En quoi consiste People Analytics? Et quels sont les freins rencontrés sur le terrain ?

Les équipes des Ressources Humaines prennent de plus en plus conscience que les employés sont le vrai moteur de l’entreprise.

La méthodologie People Analytics, aussi appelée HR Analytics est intimement liée aux Big Data et aux stratégies data-driven puisqu’elle consiste à collecter et regrouper une multitude de données opérationnelles RH propres à l’entreprise, comme les données démographiques sur les employés, les données de paie, les données de performance et les données d’engagement. Et également des données externes à l’entreprise tels des données sur le marché du travail, des données démographiques, et bien plus encore.

La vraie force de l’approche People Analytics est de pouvoir récupérer, structurer et analyser toutes ces données variées afin que la fonction RH prenne de meilleures décisions en connaissance de cause; comme par exemple d’obtenir des informations qui vont aider l’organisation à optimiser ses performances et celles de ses talents.

Les freins aujourd’hui dans la fonction RH

Toutes ces promesses de transformation digitale fascinent mais concrètement sur le terrain la mise en œuvre n’est pas si simple.

Il y a tout d’abord des freins métiers liés à la sensibilité des données, puisque les données utilisées sont liées à l’employé. Il faut travailler étroitement avec les équipes déléguées à la protection des données afin de savoir ce qu’il est autorisé d’analyser et de partager. Le RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données), mis en place en 2016 au niveau Européen, force les entreprises à se mettre en conformité et impacte tout particulièrement la fonction RH. Pour être conforme, le RGPD nous impose de définir pour chaque cas d’usages les points ci dessous :

  1. Définir les objectifs – Avoir une finalité déterminée, explicite et légitime
  2. The pertinence et proportionnalité des données – toutes les données utilisées doivent être justifiées de part leur intérêt et le périmètre bien défini et respecté
  3. Une conservation limitée dans le temps – Définir la conservation dans le temps en fonction du besoin
  4. Une obligation de sécurité de qualité et d’accès – La conformité de la donnée doit être validée, l’ensemble des traitements analysés et les accès sécurisés et restreints pour chaque utilisateur.

Un second frein est le manque de connaissance sur l’utilisation de la data. En effet, bien souvent les experts métiers ne se doutent pas qu’il est possible

  • de consolider toutes les données de l’entreprise grâce à des outils performants et sécurisés (Data Engineering)
  • d’explorer et mettre en œuvre des cas d’usages non encore explorés (Data Visualisation et Data Science).

Enfin, il y a les freins techniques liés à l’historique des données puisque, bien souvent, il n’y a pas de Systèmes d’Information à proprement dit dans la fonction RH, et toutes les données proviennent de différentes sources (finance, headcount, formation…). Le stockage est également un point clé. Il faut pouvoir définir un environnement de stockage sécurisé afin de consolider les données, de s’assurer de sa qualité et de l’exploiter. Et enfin l’exhaustivité, car tous les employés n’ont pas la même ancienneté dans l’entreprise, et certaines données ne seront pas disponibles sur un même historique pour chaque employé.

 

Cas d’usage multiples

People Analytics représente une véritable mine d’or pour améliorer le recrutement mais aussi pour la gestion des talents, le développement RH ou encore la gestion des effectifs et des compétences. Voici quelques exemples d’usages :

Gestion des ressources

En s’appuyant sur People Analytics, les RH peuvent par exemple identifier les besoins en compétences des entreprises dans les cinq à dix années à venir, et ainsi établir une stratégie de recrutement et de nouveaux types de profils à rechercher.

Optimisation du plan de Formation

L’analytique permet de mesurer l’impact de l’investissement de formation sur les résultats de l’entreprise. D’une part, il est possible de quantifier la performance d’une formation (nombre de sessions, taux de remplissage, taux d’annulation, impact sur les performances des salariés…)
D’autre part, il est possible de connaître le coût d’investissement réalisé sur un salarié.

Attrition

Le phénomène d’attrition représente la fuite des salariés en entreprise. Afin de réduire l’impact et les coûts de l’attrition, il est important de l’anticiper. L’analyse des données permet de comprendre ce phénomène d’attrition et de déterminer quels sont les salariés les plus à risque de quitter l’entreprise dans les mois ou années à venir en fonction de leur poste, lieu de travail, tranche d’âge, compétences par exemple. La mise en place d’un modèle prédictif permet de déterminer la probabilité de départ de tous les employés et ainsi de mettre en place un plan d’actions pour les retenir (ie. formation, mobilité, augmentation de salaire).

Détection de Talent

En utilisant des données internes et externes et en se basant sur l’historique des évolutions passées, il est possible d’identifier les talents de demain, d’une part dans l’entreprise et lors de recrutement.

Intérêts pour demain

En permettant de croiser les informations RH entre elles, mais aussi avec celles des autres métiers de l’entreprise, l’analytique apporte une nouvelle dimension à la fonction RH. Désormais capable de s’aligner sur les enjeux business, son rôle devient stratégique pour l’entreprise.

La fonction RH doit s’appuyer sur des outils performants d’aide à la décision afin de préparer l’avenir de l’entreprise. Le DRH du futur va devoir être capable de combiner la science des données et l’expertise métier. L’analyse prédictive est essentielle car elle va permettre aux entreprises d’anticiper et, en ce sens, elle va devenir un atout précieux de la politique RH dans les années à venir. Nous allons entrer petit à petit dans une nouvelle ère où les HR Analytics vont se compléter avec une approche machine learning, c’est-à-dire que l’on va analyser de façon intelligente ce qu’il s’est déjà passé dans l’entreprise pour en prédire l’avenir.

Intérêt pour la marque employeur

En interne, les salariés ont ainsi le sentiment qu’ils appartiennent à un groupe bien défini où la performance du travail collectif est mise en avant et mieux mesurée.
A l’extérieur, plus les salariés seront heureux et auront le sentiment d’être pris en compte dans leur travail, plus ils pourront promouvoir leur société. Le lien entre le salarié et son employeur est en effet réciproque : la confiance de l’un rejaillit positivement sur l’autre. Or, le fait de faire partie des « top employeurs » est un outil puissant pour attirer, retenir et engager les meilleurs talents.

Et Aqsone dans tout ça?

Aqsone accompagne ses clients grand compte depuis 5 ans sur ces problématiques de People Analytics depuis la réflexion sur les cas d’utilisation pertinents, la roadmap d’implémentation de telles solutions, jusqu’à la mise en production de cas d’utilisation à forte valeur ajoutée.

______________________________________________________

Pour plus d’information sur les solutions Data Sciences et People Analytics n’hésitez pas à nous contacter!

______________________________________________________