Data RH : quelle est son impact sur la performance de l'entreprise ?

La data RH : une richesse à exploiter impérativement par les services des ressources humaines. Celle-ci rassemble en effet un contenu précieux : dossiers des salariés, plannings, formations, prestations sociales, procédures, candidathèque... Avec le passage des données RH du papier au digital, des possibilités s'ouvrent, par exemple en matière d'optimisation des processus (en particulier du recrutement), d'automatisation de tâches, d'analyse de la satisfaction et de l'engagement collaborateur ou encore de prise de décisions. 

La fonction RH se trouve donc fortement impactée par le développement des outils numériques et l'utilisation de la data, tant au niveau du travail quotidien que des choix stratégiques. L'intervention croissante de l'intelligence artificielle amène encore de nouvelles perspectives, notamment l'anticipation des besoins futurs (appelée aussi analyse prédictive). L'enjeu de la data RH se situe précisément là : faire cohabiter l'humain et les algorithmes, toujours plus puissants, afin de créer une synergie porteuse pour l'entreprise.

Qu'est-ce que la data ou donnée RH : définition

La data RH se réfère aux données collectées par les services des ressources humaines. On associe la data RH aux algorithmes et outils technologiques, ces derniers permettant de traiter et de stocker le large volume d'informations recueillies. Recrutement, paie, gestion des talents, RSE, etc. : tous les champs de la fonction RH génèrent une masse colossale de données, qui sont classées, actualisées, utilisées et analysées grâce à des solutions logicielles. 

Les RH sont en contact quasi permanent avec ces données dématérialisées, ce qui change le fonctionnement traditionnel du service et la manière de travailler. Objectif : faire bon usage de la data, en parvenant notamment à extraire les informations pertinentes et à mettre celles-ci au service d'une stratégie et d'une politique RH plus qualitatives. Pour cela, il est impératif de savoir choisir les bons outils numériques (SIRH, LMS...) et d'être capable d'en retirer une réelle valeur ajoutée.

La data RH constitue ainsi une problématique clé au sein des organisations ; elle concerne en outre tous les secteurs d'activité.

Quels sont les objectifs de l'utilisation de la data dans la fonction RH ?

L'optimisation des pratiques constitue l'objectif premier de l'utilisation des données par les équipes RH. Les logiciels de gestion des ressources humaines permettent une accélération des tâches administratives et une diminution des erreurs. Les solutions numériques offrent en outre des possibilités d'automatisation, qui réduisent encore le temps passé sur les tâches répétitives et/ou chronophages.

Autre objectif : mieux connaître l'état de santé de l'entreprise et prendre des mesures correctives. Faire parler la donnée, c'est identifier certains signaux et rechercher leurs causes. Par exemple, un taux d'absentéisme qui augmente, couplé à une baisse de la satisfaction des salariés, doit alerter. 

Plus largement, la data se présente comme un outil d'aide à la décision. Elle vient en support des choix stratégiques de l'organisation, notamment en matière de formation, de mobilité interne et de recrutement externe. Elle facilite en outre l'anticipation des besoins (métiers et compétences à couvrir dans les années à venir, détection d'opportunités). 

Pour tirer profit de la data RH, il apparaît judicieux d'associer cette dernière à un tableau de bord RH, qui compile un ensemble d'indicateurs et offre une vision synthétique sur une période déterminée. 

De quelles façons le Data Management RH peut-il accompagner l'entreprise ?

Recrutement amélioré 

La digitalisation des canaux de recrutement et l'apparition de plateformes numériques destinées à recueillir et à traiter les candidatures ont pour conséquence la génération et le stockage d'un vaste corpus de données, que le recruteur doit utiliser au mieux pour repérer les meilleurs profils. Les algorithmes de matching jouent ici un rôle capital. À partir d'un paramétrage précis, leur indiquant les critères à cibler, ils procèdent à une évaluation automatique des CV, voire réalisent une présélection des candidats. 

À noter : l'efficacité des technologies repose sur la qualité de la fiche de poste (donc de la définition des besoins en compétences) réalisée en amont par le service RH.

Gestion des talents optimisée

Le recueil et l'analyse des données se poursuivent tout au long de l'évolution professionnelle du salarié au sein de l'entreprise. Dans ce cadre, la finalité de la data est d'orienter l'activité RH de manière à optimiser les parcours, répondre aux attentes et besoins des collaborateurs, par exemple via la mise en place de plans de développement de compétences adéquats. Ces actions favorisent non seulement de meilleurs résultats mais aussi l'épanouissement et le bien-être des employés.

Évaluation de la performance facilitée

La data fournit une matière précieuse dans l'optique d'une évaluation de la performance. Définir des critères de performance clairs et tangibles permet d'obtenir des informations directement utilisables (taux de réussite des missions, taux d'objectifs commerciaux atteints, nombre d'erreurs commises dans certaines tâches identifiées, taux de réussite aux formations...). Il s'agit ensuite de recouper ces éléments avec des données qualitatives, provenant des managers ou des clients (exemple : feedbacks à la suite d'entretiens individuels, commentaires clients). La data RH se met ainsi au service des enjeux business de l'entreprise.

Gestion du temps et de la présence encadrée

Les solutions numériques axées sur la gestion des temps sont aujourd'hui nombreuses. Ces logiciels proposent un suivi clair, actualisé en continu, des heures de travail (heures d'arrivée et de départ, heures supplémentaires), des absences et des congés des collaborateurs. Analyser cette donnée conduit notamment à harmoniser les plannings pour garantir une répartition équilibrée de la charge de travail, à planifier plus facilement les périodes de congés ou encore à détecter un éventuel manque de productivité. 

