7 min de lecture<\/p>\n
Les d\u00e9partements RH collectent des donn\u00e9es de candidatures, des \u00e9valuations de performance, des enqu\u00eates d\u2019engagement et des entretiens de d\u00e9part. L\u2019analytics des effectifs transforme ce r\u00e9servoir de donn\u00e9es en enseignements strat\u00e9giques – tout en r\u00e9duisant simultan\u00e9ment les co\u00fbts de recrutement jusqu\u2019\u00e0 35 %. Pourtant, seuls 9 % des entreprises des pays DACH exploitent pleinement le potentiel avanc\u00e9 de l\u2019analytics RH.<\/strong><\/p>\n Les d\u00e9partements marketing suivent chaque clic. Les \u00e9quipes commerciales analysent en temps r\u00e9el les taux de conversion des pipelines. Et les RH<\/a> ? Elles prennent encore leurs d\u00e9cisions RH sur la base de l\u2019intuition et de listes Excel.<\/p>\n Le probl\u00e8me est mesurable : Selon le rapport Deloitte Human Capital Trends (2024), seulement 9 % des entreprises des pays DACH se consid\u00e8rent comme avanc\u00e9es en mati\u00e8re d\u2019analytics RH. Le reste bute sur trois obstacles :<\/p>\n \u25cf Syst\u00e8mes fragment\u00e9s :<\/strong> Le recrutement s\u2019effectue dans un ATS, la paie dans SAP, les donn\u00e9es d\u2019engagement sont stock\u00e9es dans Microsoft Forms. Sans base de donn\u00e9es centralis\u00e9e, aucune analyse fiable n\u2019est possible.<\/p>\n \u25cf Paralysie li\u00e9e \u00e0 la protection des donn\u00e9es :<\/strong> De nombreuses \u00e9quipes RH \u00e9vitent totalement les analyses par crainte du R\u00e8glement g\u00e9n\u00e9ral sur la protection des donn\u00e9es (RGPD). Or, l\u2019analytics des effectifs peut \u00eatre mis en \u0153uvre conform\u00e9ment au RGPD<\/a> – \u00e0 condition d\u2019\u00e9tablir les bonnes r\u00e8gles de gouvernance.<\/p>\n \u25cf Comp\u00e9tences manquantes :<\/strong> Les sp\u00e9cialistes RH g\u00e9n\u00e9ralistes ne sont pas des data scientists. Pour pratiquer l\u2019analytics RH, il faut soit une fonction hybride (RH + analytique), soit des outils standard ne n\u00e9cessitant aucune expertise statistique.<\/p>\n La cons\u00e9quence : Les entreprises investissent des millions dans leur marque employeur et leurs campagnes de recrutement, sans pouvoir mesurer quels canaux fournissent r\u00e9ellement les meilleurs talents. Elles perdent des collaborateurs performants sans avoir d\u00e9tect\u00e9 les signaux d\u2019alerte trois mois \u00e0 l\u2019avance.<\/p>\n L\u2019analytics des effectifs semble un projet colossal. En pratique, les impl\u00e9mentations les plus r\u00e9ussies d\u00e9marrent avec un seul cas d\u2019usage – et ne se d\u00e9ploient progressivement qu\u2019une fois le premier \u00ab proof of value \u00bb d\u00e9montr\u00e9.<\/p>\n Les mod\u00e8les de recrutement fond\u00e9s sur les donn\u00e9es analysent les donn\u00e9es historiques de recrutement : quels canaux fournissent des candidats restant le plus longtemps en poste ? Quels scores obtenus lors des \u00e9valuations sont corr\u00e9l\u00e9s \u00e0 une performance ult\u00e9rieure ? Les entreprises qui mettent en \u0153uvre ces mod\u00e8les r\u00e9duisent leur co\u00fbt par recrutement de 25 \u00e0 35 % et raccourcissent leur d\u00e9lai de recrutement (\u00ab time-to-fill \u00bb) de 20 % en moyenne.<\/p>\n Les mod\u00e8les d\u2019apprentissage automatique identifient les risques de d\u00e9mission \u00e0 partir de motifs r\u00e9currents : fr\u00e9quence d\u00e9croissante de connexion aux syst\u00e8mes internes, absence de demandes de formation continue, augmentation du nombre de jours d\u2019absence pour maladie. Les meilleurs mod\u00e8les anticipent le turnover trois \u00e0 six mois \u00e0 l\u2019avance – un d\u00e9lai suffisant pour mettre en \u0153uvre des mesures correctives cibl\u00e9es<\/a>. R\u00e9sultat : jusqu\u2019\u00e0 25 % de d\u00e9parts involontaires en moins.