L’analyse de données RH ou Analytics RH, enjeux et cas d’usages

Dans la fonction RH, l’utilisation de l’Analytics RH est un phénomène récent qui monte en puissance. Les applications et opportunités potentielles y sont multiples.
L’Analytics RH est-elle une tendance de fond comme la transformation digitale ? Permet-elle aux entreprises de se différencier ?
Comment les modèles prédictifs résultant du traitement des données RH optimisent la prise de décision en matière de gestion du capital humain ?

Vraisemblablement, l’Analytics RH ou people analytics permet aux entreprises de prendre leurs décisions sur des faits et d’en suivre l’évolution.
La fonction RH doit apprendre à exploiter les expertises technologiques qui se développent et à travailler avec des spécialistes en matière d’analyse de données.
Cela passe par la valorisation des données RH à l’aide d’outils d’analyse de données, leur corrélation avec différentes sources d’informations, leur appropriation au sein de l’organisation et leur sécurisation.

1. Qu’est ce que l’Analytics RH ?
2. Les enjeux de l’Analytics RH pour les DRH
3. Sur quoi peut s’appliquer l’Analytics RH ?
4. Comment mettre en place l’Analytics RH dans l’entreprise ?

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Qu’est-ce que l’Analytics RH ?

L’analyse des données RH est une méthodologie qui consiste à utiliser des données disponibles sous différentes formes pour les analyser à travers des modèles statistiques.

Définition de l’Analytics RH ou analyse de données RH

Les techniques utilisées sont issues des statistiques descriptives et explicatives.
Ces techniques permettent de décrire la situation actuelle et de répondre aux questions sur les causes et conséquences de certains événements. Par exemple, étudier les différences de salaire dans un effectif et les expliquer par des différences liées à l’âge, le diplôme ou encore l’expérience.
Les données peuvent être de plusieurs types :

• Les données structurées par exemple des données RH telles que l’effectif
• Les données semi structurées comme les résultats d’un sondage de satisfaction
•  Les données non structurées comme les commentaires sur les réseaux sociaux

Les données traitées peuvent recouvrir différents métiers de la Gestion des Ressources Humaines notamment :

• Le « core HR »
• La gestion des absences
• La paie
• Le recrutement
• La rétention
• La performance
• La formation
• Les plans des successions etc.

Les enjeux de l’Analytics RH pour les DRH

Les technologies du Big Data permettent de gérer des données massives caractérisées à la fois par leur volume, leur variété et leur vélocité (fréquence à laquelle les données sont générées, capturées et partagées).
La possibilité de traiter un grand nombre de données et de trouver des corrélations entre elles constitue une mine d’information pour les entreprises.
Le défi de l’analyse pour les Ressources Humaines est d’identifier quelles données utiliser et comment les utiliser afin de répondre à une problématique RH, par exemple simuler et prédire les besoins en compétences futures.

Bon à savoir :  Selon Deloitte dans la publication « 2019 Global Human Capital Trends », 74% des entreprises reconnaissent l’importance des outils d’analyse des données de Ressources Humaines.
Pourtant, seules 26% des personnes interrogées déclarent avoir le sentiment d’utiliser efficacement la technologie et l’analyse pour améliorer l’efficacité de leurs équipes.

Focus sur les enjeux de l’analyse prédictive

Les techniques prédictives permettent, à l’aide des techniques statistiques descriptives et explicatives d’établir des modèles partant de l’observation d’un phénomène pour établir un modèle utilisé pour anticiper des événements futurs et prescrire des recommandations.
Par exemple, on établira un modèle prédictif concernant les risques de départs, afin de décliner un plan d’action ciblé lié aux risques et raisons identifiés.
Les Ressources Humaines disposent ainsi de moyens permettant de mieux comprendre le fonctionnement de leur organisation, d’anticiper les phénomènes et de définir des stratégies associées, d’identifier des menaces et opportunités et d’y réagir de façon appropriée.
Une autre étude de Bersin by Deloitte constate que seules 14 % des organisations sondées ont mis en place des modèles Analytics avancés ou prédictifs pour prendre une décision sur le capital humain.
56 % des entreprises interrogées en sont restées à la phase du « reporting opérationnel » : les entreprises agissent davantage sur l’opinion et le « feeling » des professionnels RH, en s’appuyant par exemple sur leur expérience. Le manque de compétences en interne et le manque de fiabilité des données ou la culture d’entreprise expliquent en grande partie ce retard. L’analyse prédictive pourra permettre de baisser le turnover de l’entreprise

