Discussion :

[prince 1990]

Bonsoir à tous

dans l'entreprise on a remarqué que le nombre des personnes détachés a augmenté donc on a voulu analyser la situation

en fait on a ce qui suit

année 2022 185 détachés et 800 employés
année 2021 170 détachés et 760 employés
année 2020 164 détachés et 756 employés
année 2019 162 employés et 754 employés

j'ai calculé les taux de détachement ( ou mieux vaut dire départ pour détachement ? )

2022 23 %
2021 22 %
2020 22%
2019 21%

on peut calculer l'accroissement d'une année à une autre comme suit par exemple l'accroissement de détachement de 2022 par rapport à 2021 est (185-170)/170
càd 8% ou mieux vaut choisir une année de base si oui comment choisir une année de base
comment puisse je pousser l'analyse? d'autre indicateurs s'il vous plait ?

la création d'un modèle de prédiction des détachements est elle possible svp ? Si oui comment ?
Merci infiniment d'avance pour toute réponse 3

[tbc92]

Sais-tu utiliser un tableur ?
Créer un modèle, c'est possible, et c'est un exercice qui peut être amusant.
Je me souviens de quelqu'un qui avait modélisé le nombre de personnes ayant un téléphone portable dans le monde. Il avait les chiffres année par année entre 2000 et 2006 à peu près.
Avec son modèle, on arrivait à ce que 10 Milliards de personnes auraient un téléphone portable en 2015. Sur une population totale de 8 Milliards ! Gros problème, plus de 100% de gagnants !

Là tu peux modéliser, mais il faut modéliser 3 choses :
Quel est le nombre de départs, année par année, sur les années connues, et en prévision.
Quel est le nombre de recrutements, année par année, sur les années connues, et en prévision.
Quel est le nombre d'employés, année par année, sur les années connues, et en prévision.
Sur les années connues, tu connais ces 3 séries de chiffres, tu peux les utiliser dans ton modèle.
Et ces 3 séries sont liées : le nombre de salariés au 1°janvier 2024, c'est le nombre de salariés au 1°janvier 2023, plus le nombre de recrutements en 2023, moins le nombre de départs en 2023.
Si tu arrives à obtenir des séries 'cohérentes' pour ces 3 indicateurs, alors ton modèle tient plus ou moins la route.

Tu as par ailleurs d'autres informations sur les employés. Tu peux affiner tout ça. Tu connais l'âge des employés, tu peux faire des groupes par tranche d'âge et voir s'il y a une logique dans chaque tranche d'âge.
Peut-être aussi que c'est l'ancienneté qui compte : quand un employé a franchi le cap des 4 ans, il reste très longtemps, la majorité des départs sont soit des gens qui viennent d'entrer, depuis moins de 2 ans, soit des départs en retraite.
Si tu arrives à des constats comme ça, alors tu peux l'intégrer à ton modèle.
Peut-être aussi que c'est le niveau de formation ou le secteur d'activité qui joue : les intérimaires manutentionnaires restent plus longtemps (ou moins longtemps, je ne sais pas) que les intérimaires ayant un profil plus technique.

Mais soyons raisonnables, dans ma boite, il y a un service que je connais bien dont le job est de faire des prévisions, et si les clients nous achètent des prévisions sur telle ou telle question, c'est pour ajuster leur comportement :
Si on continue dans cette direction, où sera-t-on dans 3 ans ?
Réponse : à tel endroit (sur Jupiter)
Action : le type qui a acheté l'étude va forcément ajuster sa stratégie (modifier sa direction) pour faire en sorte que notre prédiction soit fausse. Le type ne voulait pas aller sur Jupiter mais sur Mars, donc il utilise notre prévision pour modifier sa trajectoire.

Dans ton cas, j'arrive par exemple à :
En 2025, 830 salariés, et 207 départs dans l'année.

[tbc92]

Je reviens sur ce sujet.
Avant de parler de 'Prédiction', il faut aborder d'autres notions : Compréhension, Explication, Analyse.

Voici un lien : Nombre de faillites d'entreprises en France par trimestre.
Si on regarde les 10 derniers trimestres, et qu'on se comporte en mathématiciens bêtes, on applique une formule, on constate que les nombres augmentent vite, et on considère qu'ils vont augmenter comme ça pendant les trimestres qui suivent. Et on obtient un certain résultat.
C'est ce que font certains militants politiques, (qui font exprès de regarder une seule partie du graphique) j'ai vu des affiches qui sont basées sur les évolutions des 2 dernières années.
Mais si on regarde le graphique complet, on voit que l'analyse est totalement fausse. On peut raisonnablement penser qu'après l'épisode COVID totalement atypique, les chiffres en question sont un simple retour à la normal.

Dans ton cas, c'est un peu la même chose.
D'abord comprendre les chiffres. Avoir les informations 'contextuelles'. Est-ce qu'on a des informations qui peuvent expliquer tel ou tel chiffre. On sort de 3 années de COVID, est-ce que tirer des conclusions sur les chiffres de ces 3 années, c'est pertinent ?
Est-ce qu'il est possible (et utile ??) d'avoir les mêmes statistiques de départs et d'arrivées sur les années précédentes ?

Toutes ces questions que tu poses ne sont pas des questions de mathématiques ou de statistiques. Le statisticien, il fait des constats (les chiffres que tu as, ce sont des constats), il présente ces constats dans des tableaux. L'économiste va aller un peu plus loin, il va se mouiller, en tentant de donner des explications, et de faire des prévisions.
Mais pour ça, il va s'appuyer sur des connaissances supplémentaires qu'il a. Des données explicatives. Est-ce que les départs sont majoritairement des départs en retraite, des départs pour convenance personnelle etc etc. Il va tenter de COMPRENDRE ce qui se passe depuis quelques années, avant de PREDIRE l'avenir.

Personne, strictement personne (ni un statisticien, ni un économiste) ne va prendre ton tableau de 4x2=8 chiffres, et faire des prédictions à partir de ce tableau.

[prince 1990]

bonjour,
merci pour les réponses

il ne s'agit pas départ définitif du poste il s'agit de coopérations techniques.

Pour les données je dispose d'une base sur 10 années

merci infiniment d'avance pour toute aide

[prince 1990]

Bonjour

envoici le détail de quelques indicateurs que j'ai calculé pour éclaircir mon problème

année	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019	2020	2021	2022
départ	173	176	183	175	175	173	172	169	178	201
effectif total	774	748	727	702	672	787	786	782	780	768
départ sur effectif total	22%	23%	25%	25%	26%	22%	22%	22%	23%	26%
évolution d'une année à une autre	-	5%	7%	-1%	4%	-16%	0%	-1%	56%	15%

l'évolution de l'année 2022 par rapport à 2021 est 15% =(26,17%-22,82%)/22,82%


lequel de ces indicateurs est le plus significatifs et comment analyser ces résultats ? peut on calculer d'autres indicateurs plus pertinents ?
merci d'avance pour toute aide

[tbc92]

La dernière ligne est-elle utile ?
Les pourcentages de pourcentages sont toujours troublants. Parmi les personnes qui vont lire ton tableau, il y a ceux qui vont trouver un (tout petit) intérêt à cette ligne, et ceux qui vont trouver que cette ligne est très problématique.

Par contre, j'ajouterais 2 lignes
Evolution des départs : pour la dernière colonne, tu auras (201-178)/178
Evolution des effectifs : pour la dernière colonne, tu auras (768-780)/780

Et éventuellement (????) une autre ligne, avec l'écart entre ces 2 nombres.