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21/09/2016

Big Data RH : mon entreprise est-elle prête ?

Les potentielles applications du Big Data en RH sont multiples et alléchantes. Mais une entreprise ne peut pas se lancer tête baissée dans la mise en place d’une de ces applications et doit considérer plusieurs critères.
Vous trouverez dans cet article quelques questions à se poser avant de se lancer dans le Big Data RH !

Les collaborateurs de la fonction RH acceptent-ils le projet ?

Le Big Data peut faire peur aux collaborateurs de la fonction RH : ils peuvent y voir une menace pour leurs activités quotidiennes et pour le côté relationnel inhérent à la fonction ressources humaines (peur que la machine remplace l’humain pour caricaturer). Il faut donc démystifier le Big Data en expliquant concrètement quelles sont les potentielles applications, quelle est leur valeur ajoutée et en montrant des exemples de mise en place dans d’autres entreprises. Sans le consentement et le support actif des collaborateurs RH et des IRP, le projet ne pourra être une réussite.

Quel est le besoin ?

Le Big Data offre de multiples perspectives dans le domaine des ressources humaines. Cela dit, chaque entreprise est différente et a des besoins spécifiques : une première étape cruciale consiste à définir le besoin relatif à la mise en œuvre d’une telle technologie ainsi que son champ d’application. Il faut définir quels sont les problèmes majeurs rencontrés par l’entreprise et en quoi le Big Data peut l’aider à surmonter ces problèmes et à prendre des décisions optimales.

Par exemple, beaucoup d’entreprises rencontrent aujourd’hui des problèmes liés à la rétention de leurs collaborateurs. Grâce à l’analyse des profils de carrière sur une forte volumétrie pour dégager des tendances, le Big Data peut aider une entreprise à déterminer les facteurs qui contribuent au turnover des collaborateurs, à identifier les collaborateurs susceptibles de quitter l’entreprise et à définir les actions optimales pour les retenir.

Cette phase passe par des échanges avec des opérationnels, notamment la fonction RH, les IRP ainsi qu’avec le top management pour avoir une vision de la stratégie long terme de l’entreprise.

Avons-nous les données nécessaires ?

Les technologies Big Data répondent au besoin de gérer des données massives se caractérisant par leur volume, leur variété et leur vélocité. Avant de se lancer dans le Big Data, il faut donc considérer certains éléments :

Est-ce que l’entreprise collecte les données nécessaires pour le but souhaité ?

L’entreprise collecte-t-elle assez de données ?

Les données collectées sont-elles représentatives ? (Tous les salariés sont-ils concernés ?)

Depuis quand l’entreprise collecte-t-elle ces données ? (Serons-nous en mesure de réaliser des analyses à partir de données historiques ?)

Ces données sont-elles exploitables ?

Où allons-nous chercher ces données ?

Une fois le besoin identifié, il faut déterminer où chercher les données dont nous avons besoin.

Deux sources s’offrent à nous :

Les données internes à l’entreprise : par exemple, les données administratives et les CV des collaborateurs, leurs profils et leur activité sur le réseau social de l’entreprise, les résultats de questionnaires ;

Les données externes à l’entreprise et en particulier l’Open data : c’est-à-dire les données publiques caractérisées par une licence ouverte garantissant leur libre accès et leur réutilisation par tous.

Attention, avant d’utiliser les données que les entreprises peuvent trouver en ligne, il faut vérifier les conditions d’utilisation de ces dernières. Par exemple, les données LinkedIn sont difficilement exploitables : les conditions d’utilisation de LinkedIn interdisent « d’utiliser des logiciels, appareils, robots de codage manuels ou automates ou d’autres moyens pour accéder, “décomposer” “analyser” ou “indexer” les services ou toute donnée ou information connexe ».

Un travail sera également à réaliser pour mesurer la fiabilité de chaque source.

Avons-nous l’habitude d’analyser des données ?

Il convient de déterminer la maturité de l’entreprise en matière d’analyse de données : L’entreprise est-elle au stade du reporting simple ou est-elle déjà au stade de l’Analytics ?

Il existe deux différences majeures entre le Reporting et l’Analytics :

En termes d’actions : le reporting consiste à construire, configurer, consolider, organiser, formater et résumer des données alors que l’Analytics consiste à questionner, analyser, interpréter, prédire et recommander

En termes de résultats : les résultats d’un reporting sont présentés sous forme de rapports standardisés, de dashboard et d’alertes alors que les résultats de l’Analytics prennent la forme de réponses personnalisées, d’actions recommandées et d’une prévision en termes d’impact sur l’entreprise

En lien avec la question 2, il faut, à ce stade, confirmer que le besoin se traduit bien par une réponse nécessitant du Big Data. En effet, sous une ambition de Big Data RH peut se cacher simplement un besoin d’amélioration du reporting existant.

