Le Big Data RH n’existe pas. Vive le Long Data! - SPB Psychologie organisationnelle - Voir plus loin

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Le Big Data RH n’existe pas. Vive le Long Data!

Entrevue avec Andrée Laforge

Le 23 juillet 2015, publié par Jean-Baptiste Audrerie

tags : "Big Data", Entrevue, "Long Data", RH

 

Andrée Laforge cumule plus de 25 années d’expérience dans des postes de gestion et a été nommée dans la liste des 50 personnes les plus influentes dans le domaine de l’analytique RH selon Cielo. Actuellement chef de produit enthousiaste chez SYNTELL, elle se spécialise dans les indicateurs de performance et la mesure du capital humain. Blogueuse régulière, elle désire faire aimer les indicateurs de performance aux responsables des ressources humaines au moyen d’articles, d’ateliers et de conférences. Nous avons voulu obtenir son avis éclairé sur l’utilisation actuelle du Big Data et des outils de prédictivité dans le milieu des ressources humaines. Entrevue sur le caractère essentiel et stratégique des outils prédictifs dans la fonction RH.

 

On parle beaucoup de l’analytique et du Big Data dans les RH. Comment expliquer que ce sont des thèmes forts qui deviendront une fonction essentielle du recrutement?

Lorsqu’on regarde les milieux de la finance ou du marketing, on remarque que, pour devenir plus stratégiques, ces domaines ont dû appuyer de plus en plus leurs décisions sur des chiffres. La vague de l’analytique a débuté par la finance dans les années 1950 et 1960 et s’est étendue au marketing dans les années 1980. En 2014, autour de 80 % des organisations font appel à des analyses prédictives en finance alors que seulement 4 % le font en RH. Si les leaders RH veulent passer à un niveau plus stratégique, ils n’auront pas le choix d’utiliser les données et de baser leurs décisions sur des chiffres. Sinon, quelqu’un d’autre va prendre les décisions à leur place, et je parierais sur la finance.

 

Quelles sont les idées reçues chez les intervenants RH par rapport au Big Data et à l’analytique?

Le préjugé le plus fort consiste à dire que les ressources humaines, ça ne se mesure pas. Mesurer des humains? Quelle idée! Pourtant, selon moi, tout se mesure. Certaines choses sont plus complexes à mesurer, mais tout se mesure. Même les comportements humains. 

La deuxième idée reçue est de dire que les équipes RH travaillent avec des humains, pas avec des chiffres. Certains intervenants RH ne veulent carrément pas avoir à calculer. On me dit souvent : « Je ne suis pas allé en RH parce que j’aimais les chiffres, mais parce que j’aimais les gens. » C’est un problème qu’il faut régler, car les compétences en mathématiques et en statistiques deviendront essentielles. Selon moi, les formations universitaires en ressources humaines devraient même inclure des cours de base de mathématiques et de statistiques ainsi que des cours sur la mesure RH, et ce, dès le niveau du baccalauréat.

 

Que peux-tu dire aux responsables RH afin de clarifier les notions de prédictif et de Big Data

Tout d’abord, il ne faut pas mélanger « Big Data » et « prédictif ». Selon moi, ce sont deux choses différentes en RH. Le Big Data est intéressant lorsqu’on va chercher ce qui est à l’extérieur de l’organisation, comme en recrutement. Par contre, à l’intérieur de l’organisation, d’un point de vue purement informatique, le Big Data n’existe pas en RH. Il n’y a pas un assez grand volume de données comparativement à d’autres domaines, et les données RH ne varient pas très rapidement. On ne crée pas de nouvelles transactions RH toutes les minutes, si bien qu’on ne peut pas parler de Big Data en RH. 

En revanche, on peut accumuler des données qui serviront à faire du prédictif dans ce que j’appelle le « Long Data ». Le Long Data consiste à recueillir des données internes durant tout le cycle de vie de l’employé, de la préembauche jusqu’à la retraite. En fait, il s’agit de bâtir une ligne du temps sur laquelle on peut voir les événements marquants de la vie professionnelle de l’employé, comme les patrons pour qui il a travaillé, les formations qu’il a suivies, les promotions qu’il a obtenues, les tests psychométriques qu’il a passés… Avec ces données, il est possible d’effectuer des analyses intéressantes, comme connaître le profil des employés les plus performants dans l’entreprise, le profil des gens qui sont candidats aux promotions… Avec toutes ces données, on peut faire du beau prédictif. Ce n’est pas du Big Data. Mais c’est très intéressant et surtout très stratégique. 

Cependant, avant de faire du prédictif, il faut maîtriser le descriptif, c’est-à-dire posséder un bon portrait de sa main-d’œuvre. Combien y a-t-il d’employés de la génération X? De la génération Y? Combien détiennent un baccalauréat? Qui sont les hauts performants? C’est la première chose à faire! Pour les équipes RH, il est essentiel de répondre à la question : « Qui travaille chez nous? » C’est par la suite qu’il est possible de faire du prédictif. 

 

Quels sont les indicateurs les plus mesurés?

