Concept : anomalies liées aux heures

Les anomalies liées aux heures sont des blocs d’heures qui, pour une ou plusieurs raisons, sont atypiques pour un travailleur. Workday utilise l’apprentissage automatique pour déterminer les schémas d’entrée des heures habituels des travailleurs à partir de données historiques en fonction des éléments suivants :

Entrées d’heures.
Congés.
Horaires de travail.
Si les personnes chargées de l’approbation des heures ont approuvé, refusé, corrigé ou renvoyé des blocs d’heures similaires.

Workday détecte les blocs d’heures qui sont contraires à ces schémas et leur affecte un score. Ce score quantifie la probabilité que le bloc d’heures comporte une anomalie. Lorsque Workday considère un bloc d’heures comme anormal, cela ne signifie pas que le bloc d’heures n’est pas valide. C’est plutôt que le bloc d’heures est atypique et peut nécessiter une attention particulière.

Une fois que Workday a détecté des blocs d’heures pouvant comporter une anomalie, vous pouvez :

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
.

La détection des anomalies liées aux heures vise à compléter les validations pour l’entrée des heures. Les validations pour l’entrée des heures et les conditions des règles sont le meilleur moyen de repérer les erreurs connues. Par ailleurs, la détection des anomalies liées aux heures vous aide à repérer les entrées d’heures inhabituelles qui n’enfreignent pas les validations.

Le modèle d’apprentissage automatique observe les actions (approbation, refus, correction ou renvoi) effectuées par les gestionnaires, les administrateurs et les travailleurs. À l’aide de ces données, le modèle apprend quels types d’entrées d’heures sont acceptables et quels types ne le sont pas. Exemple : un gestionnaire approuve régulièrement les blocs d’heures d’un travailleur de 8:00 AM à 5:00 PM, du lundi au vendredi. Au fil du temps, Workday apprend que les blocs de 8:00 AM à 5:00 PM sont acceptables. D’un autre côté, un travailleur entre de manière répétée des blocs d’heures de 7:00 AM à 11:00 PM et que le gestionnaire renvoie les blocs d’heures à plusieurs reprises, Workday apprend que ce comportement n’est pas acceptable et affecte un score d’anomalie plus élevé aux futurs blocs d’heures de même nature.

À mesure que Workday observe des actions de plus en plus nombreuses, le modèle d’apprentissage automatique détecte les anomalies avec plus de précision. Toutefois, cela signifie que Workday ne sera pas en mesure de détecter des anomalies si un gestionnaire ou un administrateur n’a jamais effectué d’action par rapport à des situations similaires auparavant. Exemple : un travailleur soumet par erreur des heures un samedi, de 1:00 AM à 5:00 AM. Depuis l’activation de la détection des anomalies liées aux heures dans le locataire, les travailleurs n’ont pas entré de blocs d’heures similaires et les administrateurs n’ont pas effectué d’actions sur des blocs d’heures similaires. Workday n’indiquera donc pas que ce bloc d’heures comporte une anomalie. Dès que le gestionnaire effectuera des actions sur ce type de bloc, Workday commencera à apprendre que les blocs de ce type sont inacceptables. Workday affectera alors un score d’anomalie plus élevé aux blocs d’heures similaires.

Le modèle s’entraîne sur les données d’heures historiques pour chaque travailleur. Afin de disposer de suffisamment de données à analyser pour le modèle, Workday vous recommande de déployer Time Tracking au moins un an avant de mettre en œuvre la détection des anomalies liées aux heures. Nous vous recommandons de choisir d’utiliser l’apprentissage automatique pour la gestion de la main-d’œuvre et les catégories de données dans un locataire de production afin que le modèle puisse s’entraîner avec des données dynamiques pendant au moins trois semaines. Vous pouvez surveiller les résultats dans le rapport

Tendances des anomalies liées aux heures

. Attendez que les résultats des anomalies soient cohérents avant de les rendre visibles dans le rapport

Réviser des heures

. Au cours de cette période, pour faire en sorte que les gestionnaires et les personnes chargées de l’approbation des heures ne voient pas les anomalies liées aux heures, ne cochez pas la case

Inclure les anomalies liées aux heures

dans la tâche

Modifier un modèle d’approbation des heures

.

Le test de cette fonctionnalité dans un locataire hors production comporte des limites, car le modèle nécessite un flux constant de données dynamiques pour apprendre les tendances des blocs d’heures acceptables et non admissibles. Lorsque vous choisissez d’utiliser la détection des anomalies liées aux heures dans votre locataire de production, le modèle d’apprentissage automatique peut accéder à un plus grand nombre de données et gagner rapidement en exactitude. Si vous avez besoin de tester la détection des anomalies liées aux heures dans un locataire hors production, vous pouvez activer la fonction dans les locataires de mise en œuvre. Pour générer des anomalies liées aux heures dans un locataire hors production, vous devez soumettre et approuver ou refuser des blocs d’heures dans ce locataire.

Bien qu’il puisse y avoir de multiples facteurs qui contribuent à faire qu’un bloc d’heures comporte des anomalies, Workday ne dégage qu’un motif principal possible pour chaque bloc d’heures. Vous pouvez afficher les anomalies sur lesquelles un gestionnaire peut effectuer une action dans le rapport Réviser des heures. Vous trouverez ci-dessous quelques exemples de motifs d’anomalies possibles.