Sur quoi peut s’appliquer l’Analytics RH ?

Les approches centrées sur l’analyse de l’engagement des collaborateurs, visant à développer la promotion interne, l’épanouissement des collaborateurs et la confiance ou encore la transparence figurent parmi les tendances actuelles.
Ces tendances sont encouragées par la réglementation (protection des données, égalité Homme Femme) dans un contexte de guerre des talents et de nouvelles attentes des collaborateurs.
Les logiciels existants sur le marché sont de plus en plus nombreux, et la combinaison des données RH avec d’autres types de données émergent permettant de développer l’utilisation de modèles prédictifs.

L’Analytics RH dans le recrutement

Lors d’un processus de recrutement les logiciels d’acquisition de talents permettent de sélectionner les candidats sans avoir à étudier chaque candidature, en utilisant par exemple certains mots clés repérés par le logiciel issus des recrutements précédents.
La personnalité d’un candidat peut être analysée à l’aide de questionnaires. Au fil du temps, les risques liés aux recrutements seront réduits.
Le recrutement prédictif peut également s’appuyer sur l’identification des caractéristiques interindividuelles aboutissant à la performance établie précisément pour une organisation, une fonction ou un métier.
Le modèle permet de lier indicateurs de performance et données de compétences de collaborateurs exerçant dans des fonctions et un contexte similaire. Une cartographie des populations internes est ainsi réalisée, produisant des résultats précis tenant compte du contexte et de la culture organisationnelle.
En matière d’anticipation des besoins de recrutements, la combinaison des temps moyen de recrutement pour un profil donné avec une roadmap produit peut permettre d’anticiper suffisamment un recrutement. De même, il est possible de connaître le nombre de candidats à interviewer pour qu’un recrutement aboutisse.
Ainsi, les logiciels d’acquisition de talents permettront aux départements RH de rassembler des informations sur les candidats, de mesurer performances et retour sur investissement des recrutements, puis de partager ces informations. L’amélioration de la qualité des recrutements tout en réduisant les coûts d’exploitation s’en trouveront facilités.
Notons enfin que les technologies du Big Data permettent d’identifier des profils absents des réseaux professionnels ou qui n’ont pas répondu à une offre d’emploi. A grande échelle, le Big Data peut étudier les tendances des marchés et prédire la manière dont ils évolueront, et à l’échelle individuelle, aider un candidat à trouver le poste qui correspond à ses attentes.

L’Analytics RH dans les enquêtes sur le climat interne et la rétention des talents

Le turnover des salariés entraîne des coûts pour les entreprises tout en mobilisant des ressources importantes. Lorsqu’un salarié s’en va, l’investissement effectué lors de son recrutement et de sa formation est perdu.
L’Analytics RH constitue une opportunité en matière de rétention.
Les sondages réguliers permettent d’identifier et de clarifier les facteurs influençant l’engagement des collaborateurs et d’améliorer la marque employeur. Pour certaines populations par exemple, l’importance de l’évolution de carrière et des opportunités de formations prime sur la rémunération. Le développement d’actions ciblées en matière de perspectives d’évolution ou de mentoring est alors plus efficace.
Le ressenti des employés est ainsi analysé pour augmenter le taux de rétention et identifier les employés les plus susceptibles de quitter l’entreprise en déterminant les moyens de les retenir, par exemple en recommandant une évolution de carrière.
Le Big Data aide à analyser les résultats d’enquêtes sur la base de questions structurées et peut apporter des éléments concrets à l’amélioration du climat de l’entreprise. L’analyse étant facilitée, la tendance est à l’augmentation du rythme des enquêtes assurant un suivi en temps réel du climat de l’entreprise et une capacité d’action accrue.

