Koen Van den heuvel Koen Van den heuvel, HR Operations & Analytics manager, IPG Holding
Texte
Melanie De Vrieze
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Wouter Van Vaerenbergh

La GRH, c'est aussi une question de chiffres

1 mai 2019
Les chiffres ont une valeur ajoutée. Notre mission est d'accompagner cette transformation culturelle
L'analytique RH en est toujours au stade embryonnaire. Pourtant, les données peuvent faire progresser l'entreprise et son département RH. Cela dit, les responsables des ressources humaines doivent porter un réel intérêt aux chiffres. À plus forte raison s’ils veulent avoir leur mot à dire dans la stratégie de l’entreprise. C'est en tout cas l’avis des participants à notre table ronde.

«En termes d'analytique RH, les entreprises n’en sont même pas encore au stade embryonnaire, mais au stade précédent», regrette David Stuer (Antwerp Management School). «Certaines entreprises collectent déjà des données, mais elles n’en tirent pas vraiment parti. Elles n’ont ni l’envie ni les compétences pour le faire. Elles confondent facilement l'approche quantitative et l'approche réfractaire, souvent parce que ce qui a trait aux chiffres concerne l’argent et non l'humain. Pensons par exemple à la rémunération.»
«Les données analytiques portent souvent avant tout sur les clients et sur la vente», enchaîne Kimberly Hermans (Ordina). «Le département RH fait souvent figure de mauvais élève lorsqu’il s’agit d’appliquer les principes de l'analytique. La qualité des données n’est pas toujours au rendez-vous et leur collecte s’avère laborieuse. Comme il s’agit du personnel, les entreprises redoutent rapidement qu’il soit question d'informations hautement sensibles, mais ce n’est pas forcément le cas. Il est possible d’en apprendre beaucoup sans pour autant relier par exemple des renseignements relatifs aux salaires avec des identités. Certaines techniques permettent d’anonymiser les données ou de les modifier de telle sorte qu’elles ne puissent plus être reliées à un individu. Reste que les entreprises se demandent souvent si elles peuvent mettre ces données à la disposition d’un analyste. Elles s'inquiètent aussi de ce que celui-ci pourrait en faire.»
Tom Mentens (Flexso for People): «Il est bien souvent suffisant d’obtenir les données de base relatives au personnel. Il n’est pas toujours primordial de creuser trois ou quatre niveaux plus loin. Les banques et les centres d'appel en sont le parfait exemple: ils sont capables de présenter de meilleures pratiques grâce aux grands volumes de données disponibles. Ces acteurs disposent en outre d’équipes d’analystes spécialisés, capables de fournir un travail de valeur. La plupart des entreprises ne savent pas par où elles doivent commencer.»
Koen Van den heuvel (IPG Holding): «La GRH porte sur le fait humain. Du coup, il ne semble pas permis de manier des chiffres pour parler de ses collaborateurs. Je compare cet état d'esprit aux coloriages numérotés où chaque chiffre correspond à une couleur. Si l'on se trompe de couleur, c’est tout le dessin qui est méconnaissable. L’analogie que j’ai l’habitude de faire est la suivante: si les travailleurs ne sont évidemment pas des numéros, les associer à des chiffres permet malgré tout de mieux les connaître. Il est alors possible de proposer un service ou d’effectuer des recommandations en fonction de la personne concernée et ainsi lui apporter son aide.»
David Stuer: «J’entends de temps à autre les managers RH dire qu’il est difficile de peser dans les décisions stratégiques. Mais ils ne peuvent avouer en même temps avoir peur des chiffres. Ce sont les CEO et les CFO qu’il faut convaincre.»

