Comment les données améliorent votre gestion des talents ?

Selon 64% des dirigeants du secteur informatique, l’analyse des données RH devrait améliorer la rentabilité de leur entreprise de plus de 10% d’ici à 2018[1]. En combinant différentes masses de données, il devient possible d’adopter une politique dynamique de gestion des talents, notamment en matière de mobilité interne et de parcours de carrière. Eléments d’explication…

Forts enjeux de mobilité interne

Performance, épanouissement professionnel, rétention des talents, transfert des compétences, succession, leadership… Les fonctions RH sont particulièrement attendues sur la gestion des carrières et la mobilité interne. À l’heure où il est acquis qu’il est plus important de savoir apprendre que de tout connaître, la relation entre les employés et l’employeur change radicalement.

Devant faire face à des facteurs tels que l’obsolescence des compétences, l’émergence de nouveaux métiers ou encore la fameuse transformation digitale, les responsables RH doivent être en mesure d’adopter des politiques de mobilité interne réalisées selon le bon tempo, plus ambitieuses et aussi davantage personnalisées. Dans ce cadre, les HR analytics vont proposer de nouveaux angles d’attaques. Pour faire simple, l’enjeu est de s’appuyer sur des données pour faire réussir un parcours de carrière ou une mobilité.

Tout est dans le matching !

D’un côté, l’entreprise dispose de données globales (business, financiers, stratégiques…) ; de l’autre, des données purement RH dont les compétences clés, celles dont elles ont besoin actuellement et celles dont elles auront besoin dans le futur.

Lors des entretiens de performance et des entretiens professionnels, les RH compilent toute une masse d’éléments relatifs aux collaborateurs : compétences, expériences, aptitudes, personnalités, souhaits d’évolution… « A partir de ces éléments, l’objectif est de croiser les postes à pourvoir en interne avec les compétences disponibles. Plutôt que d’effectuer ce travail « manuellement », laissons faire les logiciels qui permettent de travailler sur de plus gros volumes et plus rapidement ! » souligne Hamid Hidja, directeur de Strator RH.

Le marché SIRH est d’ailleurs en pleine ébullition. De plus en plus, on voit apparaître des outils comparatifs intégrant d’importants volumes de critères pour, soit identifier les bons profils pour un poste, soit proposer une mobilité de carrière auquel le collaborateur n’aurait pas pensé mais qui lui correspond. Mais alors, quels sont les éléments analysés par ce type d’outils ?

• Les enjeux et objectifs de l’entreprise (objectifs business, priorités sectorielles, nécessaire évolution des métiers…) ;
• Les compétences déjà présentes dans l’organisation et le potentiel des individus en termes d’acquisition de compétences techniques ou comportementales ;
• La performance RH de certains services, équipes ou départements, en termes de productivité, de collaboration, d’innovation…

Au final, la solution va croiser ces différents éléments pour déterminer la probabilité qu’un individu, en raison de son parcours, de ses compétences et de sa personnalité, est susceptible de répondre aux attentes de son entreprise pour occuper une fonction donnée.

Clairement, les solutions dédiées à la mobilité interne ont vocation à mieux saisir la complexité d’un profil (dont la personnalité et les facteurs de motivation) avant d’identifier des opportunités d’emploi. Mais, parce que le matching est rarement automatique, l’outil est en mesure de suggérer des formations ou des stratégies de développement pour que le salarié renforce son expertise ou mette l’accent sur un soft skill avant de justement prétendre à une évolution professionnelle.

Quelle conclusion ?

L’usage du Big Data en RH en est encore à ses balbutiements. Des poches de résistances pointent régulièrement, pouvant s’expliquer par la peur d’automatiser des processus qui ont un impact sur la vie des individus. En effet, des risques de standardisation peuvent exister : Si l’outil identifie systématiquement que tel trait de caractère ou tel parcours est davantage susceptible de réussir, on se retrouverait à terme avec des salariés clones et donc des équipes qui souffriraient d’un manque cruel de diversité. L’autre inquiétude porte sur l’autorité des données : faut-il suivre aveuglément les recommandations du logiciel parce qu’il a croisé des milliers/millions de données ? « Ces outils doivent être considérés comme des aides à la décision. Il s’agit in fine pour l’homme d’être en mesure d’interpréter et de faire parler ces données » précise Hamid Hidja.

[1] Etude KPMG, 2015,