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jeudi 19 février 2015

A la rencontre des RH prédictifs

A la rencontre des RH prédictifs

Big Data, RH prédictifs… Ces expressions font clairement rêver tous les managements qui imaginent l’organisation idéale de demain, celle susceptible d’accompagner et de valoriser leurs orientations stratégiques. Si les technologies « d’anticipation » sont d’ores et déjà disponibles, à l’image de la technologie « Hana » chez SAP, comment les RH peuvent-ils piloter ces données pour faire émerger des scénarii prédictifs ?

Oui, la thématique fait le buzz. Et elle fait d’autant plus le buzz que beaucoup se demandent si le prédictif n’appartiendrait pas au domaine pas très sérieux des boules de cristal. Pour Albert Ifrah, directeur des ventes pour l'Europe des solutions RH de SAP, « ce n’est pas le bon débat. Les technologies existent. La difficulté, c’est de récupérer des données cohérentes et précises puis de les manager correctement. » Les solutions RH aident justement les RH et les managers à se constituer des banques de données. Et celles-ci leur permettent à terme d’élaborer des scénarii prédictifs.

Etablir un profil idéal

Une entreprise s’engage sur un nouveau marché, développe une nouvelle solution… Parmi ses points majeurs d’interrogation, figure celui du profil idéal pour conduire tout ou partie de la mission. « Avant même de chercher la perle rare, une entreprise doit se servir de ses RH analytics pour se constituer une base de données qualifiées et bien organisées. Lorsque ce vivier est opérationnel, le RH ou le manager peut faire sa recherche : un collaborateur ayant des appétences pour l’innovation, présentant une expérience dans un secteur donné, formé à telles ou telles compétences, etc. » Il s’agit d’un véritable processus itératif : il est donc nécessaire de procéder par étapes pour arriver au bon résultat. « Ce genre d’outils n’est pas à mettre entre les mains de tout le monde. Si les questions sont mal posées, on peut avoir des résultats complètement erronés » explique Albert Ifrah.

L’exemple d’un modèle prédictif

Une entreprise recrute des commerciaux et compte bien utiliser la data pour améliorer ses processus.

Première étape : comprendre le profil de chaque commercial présent dans l’entreprise à travers une série de données comportementales (capacité de raisonnement et d’apprentissage, motivations, personnalité) et établir des correspondances entre ces données et les résultats opérationnels, le taux d’absentéisme, et la réussite à la formation initiale.

Deuxième étape : mettre en œuvre un système d’évaluation des candidats basé sur la même série de données comportementales.

Troisième étape : croiser les informations entre les données « salariés » et « candidats » pour aboutir à un taux d’adéquation quant à la probabilité que les candidats réussissent.

Quatrième étape : recruter les candidats qui obtiennent le meilleur taux d’adéquation.

Ce modèle prédictif introduit l’idée que, selon son profil, on est plus susceptible de réussir dans une entreprise que dans une autre.

Au-delà du recrutement ou de l’évolution interne

Le prédictif peut aussi être utile pour apporter des solutions à des problèmes d’ordre organisationnels ou managériaux, comme l’absentéisme. La division d’une entreprise connaît le taux le plus bas d’absentéisme. Forcément, ils ont un modèle d’organisation plutôt vertueux. A moins que ce ne soient les caractéristiques des collaborateurs. Dans tous les cas, des indicateurs vont permettre de rendre compte des spécificités de cette division au regard de l’organisation du travail. A partir de ces data, les RH disposent d’une opportunité pour extrapoler ce modèle d’organisation à l’échelle de l’ensemble des divisions. 

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