Le monde du travail traverse une transformation numérique majeure où la donnée devient le moteur de la performance. Pour toute entreprise, qu'il s'agisse d'une TPE ou d'une PME, l'usage du machine learning offre une opportunité inédite de rationaliser les coûts de recrutement. Cette technologie permet d'analyser des volumes de données complexes pour en extraire des tendances fiables et actionnables. En utilisant Google AppSheet, vous avez désormais la possibilité de créer des modèles prédictifs sans posséder de compétences avancées en programmation. Cet article vous explique comment concevoir votre propre simulateur de salaire gratuit pour piloter votre stratégie RH avec précision.
Le machine learning, ou apprentissage automatique, est une technologie qui permet à un logiciel de s’améliorer par l’expérience plutôt que par une programmation rigide.
L’outil analyse vos données passées pour apprendre à repérer des corrélations invisibles à l’œil nu. Dans le milieu professionnel, cette discipline trouve des applications variées, allant de la prévision des stocks à l’analyse de la satisfaction client. Concernant la gestion des ressources humaines, elle permet de définir une politique salariale cohérente en se basant sur des critères objectifs.
Cette méthode remplace avantageusement les intuitions par des prédictions basées sur la réalité statistique de votre marché.
Des plateformes comme Dataiku ou Alteryx sont largement utilisées par les experts pour manipuler des volumes de données massifs. Pour les développeurs, des outils comme TensorFlow ou PyTorch permettent de construire des modèles sur mesure extrêmement poussés.
Ces logiciels demandent une expertise particulière et des investissements souvent élevés pour une petite structure.
Dans cet article, nous allons voir comment utiliser AppSheet pour le faire.
Configurer un modèle prédictif dans AppSheet
Pour mettre en place votre simulateur de salaire gratuit, vous devez suivre une méthodologie structurée directement dans l’interface d’AppSheet.
Cette procédure transforme vos données brutes en un outil intelligent capable d’apprendre.
Pour y parvenir, suivez les 4 grandes étapes suivantes:
Etape #1: Préparez votre source de données
Pour cet article, nous allons utiliser le jeu de données public « Job Salary Prediction Dataset » disponible sur Kaggle. Vous devez importer ce fichier CSV dans un Google Sheets pour qu’il serve de base à votre application.
Ce fichier CSV contient plus de 250000 fiches d’emploi avec des informations sur les postes occupés, l’expérience, la formation, les compétences, le secteur d’activité et le salaire. Pour illustrer cet article, nous nous limiterons à 8579 lignes.
Etape #2: Connectez votre application
Rendez-vous sur le portail AppSheet et créez une nouvelle application en sélectionnant votre feuille de calcul comme source de données principale. L’outil va alors générer automatiquement une interface de saisie basique pour votre futur simulateur.
Etape #3: Activez l'intelligence artificielle
Dans le menu de gauche, cliquez sur l’onglet « Intelligence » puis sélectionnez la section « Predictive Models« .
Cliquez sur le bouton pour ajouter un nouveau modèle de prédiction afin de commencer la configuration.
Nommez votre modèle. Puis choisissez la colonne « Salaire » comme colonne à prédire. AppSheet va alors vous demander d’identifier les colonnes « Inputs », c’est-à-dire les critères qui influencent ce montant, comme l’ancienneté ou la localisation géographique.
Etape #4: Entraînez le modèle
Appuyez ensuite sur le bouton « Save » pour lancer l’apprentissage automatique. La plateforme analyse les corrélations entre vos critères et les salaires pour créer une formule mathématique invisible et prédictive.
Si vous souhaitez que la prédiction se fasse dès la saisie dans un formulaire, vous pouvez activer l’option « Automatically Set Prediction Initial Value« .
Ainsi, une fois l’entraînement terminé, lorsque vous saisirez les caractéristiques d’un nouveau profil, le champ salaire se remplira automatiquement avec une estimation basée sur votre modèle.
Conclusion
Nous avons vu que le machine learning est désormais accessible à toutes les entreprises grâce à des solutions « no-code » performantes. La création d’un simulateur de salaire gratuit sur AppSheet constitue une première étape idéale pour moderniser vos processus internes. Cette approche vous permet de prendre des décisions basées sur les faits tout en maîtrisant parfaitement votre budget.
Ce type de modèle prédictif peut être adapté très facilement à de nombreux autres secteurs d’activité. Vous pourriez l’utiliser pour anticiper le prix de vente d’un service, estimer la durée d’un chantier ou prévoir le succès d’un futur produit.
FAQ - Predictive models
Absolument pas, car AppSheet est une plateforme dite « no-code ». Toute la configuration du modèle prédictif se fait via une interface visuelle simplifiée. Il vous suffit de sélectionner les colonnes de votre tableau Google Sheets, et l’algorithme s’occupe de la partie mathématique complexe.
Le jeu de données « Job Salary Prediction » est une excellente base de travail pour comprendre le fonctionnement de l’outil. Toutefois, pour obtenir une précision optimale, il est conseillé d’enrichir ce fichier avec des données spécifiques à votre région ou à votre secteur d’activité. Plus vos données historiques sont nombreuses et propres, plus les prédictions du simulateur seront justes.
AppSheet est idéal pour des prédictions simples basées sur des données structurées, comme des chiffres ou des catégories. En revanche, pour des analyses extrêmement massives ou des besoins de recherche scientifique, des outils spécialisés comme TensorFlow restent nécessaires. Pour la majorité des besoins opérationnels d’une entreprise, les capacités d’AppSheet sont largement suffisantes.
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