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La gestion prédictive des RH a le vent en poupe

La gestion prédictive des RH permet d’analyser des données et d’anticiper les évènements et/ou les comportements futurs. Elle est utile dans tous les aspects des Ressources Humaines : du recrutement, à la GPEC en passant par la rémunération.

Samantha STRASMAN

Apr 15, 2021 5 min de lecture

Prédire les évènements futurs pour une meilleure gestion des Ressources Humaines : voici ce que propose l’analyse de données capable d’aider les professionnels à prendre des décisions(1). Devenue primordiale et tendance, la gestion prédictive des RH a aussi sa place dans le domaine de l’intérim, secteur où l'innovation sous toutes ses formes permet de faire face à une concurrence accrue.

L'avènement du digital casse progressivement les codes habituels du travail et de la gestion des ressources humaines. 80 % des emplois prévus en 2030 n’existent pas encore(2). Le monde évolue, les habitudes changent et l’arrivée des Millénials sur le marché pousse les agences d’intérim à se digitaliser (applications mobiles, chatbots, automatisation de tâches).

En parallèle de cela, la constitution d’une base de données n’a jamais été aussi importante qu’à l’heure actuelle. Cette base doit cependant être utilisée et exploitée à bon escient. Collecter des informations, oui. Mais savoir les exploiter, c'est encore mieux ! Déjà en 2017, The Economist publiait un article « The world's most valuable resource is no longer oil, but data » (la ressource la plus précieuse du monde n'est plus le pétrole, mais les données). La collecte et l'exploitation de données ont ainsi donné naissance à une discipline nouvelle : l'analyse prédictive.

Si elle peut paraître intimidante de prime abord, la gestion prédictive des ressources humaines pourrait bien constituer un véritable enjeu stratégique pour des recruteurs et des DRH qui voudraient pouvoir prédire l’avenir avec les données qu'ils ont entre leurs mains. Alors, qu’est-ce que l’analyse prédictive ? Sous quels aspects est-elle utile ? Va-t-elle pousser les groupes d’intérim à investir davantage dans des innovations digitales ? Peut-elle aller jusqu'à remplacer les recruteurs ? Point sur la gestion prédictive des RH.

Comprendre la gestion prédictive en pratique

D’après Webopédia, l’analyse prédictive « est l’action d’extraire des informations à partir de données existantes afin de prédire les modèles futurs, tendances ou résultats. L’analyse prédictive ne vous dit pas ce qu’il arrivera à coup sûr dans le futur, mais vous informe sur les différentes hypothèses, avec un degré de fiabilité raisonnable, et cela en tenant compte des différents scenarii et analyses de risques(3) ».

Rester compétitifs à tout prix, apprendre à exploiter les expertises technologiques qui se développent et travailler main dans la main avec des spécialistes : l’analyse prédictive est ainsi une nouvelle étape dans l’évolution des agences d’intérim.

Les différentes données étudiées peuvent être de plusieurs sources et types : les données structurées (les données RH telles que l’effectif), les semi-structurées (les résultats de sondages de satisfaction) et les non structurées (les commentaires sur les réseaux sociaux). En pratique elle s’opère en plusieurs étapes(4):

  • Prendre en compte des objectifs de l’agence pour construire des modèles.

  • Tester ces modèles sur des échantillons de données

  • Les alimenter par de nouvelles informations.

  • Former le personnel pour rendre l’analyse accessible à tous.

  • Évaluer le modèle et le faire évoluer régulièrement.

La gestion prédictive appliquée aux Ressources Humaines

Simplement, les analyses prédictives appliquées aux RH permettent de mesurer l’impact de la gestion des compétences, de la fidélisation des intérimaires, des changements de carrière, de la rémunération, du recrutement ou de se tenir informé des tendances avant la concurrence(5). Elle vise donc à analyser des données afin d’appuyer les RH dans leurs décisions. Comment s’applique-t-elle concrètement dans l’ensemble de ces domaines ?

Dans le cadre de la politique de rémunération, les résultats vont permettre à chaque salarié de recevoir une proposition salariale personnalisée. En effet cette méthode de calcul prend en compte les éléments suivants(6) :

  • Le collaborateur = ses compétences, son expérience, son expertise, sa fonction, son salaire actuel, son âge et ses études.

  • L’entreprise = le chiffre d’affaires, la masse salariale, le secteur d’activité, la taille.

