Seules 21 % des directions RH estiment que leur entreprise utilise efficacement les données fournies par son logiciel RH, selon le cabinet Gartner. Exploiter la data et les informations issues de vos outils internes, de votre DSN, des objets connectés et de l’open data peut permettre d’éclairer les prises de décision stratégiques et d’établir des scénarios prospectifs sur un grand nombre de sujets critiques : le turnover, les risques psychosociaux ou la gestion du travail hybride. Explications.
Au sommaire de cet article :
- Les solutions analytiques RH
- Gérer et prédire l’évolution des effectifs et des compétences
- Data RH et IA : des perspectives post-Covid prometteuses
- Comment manipuler un nombre massif de données hétérogènes ?
Solutions analytiques RH : la démocratisation est en cours
Les RH essaient depuis toujours de suivre des indicateurs clés comme l’absentéisme ou l’ancienneté des collaborateurs, historiquement avec des tableaux ‘maison’. Aujourd’hui encore, ces données demeurent indispensables pour optimiser la gestion des temps et des activités au quotidien – et la gestion prévisionnelle des emplois et des compétences. L’augmentation de la puissance de calcul des machines, la digitalisation des processus et l’automatisation du recueil des données et du reporting permettent toutefois aux directions RH d’aller beaucoup plus loin dans l’analyse et la recommandation. De plus, l’exploitation des fichiers DSN (Déclaration Sociale Nominative) vient changer la donne, avec leur mine de données récurrentes, dématérialisées et comparables d’une entreprise à l’autre.
Si l’intelligence artificielle (IA) et les solutions analytiques de ‘business intelligence’ (BI) demeurent moins exploitées dans la sphère RH que dans d’autres fonctions de l’entreprise (finance, marketing, notamment), elles commencent à faire des adeptes chez les DRH. Le pilotage du capital humain est en effet un important levier stratégique, aussi bien en matière de performance que de gestion des risques, a fortiori en période de crise. C’est aussi un moyen de faire de la prospective et donc d’anticiper l’avenir.
Pilotage RH : gérer et prédire l’évolution des effectifs et des compétences
Quels recrutements prévoir compte tenu des départs et des mobilités prévues, de la structure des effectifs, du taux de renouvellement des contrats courts, des démissions potentielles et des compétences dont l’entreprise aura besoin demain ? Qui sont les collaborateurs les plus susceptibles de quitter l’entreprise à court et moyen terme ?
C’est à ce genre de questions complexes que les solutions analytiques RH peuvent apporter des réponses. Outre l’analyse statistique de données administratives relatives aux employés, ces outils sont parfois dopés au machine learning. Ils sont conçus pour détecter des signaux faibles à travers des analyses sémantiques dans la masse de données et d’informations qui circule dans les systèmes d’information de l’entreprise. Et ainsi prédire des comportements et suggérer des actions concrètes : parcours de carrière personnalisés, proposition de mobilités ou de formations, réorganisation d’une équipe, etc.
Parmi les bénéfices potentiels : réduire le turnover en identifiant précisément les causes ; suivre les indicateurs d’égalité femme-homme et prendre des mesures pour favoriser la féminisation de l’entreprise. Mais également, optimiser les coûts de recrutement et le retour sur investissement des plans de formation, en alignant mieux les compétences des collaborateurs sur la stratégie de l’entreprise. Last but not least : cette approche permet aux professionnels RH de projeter l’évolution des effectifs sur la masse salariale. C’est donc bien de performance RH dont il est question.
Data RH et IA : des perspectives post-Covid prometteuses
Sur la base des données issues de la DSN et du SIRH (Système d’Information Ressources Humaines), les RH peuvent identifier les profils de collaborateurs pour lesquels le micro-absentéisme ou les arrêts maladie sont les plus fréquents, en fonction de leur poste. Ils peuvent également mesurer les variations -voire anomalies- par périodes, en relevant par exemple les indicateurs qui auraient évolué durant la crise sanitaire. Là encore, l’IA peut-être un allié pour prendre le pouls du climat social en interne. Des outils permettent ainsi de détecter les potentiels risques psychosociaux et donc d’avoir toutes les clés en main pour mener des actions de prévention ciblées.
Dans un autre registre, l’exploitation (transparente et responsable) de données liées aux collaborateurs peut aider les RH à relever un défi commun à de nombreuses entreprises en ce moment : la gestion du travail hybride. D’un côté, des outils peuvent faciliter la mise en œuvre quotidienne du télétravail sur le plan réglementaire, administratif, logistique… et ses implications sur la paie et l’organisation de l’entreprise. (Plannings, tickets restaurants, indemnités de transport, etc.). De l’autre côté, des objets connectés sur le lieu de travail, combinés à l’IA, peuvent signaler en temps réel les zones de tension dans les locaux en fonction des règles de distanciation sociale en vigueur et recommander des configurations ‘Covid-safe’.
Pilotage RH : comment manipuler un nombre massif de données hétérogènes ?
Si les outils de BI sont en plein développement dans le monde RH, la valeur ajoutée des recommandations repose en grande partie sur la qualité et la fiabilité des données de base. Il s’agit donc dans un premier temps de bien nettoyer les données et les standardiser pour les rendre exploitables. Dans un second temps, il peut être intéressant d’agréger des données externes, conjoncturelles par exemple, pour enrichir le spectre d’analyse.
Attention toutefois, il existe des centaines d’indicateurs sociaux et RH différents, et autant de cas d’usages potentiels pour les directions des ressources humaines. L’erreur serait de vouloir analyser un trop grand nombre de données et de critères, sans cap ni boussole. La démarche de pilotage RH doit être strictement alignée sur la stratégie de l’entreprise, en prenant en compte les besoins des collaborateurs, les objectifs business et les processus métier. L’intervention d’un spécialiste de la gestion RH et de la paie est souvent nécessaire pour sélectionner au mieux les indicateurs et les données.
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Sources : Selon l’étude Talent Analytics, de Gartner