HR Analytics : la révolution des RH ?

La multiplication des données RH disponibles a fait émerger un besoin croissant de traitement de ces données, afin de leur conférer une réelle valeur ajoutée et de les rendre exploitables comme outil d’aide à la décision. Le “HR analytics” ou “analyse des données RH” est donc une méthodologie qui permet d’exploiter toutes ces données à travers des modèles d’analyses statistiques (descriptives et explicatives) et de les faire parler. On distingue en particulier 3 catégories de données :

• Les données structurées : l’effectif, les types de contrat, l’ancienneté, etc.
• Les données semi-structurées : les sondages de satisfaction
• Les données non structurées : tout contenu (texte, visuels) qui ne permet pas une analyse quantitative automatique : les commentaires sur les réseaux sociaux par exemple

Passer d’une approche réactive à une approche prédictive  

Le rôle de la fonction RH peut parfois être perçu comme quelque peu administratif, avec certaines problématiques liées à l’optimisation et la digitalisation des process, et un focus sur les outils de reporting. Cette approche, très centrée sur l’optimisation immédiate des coûts, ne permet pas pour autant d’adopter une vision prédictive en termes de gestion des talents. C’est ce que va apporter l’HR analytics : la maîtrise et la valorisation des données va permettre d’anticiper des événements et d’adapter sa stratégie, par exemple en développant un modèle prédictif pour les risques de départs.

Augmenter le ROI et confirmer le positionnement de la fonction RH comme acteur clé de la stratégie business

En permettant une analyse prédictive des activités futures, les HR analytics vont permettre d’anticiper des phénomènes et de définir des stratégies associées sur le long-terme, et ainsi renforcer la position de business partner de la fonction RH au sein de l’organisation. Ce positionnement, basé sur des études chiffrées, pourra faire gagner en crédibilité auprès de la Direction. Les données analysées croisées avec d’autres données de l’entreprise sont évaluées au prisme d’indicateurs de performance, l’HR analytics va ainsi permettre de mettre en place des actions qui garantiront un retour sur investissement optimal.

La mise en place d’un pôle HR Analytics a vocation à rendre la fonction RH plus performante, et peut notamment venir renforcer l’équipe RH existante pour répondre à ce type de besoin :

• Optimiser son recrutement : simuler et anticiper les besoins en compétences futures, prédire les délais et le ROI d’un recrutement
• Favoriser la rétention des talents : appréhender plus finement le climat social, identifier et anticiper les départs potentiels et mettre en place des actions adéquates
• Planifier stratégiquement ses effectifs : anticiper une pénurie de profils
• Optimiser la gestion de carrière : analyser les potentiels d’évolution
• Optimiser le ROI du learning & development : mesurer l’impact des formations sur la performance

A noter que d’un point de vue purement statistique, ces pôles sont plus pertinents dans des entreprises comptant au moins 1000 salariés (puisque pour tirer des analyses valides il faut un grand nombre de données), même si rien n’empêche les plus petites structures d’intégrer cette discipline à leur département RH.

• Définir les bons indicateurs en amont pour être aligné avec les priorités business et la stratégie globale de l’entreprise.
• Faire un état des lieux des données disponibles, les structurer et les unifier : c’est une condition préalable indispensable à une analyse efficace et performante.

• Sécuriser les données exploitées et s’informer sur la législation pour s’assurer que toute démarche entreprise soit en accord avec la RGPD. Il faut en général vérifier auprès de son fournisseur de solutions RH comment sont protégées les données.
• Développer de nouvelles compétences pour s’assurer de parler le même langage, soit en passant par la formation des experts RH en analytics, soit en recrutant des experts analytics déjà familiers avec les enjeux RH.
• Procéder par étapes : débuter avec des questions simples, et faire un travail d’acculturation pour maximiser l’adoption à cette culture de la donnée.

Penser la place dans l’organisation : 

Dans un article publié en décembre 2019 par le HRmagazine, David Fineman, Specialist Leader People Analytics chez Deloitte, explique que l’approche la plus commune consiste à construire un pôle directement au sein du département RH, les membres de l’équipe Analytics rapportant au DRH, qui rapporte ensuite à la Direction Générale. Une approche moins fréquente – mais très efficace d’un point de vue business – est de créer une équipe mixte co-dirigée par un profil RH et un profil Opérations. Cette mixité garantit alors que les intérêts business de l’organisation soient placés au cœur des priorités de l’équipe.

D’un point de vue de la structuration du pôle, aujourd’hui la plupart des équipes HR analytics sont encore très petites (moins d’une dizaine de personnes) et s’organisent surtout autour de la complémentarité des profils. Dans les plus rares cas de grosses équipes, le pôle est généralement divisé en 4 catégories : reporting; data science; data gouvernance et platform management, avec des experts affectés à chaque discipline.