La satisfaction des employé·e·s correctement analysée

Enquêtes de satisfaction portant sur les conditions de travail et la culture d'entreprise, mise en place de KPI tels que le taux d'absentéisme, le Net Promoter Score (NPS) et le turnover : autant d'indicateurs faisant remonter un ensemble de données menant à une évaluation concrète et fiable de la satisfaction du personnel. 

Gestion de la formation professionnelle accélérée

L'apport de la data RH est tout aussi important dans le champ de la montée en compétences. Le recueil et l'analyse des données permettent :

• L'évaluation des besoins.
• L'analyse et l'amélioration des dispositifs de formation.
• Un suivi précis des apprenants.
• Une personnalisation des parcours d'apprentissage.
• La mesure de l'impact des actions de formation sur les résultats opérationnels.
• L'optimisation du budget formation.

Prévision des effectifs anticipée

Le traitement des données historiques concernant les mouvements du personnel au sein de l'organisation, couplé à l'analyse des évolutions du marché du travail, est source d'informations précieuses. Les outils RH s'appuient sur cette matière pour détecter les tendances et modéliser des scénarios concernant les besoins en compétences. Il devient dès lors plus facile de planifier les recrutements, de s'adapter au changement et d'adopter une gestion proactive des talents.

La diversité et l'inclusion mieux intégrées dans l'entreprise

S'appuyer sur la data se révèle également très utile pour engager ou améliorer sa politique de diversité et d'inclusion. À partir de l'exploitation des données relatives aux employés, il est possible de dresser un état des lieux sur la variété des profils et d'éventuelles disparités sur la question des salaires ou des promotions. L'analyse de l'engagement employé apporte quant à elle un éclairage sur le niveau d'inclusion dans l'entreprise.

Un turnover maîtrisé

Les données viennent enfin en appui d'une stratégie destinée à diminuer le turnover. En traitant les informations portant sur la satisfaction des collaborateurs, les facteurs de rétention ainsi que le nombre et les causes de départ, les équipes RH établissent un diagnostic et élaborent plus facilement des programmes visant à fidéliser les salariés. 

In fine, la data RH regroupe tous les indicateurs en lien avec l’expérience collaborateur. Bien pilotée et analysée régulièrement, elle permet de connaître le niveau de motivation des salariés, ce qu’ils jugent positif et négatif, ce qui les booste ou, au contraire, freine leur implication.

Big data et fonction RH : comment mettre en place des outils de gestion des ressources humaines de type SIRH ?

De son arrivée dans les effectifs jusqu'à son départ de l'organisation, le salarié produit un flux continu de données : congés, absences, heures supplémentaires, formation et développement des compétences, mobilité interne... Ajoutons à cela le large volume de données issues de la phase de recrutement (sourcing des candidats, marque employeur, processus de sélection...). Le big data impacte donc toutes les étapes des pratiques RH. Il faut dès lors parvenir à monitorer ces données, c'est-à-dire à les trier et à les croiser, puis à sélectionner les indicateurs les plus pertinents au regard des besoins de l'entreprise : taux d'absentéisme, efficacité d'une formation, coût du turnover... 

L'appui d'un data analyst RH se révèle de ce fait parfois nécessaire. À sa charge d'analyser les quantités d'informations reçues via les solutions numériques telles que les SIRH (Système d'Information des Ressources Humaines) et de détecter les possibilités d'exploitation des données. 

À noter : l'impact grandissant de la data RH ne doit pas faire oublier la réalité du terrain. Une analyse juste de la donnée prend également en compte l'identité et le fonctionnement de l'entreprise. Exemple : l'analyse de la data montre un fort turnover. Cela n'est pas forcément mauvais signe. Ce résultat est même plutôt logique dans les sociétés employant une main-d'œuvre peu qualifiée, souvent intérimaire et/ou exerçant dans des métiers difficiles (centres d'appel, logistique...).

Data Management : interconnexion entre un logiciel SIRH, SAP SuccessFactors, et un LMS, Rise Up, pour booster l'efficacité opérationnelle

Associer le potentiel de deux solutions logicielles performantes et complémentaires : c'est ce qu'a entrepris le groupe Sika, dans une optique d'amélioration de l'efficacité opérationnelle. Alors que le volet gestion administrative est assuré par le SIRH SAP SuccessFactors, le volet formation et développement des compétences est piloté via le LMS Rise Up. Les deux logiciels s'interconnectent, avec pour résultat la synchronisation des données collaborateurs. Autrement dit, les contenus des deux outils s'alimentent l'un l'autre, avec une mise à jour simultanée des informations. En outre, plusieurs types de scénarios sont pris en charge : onboarding, congés maternité, départ du collaborateur de l'entreprise...

L’interconnexion mène à une rationalisation des processus. Les inscriptions aux formations sont par exemple beaucoup plus rapides. Cet avantage est particulièrement important pour Sika, groupe international spécialisé dans les matériaux de construction comptant 35 000 salariés. Les chemins de validation et l'adoption des outils de formation peuvent être longs en raison de la taille de l'entreprise et de sa structuration en filiales.

La valeur ajoutée du LMS se prolonge dans sa capacité à renvoyer automatiquement des données d'analyse essentielles (progression des apprenants, complétion des formations...) et à engager les collaborateurs. La solution Rise Up s'adapte en effet au mode de travail des apprenants (ainsi, les ouvriers, qui ne disposent généralement pas d'un ordinateur, se forment via leur mobile) et offre la possibilité aux talents experts de créer eux-mêmes des contenus d'apprentissage. 

Ces évolutions ont pour conséquence d'ancrer une culture d'apprentissage au sein de l'entreprise et de favoriser une montée en compétences globale.