  • Le marché = la valeur du profil sur le marché.

En l’occurrence la rémunération prédictive se justifie comme une méthode juste, objective et précise pour aider les RH à définir le salaire le plus juste. En plus de recevoir une proposition équitable, elle va aller jusqu’à lutter contre certaines formes de discriminations (sexistes, raciales(7)).

L’analyse prédictive est également capitale pour la GPEC (la gestion prévisionnelle des emplois et des compétences). Elle intègre dans ses variables les changements économiques, financiers, sociologiques, techniques ou géographiques(8) pour simuler les compétences futures. Les prédictions envisagées par la « machine learning » vont ainsi aider les agences à apprécier le potentiel de leurs intérimaires pour anticiper les futurs besoins de leurs clients (voire avant même que ceux-ci ne soumettent leurs problématiques).

De plus, l’analyse prédictive reste un élément crucial dans le cadre de la fidélisation des salariés et la vérification de leur engagement vis à vis de l’agence ou de l’entreprise utilisatrice. Elle va être capable, en se rapportant à leur productivité et aux objectifs, d’anticiper les départs ou les moments de démotivation.

Le recrutement prédictif

Le domaine du recrutement devient de plus en plus sophistiqué et de nouvelles problématiques apparaissent clairement : diminution des coûts de recrutement, investissement dans des outils de sourcing, optimisation des processus.

Les données analysées

Chaque erreur de recrutement entraîne des coûts directs  = la rémunération du salarié, ses avantages, la formation, les investissements en outils de recrutement ainsi que des coûts indirects = l’improductivité d’un candidat. Par le biais du scoring, l'analyse prédictive permet d’évaluer plus facilement l’adéquation d’un candidat avec le poste à l'aide de l'analyse de son CV ou de ses motivations exprimées en entretien.

Ainsi deux éléments sont à prendre en compte dans le recrutement prédictif : la capacité des personnes à réussir dans un poste pour une entreprise en particulier et la durée de « vie » de ces personnes en poste. Précisément, cette analyse incorpore le profil des collaborateurs ou candidats, leurs caractéristiques personnelles et démographiques, leurs parcours et comportement.

L’intérêt des analyses prédictives dans le recrutement

Il est toujours difficile pour les recruteurs de qualifier les candidats, de sourcer, de ne contacter que ceux qui sont réellement intéressants et compétents pour un poste précis. Les recruteurs ont ainsi intérêt à tirer le meilleur parti de l’utilisation de ces outils afin de les rendre le plus rentable et le plus efficace possible. Ces données sont nécessaires dans chaque étape du processus de recrutement : de la proposition de missions, à la sélection des candidats, en passant par la validation des qualifications jusqu’à l’onboarding.

Les résultats permettent de donner des réponses aux recruteurs et de mesurer le ROI(9). Ils peuvent ainsi déterminer si un type de processus de recrutement est réellement rentable (les coûts directs, indirects).

Ainsi les bénéfices sont vivifiants : diminution des délais de présélection des candidats, diminution du nombre de candidats vus en entretien, augmentation de la performance des nouvelles recrues, diminution du turn-over et des coûts.

La « machine » est cependant incapable de prendre en considération des variables subjectives telles que les aspects émotionnels ou les rapports d’influence. C’est là tout l’enjeu des recruteurs : bénéficier de plus de temps afin d’offrir un service plus qualitatif aux candidats et aux clients.

Nous sommes en train de vivre un tournant majeur dans l’évolution du recrutement et des ressources humaines. La gestion prédictive des RH est bel et bien une opportunité à saisir. On constate même que les décisions prises au travers d’algorithmes sont en moyenne 25 % plus pertinentes que celles prises par un « comité d’experts(10) ».

Aucun recruteur, aucune agence, même aucun spécialiste n’est ainsi capable de traiter des centaines ou des milliers d’informations et d’en fournir rapidement une synthèse avec propositions concrètes. Cependant ces analyses ne peuvent remplacer un recruteur, elles sont davantage une aide pour que ces derniers se réapproprient l’aspect humain inhérent à leurs fonctions(11).

(1) (2) (4) (8) Edendred - Octobre 2017 (3) Webopedia (5) Journal Du Net (6) (7) (11) APEC - Décembre 2020 (9) (10) Focus RH

Illustration : vectorjuice / Freepik

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