Les trois indicateurs les plus mesurés sont le taux de roulement, le taux d’absentéisme et le délai de dotation. Ces trois indicateurs ressortent beaucoup dans nos sondages, tandis que d’autres, qui concernent davantage les aspects financiers, ne sont que très peu mentionnés. Pourtant, un indicateur comme le revenu par employé (le revenu de l’entreprise divisé par le nombre d’employés) est très facile à obtenir, particulièrement pour les organisations cotées en bourse. Il s’agit d’un bon indicateur de productivité qui indique combien le travail de chaque employé génère de revenus. C’est un indicateur simple qui parle à tout le monde dans l’organisation. En plus, il est aussi très utile pour se comparer à d’autres organisations de notre secteur d’activités.

 

Quel serait un indicateur intéressant pour un leader RH stratégique?

J’ai parlé des indicateurs financiers (le coût par embauche, le revenu par employé, le taux de rendement du capital humain) comme des indicateurs peu mesurés, mais très stratégiques. Cependant, les indicateurs sont souvent en lien avec les types d’organisations. Dans les organismes publics et parapublics, par exemple, les taux de roulement sont généralement plus bas. L’indicateur du taux de roulement n’est donc pas si important ni stratégique. En revanche, il peut s’avérer stratégique de mesurer le taux d’absentéisme. 

Le plus important est d’acquérir des indicateurs qui sont en lien avec les objectifs stratégiques de votre organisation. Ces indicateurs doivent aussi avoir un objectif mesurable ainsi que des ressources commises pour l’améliorer. Il faut choisir des indicateurs qui vont mesurer le progrès de l’organisation vers les objectifs stratégiques. Pour ma part, je dirais que les trois « must » pour amorcer un projet d’indicateurs sont le taux de roulement, le taux d’absentéisme et l’indice de mobilisation (provenant de sondage).

 

Qu’entrevois-tu pour l’avenir de la fonction RH? Quelles sont les prochaines étapes?

La priorité dans les organisations, c’est le talent. J’insiste sur ce point : nous sommes entrés dans l’ère de l’économie du talent. L’objectif sera de prendre de meilleures décisions sur le talent, avec les données appropriées. Le problème avec les responsables RH, c’est qu’ils ont toujours une solution à tout, mais qu’ils analysent mal le problème. Ils sont toujours en mode solution. Par exemple, pour un taux de roulement trop élevé, les équipes RH vont souvent arriver avec des solutions (des sondages de mobilisation ou autres), mais sans savoir où se situe réellement le problème et, surtout, sans l’avoir analysé en profondeur. Il faut revenir à la base, c’est-à-dire analyser le problème d’abord pour ensuite améliorer la situation en trouvant une solution. La vraie valeur du calcul du taux de roulement se retrouve dans la segmentation que vous en ferez : les types de départ (volontaire et involontaire), l’ancienneté, la performance, le groupe d’âge… Nous ne sommes plus à l’ère des solutions générales s’appliquant à l’ensemble de l’organisation. Il faut plutôt lancer des initiatives ciblées, ce qui est plus efficace.

 

Quel est le défi des leaders RH pour 2015?

Le plus grand défi des intervenants RH, ce sont leurs données : les recueillir, les analyser, les communiquer, les utiliser… Les responsables RH se plaignent souvent du manque de (bonnes) données, et ça les empêche d’avancer. Pourtant, les données sont partout! Regardez-les! Si elles ne sont pas bonnes, améliorez-les! Il faut prendre ces données et les mettre ensemble afin de les utiliser pour résoudre des problèmes. L’erreur fondamentale commise par les équipes RH consiste à prendre les données et à faire émerger un problème à partir de celles-ci. Il faut raisonner de la façon contraire : partir d’un problème et se demander ensuite quelles sont les données qui peuvent être utiles pour le comprendre et le régler. 

Prenons encore une fois l’exemple du problème de taux de roulement dans une entreprise. Pour bien comprendre la situation, on a accès à des données utiles à ce problème (nom des employés, date d’embauche, date de départ, raisons de départ). Après avoir compilé les données, on peut mieux voir où la situation est problématique. Comme je le disais, la segmentation est très importante. Est-ce que le taux de roulement est plus fort dans un service précis, chez la génération Y, chez les hauts performants, chez les hauts potentiels? Est-il possible de savoir pourquoi ces gens quittent l’organisation (en effectuant des entrevues de départ et en s’assurant de compiler les données)? À la fin de tout ce processus, il est possible d’avoir un vrai portrait de la situation. C’est vraiment la première étape à effectuer. La solution au problème vient après. Lorsque vous maîtriserez toutes les facettes du roulement, il sera alors temps de passer au prédictif en devant proactif sur les personnes qui sont à risque de partir! Ça, c’est vraiment utile!

 

Merci Andrée pour ces propos intéressants.

 

Jean-Baptiste Audrerie possède 20 ans d’expérience en évaluation des talents et en gestion de carrière. Architecte de solutions d’attraction et d’évaluation des talents, il est également le concepteur de programmes de développement des compétences et du leadership à l’ère du numérique. Il conjugue les sciences du comportement et les technologies avec les enjeux d’affaires des ressources humaines. Il met régulièrement à jour un blogue sur les tendances en RH et sur les transformations digitales.

 

Texte révisé et édité par Kevin Voyer


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