risque de Prophétie Auto-Réalisatrice : Il y a un danger que les entreprises puissent inconsciemment modifier leur comportement envers les employés repérés par l’IA, influençant potentiellement leur décision de démissionner.
Pour en savoir plus sur les outils d’IA dans les ressources humaines, des sources fiables telles que les journaux académiques, des médias réputés sur la technologie et la gestion des ressources humaines, et des statistiques officielles peuvent être utiles. Vous pouvez consulter des domaines tels que l’Association for Computing Machinery (ACM), la Society for Human Resource Management (SHRM), et pour les statistiques officielles sur le travail Statistiques Japon. Veuillez vérifier directement les liens car les URL peuvent avoir changé.
The source of the article is from the blog klikeri.rs