Les destinataires sont nombreux et ne veulent pas les mêmes coupes : le conseil d'administration suit les effectifs par pratique et le coût des recrutements, les élus les données sociales, les grands clients demandent dans leurs appels d'offres le taux de départ et la séniorité des équipes proposées. Les sources vivent souvent dans l'entrepôt de l'entreprise, modélisées avec dbt, ce qui aide autant que cela piège.

Ce qu'il fait chaque jour chez vous

Préparer le volet RH du conseil d'administrationIl sort pour chaque conseil les effectifs par pratique, les recrutements réalisés contre le plan, les départs de profils clés et le délai moyen de recrutement, avec la date d'arrêt des chiffres.
Répondre aux questionnaires RH des appels d'offresIl prépare les chiffres demandés par les acheteurs — séniorité moyenne des équipes proposées, taux de départ, part de consultants certifiés — et les transmet au commercial pour validation avant tout envoi.
Vérifier les modèles dbt qui alimentent les étatsAvant chaque état, il compare le total produit par l'entrepôt au comptage du SIRH à la même date, et alerte l'équipe data dès qu'une transformation modifiée change les chiffres sans que personne ne l'ait annoncé.
Compter le temps passé à surveiller les modèles en serviceIl établit, à partir des relevés fournis, les heures d'astreinte déclenchées par les alertes de dérive du modèle, par équipe et par mois, pour la direction et pour les élus.
Établir les états obligatoires selon la méthode officielleIl calcule l'index de l'égalité professionnelle et les autres états dus en suivant la méthode publiée, sans l'adapter aux catégories internes de l'entreprise, et le dit dans la note de calcul.
Livrer à chaque lecteur un fichier ajusté à ses droitsIl décline chaque état selon le destinataire : détail pour la direction, données agrégées pour les élus, et pour les usages internes d'analyse, un fichier passé par pseudonymisation et limité aux champs nécessaires.

Sur le terrain

Un appel d'offres qui demande la séniorité

Un grand compte demande, dans son appel d'offres, la séniorité moyenne et le taux de départ annuel de l'équipe proposée pour un projet de mise en production d'un modèle de prévision. L'agent calcule les deux chiffres sur les six consultants nommés, note que l'équipe est trop petite pour un taux de départ significatif et propose au commercial de donner celui de la pratique entière, en le disant. Le commercial valide cette formulation.

Un effectif qui avait gonflé dans l'entrepôt

Le tableau mensuel affiche douze salariés de plus que le mois précédent sans aucune embauche. L'agent compare avec le SIRH et découvre qu'une transformation modifiée dans dbt compte désormais les stagiaires dans l'effectif permanent. Il bloque l'envoi, écrit à l'équipe data avec l'écart chiffré, et le tableau corrigé part le lendemain avec une note expliquant le report.

Les mots qu'il emploie chaque jour

Pseudonymisation: Elle remplace les identifiants mais laisse des données personnelles ; seule une anonymisation véritable est irréversible.
Mise en production d'un modèle: Le passage du prototype au service utilisé : c'est là qu'apparaissent le coût, la latence et la surveillance.
Dérive du modèle: La perte de performance quand la réalité s'écarte des données d'entraînement : elle se surveille, sinon elle se découvre par une plainte.

Son métier de départ : Reporting RH. Toute l'activité : Données et intelligence artificielle.