Analyse prédictive RH, Big Data : espoirs et limites.

//Analyse prédictive RH, Big Data : espoirs et limites.

La promesse

Extrait de la plaquette commerciale d’un éditeur de logiciel d’analyse prédictive : « Nous vivons une période exaltante ! Grâce aux avancées de la technologie, les professionnels RH peuvent aujourd’hui se pencher plus que jamais sur la gestion des talents en s’équipant de puissants outils d’évaluation RH qui génèrent une mine de données individuelles guidant la prise de décision et la stratégie. Aujourd’hui, être le meilleur ne suffit pas. Vous devez être sûr d’avoir une longueur d’avance et de disposer d’outils pour rester compétitif. »

Bref, avec l’analyse prédictive il serait possible de prévoir l’évolution des compétences, améliorer l’engagement des collaborateurs, diminuer les coûts de recrutement, anticiper les démissions de salariés… Belles promesses !

Les managers servent-ils encore à quelque chose ?

Après la santé et la finance, les algorithmes s’attaquent aux ressources humaines et au management. Depuis plusieurs années, les éditeurs de solutions vendent aux entreprises des logiciels prédictifs censés analyser les sentiments des collaborateurs, grâce aux Big Data, et livrer la recette magique d’une organisation hyper-productive.

Les technologies du Big Data permettent en effet de gérer les données massives se caractérisant à la fois par leur volume et leur variété. Grâce à des algorithmes très puissants, il est possible de traiter un grand nombre de données et de trouver des corrélations entre elles. Ce qui peut apparaitre comme un véritable Graal pour les DRH en générant de sérieux espoirs. Mais le recours aux data peut également présenter des sérieuses limites pour les DRH qui ne maitriseraient pas leur utilisation.

Le Graal du recrutement ?

Les apôtres d’un recours massif au Big Data sont de plus en plus nombreux notamment pour mieux attirer et retenir les collaborateurs.

Quel RH ne rêve pas de pouvoir recruter le collaborateur modèle à coup sûr, à chaque fois ? S’il y avait jusque-là trop d’inconnues pour y parvenir, l’intelligence artificielle et les algorithmes seraient maintenant en train de débarquer dans les entreprises pour résoudre cette équation. Nombre d’entreprises qui peinent à repérer ou à retenir les jeunes talents veulent y croire.

Pour les RH, l’utilisation de logiciels de prédiction signifierait un recrutement plus rapide, moins coûteux et plus efficace. Des solutions leur proposent aujourd’hui d’identifier des tendances communes aux employés les plus performants, puis d’analyser des milliers de CV en ligne afin de trouver la perle rare. L’outil serait beaucoup plus puissant et bien moins arbitraire que le recruteur humain : il se contenterait de récupérer une grande quantité de données sur un candidat, de corréler ces données selon un modèle préétabli d’employés qui ont donné satisfaction, puis de voir si le système attribue un bon potentiel à ce candidat.

Le Graal du management ?

L’analyse prédictive est aussi utilisée par les RH de certaines entreprises pour connaître les probabilités de départ de certains collaborateurs, et réduire le taux d’attrition. Il serait donc possible de dresser un profil de collaborateurs à risque à partir de critères comme le temps de transport, la rémunération, le nombre de projets gérés ou l’absentéisme, puis de repérer les employés qui montreraient les premiers signes de départ.

Des outils proposent aussi aux managers d’analyser les réseaux humains dans l’entreprise. En analysant comment se répartit le travail en interne, il serait possible de repérer les meilleurs collaborateurs, ainsi que ceux, moins engagés, proches du départ. Pour cela, le système analyse… les e-mails et les calendriers des salariés.

L’intelligence artificielle et les données massives pourraient enfin aider le manager à prendre de meilleures décisions, à partir d’informations auxquelles il n’aurait jamais accès autrement. Les DRH, mais aussi les managers, pourraient ainsi mieux connaître leurs employés, afin d’apporter une réponse personnalisée à chacun.

Une vérité absolue ?