 L’Analytics RH dans la planification des ressources

Une analyse approfondie des données portant sur les dernières années met en exergue les tendances en ce qui concerne l’évolution des effectifs dans une catégorie d’emploi ou dans une zone géographique donnée. La planification stratégique par scénarios en affinant les projections est alors possible.
La gestion de la productivité par employé peut être facilitée par les indicateurs de performance associés aux objectifs de l’entreprise. Cette association permet de prédire les ressources nécessaires par département, d’identifier les employés les plus performants au regard des besoins de l’entreprise. Il est dorénavant possible d’estimer la valeur du capital humain avec des données concrètes.
Selon une étude de KPMG, la mise en place des HR Analytics permet de générer de la performance opérationnelle et financière, en établissant par exemple des corrélations entre certaines caractéristiques de populations et la rentabilité d’unités opérationnelles, pouvant orienter une stratégie future de recrutement. La 3/4 des dirigeants estime que les politiques de ressources humaines fondées sur l’analyse des données amélioreront la rentabilité des entreprises dans les trois prochaines années.

L’Analytics RH dans la gestion des talents

Les analyses combinées permettent d’harmoniser les processus de gestion des talents. Un outil de calibration permettra de croiser performance des employés et potentiel d’évolution sur un ou plusieurs types de poste, en fonction des cursus, formations et expertises de chacun.
Ainsi, les entreprises seront en mesure de proposer aux salariés des parcours-types de gestion de carrière. Elles déclinent ensuite des plans d’accompagnements appropriés pour les potentiels devant évoluer rapidement, ou des actions de motivations pour les salariés ayant un potentiel élevé et une performance moindre, en adaptant les actions à chaque profil.
Les outils en matière de mobilité interne offrent aux salariés une visibilité concernant les postes à pourvoir au sein de l’entreprise. Ils peuvent mesurer l’écart entre leur profil et les compétences requises pour prétendre à de nouvelles fonctions et être encouragé à suivre les formations nécessaires à leur évolution.
L’analytics rh permettra de proposer des parcours types d’évolution aux salariés
Les technologies de recrutement et de performance donnent aux équipes RH des données clés pour améliorer la compréhension des tendances par le partage ciblé avec managers et employés.
Une bonne compréhension des compétences des employés, en fournissant aux managers des informations sur ce dont les employés ont besoin pour réussir, augmente l’efficience de la gestion de carrière et aide les salariés ainsi que les managers à exploiter leur potentiel.

Bon à savoir :  Plus d’un tiers (35 %) des dirigeants interrogés par KPMG n’a encore jamais mis en application des analyses avancées ou des outils de HR Analytics pour identifier les liens directs entre gestion des talents, modes organisationnels, management et culture d’entreprise et ses résultats opérationnels et financiers (satisfaction client, qualité, rentabilité, etc.).

Mais la mise en place des HR Analytics devrait s’accroître, aidée notamment par les capacités de plus en plus importantes de stockage et de traitement des données concernant les salariés et les candidats.

L’Analytics RH pour fiabiliser la paie

Certains logiciels d’Analytics RH permettent de fiabiliser les contrôles de paie, par exemple en réalisant des contrôles en entrée et en sortie de paie, et en les comparant aux provisions correspondantes.
En matière d’heures supplémentaires, on peut améliorer la compréhension des raisons menant à leur réalisation, en corrélant données RH et données liées à l’activité. On pourra par exemple déterminer si la source des heures supplémentaires est liée à une commande exceptionnelle ou à un absentéisme élevé.

 

Comment mettre en place l’Analytics RH dans l’entreprise ?

