La Mutuelle
Générale

Exploitation des données DSN
La Mutuelle  Générale par Agence Web Kernix

Client

La Mutuelle Générale

Expertises

Technos

Python
SageMaker
SnowFlake
TsLearn
Qlik
Xgboost

Année

2022
Kernix a accompagné La Mutuelle Générale dans le traitement et l'exploitation des données DSN (Déclaration Sociale Nominative). Une mission menée en partenariat avec A2 Consulting.

Contexte

L’équipe Data & IA de La Mutuelle Générale (LMG) souhaite démontrer la valeur des Déclarations Sociales Nominatives (DSN) des entreprises clientes. Obligatoires pour toutes les entreprises du secteur privé qui emploient des salariés, les DSN représentent une source de données considérable pour les organismes de Complémentaire Santé. Il s’agit d’une source normalisée de données issues de la paie des entreprises, qui, pour l’heure, est encore sous-exploitée sur le secteur des Assurances.

Dans celles-ci, on peut retrouver mois par mois, pour chaque employé, des informations relatives au contrat, à la rémunération, aux arrêts de travail, aux cotisations individuelles ainsi qu’aux ayants droit. Convaincue de l’importance de ces données pour les équipes métier, l’équipe Data & IA de LMG a fait appel à Kernix et A2 Consulting afin de réaliser 5 MVP permettant de démontrer la valeur des DSN.

Réalisation

Nous avons réalisé cinq missions dans le cadre de ce projet, la principale d’entre elles consistait à construire un observatoire des données RH pour chaque entreprise cliente de LMG.

Le but de la deuxième mission a été de prédire le chiffre d’affaires de l’année en cours réalisé par LMG grâce aux cotisations individuelles.

La troisième mission visait à fournir un résumé des effectifs de chaque entreprise afin de pouvoir effectuer des contrôles de démographie.

La quatrième mission avait pour but d’agréger les arrêts de travail et leurs durées dans une table afin de contrôler les indemnités journalières.

La cinquième et dernière mission consistait à étudier les départs à la retraite afin d’identifier des signaux faibles permettant de prévoir ces départs.

Résultats

La réalisation de ces 5 MVP a permis de démontrer la nécessité d’utiliser les données transmises via les DSN.

Deux modèles de prédictions ont été livrés permettant, pour le premier, de prédire le chiffre d’affaires réalisé par LMG pour l’année en cours; le deuxième permettant d’anticiper les départs à la retraite.

Afin de rendre la restitution des données la plus intuitive et la plus exploitable possible, des espaces Qlik ont été implémentés. Ceux-ci permettent d’observer rapidement les données RH des entreprises (index égalité Femme/Homme, effectifs, types de contrat, anciennetés, …), la situation détaillée des effectifs ainsi que l’absentéisme et les conditions de travail.

Prochaine réalisation

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