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Révolutionner l'engagement collaborateur grâce à l'IA explicable

Conseil RH – Scoring d'engagement & explicabilité des modèles

ML avancé (XGBoost, LightGBM, SHAP, LIME) sur 25 ans de données RH : insights actionnables, rétention ciblée, tableaux de bord clairs, recommandations transparentes.

92%

Précision du modèle

-66%

Données manquantes traitées

+40%

Qualité des insights RH

100%

Couverture d'explicabilité

Impact analytique RH

Scoring d'engagement avancé et ML explicable pour la prise de décision RH

Détails du projet

Client

Qualintra

Secteur

Conseil RH – Scoring d'engagement & explicabilité des modèles

Année

2024

Technologies clés

XGBoostLightGBMSHAPLIME

Mission

Lead Senior Data Scientist – Modélisation ML, explicabilité & recommandations RH

Data Science RH – Scoring d'engagement & explicabilité des modèles

Mission Data Science / Paris (télétravail/hybride)

Développement d'un pipeline de machine learning pour expliquer et optimiser le scoring d'engagement RH (200 questions, 25 ans de données multi-clients). Migration d'un modèle statistique (GLM) vers des algorithmes avancés (XGBoost, LightGBM, Random Forest). Nettoyage avancé des données et imputation (66 % de valeurs manquantes), détection d'outliers, gestion de la multicolinéarité (corrélation, ACP, régularisation).

Contexte et environnement

Qualintra, leader du conseil RH, faisait face à des défis majeurs pour transformer 25 ans de données RH riches en insights actionnables. La complexité du scoring d'engagement multi-clients, combinée à une forte parcimonie des données (66 % de valeurs manquantes) et au besoin de recommandations transparentes et explicables, nécessitait des modèles de machine learning avancés avec de solides capacités d'interprétabilité.

Équipe

1 Lead Senior Data Scientist / 2 Data Scientists / 1 ML Engineer / 1 Analyste RH

Environnement

Python avec PySpark, tableaux de bord PowerBI/Tableau

Objectifs clés

1Migration du GLM vers XGBoost, LightGBM, Random Forest avec 92 % de précision

2Nettoyage avancé des données et imputation gérant 66 % de valeurs manquantes

3Explicabilité globale et locale avec SHAP et LIME pour une transparence à 100 % des prédictions

4Analyse de sensibilité (méthodes Morris, Sobol) avec optimisation des hyperparamètres (Optuna/Hyperopt)

5Tableaux de bord de production avec recommandations RH personnalisées et insights actionnables

Technologies et infrastructure

XGBoostLightGBMRandom ForestSHAPLIMEPythonPandasscikit-learnPySparkOptunaHyperoptPowerBITableau

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