Pilotage RH & analytique Encadrer Industrialiser C SIA : à qualifier ⚠️ Mouvant

Prédiction du turnover et analyse des départs

Identifier les facteurs de départ par population (métier, ancienneté, site) pour agir en prévention — au niveau agrégé, jamais individuel.

Direction générale / DRH · Développement RH (GEPP, formation) · DSI / Data — Outils : Claude Code

Qualification haut risque à instruire au cas par cas. Selon le paramétrage (niveau agrégé vs individuel, attribution de tâches, évaluation), ce cas peut relever de l'Annexe III, point 4 de l'AI Act. Voir Gouvernance et conformité des SIA RH.

Pourquoi ce cas

Seules 54 % des infirmières hospitalières sont encore en poste à l'hôpital dix ans après le diplôme (DREES, Études et Résultats n°1277, juillet 2023). Comprendre où et pourquoi les départs se concentrent — métier, ancienneté, organisation du travail — permet d'agir avant, par des mesures collectives ciblées.

Points de vigilance

Aucune notation individuelle : un score de « risque de départ » par personne relèverait de l'évaluation du comportement des travailleurs — haut risque (Annexe III, point 4), voire pratique prohibée selon l'usage. La qualification est à instruire au cas par cas selon le paramétrage — voir Gouvernance et conformité des SIA RH.

Données mobilisées

Vos historiques de départs et vos données sociales, agrégés et pseudonymisés — aucun suivi individuel.

Résultat attendu & valeur décisionnelle

Analyse des facteurs de départ par population et projection du risque de turnover par métier et site, pour prioriser des actions de prévention collectives (cycles, parcours, rémunération accessoire, QVCT).

Garde-fous

Sources

Statut de fiabilité : C Corroboré — sources secondaires.

La fiche complète est sous code.

Le prompt, les données types et le déroulé d'atelier de ce cas sont transmis après un premier échange, ou lors d'un atelier.

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