L’intelligence artificielle au profit de la santé en entreprise.

L’Intelligence artificielle (IA) est le sujet « tendance » évoqué au quotidien et se déploie rapidement dans le domaine des RH. Au cœur de l’innovation, l’IA fait parfois polémique, car elle bouscule les convictions et expertises humaines. Cela pose l’éternel débat sur le plan éthique car l’humain se sent parfois menacé d’être remplacé par un robot.

Quels sont les changements RH provoqués par l’Intelligence Artificielle (IA) ?

 Attention danger !

De plus en plus, les RH sont concernés par la gestion des risques humains, que ce soit en termes de stratégie ou en termes de pression financière. Le benchmark est devenu monnaie courante et les entreprises, services, départements, business units se comparent entre eux. Mais que compare-t-on ? Certains Conseils d’administration ou Comités de Direction analysent la santé de l’entreprise au moyen de chiffres qui sont souvent erronés et/ou incorrectement interprétés. Ainsi la question posée est souvent : “Avons-nous un bon taux d’absences ?” Attention danger !

Dans les Ressources Humaines, l’IA intervient déjà dans les processus de recrutement ; dans un très proche avenir, elle sera de plus en plus présente dans le gestion des risques RH . Biings.com est pionnier dans ce domaine et propose des modèles d’analyse de gestion des risques RH. Les modèles prédictifs, le machine learning ou l’intelligence artificielle (IA) sont-ils applicables lorsque l’on parle de santé en entreprise ? Oui, absolument !

Absences = Surcharge pour les présents

Les entreprises et collectivités publiques, en Suisse comme à l’étranger, sont alarmées par l’augmentation générale du nombre de cas d’absences non planifiées. Et ce d’autant plus que la majorité d’entre elles doivent déjà fonctionner en sous-effectif.

Les coûts directs et indirects conséquents à ces absences font réagir les responsables hiérarchiques, notamment dans une période de tensions économiques. L’augmentation des primes d’assurance APG et l’augmentation du nombre des demandes AI confirment cette tendance. Le taux de sinistralité annoncé par les assurances provoque la nécessité d’agir de manière efficace.

Le taux d’absence d’une organisation reflète l’état d’un collectif de collaborateurs. En cela, l’absentéisme est un indicateur de performance RH au même titre que le turnover, le taux de non-conformité ou encore le taux de mobilité interne. Cet indicateur de la performance collective mesure indirectement la pénibilité du travail, la charge et l’engagement des personnes présentes.

700 cas de 1 jour représenteront un taux semblable à 1 cas de 700 jours.

Chronicité préoccupante

Ceci dit, le nombre de cas d’absences est beaucoup plus pertinent que le taux en %. Le taux en % ne représente rien de plus d’un nombre de jours manqués. Ainsi, 700 cas de 1 jour représenteront un taux semblable à 1 cas de 700 jours. C’est pourquoi, le suivi des cas d’absences répétées (chronicité préoccupante) est un indicateur clé à surveiller de très près.

Quelques indicateurs-clés

• 1% de taux d’absence est égal à 2.5 jours de manque à produire.
  • Pour compenser 10% d’absence dans une équipe de 10 collaborateurs il faut générer 1 heure de travail supplémentaire par collaborateur et par jour.
  • En moyenne, 15% des collaborateurs sont absents 4 fois ou plus durant les 12 derniers mois. Environ 2/3 d’entre eux n’auront plus d’absences répétées à la suite d’un entretien de bilan.
  • Pour une personne absente, 3 autres présentent les mêmes symptômes à leur poste de travail (présentéisme).
  • Le socle d’absences incompressibles d’une organisation est inférieur à 2%.

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Comme le montre ce graphique, le suivi des absences en temps réel est très complexe à réaliser mais “oh combien” indispensable pour la gestion des risques. Un graphique présenté sur l’année civile avec des chiffres mensuels en dents de scie est inadapté et ne permet pas de refléter la réalité. Les pics saisonniers (grippe de janvier ou vacances d’été) influenceront un jugement sur les absences et ne permettra pas de chercher les véritables raisons des absences. Un suivi des absences non planifiées doit toujours être accessible en temps réel avec un taux lissé et consolidé sur les 12 derniers mois. C’est le seul moyen d’analyser des tendances sur le moyen et long terme, et de mettre en place des mesures adaptées.

La gestion des absents est avant tout la gestion des présents. L’Intelligence Artificielle permet d’analyser des groupes à risques de manière transversale (par métier, fonction, taux d’activité) et de chercher les causes des souffrances au travail. Les mesures à mettre en oeuvre doivent être, en priorité, de nature collective, par exemple :
• Gestion de la charge en lien avec les priorités et les ressources
• Adaptation des postes de travail en rapport à la pénibilité
• Réduction des tâches répétitives et monotones

Lien entre le total de jours d’absence de courte et de longue durée

L’égalité du nombre de jours entre courte et longue durée est une règle qui se vérifie dans les grandes entreprises (dès 500 personnes). En cas d’inégalité, il est nécessaire d’en analyser les causes. Un déséquilibre prononcé (ex : 75/25) entre ces 2 variables révèle une particularité du climat : surcharge, culture axée sur la pression, management autoritaire, pénibilité ou encore fatigue.

La cartographie des absences en temps réel

Avec une charge de travail croissante depuis 10 ans, les entreprises voient leur taux d’absence augmenter et dépasser la barre critique des 6%. Le cumul des cas d’absences non planifiées des collaborateurs perturbe le travail, génère des importants coûts d’assurance APG et affecte profondément le climat des équipes.

Ismat group, à la demande de ses clients, a développé Biings, un outil digital de gestion des absences qui permet de déployer et évaluer les effets de votre politique de santé au travail. Aujourd’hui, de nombreuses organisations utilisent chaque jour Biings et gèrent leurs absences avec professionnalisme, sans jugements et en toute transparence, dans le respect des exigences légales en matière de protection des données et de santé au travail.

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