L’exploitation de la donnée RH

La donnée au service d’une nouvelle gestion de la relation « employé-entreprise »

La fonction RH a entamé une réflexion sur sa gestion des ressources humaines à l’instar de la fonction marketing il y a quelques années : expérience collaborateur, marque employeur, « Employee Relationship Management »… autant de termes très similaires aux approches du monde du CRM.

Pourtant les organisations ne connaissent pas vraiment leurs employés ou alors de façon très sporadique. Une vision à 360 degrés du collaborateur est un élément essentiel afin d’établir une relation complète et fiable : leurs performances, leurs attentes, leurs compétences, leur manière de travailler, leurs inspirations selon les différentes étapes de leur vie, leur gestion de carrière…sont d’autant d’informations clés pour développer tout leur potentiel et apporter une valeur à l’entreprise. De là, la gestion de l’employé est assimilée à la gestion d’un client qu’il importe d’adresser en « One To One » et développer une meilleure efficience opérationnelle.

Aussi, dans la lignée de cette nouvelle gestion de la relation, un autre facteur rentre en ligne de compte : celui d’un collaborateur de plus en plus impliqué dans la gestion de la relation avec son entreprise. Nous passons d’une ère où l’employé était consommateur à une ère ou l’employé est consomm’acteur, à l’image de la télévision aux spectateurs passifs versus une « expérience Netflix » : apprendre d’une expérience, s’adapter et reproduire des modèles déjà testés auparavant par d’autres. Il sera possible d’offrir une réponse personnalisée, efficace et flexible à tous les employés, tels leur plan de carrière, une formation adaptée à leurs performances, leur rémunération et leurs avantages voire à leur temps de travail.

Ainsi, la fonction RH évolue vers un paradigme, dans lequel l’employé est l’acteur principal, tel un « client » de l’organisation, et la RH devient un facilitateur des opérations. Pour cela, les technologies autour de l’exploitation de la donnée vont y jouer un rôle fondamental.

Le principe de la plateformisation

Cela exige que la gestion des ressources humaines réponde à plusieurs principes de base :

  • Une utilisation individuelle de la donnée fait place à un partage et un enrichissement des données RH : les informations sont mises à profit de tous pour se comparer, s’orienter, innover.
  • La fonction RH s’implique de plus en plus au cœur des opérations, les regards opérationnels et RH se croisent.
  • Les manières de travailler doivent faire preuve d’agilité et de flexibilité nécessitant une organisation rapidement adaptable.

Ces principes de base mènent à la notion de la plateformisation : il n’est plus seulement question d’opérer des services unilatéraux envers le « client » mais de mettre à disposition des outils et moyens pour que le client participe à la réalisation des services.

L’exploitation de la donnée

Les RH utilisent depuis longtemps la donnée pour faire des constats a posteriori. Aujourd’hui, la tendance est plutôt à l’anticipation. Les différentes situations commencent à être anticipées à partir des données pour se projeter vers l’avenir de l’entreprise.

Dans un contexte de transition digitale, les RH doivent aller plus loin dans la valorisation et la démocratisation des usages des données. C’est ce que l’on appelle le « data centric ». Pour relever ce défi, il faut d’abord définir et partager une vision stratégique au sein de l’entreprise. Concrètement, il faut identifier les opportunités et initiatives basés sur les enjeux de l’organisation et la maitrise atteinte dans la gestion de ses données. L’adoption d’une aproche transversale DSI-Métier y compris les métiers autres que les ressources humaines, ferait naître les réflexes d’usage, de création de valeur autour des données et augmenterait la maturité de l’organisation autour de ces sujets.

L’ouverture des données RH aux collaborateurs à travers l’organisation pour des usages « sans intermédiaire » (contrairement au reporting par exemple), amplifie son niveau de risque : cohérence, fiabilité, sécurité et protection de la donnée deviennent des enjeux prégnants. Par ailleurs, les promesses du big data, de la data sciences et de tous ces concepts n’aboutiront pas sans une approche structurée de la qualité des données et une maitrise du cycle de vie de la donnée. Aussi, un investissement dans la gouvernance des données avec le sponsoring du DRH est une nécessité absolue.

La gouvernance des données contribuera par ailleurs au développement d’un cadre éthique des usages d’algorithmes et s’assurera que l’utilisation de l’IA respecte les valeurs et les règles de l’organisation.

De plus en plus de directions RH « professionnalisent » le métier de la donnée en mettant en place un service dédié de gestion des données. Cette cellule est en charge notamment d’organiser, structurer les processus de gestion de la donnée, attribuer des responsabilités et animer la démarche et le programme de gouvernance de la donnée. Des rôles de Data Analyste ou de Data Manager sont ainsi créés au sein des directions RH souvent en valorisant des compétences existantes avec un minimum d’accompagnement au démarrage. Pour les compétences techniques ou scientifiques (ex : data scientiste) les ressources humaines peuvent s’appuyer sur les équipes transverses de l’entreprise. Pour des besoins ponctuels, elles peuvent faire appel à des partenaires externes le temps d’un projet par exemple. L’internalisation de ce type de compétences directement au sein de la direction RH reste pour l’instant exceptionnelle.

Rendre plus accessible et plus facile l’usage des données et créer de nouveaux services innovants (chat bot, moteur de recommandation, détection de risques sociaux professionnels…) nécessite de faire évoluer les architectures et les outils. De nouvelles générations de solutions dites « plateformes data » sont désormais matures. En plus d’accélérer les cycles de traitement et de casser les silos, elles permettent notamment d’adresser les multiples usages et modes de consommation de la donnée des plus simples (reporting) aux plus complexes (data science). Elles apportent aussi des solutions ergonomiques et adaptées pour les utilisateurs métiers non informaticiens pour leurs besoins exploratoires et de self service. La modernisation qu’apportent ces plateformes doit s’accompagner d’une rationalisation de l’existant dans le cadre d’une trajectoire d’évolution savamment étudiée. Le cloud offre d’ailleurs l’opportunité d’investir progressivement et d’expérimenter avant un déploiement plus large.