Modèle RH PIWB : recommander des tickets similaires par profil d'employé

  • Rversion finale: Yokohama
  • Mis à jour 30 janv. 2025
  • 1 minute de lecture

    • Utilisez le modèle de configuration classique pour configurer et former votre modèle de solution de similarité avec le modèle d'apprentissage machine afin de recommander les principaux articles et éléments de catalogue pertinents en fonction d'un profil d'employé similaire pour la détection de contenu et l'expérience personnalisée.

    Avant de commencer

    Rôles requis : sn_piwb_hr_content.admin

    Pourquoi et quand exécuter cette tâche

    Détectez tous les utilisateurs ayant un profil similaire à celui de l'employé. Identifiez les articles de la base de connaissances les plus consultés et les éléments de catalogue principaux soumis par ces utilisateurs.

    Procédure

    1. Accédez à la Tout > Console Intelligence prédictive > Cas d'utilisation > Créer à partir de modèles.
    2. Dans la liste des modèles, accédez au modèle Employee profile based recommendation (Profil de l'employé basé sur une recommandation), puis cliquez sur Démarrer.
      Une fenêtre contextuelle indiquant le nom du modèle s'affiche. Ce cas d'utilisation est géré dans Predictive Intelligence classique. Vous allez y accéder pour terminer la configuration. Vous pouvez procéder comme suit :
      1. Veillez à cliquer sur Afficher la documentation du produit sur la configuration de ce cas d'utilisation afin de passer en revue les instructions de configuration de la définition de la solution.
        Remarque :
        veillez à passer en revue et à comprendre la documentation pour la création de la définition de la solution.
      2. Cliquez sur Accéder pour commencer la définition de la solution.
      La page de destination Solutions d'apprentissage machine s'affiche.
      Figure 1. Cas d'utilisation d'apprentissage machine RH
      Liste des cas d’utilisation ML pour RH PIWB
    3. Accéder à Similarité et cliquez sur Configurer.
      La section Définition de la solution s'affiche.
    4. Sur le formulaire, vérifiez les valeurs de champ par défaut et personnalisez la solution selon vos besoins.

      Pour plus d’informations sur les champs du formulaire Définition de la solution de mise en grappe, consultez Create and train a clustering solution et Test a classification solution prediction.

      Remarque :
      Pour plus de détails sur la mise en œuvre de l'intégration des cas d'utilisation formés, consultez Intégration et personnalisation de Predictive Intelligence Workbench.

    Résultats

    Lorsque la configuration est terminée, la solution affiche les trois principaux articles de la base de connaissances et les trois principaux éléments de catalogue sur l'écran de l'employé en fonction d'un profil d'employé similaire. Pour en savoir plus, consultez Détection d'articles de la base de connaissances et d'éléments de catalogue pour les employés.

    Que faire ensuite

    Vous pouvez vérifier l’état de l’intégration à partir de Administration RH > Configurations AI RH > Définition de la solution. Le cas d'utilisation est maintenant mappé à la définition de la solution sélectionnée.