Changement de culture

Pour les participants à la table ronde, le gros problème est que les DRH se fient encore trop souvent à leur instinct. Koen Van den heuvel: «Beaucoup de responsables RH sont persuadés de connaître leurs collaborateurs sur le bout des doigts. Cependant, lorsque je réalise une analyse, celle-ci indique souvent qu’ils font fausse route. Prenons l’exemple du télétravail. La tendance générale consiste à penser que le télétravail est bénéfique pour les collaborateurs et qu’il entraîne une réduction de l’absentéisme. Pourtant, ce n’est pas toujours le cas. Dans notre entreprise, il s’avère que le télétravail ne contribue à une diminution de l’absentéisme que dans un tiers des cas. Il faut éviter les généralités. Tout dépend de la culture de l’entreprise.»
David Stuer abonde dans son sens. «Certaines entreprises mettent un point d’honneur à adopter une politique RH fondée sur des données probantes jusqu’à obtenir des résultats», dit-il. «Nous avons récemment réalisé une recherche documentaire en vue d’évaluer certaines pratiques comme le télétravail. Les entreprises ont eu l’air déçues de découvrir qu'elles ont un impact minime. Ce qu’elles oublient, c’est que l’ampleur de l’impact dépend dans une large mesure du contexte et de la culture de l’entreprise.»
Tom Mentens: «On émet souvent des suppositions en se basant non pas sur des chiffres, mais plutôt sur des jugements instinctifs ou sur des préjugés. Les données peuvent apporter une plus grande objectivité dans ce contexte, mais le modèle de données en tant que tel doit être suffisamment crédible. Il arrive parfois aux entreprises de blâmer le modèle lorsque les résultats font défaut. Lorsque ceux-ci sont à la hauteur, ils estiment alors être sur la bonne voie.»
Kimberly Hermans: «Si les managers connaissent souvent très bien leur entreprise, il n’en demeure pas moins que les chiffres ont également leur importance. Lors d’un hackathon, nous avons notamment évalué si nous pouvions prédire qui allait partir de l’entreprise. Les managers parviennent souvent à deviner qui va quitter leur équipe dans le mois qui suit, mais peuvent-ils en faire de même un an à l’avance? Notre hackaton fut un succès, car les chiffres ont permis de le prédire et nous avons ainsi obtenu un grand nombre d’informations. Ce n’est qu’alors que les entreprises réalisent l’intérêt que peuvent représenter les chiffres. Nous avons pour mission d’initier ce changement de culture. »

Interprétation des données

«Les big data ont actuellement le vent en poupe et tout le monde veut les utiliser», ajoute Koen Van den heuvel. «Les entreprises sont sur des charbons ardents en la matière. Pourtant, le concept n’est pas nouveau. Il s’apparente aux churn predictions d’il y a vingt ans concernant la clientèle. Déterminer comment appliquer ce concept à la GRH, voilà qui présente par contre un plus grand intérêt.»
«Le type d’analyse n’a peut-être pas changé, mais les ressources actuelles sont plus importantes», nuance Kimberly Hermans. «De nos jours, les entreprises traitent les données en temps réel et prennent des mesures automatiques sur leur base. Il est toutefois important qu’un membre de l’équipe sache ce que sont les algorithmes, ce qu'ils signifient et comment il faut les appliquer. Sinon, vous risquez de causer de nombreux dégâts.»
Koen Van den heuvel: «Adopter une approche technique est une chose, mais savoir interpréter les données est également fondamental. On constate souvent une inadéquation: les profils techniques ont une bonne connaissance de fond, mais ils ne comprennent pas toujours la manière dont les choses se passent sur le lieu de travail, la culture de l’entreprise et les processus qui l’influencent. Rares sont les collaborateurs capables de faire la transition.»
«Si les données du passé que vous utilisez sont erronées, vos prédictions n’auront aucune valeur», souligne David Stuer. Pour Koen Van den heuvel, les entreprises doivent avant tout s’assurer que leurs analyses descriptives sont correctes avant même de passer à l’étape explicative ou prédictive. «Si vous souhaitez effectuer des analyses prescriptives visant à influencer le comportement – le rêve ultime – vous devez disposer du bon modèle explicatif. Personnellement, je réalise des modèles qui reflètent l’objectif de l’entreprise en termes de répartition du personnel et de types de contrats afin de maintenir dans l’organisation une flexibilité financièrement viable et sûre pour l’avenir. Certains aspects qui aident l’entreprise à aller de l’avant sont gérés au sein du département RH. Le CEO attend donc de son DRH qu’il lui apporte de nouvelles connaissances.