Avons-nous le droit ?

Comme nous l’avons expliqué dans notre article précédent Le droit impose des garde-fous au big data pour éviter un effet Big Brother , toute utilisation du Big Data pour traiter des informations concernant des personnes doit respecter les principes et les obligations de protection des données dictés par la loi n° 78-17 du 6 janvier 1978 « Informatique et libertés».

Il convient donc de se demander :

Avons-nous le droit de collecter ces données ?

Respectons-nous le principe de finalité (les données personnelles doivent être collectées pour des « finalités explicites, légitimes et spécifiques ») ?

Le consentement des personnes dont les données sont collectées est-il « libre et éclairé » ?

Il est très important de considérer ces aspects juridiques avant de se lancer, si l’on ne veut pas que le projet avorte ou que les résultats soient inutilisables.

Avons-nous les ressources nécessaires ?

Cette question doit être posée sous deux angles distincts :

Celui des compétences : l’entreprise a-t-elle en interne les compétences nécessaires à ce type d’analyse ? (majoritairement des profils de data scientists mais également de conduite du changement pour accompagner ce déploiement)

Si l’entreprise détient ces profils, il faut se demander si ces ressources ont du temps à consacrer à un tel projet (par exemple, ces ressources peuvent être en train de mettre en place un projet Big Data pour une autre fonction)

Celui du budget : comme dans tout projet IT, il faut également considérer l’angle financier et bien estimer les besoins sachant que les retours d’expérience sont peu nombreux à ce jour.

Ces deux points sont liés : peu d’entreprises disposent aujourd’hui de compétences nécessaires en interne. Il faut donc prévoir un budget pour se doter de collaborateurs externes ayant ce type de compétences.

Les collaborateurs sont-ils prêts ?

Pour pouvoir mener des analyses Big Data, il faut collecter des quantités volumineuses de données ; notamment des données internes. Il sera impossible de collecter ce type de données sans l’accord préalable des collaborateurs mais également des autres parties prenantes, comme les syndicats.

Pour gagner cet accord, il faudra mener le projet de façon transparente en rendant chaque collaborateur acteur de ce changement (d’où l’importance de la conduite du changement) et ce dès la phase initiale d’identification du besoin.

La propension des collaborateurs à donner cet accord dépendra également de la culture et des habitudes de l’entreprise. Pour faciliter l’appropriation des collaborateurs, il faudra leur expliquer ce que va apporter cette collecte et cette analyse de données ainsi que les gardes fous mis en place. Le volet conduite du changement vis-à-vis de la fonction RH elle-même est un volet important pour diminuer le risque de résistance lié à la peur de voir les machines remplacer les hommes. La conduite du changement aidera à véhiculer le message que les postes RH vont évoluer avec ces nouveaux outils Big Data RH mais ne vont pas disparaitre ; l’outil étant une aide et ne prenant pas la place de l’humain.

Sous quelle forme ?

Il y a plusieurs démarches possibles pour commencer un projet Big Data.

En effet, pour se lancer dans le Big Data, certaines entreprises mettent en œuvre une démarche de type POC (proof of concept/ preuve par le concept) ; c’est-à-dire une réalisation courte ou incomplète d'une certaine idée pour démontrer sa faisabilité. Un POC permet de répondre aux questions comme « Cette technologie répondra-t-elle à notre besoin ? », « La solution cible sera-t-elle faisable ? »

D’autres entreprises optent pour la mise en place d’un pilote : un pilote utilise le système de production complet et le fait tester par un nombre restreint d’utilisateurs. Le but d’un pilote est d’obtenir une meilleure compréhension de la façon dont le produit final sera utilisé dans l’entreprise. Par exemple, Randstad a mis en place un projet pilote auprès d’une population experte avant de déployer sa solution de Big Data RH sur l’ensemble de ses consultants.

Comme nous l’avons vu précédemment, il ne faut pas agir dans la précipitation avant de se lancer dans un projet de Big Data en RH. Il est nécessaire d’identifier les risques (réticences de la fonction RH et des collaborateurs, non alignement avec la stratégie de l’entreprise, problèmes budgétaires, indisponibilité des ressources clés…) et de les comparer avec les bénéfices attendus (amélioration de la qualité du recrutement, augmentation de la rétention des hauts potentiels, optimisation des parcours de mobilité interne…) pour prendre une décision optimale.

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