Motif	Description	Heures en cours de révision
Quantité calculée	La quantité d’heures entrée par le travailleur est supérieure ou inférieure à la quantité d’heures prévue.	Oui
Pointage d’entrée	Le pointage d’entrée a lieu en dehors de l’heure d’entrée habituelle du travailleur (selon le calendrier de ses horaires de travail).	Oui
Pointage de sortie	Le pointage de sortie a lieu en dehors de l’heure de sortie habituelle du travailleur (selon le calendrier de ses horaires de travail).	Oui
Jour du mois	Le travailleur a entré des heures pour un jour du mois où il ne travaille généralement pas.
Jour de la semaine	Le travailleur a entré des heures pour un jour de la semaine où il ne travaille généralement pas.	Oui
Type d’employé Emplacement Type d’emplacement Profil d’emploi Organisation de supervision Type de travailleur	Le travailleur est rattaché à un type d’employé, à un type de travailleur, à un profil d’emploi ou à une organisation de supervision pour lequel ou laquelle des entrées d’heures comportant des anomalies sont fréquemment observées. Exemple : les taux d’anomalies liées aux heures pour les membres de l’organisation Ventes sont plus élevés, car ces derniers entrent leurs heures sur des appareils mobiles lorsqu’ils sont en déplacement. Workday tient compte de ce facteur pour déterminer le principal motif d’anomalie possible.
Modification par un tiers	Une personne autre que le travailleur a modifié le bloc d’heures.
Bloc d’heures du travailleur pour un poste	Un travailleur multiposte a entré un ou plusieurs postes différents de ceux qu’il occupe généralement.
Bloc d’heures du travailleur pour un projet	Un travailleur affecté à des projets a entré un ou plusieurs projets différents des projets sur lesquels il travaille habituellement.
Quantité déclarée	La quantité d’heures entrée par le travailleur est supérieure ou inférieure aux heures qu’il entre habituellement.	Oui
Différence entre les quantités d’heures déclarées et prévues	La quantité d’heures entrée par le travailleur est supérieure ou inférieure à la quantité d’heures prévue.	Oui
Date du quart	La date du quart dans le bloc d’heures est peut-être inhabituelle.
Nombre d’anomalies de suivi des heures	Le travailleur a un historique de plusieurs entrées d’heures comportant des anomalies.
Marqueurs de calcul des heures	Le travailleur a entré des heures pour un ou plusieurs marqueurs de calcul des heures qu’il n’utilise généralement pas.
Statut de pointage dans un bloc d’heures du travailleur	Il se peut qu’il manque un pointage d’entrée ou un pointage de sortie, ou les deux, dans l’historique d’événement de pointage pour le bloc d’heures.
Durée au poste	Il arrive que les travailleurs qui occupent un poste depuis un certain temps entrent plus d’anomalies que les autres. Exemple : un travailleur vient de commencer un nouveau poste et a entré un bloc d’heures anormal. La raison principale de son anomalie pourrait être la Durée au poste.
Type d’horaire	Le type d’heures entré est différent du type d’heures habituel pour le travailleur.	Oui
Worktags	Les worktags entrés par le travailleur sont différents des worktags qu’il entre généralement.	Oui

Workday se sert d’un score de confiance afin de quantifier la probabilité qu’une entrée d’heures comporte des anomalies. Le niveau de confiance des anomalies est le suivant :

Faible lorsqu’il se situe de 50 à 80 %.
Moyen lorsqu’il se situe de 80 à 90 %.
Élevé lorsqu’il se situe de 90 à 100 %.

Vous pouvez inclure le score d’anomalie dans des rapports personnalisés à l’aide du champ de rapport

Score des anomalies liées aux heures

de l’objet de gestion Bloc d’heures.

Vous pouvez activer l’affichage des anomalies liées aux heures dans le rapport

Réviser des heures

. Lorsque vous affichez des anomalies dans le rapport Réviser des heures, les gestionnaires et les responsables du pointage peuvent repérer rapidement les problèmes d’entrée des heures qui nécessitent leur attention. Workday utilise le filtre

Travailleurs avec anomalies possibles liées aux heures

dans la page récapitulative du rapport

Réviser des heures

. Workday affiche également les colonnes suivantes :

Nombre d’anomalies possibles liées aux heures
dans la page récapitulative.
Motif d’anomalie possible lié aux heures
dans la vue détaillée pour le travailleur.
Niveau de confiance des anomalies liées aux heures
dans la vue détaillée pour le travailleur.

Le rapport

Réviser des heures

affiche uniquement les anomalies liées aux heures pour lesquelles un gestionnaire peut effectuer une action. Exemples :

Les gestionnaires peuvent uniquement approuver les heures soumises. Workday n’affichera pas les anomalies liées aux heures approuvées ou non soumises.
Les heures doivent être prêtes à être approuvées sans aucune erreur. Les gestionnaires ne peuvent pas approuver des heures comportant des erreurs.
Workday n’affichera pas les anomalies des heures liées aux profils d’emploi, car les gestionnaires ne peuvent pas modifier les profils d’emploi à partir du rapport Réviser des heures.