Data RH : 4 leviers dans les mains des DRH pour optimiser la performance de l’entreprise

Nous avons abordé dans un article précédent en quoi la data science pouvait aider à réduire le nombre de départs des collaborateurs et par conséquent à améliorer la performance de l’entreprise. Plusieurs autres leviers sont entre les mains des Directions des Ressources Humaines dont le recrutement et l’accompagnement les premiers jours suivant leur arrivée (onboarding), mais aussi et surtout l’adéquation des ressources et des compétences avec la stratégie à moyen/long terme de l’entreprise. Ce dernier point est critique pour chaque entreprise soumise à une forte pression : transformation de son modèle économique, fortes évolutions technologiques, concurrentielles ou légales, tension sur le marché du travail, nouvelles attentes des candidats et des collaborateurs…

People Analytics ou l’analyse des données RH

L’analyse des données RH au sens large, aussi appelée people analytics, c’est-à-dire mixant les données RH avec des données externes et les données d’activités des collaborateurs, peut aider à valider factuellement les leviers humains de performance, dans une grande entreprise (donc sans se fier uniquement aux multiples conseils présents sur le web et la littérature, comme le rappelle la journaliste Helen Lewis de la BBC dans son exploration des nouveaux gourous).

L’analyse des données RH peut aider à valider factuellement les leviers humains de performance, dans une grande entreprise.

1. Identifier les besoins en formation

En analysant les données sur les performances, les compétences et les objectifs de carrière des employés, les organisations peuvent identifier les domaines dans lesquels les employés peuvent avoir besoin de formation ou de développement supplémentaires. Cela suppose la mise à jour préalable du référentiel des compétences et la capacité à évaluer les compétences disponibles dans l’entreprise, au travers des entretiens, des enquêtes et des évaluations diverses.

A titre d’exemple, Business & Decision dispose d’une telle base de données, fondée sur son outil interne, systématiquement mise à jour par les collaborateurs et leurs managers à l’issue de chaque mission et de chaque formation. Elle est ensuite enrichie par la data science pour déduire des compétences à partir de celles qui ont été renseignées et validées (l’IA a aidé à construire une ontologie de près de 80% des compétences ; elle fut ensuite complétée manuellement). Le résultat est mis à disposition de la DRH, du Comité de Direction et des directeurs sous la forme de tableaux de bord globaux, développés en interne pour leurs propres besoins.

2. Évaluer l’efficacité des programmes de formation

En recueillant des données sur les résultats des programmes de formation, les organisations peuvent déterminer quels programmes sont les plus efficaces pour améliorer les performances et les compétences des employés. Comme il existe de nombreux formats de formation (cours en ligne, micro-learning, séminaires, formation inter-/intra-entreprises…), la difficulté provient tout d’abord de la consolidation des évaluations : nous recommandons de l’anticiper en amont de chaque formation grâce aux questionnaires relatifs aux objectifs de formation, nécessaires dans le cadre de la certification Qualiopi. Ainsi, l’École de la Data et de l’IA, l’organisme de formation de Business & Decision, permet à ses clients de personnaliser les questionnaires adressés aux apprenants.

De plus, l’évaluation de l’atteinte des objectifs à l’issue d’une formation (auto-évaluation, certification…) ne révèle pas forcément l’impact réel sur la performance ou sur tout autre indicateur comme la qualité de vie et des conditions de travail (QVCT) ou la recommandation faite par les employés (eNPS).

D’autres outils complémentaires sont donc à imaginer avec des indicateurs harmonisés pour faciliter l’analyse : un de ces outils pourrait être l’analyse comparative des équipes selon qu’elles ont suivi ou non la formation. Depuis fin 2019, Microsoft utilise cette technique comparative pour recommander à ses managers, partout dans le monde, des formations pour leurs équipes. Ces recommandations passent par des tableaux de bord orientés RH.

3. Accélérer la progression des collaborateurs

En complément des plans de conduite du changement déclenchés pour atteindre des objectifs précis dans un planning déterminé, les grandes entreprises disposent généralement de programmes de formation pour faire évoluer leurs collaborateurs. C’est ce que l’on appelle également l’upskilling, ou la montée de compétences des collaborateurs. L’entreprise peut aussi miser sur le reskilling, c’est-à-dire former des salariés volontaires à une nouvelle fonction au sein de l’entreprise. Cette pratique est essentielle à la fois pour la performance de l’entreprise et pour maintenir l’employabilité des salariés.

Des programmes spécifiques mêlant formations, projets spécifiques, mises en situation et mutations peuvent également exister à destination des profils à haut potentiel. Cependant, il est aussi fait appel de plus en plus souvent aux plateformes professionnelles de formation en ligne. Presque toutes proposent des tableaux de bord permettant de suivre les formations suivis et l’engagement des collaborateurs.

Proposer des programmes sur mesure

L’étape suivante est de pouvoir y ajouter des programmes sur mesure et des recommandations avec un niveau de personnalisation de plus en plus fin, en fonction du poste du collaborateur, de ses objectifs, de la stratégie de l’entreprise, etc. Les systèmes experts (moteurs de règles) et les algorithmes de recommandation (data science) sont deux leviers combinables. En suivant l’évolution de la carrière des employés et en évaluant les facteurs qui contribuent à une progression de carrière réussie, les organisations peuvent concevoir des programmes de développement qui aident mieux les employés à atteindre leurs objectifs de carrière.

Notons qu’il existe aussi la possibilité de concevoir des formations adaptées aux profils des apprenants. Les premiers travaux de recherche de notre équipe R&D ont en effet permis de mettre en avant que si les techniques pédagogiques sont adaptées aux apprenants en fonction de leur profil de personnalité, alors l’efficacité de la formation augmente. L’équipe a développé une méthodologie pour mesurer l’efficacité des formations en lien avec les profils des apprenants (les recherches pourraient d’ailleurs être déployées auprès des entreprises souhaitant participer aux travaux).

Suivre l’évolution de carrière des salariés et les facteurs de réussite permet aux organisations de concevoir des programmes de développement qui aident mieux les collaborateurs à atteindre leurs objectifs professionnels.

4. Tester l’impact de certains éléments sur la performance

A l’échelle d’un groupe, certaines actions orientées RH peuvent impliquer un investissement important. Il est donc préférable de pouvoir éclairer la prise de décision au travers d’éléments factuels grâce aux indicateurs construits et à des analyses spécifiques. Jonathan Ferrar et David Green, dans leur récent ouvrage intitulé “Excellence in People Analytics: How to Use Workforce Data to Create Business Value”, donne plusieurs exemples d’études ad’hoc réalisées pour mesurer factuellement les leviers de performance tels que la part de l’influence d’un bon manager dans la satisfaction des collaborateurs et la performance globale mais aussi l’impact très rapide de l’arrivée d’un mauvais manager, ce qui peut donc devenir un signal à surveiller (les auteurs expliquent aussi que la recherche suivante portait sur les qualités et le comportement spécifique des bons managers pour en déduire de nouveaux indicateurs et objectifs de rémunération variable).

Il est à noter que pour aboutir à de tels résultats, il faut croiser des données brutes avec de nombreuses autres données qualitatives, le plus souvent collectées sous la forme de verbatims (comptes-rendus, commentaires, retour d’expérience, description d’une compétence…). Les outils et expertises provenant de la data science pour anonymiser et analyser les textes sont donc un préalable critique, tout comme le savoir-faire pour éviter les biais et la capacité à retranscrire les indicateurs et les idées clés (insights) sous une forme exploitable par les décideurs.

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