Utilisation pratique du Big Data en RH
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Utilisation pratique du Big Data en RH

February 13, 2017 Vincent Belliveau

Cornerstone intervient auprès de nombreuses entreprises du CAC 40 et propose une solution complète, qui couvre tous les domaines liés à la RH stratégique. Chaque client bénéficie d’une solution intégrée unique et sécurisée. Mais de quoi parle-t-on lorsqu’on parle de Big Data, et plus particulièrement de Big Data appliqué aux ressources humaines ?

Le Big Data existe depuis 1970 mais son utilisation effective auprès du grand public n’a été rendue possible que vingt ans plus tard, par le basculement des processus métiers vers le cloud. A ce moment-là, les éditeurs ont amassé des de grands volumes de données. Dans un deuxième temps, la fonction RH et les éditeurs ont convergé vers l’unification des outils de gestion. Enfin, il y a eu l’avènement du mobile, avec l’adoption rapide, sur le marché européen, de ses technologies.

Concernée au premier degré par l’évolution et l’essor du Big Data, la fonction RH a suivi et accompagné le mouvement. John Bersin,  analyste d’envergure mondiale, en a explicité les concepts fondateurs.

  1. Le descriptif : la captation des données à travers chacun des process est un travail énorme mais nécessaire, sur lequel beaucoup d’entreprises françaises ne sont pas encore matures.
  2. Le diagnostic, ou la visualisation de ce qu’il se passe.
  3. Le prédictif, qui rentre véritablement dans le champ des Big Data. On identifie des corrélations pour prévoir le futur.
  4. Le prescriptif, aide à la décision sur la base du traitement statistique des données – sachant que c’est l’être humain qui reste aux commandes.

Cornerstone a créé quatre niveaux de reporting qui répondent à ces concepts : le reporting, la business intelligence, l’analyse prédictive et le workforce planning.

Le prédictif est matérialisé à l’aide de tableaux de bord qui aident le client à prendre des décisions. Les outils informatiques qui auront du succès demain sont ceux qui seront capables d’incorporer des recommandations pour l’utilisateur (RH, managers, mais aussi collaborateurs). C’est le Big Data sans effort (80/20) : 80% de la plus-value analytique assurée par les outils, sans faire appel à un data scientist. Les 20% restants, qui requièrent 80% d’effort, correspondent au recrutement du Data scientist et à la définition des problématiques importantes pour chacun des métiers (quel algorithme pour quel usage ?)

Cornerstone a identifié plus de cent questions intéressantes pour ses clients, et prévoit de créer des tableaux de bord chaque trimestre. Les équipes explorent l’ensemble des données pour identifier des corrélations pertinentes. Les questions couvrent tous les domaines : la rémunération, la structure de rémunération qui impacte le plus la performance, le recrutement …

Pour être fonctionnels, les outils prédictifs ont besoin de hauts volumes, sans quoi la donnée ne serait pas pertinente.  Autre point important : il faut savoir d’où vient la donnée. Il y a ce qui est acceptable légalement et éthiquement ! Est-ce que les personnes qu’on « analyse » le savent et accepteraient de voir leurs données analysées ? Pour toutes ces raisons, CSOD a fait le choix de faire tourner ses algorithmes sur les données de ses clients uniquement.

Les outils de traitement de donnée élaborés par Cornerstone sont utiles autant pour la fonction RH que pour les collaborateurs. Si on prend l’exemple de la succession à un poste donné, Cornerstone dispose d’un outil capable de suggérer des candidats en fonction de leur potentiel et de leur préparation. On mélange pour cela des données historiques et prédictives. Quant au collaborateur, l’outil lui permet de visualiser des perspectives de carrières possibles dans son entreprise. Les possibilités de progression sont une préoccupation courante chez les candidats.

Outre le recrutement, le prédictif investit tous les domaines de la fonction RH. On pense notamment à la conformité, sujet important s’il en est. L’outil Cornerstone intervient aussi sur cette problématique : il traite les données historiques de non-conformité, et révèle les corrélations potentiellement influentes. L’idée est d’identifier les leviers à actionner pour réduire les risques. Il existe des éléments sur lesquels on peut jouer, comme la taille d’une équipe, ou le délai entre une inscription à une formation et le début effectif de la formation. Dans tous les cas, pour avoir un vrai impact business, l’alliance entre données analytiques et prédictives est nécessaire.

Forte de ce savoir, la fonction RH se transforme. Elle est passée d’une fonction très centrée sur les process à une fonction de plus en plus orientée vers les métiers. A ses métiers traditionnels, elle se doit d’incorporer des technologies nouvelles et orientées utilisateurs (candidats & collaborateurs compris). Elle doit également continuer à développer ses compétences sur les données historiques tout en intégrant une vision sur les données prédictives. Le tout sans perdre de vue ni le droit ni l’éthique. 

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