Thèse en cours

Utilisation de techniques d'optimisation et de machine learning en vue de faciliter la mesure de l'experience salarié ainsi que la prise de décision en matière d'amélioration de la qualité de vie au travail
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Auteur / Autrice : Eliabelle Mauduit
Direction : Andrea Simonetto
Type : Projet de thèse
Discipline(s) : Mathématiques appliquées
Date : Inscription en doctorat le 04/07/2022
Etablissement(s) : Institut polytechnique de Paris
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale de mathématiques Hadamard
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : École nationale supérieure de techniques avancées (Palaiseau, Essonne ; 1970-....)
Equipe de recherche : OC - Optimisation et Commande

Résumé

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De nos jours, le monde de l'entreprise est en perpétuel renouvellement afin de s'adapter aux défis de son temps, comme en témoigne la récente crise sanitaire qui a brutalement imposé le télétravail à une grande partie des salariés. Il est donc important pour les entreprises d'être capables de se réinventer tout en respectant le bien être de ses employés. Il est en effet connu que l'état mental des travailleurs se reflète sur les performances des entreprises. Ainsi, divers outils commencent à se développer afin de prendre la température sociale au sein des groupes, comme gPulse®, logiciel d'enquêtes Pulse développé par le cabinet de conseil Greenworking et déjà utilisé par de nombreux grands groupes et entreprises. gPulse® propose régulièrement des sondages rapides aux employés et collecte les réponses afin d'évaluer le niveau de satisfaction général. L'objectif de cette thèse sera de combiner des algorithmes d'optimisation de type AGP-UCB au machine learning afin d'améliorer cet outil. Nous aimerions développer un nouveau module permettant de traduire les réponses aux sondages sous forme mathématique pour construire une fonction de satisfaction, ainsi que proposer des solutions adéquates pour maximiser cette fonction sur le long terme. Nous espérons être en mesure de proposer aux entreprises un outil, a priori un nouveau module du logiciel existant gPulse®, dont la prise en main serait facile et permettant d'optimiser la prise de décision personnelle. Les solutions ne seront évidemment pas présentées comme des obligations contraignantes mais plutôt comme un ensemble de propositions pour aider l'employé dans sa gestion personnelle des événements et à faire valoir son ressenti à l'échelle de l'entreprise. En parallèle du développement de l'algorithme d'optimisation, un travail préliminaire en collaboration avec l'équipe d'experts psychologues de Greenworking qui analyse depuis 7 ans les données psychométriques de plusieurs entreprises du CAC40 permettra de développer des questionnaires, des sondages et des bases lexicales diversifés tant sur le fond que sur la forme. Il est en effet nécessaire d'adapter les questions et centres d'attention, mais aussi l'interprétation des réponses à la catégorie socio-démographique à laquelle nous nous adressons.