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L’APS prévoit un avenir prometteur pour l’analyse prédictive des données

par Max Maudie, Alberta Pensions Services Corporation

Q : Pourquoi le poulet a-t-il traversé la route?
R : La réponse est triviale et est laissée à l’interprétation du lecteur.

À moins d’être un spécialiste des données ou un mathématicien, cette blague ne vous amusera pas, mais l’analyse des données procure un avantage tactique qui ne peut pas être pris à la légère. Elle joue un rôle fondamental dans le passé, le présent et l’avenir de l’Alberta Pensions Services Corporation (APS).

Ainsi, en 2016, la nouvelle équipe d’analyse d’APS a utilisé des données pour déterminer le début de service de la rente, c’est-à-dire le pourcentage de nouveaux retraités qui reçoivent leur premier versement dans les 30 jours; elle a constaté que ce pourcentage a grimpé de 27 % à 95 % en un an.

 « C’est à ce moment-là qu’APS a vraiment commencé à exploiter la capacité de l’analyse de données et de la veille stratégique », explique Waleem Alausa, directeur du service de veille stratégique et d’analyse (BIA) chez APS. « Cela nous a ouvert de nouvelles perspectives. »

Ce processus a conduit à APS Dash, un tableau de bord en temps réel de la performance à l’échelle de l’entreprise par rapport à des mesures clés. APS Dash s’affiche sur les moniteurs des trois étages de l’immeuble d’APS, et les responsables opérationnels peuvent y accéder sur leur bureau.

Waleem Alausa et son équipe ont actuellement les dossiers de cessation d’emploi dans leur ligne de mire afin d’améliorer le délai de traitement et le service à la clientèle. L’APS traite environ 23 000 dossiers de cessation d’emploi par année, soit 37 % de tous les dossiers. Par exemple, à leur départ à la retraite, certains laissent leurs fonds dans le régime ou les transfèrent à un autre régime, mais d’autres veulent leur argent, et cela est une priorité.

« Ils s’attendent à recevoir rapidement cet argent, peu importe ce qu’ils veulent en faire », explique Waleem Alausa, qui détient un doctorat en économie de l’Université de l’Alberta.

Une fois qu’il a reçu la trousse de cessation d’emploi, le participant dispose d’une année pour prendre une décision. Règle générale, la moitié des participants optent pour un versement, et c’est là que l’analyse prédictive des données entre en jeu. Comment peut-on prédire quels participants se décideront pour un versement et donner ainsi une longueur d’avance à l’équipe responsable des dossiers de cessation d’emploi?

Waleem Alausa et son équipe ont développé un algorithme prédictif grâce à l’analyse automatisée de 8 000 dossiers de cessation d’emploi traités. Les tendances ont été analysées en tenant compte des facteurs suivants :

 
  • Données démographiques
  • Salaire
  • Employeur
  • Régime de retraite
  • Années de service
  • Acquisition
  • Nombre de fois qu’un participant a déjà quitté un régime

L’algorithme s’est révélé précis à 96 % lorsqu’il a été utilisé pour 4 000 autres dossiers traités. Grâce à ces prévisions, l’équipe responsable des dossiers de cessation d’emploi pourrait bientôt commencer à traiter sans problème les dossiers de versement probable. Et chaque nuit, l’algorithme recherche des données dans la base pour faire de nouvelles prédictions. Le but est l’exactitude de l’information à 99 % de l’information. L’amélioration du processus lié aux dossiers de cessation d’emploi peut aussi permettre de réaliser d’importantes économies.

On pourrait penser que la mise en place de ce processus a été excessivement complexe sur le plan informatique, mais cela n’a pas été le cas. En fait, Waleem Alausa a réalisé l’algorithme prédictif simplement au moyen de son ordinateur de bureau.

Le service BIA s’efforce également de prévoir les demandes saisonnières au centre des services aux membres (MSC). Habituellement, on embauche du personnel temporaire pour faire face aux périodes de pointe saisonnières. Il faut quelques mois pour former les nouveaux employés et une fois la période de pointe terminée, la plupart sont licenciés. Cela peut s’avérer long et coûteux en temps et en argent.

Il y a beaucoup de départs à la retraite en décembre et en janvier, tandis que les cessations d’emploi sont nombreuses en juillet et en août, mais les subtilités de la programmation exigent davantage de précisions. C’est donc un système intégré de gestion des files d’attente qui anticipera les périodes de pointe et fournira des analyses prédictives. Une équipe mobile spécialisée peut alors se charger d’une tâche qui, autrement, pourrait prendre du retard, car le personnel peut être proactif, mais non réactif.

Brian Leeson, un responsable du MSC, explique que la gestion intégrée des files d’attente est un élément clé du plan stratégique. « Nous veillerons à disposer d’un nombre suffisant d’employés compétents pour répondre aux besoins de nos clients au bon moment, quoi qu’il arrive », a-t-il déclaré.

Il est essentiel pour l’APS de compter sur un niveau de dotation adéquat et sur la capacité de faire des paiements avec promptitude et exactitude, a affirmé Darwin Bozek, président et chef de la direction de l’organisation. « Nous offrons ainsi aux régimes de retraite et à leurs participants les services et la qualité qu’ils méritent. »
Waleem Alausa et son équipe poursuivent leur travail et ambitionnent de devenir un « centre d’analyse de l’excellence ». L’objectif est de permettre au personnel d’accéder aisément aux données pertinentes, de les comprendre et d’élargir ses connaissances. Cette initiative mobilise et responsabilise les employés, note Waleem Alausa, qui insère dans ses courriels une citation largement attribuée au statisticien de renom W. Edwards Deming.

« En Dieu nous croyons, tous les autres doivent fournir des données. »


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 Max Maudie
 Stratège de contenu, 
Communications d'entreprise
 Alberta Pensions Services Corporation