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Dernière mise à jour : 2025-09-19
Étapes : définir l’apprentissage automatique pour les anomalies liées aux heures

Étapes : définir l’apprentissage automatique pour les anomalies liées aux heures

Vous devrez peut-être prendre des mesures supplémentaires pour activer cette fonction en fonction de l’entente d’abonnement de votre organisation. Votre organisation figure soit dans l’entente de service principal, soit dans l’entente de service principal universel (UMSA). Pour déterminer l’entente d’abonnement au service de votre organisation :
  1. Sélectionnez votre avatar de profil dans Workday Community.
  2. Sélectionnez
    Profil
    .
  3. Dans votre page de profil, sélectionnez le nom de votre organisation, qui se trouve sous votre nom et à côté de votre titre d’emploi.
  4. Affichez la valeur de votre
    contrat de service d’abonnement
     .
Si la valeur est :
  • UMSA
    , la fonction est automatiquement disponible. Vous pouvez omettre l’étape
    Activer les fonctions d’innovation d’un service et les cotisations de données d’apprentissage automatique pour les clients MSA
     . Pour en savoir plus sur les cotisations de données d’apprentissage automatique, voir Concept : Workday AI for Universal Main Subscription Agreement Customers.
  • MSA
    , vous devez activer cette fonction par l’entremise d’Innovation Services, à l’aide de l’étape
    Activer les fonctions d’innovation et les cotisations de données d’apprentissage automatique pour les clients MSA
     .
Remarque : les clients UMSA n’ont pas de tâches ni de rapports d’Innovation Services dans leurs locataires, car ils s’appliquent uniquement aux clients MSA. Les clients UMSA peuvent ignorer toute information concernant Innovation Services.
  • Déployez le suivi des heures de Workday. Nous vous recommandons de déployer Time Tracking au moins un an avant la mise en œuvre de la détection des anomalies liées aux heures.
  • Créez des modèles d’approbation des heures.
Vous pouvez permettre à Workday d’utiliser l’apprentissage automatique pour détecter les entrées d’heures atypiques afin de pouvoir :
  • Créer des rapports personnalisés pour afficher les scores des anomalies liées aux heures et les principaux motifs d’anomalies liés aux heures pour les blocs d’heures.
  • Accéder au rapport
    Tendances des anomalies liées aux heures
     pour afficher ces tendances par organisation de supervision.
  • Permettre aux gestionnaires et aux responsables du pointage d’afficher les anomalies liées aux heures et d’effectuer les actions nécessaires par rapport à celles-ci dans le rapport dans le rapport
    Réviser des heures
    .
  1. Activer les contributions de données d'apprentissage automatique et de fonctionnalité d'Innovation Services ().
    Dans le rapport
    Innovation Services and Data Selection Opt-In
     , sélectionnez la section
    HCM: Workforce Management Machine Learning Services
     .
    Pour créer un modèle d’apprentissage automatique pouvant détecter les anomalies liées aux heures, vous devez choisir d’utiliser toutes les catégories suivantes :
    • Time Configuration Data
    • Données sur les travailleurs
    • Données historiques sur les blocs d'horaires
    • Données sur les heures et les absences du travailleur
    Vous pouvez également choisir d’utiliser
    les données sur la livraison des fonctions de l’utilisateur
     pour aider Workday à détecter les anomalies liées aux heures.
    Vous devrez peut-être prendre des mesures supplémentaires pour activer cette fonction selon l’entente d’abonnement au service de votre organisation. Pour en savoir plus, consultez cet article de Community .
  2. Accédez à la tâche
    Modifier la configuration du locataire - Apprentissage automatique
     .
    Sélectionnez la région dans laquelle Workday héberge les données utilisées pour améliorer et personnaliser les fonctionnalités d’apprentissage automatique et d’analyse.
    Sécurité :
    Set Up: Tenant Setup - Machine Learning
     dans le domaine fonctionnel System.
  3. (Facultatif) Accédez à la tâche
    Modifier un modèle d’approbation des heures
    .
    Cochez la case
    Inclure les anomalies liées aux heures
     pour afficher ces anomalies dans le rapport
    Réviser des heures
    .
    Sécurité : domaine
    Set Up: Time Tracking
     dans le domaine fonctionnel Time Tracking.
Nous vous recommandons de former le modèle d’apprentissage automatique dans le locataire de production pendant au moins trois semaines. Lors de la formation dans un locataire de production, vous vous assurez que le modèle dispose d’un flux constant de données réelles sur lesquelles s’entraîner afin qu’il puisse apprendre des modèles de blocs d’heures acceptables et non admissibles.
Si vous devez effectuer des tests dans un locataire hors production, vous pouvez activer la détection des anomalies liées aux heures dans les locataires de mise en œuvre. Si vous avez commencé les tests dans un locataire de mise en œuvre avant le 2024-10-04, vous devez maintenant activer l’extraction des données sur demande pour poursuivre l’extraction des données régulièrement.