<\/p>\n L\u2019analytics des effectifs confronte les comp\u00e9tences actuellement disponibles avec les besoins futurs. Dans les secteurs port\u00e9s par la technologie, cette analyse r\u00e9v\u00e8le notamment que les comp\u00e9tences recherch\u00e9es aujourd\u2019hui ne correspondent qu\u2019\u00e0 60 % des besoins attendus dans trois ans. Des entreprises telles que Bosch et Siemens utilisent ces analyses pour orienter pr\u00e9cis\u00e9ment leurs programmes d\u2019upskilling<\/a> plut\u00f4t que de r\u00e9partir leurs budgets de formation selon la m\u00e9thode du \u00ab tout-\u00e0-la-cuill\u00e8re \u00bb.<\/p>\n Des objectifs de diversit\u00e9 sans donn\u00e9es restent des d\u00e9clarations vides. L\u2019analytics rend les progr\u00e8s transparents : comment \u00e9volue l\u2019\u00e9cart salarial entre les genres ? \u00c0 quelles \u00e9tapes de carri\u00e8re apparaissent les goulots d\u2019\u00e9tranglement en mati\u00e8re de diversit\u00e9 ? O\u00f9 les formations anti-biais produisent-elles des effets, et o\u00f9 non ? Les entreprises qui pilotent la diversit\u00e9 de fa\u00e7on fond\u00e9e sur les donn\u00e9es signalent un taux d\u2019innovation 19 % plus \u00e9lev\u00e9 (\u00e9tude BCG Diversity & Innovation).<\/p>\n \n\u00ab Malgr\u00e9 des investissements colossaux dans des plateformes RH, moins de 10 % des entreprises parviennent \u00e0 relier syst\u00e9matiquement leurs donn\u00e9es RH aux indicateurs \u00e9conomiques. \u00bb L\u2019objection la plus fr\u00e9quente contre l\u2019analytics des effectifs est la suivante : \u00ab Chez nous, cela ne va pas \u00eatre possible pour des raisons de protection des donn\u00e9es. \u00bb En r\u00e9alit\u00e9, l\u2019analytics RH est clairement encadr\u00e9e par le RGPD – \u00e0 condition de respecter quatre conditions :<\/p>\n \u25cf \u00c9valuation d\u2019impact relative \u00e0 la protection des donn\u00e9es (EIPD) :<\/strong> Avant le lancement du projet, documenter quels types de donn\u00e9es sont collect\u00e9s, pourquoi, et comment les risques sont minimis\u00e9s. L\u2019EIPD est obligatoire, en vertu de l\u2019article 35 du RGPD, d\u00e8s lors qu\u2019un traitement automatis\u00e9 conduit \u00e0 des d\u00e9cisions ayant des effets juridiques ou similaires sur les personnes concern\u00e9es.<\/p>\n \u25cf Accord avec le comit\u00e9 d\u2019entreprise :<\/strong> En Allemagne, le comit\u00e9 d\u2019entreprise dispose d\u2019un droit de cod\u00e9cision concernant la mise en place de syst\u00e8mes techniques destin\u00e9s \u00e0 la surveillance (\u00a7 87 al. 1, n\u00b0 6 du BetrVG). Son implication pr\u00e9coce acc\u00e9l\u00e8re le projet plut\u00f4t que de le bloquer.<\/p>\n \u25cf Agr\u00e9gation au niveau de l\u2019\u00e9quipe :<\/strong> Les scores individuels posent probl\u00e8me. Les tableaux de bord au niveau de l\u2019\u00e9quipe (\u00e0 partir de 10 personnes) fournissent les m\u00eames enseignements strat\u00e9giques sans permettre d\u2019inf\u00e9rer des donn\u00e9es personnelles.<\/p>\n \u25cf Limitation de la finalit\u00e9 :<\/strong> Utiliser les donn\u00e9es uniquement dans le cadre de la finalit\u00e9 d\u00e9finie pour l\u2019analyse. Les donn\u00e9es de recrutement restent cantonn\u00e9es au contexte du recrutement, les donn\u00e9es d\u2019engagement au contexte de l\u2019engagement. Aucune r\u00e9utilisation clandestine n\u2019est autoris\u00e9e.<\/p>\n L\u2019analytics des effectifs \u00e9choue rarement \u00e0 cause de la technologie. Il \u00e9choue souvent \u00e0 cause d\u2019ambitions trop vastes. Les impl\u00e9mentations les plus r\u00e9ussies suivent un sch\u00e9ma simple :<\/p>\n \u25cf \u00c9tape 1 – Une question m\u00e9tier concr\u00e8te :<\/strong> Pas \u00ab Nous allons d\u00e9sormais pratiquer l\u2019analytics RH \u00bb, mais \u00ab Pourquoi perdons-nous 30 % de nos nouveaux embauch\u00e9s dans les douze premiers mois ? \u00bb. Une question pr\u00e9cise fournit un r\u00e9sultat mesurable.