Le DRH commence lentement à faire parler ses données

Encore en train de se dépatouiller avec la numérisation de ses données, la fonction RH est à la traîne en termes d’intelligence artificielle et de big data. En juin 2017, le professeur François Pichault estimait dans nos colonnes (HR Today 3-2017) que «seulement 30 à 50% des entreprises disposent d’un SIRH pleinement intégré et opérationnel.» Il ajoutait n’avoir encore «pas vu d’application convaincante du big data en matière RH.» Qu’en est-il 18 mois plus tard?

«Tout le monde parle de l’intelligence artificielle, mais en réalité je vois encore très peu de projets concrets en place, estime Bruno Bestion, directeur de Bial-X, une société française spécialisée dans l’utilisation des données RH. Il poursuit: «Sur le terrain, les RH sont en retard, ce qui s’explique par l’aspect sensible du domaine en question, mais aussi par la scission qu’il existe entre les systèmes IT des fonctions finances et marketing et les SIRH.»

Ces incompatibilités des infrastructures informatiques illustrent aussi la difficile intégration de la fonction RH dans l’organisation, souvent marginalisée par la finance ou le marketing. Le professeur François Pichault, cité plus haut, mettait en garde contre le «risque de voir le big data envahir la fonction RH par le marketing, qui dispose d’un temps d’avance sur le sujet.» Car l’enjeu est de taille. Bruno Bestion: «Les ressources humaines sont une des valeurs les plus importantes de l’entreprise et un levier de changement fondamental. Etre en mesure d’utiliser les données RH de manière intelligente reste un défi majeur.»

Big, small et smart data

Selon une enquête du journal britannique The Economist, les domaines RH qui seront le plus impactés par le big data sont le recrutement, la formation, l’anticipation des départs volontaires et enfin la mesure de la création de valeur (évaluation des performances). Bruno Bestion complète: «Les terrains de jeu du big data RH sont immenses: proposer des analyses prédictives en termes de recrutement et de masse salariale; expliquer les causes de l’absentéisme; prédire les besoins de demain sur les nouveaux postes ou prévoir les départs à la retraite et leurs conséquences. Etre en mesure de capitaliser ces données RH est un enjeu fondamental.»

Mais pour que l’intelligence artificielle aide les managers RH à prendre des meilleures décisions, l’enjeu est de pouvoir compter sur des outils fiables. Selon le professeur d’informatique fribourgeois Philippe Cudré-Mauroux, spécialiste du big data (lire aussi son interview en pp. 2023), la quantité de données requise pour réaliser du deep learning est si vaste que seule une poignée d’acteurs seront en mesure de commercialiser des outils fiables.

Bruno Bestion: «Je n’oppose pas le big data au small data. Je parle plutôt de smart data. Il s’agit de croiser les informations basiques avant de prendre des décisions. Cela implique de dématérialiser les données de l’entreprise et d’aller chercher des données ouvertes sur la Toile. Un exemple. Avant de déménager votre entreprise, la zone envisagée sera-t-elle attractive en termes de recrutement, de ressources, de mobilité?»

Imai Jen-La Plante, data scientist et Chief Innovation Officer chez Berney Associés à Genève, conseille les entreprises sur l’utilisation de leurs données. Rencontrée en marge de la journée de la recherche de la HES-SO secteur ingénierie et architecture à Fribourg, elle nous a parlé de quelques cas concrets. Tout d’abord, elle conseille de ne pas se focaliser sur la collecte des données.

«Il ne sert à rien de se fixer un objectif ambitieux sur dix ans pour se rendre compte que l’outil de vos rêves n’avait pas besoin de toutes ces données ou que vous avez omis d’en collecter. Il s’agit plutôt de démontrer la valeur de vos données aujourd’hui. Car la numérisation est un processus difficile et exigeant. Si vous êtes en mesure d’expliquer pourquoi ces données seront utilisées, la récolte sera grandement facilitée.

Absentéisme, enquêtes de satisfaction

L’absentéisme est un bon exemple. «Aujourd’hui, il existe des algorithmes assez simples qui permettent de détecter les anomalies dans l’absentéisme (Anomaly Detection ou Outlier Detection). Ces outils ne nécessitent pas beaucoup de données et permettent d’identifier rapidement un groupe de personnes qui seraient anormalement plus absentes que les autres. Puis le responsable RH prend le relais et observe chaque cas signalé pour vérifier s’il y a bien un problème», illustre Imai Jen-La Plante. Les managers RH ont un rôle important à jouer dans ce processus, poursuit-elle: «Ce sont eux qui savent poser les bonnes questions.»

Autre exemple: les enquêtes de satisfaction. «Aujourd’hui, les algorithmes sont capables de comprendre le langage naturel. Ils peuvent en tirer des motifs, des sentiments généraux (Sentiment Analysis). Ces outils n’ont pas été développés précisément pour les RH, mais ils sont accessibles et relativement bon marché. Je conseille de commencer avec ces petits projets et de monter en puissance pas à pas. Si vous avez trop d’attentes et une vision finale éloignée de votre réalité, vous risquez des déceptions. Il y a tellement de variables sur votre chemin que la probabilité que tous vos prérequis soient satisfaits est faible.» La gestion des frais est un autre champ propice au smart data, assure-t-elle.

S’allier avec la finance

En retard sur le terrain du big et du smart data, les managers RH sont également isolés. Les informaticiens et les as du marketing ont souvent une longueur d’avance. Avec qui faudrait-il chercher des alliances? Imai Jen-La Plante: «Je me rapprocherais de la finance. Eux sont déjà en train de réaliser des mesures quantitatives de leurs données. Et ils sont eux aussi avides de mesures concrètes à mettre en œuvre sans grand investissement. C’est une fonction intéressante et semblable dans leurs préoccupations».