2108 sera le début d’une nouvelle ère pour les ressources humaines qui pourront s’appuyer sur le potentiel de l’usage de la data. Tout en restant « humaines », voici quelques cas d’usage qui révolutionne(ro)nt bien des applications.

Mesure de la Performance

Goldman Sachs, leader dans le secteur de la finance, a changé son système de performance au début 2016, et depuis, plus d’une entreprise l’ont suivi, plus d’un système de mesure de la performance s’est réinventé, et de nombreux nouveaux systèmes ont vu le jour.

De plus en plus loin de nous les temps où les objectifs étaient fixés à l’année. Tellement de choses, en un an, peuvent perturber ce cap, davantage encore à l’heure du digital où les technologies sont en constante remise en question des paradigmes.

La mesure de la performance tend petit à petit vers un système de feedback continu, en temps-réel, et 360°. Aujourd’hui, on envoie, à chaud, son feedback sur une prestation en réunion, sur un rendez-vous de vente, sur un dossier, en temps réel, via son portable, en envoyant un message texte, ou une note, ou des étoiles.

Les données sont alors analysées ; les données non structurées, comme le texte, auront au préalable été traitées par des méthodes de text mining. La mesure de la performance intègre de multiples sources, pas uniquement les données des feedbacks, mais également des nombreuses autres données externes au système.

Engagement

L’engagement, enjeu premier de tout DRH, est une notion aujourd’hui largement utilisée. Elle fait place à la notion de motivation qui faisait référence à l’envie d’aller travailler et de s’investir. L’engagement va plus loin, avec la traduction de cette envie en actes plus concrets.

Les outils d’engagement permettent aux responsables RH de gérer divers leviers comme le bien-être, la communication interne, ou les reconnaissances & récompenses. On y trouve également la mesure de l’engagement des collaborateurs, et la définition des axes d’amélioration.

Ces outils sont révolutionnés par le Machine Learning et l’Intelligence Artificielle qui donnent au DRH une analyse fine, prédictive, en temps réel, de l’engagement (mais aussi du désengagement !), et des axes de leviers concrets à mettre en place pour l’améliorer. On y découvre souvent ce que les angles morts cachent.

Gestion du temps de travail

Depuis l’arrivée des smartphones et leur capacité à géolocaliser, de multiples sociétés ont tenté d’installer un système de mesure du temps de travail. En vain. Ces solutions, onéreuses pour l’employeur, n’ont pas convaincu leurs utilisateurs car elles leur demandent entre autres de prendre une action, celle d’indiquer son temps de travail. Déclaratives, elles ont été sujettes à de diverses tricheries, mais aussi sources de distraction pour leurs utilisateurs.

L’usage d’objets connectés prenant des mesures automatiquement peut être une solution : géolocalisation, temps de travail, usage d’un véhicule, etc. Ce flux d’informations en temps réel est alors traité par la data science.

On peut les utiliser en particulier dans les secteurs suivants : entreprises de nettoyage, ouvriers sur chantier, VRP. De nombreuses exploitations de ces données peuvent indiquer la ponctualité d’un service de nettoyage, la sécurité sur un chantier, ou encore la performance d’un VRP.

Ces dispositifs ont de multiples bénéfices : augmentation de la productivité, connexion des collaborateurs, responsabilisation des travailleurs, nouveaux « insights ». Plusieurs prestataires se positionnent sur ce marché.

Recrutement ou développement des ressources internes

Chaque année, des milliers d’heures et d’euros sont dépensés pour savoir qui développer dans l’entreprise (et retenir dans la foulée), ou, à l’inverse, quelles compétences recruter à l’extérieur de l’entreprise.

A l’heure de la data, les compétences sont « mappées ». Des outils utilisant des nouvelles méthodes statistiques aident à déterminer quelles sont les compétences manquantes aujourd’hui et demain, qui peut être formé, le tout en fonction du risque d’attrition. Ces algorithmes prédictifs prennent en compte les besoins en compétences aujourd’hui, certes, mais aussi ceux de demain en fonction du métier dans son marché, en utilisant des données externes variées.

Etude de l’espace & lieu de travail

On a souvent raconté l’anecdote d’un outil de gestion des ressources humaines qui permettait de trouver un nouveau site pour un le bureau d’une entreprise américaine, en minimisant les temps de trajet de ses employés.

Aujourd’hui, ce n’est plus une anecdote mais la réalité. Les systèmes vont d’ailleurs bien au-delà, en organisant l’espace à l’intérieur du bureau, pour maximiser les échanges entre équipes qui ont besoin d’avancer ensemble. Ces outils sont basés sur des méthodes de data science dernier cri, et manipulent les données géolocalisées.

Attrition, santé au travail, charge de travail, travail en équipe, qualité de vie au travail, diversité, nombreux sont les usages pour les ressources humaines.

Le potentiel de la data dans les ressources humaines sont infinies, mais, n’ayons crainte, cela ne fera que recentrer le métier sur ce qu’il a de plus précieux, son aspect « humain ».

Delphine Fondu

Consultant indépendant

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