<\/p>\n \u25cf \u00c9tape 2 – Une petite \u00e9quipe, des r\u00f4les clairs :<\/strong> Un business partner RH, un analyste de donn\u00e9es (pouvant provenir de la finance ou du marketing), un d\u00e9l\u00e9gu\u00e9 \u00e0 la protection des donn\u00e9es. Trois personnes suffisent pour d\u00e9marrer.<\/p>\n \u25cf \u00c9tape 3 – Des outils standards plut\u00f4t que des solutions sp\u00e9cialis\u00e9es :<\/strong> Power BI, Tableau ou m\u00eame Excel avec Power Query. SAP SuccessFactors, Workday et Personio proposent chacun leurs propres modules d\u2019analytics. Le premier cas d\u2019usage ne n\u00e9cessite aucune investissement \u00e0 plusieurs millions<\/a>.<\/p>\n \u25cf \u00c9tape 4 – Un langage m\u00e9tier, pas un jargon statistique :<\/strong> Aucun directeur des ressources humaines ne souhaite voir des valeurs de coefficient de d\u00e9termination (R\u00b2). \u00c0 la place : \u00ab Le canal X fournit des collaborateurs restant en moyenne 18 mois de plus que la norme – avec des co\u00fbts d\u2019acquisition inf\u00e9rieurs de 40 %. \u00bb Tout dirigeant comprend ce message.<\/p>\n \u25cf \u00c9tape 5 – Documenter un premier succ\u00e8s rapide, puis passer \u00e0 l\u2019\u00e9chelle :<\/strong> Le premier cas d\u2019usage fournit la preuve de valeur. Ce n\u2019est qu\u2019apr\u00e8s cela que l\u2019on \u00e9largit le p\u00e9rim\u00e8tre – vers la pr\u00e9diction du turnover, la cartographie des comp\u00e9tences ou les tableaux de bord de la diversit\u00e9.<\/p>\n Le choix du syst\u00e8me RH d\u00e9termine \u00e0 quelle vitesse une entreprise devient capable d\u2019appliquer l\u2019analytics. Les quatre plateformes les plus pertinentes sur le march\u00e9 DACH sont :<\/p>\n \u25cf SAP SuccessFactors :<\/strong> Leader du march\u00e9 aupr\u00e8s des grands groupes (\u00e0 partir de 5 000 salari\u00e9s). Module People Analytics int\u00e9gr\u00e9 avec tableaux de bord pr\u00e9configur\u00e9s. Force : int\u00e9gration fluide avec SAP ERP. Faiblesse : complexit\u00e9 lors des personnalisations.<\/p>\n \u25cf Workday :<\/strong> Tr\u00e8s pr\u00e9sent chez les entreprises internationales. Analytics natif avec moteur Prism Analytics Engine. Force : mod\u00e8le de donn\u00e9es homog\u00e8ne. Faiblesse : dur\u00e9e de mise en \u0153uvre de 6 \u00e0 12 mois.<\/p>\n \u25cf Personio :<\/strong> Leader aupr\u00e8s du moyen secteur europ\u00e9en (50 \u00e0 2 000 salari\u00e9s). Fonctionnalit\u00e9s d\u2019analytics en croissance constante, mais aucun module pr\u00e9dictif \u00e0 ce jour. Force : mise en \u0153uvre rapide, conformit\u00e9 native au RGPD. Faiblesse : rapports personnalis\u00e9s limit\u00e9s.<\/p>\n \u25cf HiBob :<\/strong> \u00c9mergent aupr\u00e8s des entreprises technologiques et des scale-ups. Tableaux de bord intuitifs, bonne connectivit\u00e9 via API. Force : exp\u00e9rience utilisateur moderne. Faiblesse : moindre p\u00e9n\u00e9tration chez les PME traditionnelles.<\/p>\n Ce qui compte davantage que le syst\u00e8me lui-m\u00eame, c\u2019est la qualit\u00e9 des donn\u00e9es. Le principal d\u00e9fi demeure le nettoyage et l\u2019harmonisation des donn\u00e9es RH historiques – particuli\u00e8rement apr\u00e8s des fusions ou des migrations de syst\u00e8mes<\/a>.<\/p>\n Oui – \u00e0 condition de respecter des cadres clairement d\u00e9finis. Une \u00e9valuation d\u2019impact relative \u00e0 la protection des donn\u00e9es (EIPD) conform\u00e9ment \u00e0 l\u2019article 35 du RGPD est obligatoire. S\u2019y ajoutent un accord avec le comit\u00e9 d\u2019entreprise, une agr\u00e9gation au niveau de l\u2019\u00e9quipe (au minimum 10 personnes) et une stricte limitation de la finalit\u00e9. En revanche, les mod\u00e8les de notation individuelle appliqu\u00e9s \u00e0 des collaborateurs sp\u00e9cifiques sont probl\u00e9matiques et doivent \u00eatre \u00e9vit\u00e9s.