Du score à l’action : comment elli construit ses recommandations IA
La plupart des outils d’enquête s’arrêtent au tableau de bord. Vous obtenez un score, un graphique, un indicateur rouge ou vert, puis vous devez seul comprendre ce que cela signifie et ce qu’il faut en faire. C’est exactement là que les RH et les managers butent : voir le signal ne suffit pas, il faut savoir quoi en faire.
Le moteur de recommandations IA d’elli est conçu pour combler cet écart. Il ne renvoie pas un conseil générique basé sur un seul score. Il raisonne en plusieurs étapes et aboutit à une action différente et concrète pour les RH, pour le manager et pour l’équipe, toutes issues du même signal.
Voici, étape par étape, comment cela fonctionne, à travers un cas réel : une équipe de terrain dont le score de reconnaissance chute brutalement.
Ce que le système analyse
Avant de proposer quoi que ce soit, elli combine quatre sources d’information :
- Les données de l’enquête elle-même. Scores par thème, taux de réponse, évolution par rapport aux mesures précédentes, et différences entre équipes.
- Le contexte de votre organisation. Secteur, structure des équipes, horaires de travail et langue, pour qu’une équipe de production et une équipe de bureau ne reçoivent jamais le même conseil.
- Ce qui existe déjà dans votre organisation. Programmes, formations ou initiatives en cours, pour qu’elli cherche d’abord ce que vous pouvez activer aujourd’hui avant de proposer autre chose.
- Une base de connaissances RH validée sur l’engagement, la reconnaissance, la charge de travail et le leadership, pour que le conseil soit fondé plutôt que générique.
Un score, trois actions concrètes
Prenons un cas concret : le score de reconnaissance d’une équipe de production tombe à 41 sur 100, en baisse de 8 points par rapport à la mesure précédente, avec un taux de réponse de 78%. C’est nettement en dessous de la moyenne de l’entreprise, et cela se démarque clairement des autres équipes, ce qui pousse elli à traiter ce signal comme une priorité plutôt que du bruit.
Plutôt que de s’arrêter à « la reconnaissance est faible », elli vérifie d’abord ce qui existe déjà, trouve une formation en leadership existante sur le feedback et la reconnaissance, avec une session prévue dans trois semaines, et construit sa recommandation autour de cette formation. Il décline ensuite le même constat de trois façons :
- Pour les RH : inscrivez les responsables de cette équipe à la formation existante sur le feedback et la reconnaissance, et remesurez spécifiquement ce thème dans six semaines.
- Pour le responsable d’équipe : terminez chaque shift en nommant une personne et une contribution concrète, pas un « bon travail » générique, mais quelque chose de précis.
- Pour les collaborateurs : une question courte et anonyme sur le type de reconnaissance qui compte vraiment pour eux, pour que leur responsable comprenne ce qui fonctionne réellement dans cette équipe.
Mêmes données, même cause, trois personnes différentes, trois actions que chacune peut immédiatement utiliser.
Un humain reste dans la boucle
L’IA accélère l’analyse et la rédaction. Elle ne décide pas seule. Chaque recommandation est vérifiée avant d’être diffusée : repose-t-elle sur suffisamment de réponses, reste-t-elle anonyme, touche-t-elle à une politique interne ou à un sujet sensible ? Tout ce qui soulève un doute est d’abord relu par une personne. Et chaque fois que les RH ajustent ou rejettent une recommandation, le système en tire des enseignements pour affiner la suivante.
C’est tout l’enjeu du système : pas plus de tableaux de bord, mais une ligne directe entre un chiffre et la prochaine bonne action, pour les personnes qui doivent agir.