Penser les compétences clés de l’équipe :

Le Head of People Analytics chez Swarovski, a identifié 6 compétences fondamentales pour construire une équipe HR analytics performante :

• Des connaissances RH (notamment en termes d’éthique et de process)
• Des connaissances en data science
• Des compétences humaines
• Des connaissances en psychologie du travail et en sciences comportementales
• Des compétences en communication
• Les qualités d’un consultant (capacité à problématiser et à synthétiser l’information pour formuler des recommandations stratégiques et proposer des plans d’actions adaptés)

Un profil idéal réunira ce panel de compétences à lui tout seul mais cela reste très rare. La plupart détiendront seulement certaines d’entre elles, et cela ne constitue pas un problème tant que l’on arrive à réunir différents profils et qu’in fine l’équipe HR Analytics rassemble bien ces six compétences.

1.Types de profils à privilégier

Pour identifier les bons profils, la première étape c’est de bien comprendre ce que l’on cherche à faire via le pôle HR Analytics : on ne recrute pas les mêmes personnes si l’on doit faire du reporting, du data management, de l’analyse ou de la création d’algorithmes.

Alexis Fink, VP People Analytics & Workforce Strategy chez Facebook, explique dans l’article publié par HRmagazine qu’il est rare d’avoir besoin d’un pur data scientist pour une équipe HR Analytics. Un vrai Data Scientist travaille avec un volume de data très conséquent, or dans le cadre des HR analytics il s’agit de volumes modérés, cela aurait donc plus de sens de faire appel à un Data Manager. En général les profils qui s’occupent de la data gouvernance ont plutôt un background en stratégie IT, mais en réalité ce sont surtout les profils avec un background RH qui maîtrisent les côtés analytique et business qui auront un rôle indispensable pour faire parler les data. Pour présenter des axes stratégiques à la Direction il est au moins aussi important d’avoir des compétences business que des compétences techniques et des connaissances en data. Ces soft skills se retrouvent d’ailleurs souvent chez un consultant en management : il faut des personnes qui aiment résoudre des problèmes, faire des recommandations stratégiques et proposer des plans d’actions.

En résumé, le profil adéquat pour ce type de poste répond à deux types de compétences complémentaires et plutôt rares :

• Compétences techniques : il doit savoir gérer des outils informatiques, avoir une culture de la statistique et de la donnée
• Compétences RH/ business : il doit savoir interpréter des données en relation avec l’univers des RH et les mettre en perspective avec les enjeux business de l’entreprise

2.Recruter en interne ou en externe

L’étude “Innovation Generation” réalisée par l’organisation RH Thomson Online Benefits sur le déploiement des HR Analytics a montré que 32% des entreprises sondées avaient l’intention de faire monter en compétence ses équipes RH, tandis que 17% préfèrent se tourner vers un recrutement externe.

L’équipe RH interne aura nécessairement une vision plus fine et proche de la réalité de la culture d’entreprise, du climat interne et de l’image de marque. Ainsi, si les analytics servent à répondre à des questions sur ce type de sujet, il est plus pertinent de faire monter l’équipe RH en compétence et d’utiliser leur valeur ajoutée. Les profils RH n’ayant de prime abord pas toujours les compétences et la « sensibilité chiffres » pour être HR Data analyst, le dirigeant du pôle aura un rôle crucial à jouer dans la familiarisation de ses équipes RH à la data. Il est aussi essentiel d’avoir des experts techniques, et il sera peut-être plus pertinent dans ce cas de recourir à des profils externes à l’aise avec l’analyse d’un important volume de data. Une équipe hybride serait idéale.

3.Parcours de trois directeurs HR Analytics

A titre d’exemple, voici trois parcours de directeurs des HR Analytics dans de grosses industries, afin d’appréhender concrètement la variété des profils que cette discipline implique :

• Le Directeur HR Analytics chez Microsoft a un background plutôt technique avec une formation d’ingénieur en “computer information technology”. Il a débuté sa carrière chez Disney en tant qu’analyste puis il a été consultant interne HR analytics au sein de l’organisation pendant 8 ans. Il a ensuite occupé des postes de data analyst puis de “workforce reporting” ou “workforce analyst & talent management lead” dans diverses industries (pendant 6 ans) avant de rejoindre Microsoft à un poste de direction.
• Le Global Head, People Data, Analytics and Planning chez Nestlé a suivi une double formation psychologie et business, et a effectué un début de carrière en consulting learning & development, avant de se spécialiser dans les Workforce Analytics. Il a ainsi pris la tête de la practice “Lead Workforce Analytics and Strategic Workforce Planning” au sein de son troisième cabinet. Il a ensuite rejoint IBM au département Talent Analytics pendant 2 ans, puis Nestlé où il dirige les HR Analytics depuis 3 ans.
• Le Group Head of People Analytic chez Roche a, quant à lui, une double formation : juridique (en Droit du travail) et management. Il a occupé des postes de management dans les départements RH de grandes entreprises, puis plusieurs postes de DRH dans des ETI avant de se spécialiser dans les départements HR Analytics de plus grosses structures (GE) puis de prendre la tête des People Analytics chez Roche.