<\/p>\n<\/details>\n SAP SuccessFactors et Workday proposent des modules d\u2019analytics natifs adapt\u00e9s aux grands groupes. Personio couvre le moyen secteur europ\u00e9en, tandis que HiBob s\u2019adresse aux entreprises technologiques. En alternative, les donn\u00e9es extraites de n\u2019importe quel syst\u00e8me via API peuvent \u00eatre analys\u00e9es dans Power BI ou Tableau.<\/p>\n<\/details>\n Pour des mod\u00e8les pr\u00e9dictifs statistiquement fiables, il faut au minimum 200 salari\u00e9s. Les entreprises plus petites peuvent d\u00e9marrer avec des tableaux de bord descriptifs (taux de turnover, d\u00e9lai de recrutement, taux d\u2019absent\u00e9isme) et en tirer d\u00e9j\u00e0 des leviers d\u2019action concrets.<\/p>\n<\/details>\n Le d\u00e9marrage avec des outils existants (Power BI, syst\u00e8me RH d\u00e9j\u00e0 en place) ne co\u00fbte presque rien, hormis le temps consacr\u00e9 par les \u00e9quipes. Des plateformes d\u00e9di\u00e9es telles que Visier ou One Model se situent entre 3 et 10 euros par salari\u00e9 et par mois. Le retour sur investissement se manifeste typiquement dans un d\u00e9lai de 6 \u00e0 12 mois, gr\u00e2ce \u00e0 la r\u00e9duction des co\u00fbts de recrutement et \u00e0 la baisse du turnover.<\/p>\n<\/details>\n Les tableaux de bord descriptifs (\u00e9tat actuel) sont op\u00e9rationnels en 4 \u00e0 8 semaines. Les mod\u00e8les pr\u00e9dictifs (pr\u00e9diction du turnover, scoring des candidats) n\u00e9cessitent 3 \u00e0 6 mois, car les donn\u00e9es historiques doivent \u00eatre nettoy\u00e9es et les mod\u00e8les entra\u00een\u00e9s. Le premier succ\u00e8s rapide devrait \u00eatre visible apr\u00e8s 6 \u00e0 8 semaines.<\/p>\n<\/details>\n<\/div>\n Source de l’image : Pexels \/ Pixabay<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Les d\u00e9partements RH collectent des donn\u00e9es de candidatures, des \u00e9valuations de performance, des enqu\u00eates d\u2019engagement et des entretiens de d\u00e9part. 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Pourquoi les RH accusent-elles du retard – et quel en est le co\u00fbt ?<\/h2>\n
Quatre cas d\u2019usage offrant le ROI le plus rapide<\/h2>\n
1. Optimisation du recrutement : Moins de budget, de meilleurs candidats<\/h3>\n
2. Pr\u00e9diction du turnover : D\u00e9tecter les d\u00e9missions avant qu\u2019elles ne surviennent<\/h3>\n
3. Analyse des \u00e9carts de comp\u00e9tences : Construire syst\u00e9matiquement les comp\u00e9tences de demain<\/h3>\n
4. Suivi de la diversit\u00e9 : Passer de la d\u00e9claration d\u2019intention \u00e0 la mesure concr\u00e8te<\/h3>\n
\n
\n – Josh Bersin, analyste RH et fondateur de The Josh Bersin Company, novembre 2024<\/span>\n<\/p>\n<\/blockquote>\nLa protection des donn\u00e9es est r\u00e9soluble – quatre principes directeurs pour une analytics conforme au RGPD<\/h2>\n
Un d\u00e9marrage pragmatique : Cinq \u00e9tapes vers une fonction RH pilot\u00e9e par les donn\u00e9es<\/h2>\n
Source : Deloitte, 2024<\/span><\/div>\n<\/div>\nQuels syst\u00e8mes RH fournissent la base de donn\u00e9es ?<\/h2>\n
Questions fr\u00e9quentes<\/h2>\n
\u25b8<\/span>L\u2019analytics des effectifs est-il licite sur le plan de la protection des donn\u00e9es ?<\/strong><\/summary>\n
\u25b8<\/span>Quels syst\u00e8mes RH conviennent \u00e0 l\u2019analytics RH ?<\/strong><\/summary>\n
\u25b8<\/span>\u00c0 partir de quelle taille d\u2019entreprise l\u2019analytics des effectifs devient-il pertinent ?<\/strong><\/summary>\n
\u25b8<\/span>Quel est le co\u00fbt de la mise en \u0153uvre de l\u2019analytics RH ?<\/strong><\/summary>\n
\u25b8<\/span>Combien de temps faut-il avant que l\u2019analytics des effectifs ne produise des r\u00e9sultats ?<\/strong><\/summary>\n
Lectures compl\u00e9mentaires<\/h2>\n
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