Dans ce cours, la prévision du taux de départ des salariés consiste à utiliser des données relatives aux salariés pour élaborer un modèle permettant d'estimer quels sont ceux qui sont les plus susceptibles de quitter l'entreprise. L'accent est mis sur l'apprentissage du processus pratique lié à cette tâche, notamment la préparation des données, l'analyse des tendances et la validation du modèle.

On a recours à la prédiction du taux de départ naturel lorsqu'on souhaite disposer d'une méthode structurée pour évaluer le risque de départ en tenant compte de plusieurs facteurs liés aux salariés, plutôt que de se fier à un seul indicateur. Dans cette formation, cette approche est présentée comme une tâche d'apprentissage automatique reproductible qui transforme les données relatives aux effectifs en un problème de prédiction.

Elle s'inscrit dans la phase de développement et de test d'un flux de travail plus large consacré aux données RH, après la collecte des données et avant la mise en œuvre concrète des prédictions. Cette formation montre qu'une prédiction de qualité repose sur le nettoyage des données, la mise en forme des caractéristiques et l'évaluation du comportement du modèle, le tout dans le cadre d'un processus cohérent.