L’élection Présidentielle de 2017 a été l’occasion d’un débat particulièrement animé entre les partisans de l’utilisation des sondages traditionnels par la méthode des quotas qui donnaient Emmanuel Macron gagnant au cours des dernières semaines avant le premier tour et ceux d’une approche révolutionnaire utilisant le Big Data mesurant le « buzz » sur internet (réseaux sociaux, twitter…) qui donnait régulièrement François Fillon largement gagnant devant Emmanuel Macron qui n’arrivait qu’en… quatrième position. On sait ce qu’il est advenu.

Cette histoire est peut- être l’occasion de s’interroger sur la croyance mythique, renforcée depuis quelques années, sur le recours aux « data » pour analyser et prévoir les phénomènes notamment dans les champs des responsabilités des DRH.

Nombre d’entreprises font machine arrière ou restent frileuses à l’idée d’utiliser des technologies encore au stade de la recherche et développement.

Dans le domaine du recrutement, Google avait par exemple mis en place des systèmes de Big Data et d’analyse prédictive permettant de dénicher des candidats talentueux. Mais elle s’est vite rendu compte que la qualité du recrutement n’était pas meilleure. Au contraire, en se basant sur les meilleurs diplômes et les meilleures compétences, elle ne faisait qu’embaucher des gens avec le même profil, sans aucune diversité. Face à ce constat, Google est revenue en arrière, vers plus d’humain et moins de données. Plutôt qu’une analyse automatisée de CV et des tests en ligne à base d’algorithmes, elle préfère les rencontres avec les équipes ainsi que les tests de validation de compétences.

Dans le domaine du management et de l’analyse des comportements humains aussi, Google a revu sa copie. Fini la simple utilisation de données pour comprendre ses équipes et augmenter leur productivité. L’entreprise s’est rendu compte qu’en interne les rapports sont plus compliqués que de simples métriques de performance appliquées aux uns et aux autres, et qu’il n’est pas possible de mesurer uniquement cela.

Malgré l’accumulation de données, sociologues, psychologues du travail, psychométriciens et éditeurs de solutions peinent à faire ressortir un modèle permettant de prédire l’efficacité d’une équipe. Et pour cause, puisque tout dépend de phénomènes non quantifiables : les normes de groupes, des règles non écrites, dans les équipes, qui leur permettent de fonctionner plus ou moins bien. Les managers traitent beaucoup de problèmes liés aux comportements humains. Culture, leadership et motivation ne se prêtent pas facilement à l’analyse empirique. Paradoxalement, c’est donc par les données que Google aura prouvé que le management et les RH ne peuvent être réduits au Big Data et à des algorithmes.

Dans le domaine la gestion des carrières, le déterminisme prônerait le fait que le métier futur de chaque personne est déterminé à l’avance. Il s’agit d’un système où les envies et les motivations seraient tellement accessoires qu’elles ne seraient jamais prises en compte.

Par ailleurs, dans un monde qui changerait peu, l’approche prédictive pourrait être extrêmement pertinente. Mais lorsque l’environnement est imprévisible, comme on le voit aujourd’hui avec la révolution digitale, il y a trop de paramètres hors contrôle pour réaliser une analyse concluante d’une expérience !

Alors que faire ?

Même si des limites existent, faut-il pour autant rejeter cette approche qui reste, à bien des égards, prometteuse ? Bien sûr que non !

Selon nous, l’outil ne doit pas remplacer la décision. Les algorithmes et le Big Data ne remplaceront pas tout de suite les échanges humains entre le manager et son collaborateur. Et ce n’est pas avec de l’analyse prédictive de données qu’il est possible de créer de l’engagement dans le temps.

Mais en nous permettant d’apprendre de nouvelles choses, les données massives pourraient nous pousser vers de nouvelles formes d’interaction et de collaboration. Attention toutefois, car mal utilisés, elles pourraient aussi tout détruire en divisant les gens.

2018-05-14T16:54:11+00:00 14 mai 2018|Catégories : Actualité|Mots-clés : , , |