Discussion éthique

Les données analytiques contribuent par exemple à améliorer l’expérience des clients. Amazon et Netflix s’appuient sur les actes passés d’une personne pour déterminer ses préférences. D’après Tom Mentens, ce système est plus compliqué à appliquer au domaine des ressources humaines. «Un salarié n'a pas nécessairement envie d'être poussé dans une direction par des données qui auront été collectées à son sujet. Il faut s'assurer que les travailleurs soient d’accord avec une telle méthode. La frontière entre vie professionnelle et vie privée est parfois ténue. Je n’apprécierais pas que le département RH vienne me dicter mes choix dans le cadre du plan cafétéria ou me dire que je suis en burn-out. Cela dit, les données peuvent jouer un rôle clé dans l’amélioration de certains processus ou services que propose le département RH.»
David Stuer: «Peut-être a-t-on en réalité besoin que l’entreprise s’intéresse à notre bien-être. C’est là toute la difficulté de maintenir un équilibre entre explication et prédiction. La question est effectivement de savoir comment le département RH exploite ces données, car un algorithme sur le burn-out uniquement fondé sur les absences ne prédit non pas le burn-out, mais bien l’absentéisme à long terme. C’est quelque chose de fondamentalement différent.»
Koen Van den heuvel: «Si l’on commence à collecter ce type de données personnelles, il faut alors connaître la pathologie médicale et c’est interdit. Il s’agit d’un sujet sensible. Je me concentre sur les chiffres et il appartient au responsable de connaître la situation personnelle des collaborateurs. Ce qui manque, c’est la partie explicative.»

Apprentissage machine

Concrètement, que peut apporter et enseigner l'analytique RH en matière de recrutement et de sélection? Selon Tom Mentens, tout le processus de recrutement et de sélection peut s'appuyer sur l'analyse de données et l’intelligence artificielle. «Ce n’est pas encore tout à fait le cas dans la pratique, mais la tournure que prennent les choses est très intéressante. Un CV téléchargé sur un site de recrutement est associé à l’offre d’emploi la plus appropriée au moyen d’une reconnaissance textuelle. Je trouve que c’est un concept fort. Le marché de l’emploi étant en pleine effervescence, il est presque impossible de trouver du personnel informatique qualifié. Aujourd'hui, les candidats choisissent une entreprise plutôt que l’inverse. Dans le cadre d’un premier filtrage destiné à déterminer si l’entreprise correspond au candidat, l’intelligence artificielle peut être exploitée. Par exemple sous la forme d’une discussion avec un robot concernant la culture d’entreprise, le code vestimentaire ou la politique en matière de télétravail. Une entreprise véritablement innovante désire que son approche se reflète également dans son processus de recrutement.»

D’après David Stuer, les entreprises sont tiraillées. «D’une part, le département RH dispose de moyens limités pour passer en revue chaque candidat et, d’autre part, personne ne souhaite pas non plus recruter de mauvais éléments. Le principe de Netflix peut être appliqué au domaine de l’apprentissage et du développement. Si vous avez suivi une formation en particulier, c’est vraisemblablement parce que celle-ci est pertinente pour vous.»
«Le secteur de la consultance s’intéresse aussi à des méthodes telles que la recommandation automatique de formations», affirme Kimberly Hermans. «Nous examinons si nous pouvons améliorer l'affection des collaborateurs aux clients. A-t-on désigné la bonne personne pour la bonne mission? Les consultants peuvent également s’exprimer. Nous recherchons une correspondance sur la base du CV, de l’information relative au client et du type de mission.»
«Travailler avec des données entraîne des coûts et une charge supplémentaire de travail, mais cela produit également des résultats», conclut Tom Mentens. «L’analyse de rentabilisation d’un robot conversationnel n’est pas tellement compliquée. Les possibilités en termes d’apprentissage machine sont également énormes. Il est possible de récolter des données et de rechercher via cette technologie des modèles et des corrélations auxquels on n’aurait sans doute pas pensé.»

Vlnr: Kimberly Hermans, Tom Mentens, David Stuer