1 – Définir les priorités

L’alignement des HR Analytics avec les priorités business de l’entreprise permettra de définir les bons indicateurs sociaux RH à utiliser en soutien à la stratégie de l’entreprise. En fonction du secteur d’activité, les enjeux seront différents.
Parmi les indicateurs RH les plus souvent utilisés, on retrouve les tableaux de bord liés à l’effectifs (rapport homme/femme, pyramide des âges, équivalents temps plein, turnover, absentéisme), les comparatifs de salaires, les indicateurs de performance, formation et développement ou encore la qualité du management.

2-Structurer des données massives

La gestion des données est une réelle barrière au développement des Analytics RH, puisque de nombreuses organisations rencontrent des problèmes liés à l’intégration et à la qualité des données.
L’analyse prédictive ne peut résulter que d’informations massives, au préalable structurées, par exemple sous forme d’une base de données. Les données devront donc être unifiées dans un ensemble cohérent permettant une vue globale.
Il s’agit donc ici de combiner et d’interconnecter des données RH avec des données éparpillées de type résultats d’évaluations, d’enquêtes, données issues de système d’informations internes (CRM, finance, production, logiciels de gestion des Ressources Humaines), des réseaux sociaux, de bases tierces (CV Thèques, benchmarks, données socio-économiques…, et aux objets connectés).
L’unification des données, leur interprétation et leur partage en une histoire ayant du sens est un challenge.

3-Assurer la sécurisation des données

Les données collectées présentes un caractère personnel et sont donc sensibles et à traiter avec précaution.
De nombreuses données collectées peuvent être issues de la vie privée.
La sécurisation des données est primordiale, d’autant que les réglementations visant leur protection deviennent plus contraignantes.
Il convient de se rapprocher de son fournisseur de solutions RH pour vérifier comment sont protégées et stockées les données, et de valider la sécurité des transferts de données. Avec des réglementations comme la RGPD, il est important de sécuriser les données

4-Développer de nouvelles compétences

Le sujet du Big Data est encore nouveau dans le domaine des Ressources Humaines, qui a traditionnellement tendance à raisonner en favorisant l’intuition. Pour devenir un réel outil d’aide à la décision RH, la fonction doit encore développer des compétences nouvelles et s’appuyer sur des experts.
Le responsable RH devra être en mesure de comprendre les données et de les analyser pour planifier. La valeur de la Data se trouve dans sa lecture et sa bonne interprétation.
La production de modèles fiables est rendue possible par une compréhension des modèles de fonctionnement organisationnels et individuels, ainsi qu’à une sensibilisation à la législation en matière d’utilisation des données personnelles.
L’analyse contextuelle, la prise de recul et l’intelligence humaine permettront de raconter une histoire qui ait du sens et qui puisse être partagée pour une réelle utilité.
Quelle que soit la qualité d’un modèle prédictif, l’implémentation des changements proposés par le modèle est la clé du succès. L’accompagnement du changement par les professionnels RH est donc primordial.
L’équipe spécialisée dans l’Analyse de données RH a par ailleurs besoin de compétences pluridisciplinaires, alliant notamment psychologie industrielle et organisationnelle, expertise en développement organisationnel, expertise des processus RH, expertise en sciences des données.
Les 3 points à retenir :

• L’Analytics RH, science encore émergente, devrait permettre aux DRH de développer une vision à long terme de la stratégie RH et de mettre en place les actions nécessaires à la montée en compétences des salariés, pour un retour sur investissement rapide et efficient.
• La mise en place de l’Analytics RH a de nombreux cas d’application pour les Ressources Humaines. Toutefois, elle nécessite des prérequis importants comme la structuration des données massives.
• Le caractère factuel des décisions prises grâce aux données permettent aux RH de gagner en crédibilité et en légitimité devant les équipes de direction. Attention toutefois à utiliser les outils de l’Analytics RH à bon escient, sans tomber dans la dictature des chiffres : c’est tout l’enjeu de poser les bonnes questions pour obtenir les bonnes réponses au bon moment.

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