Valorisez les données en fonction de vos objectifs RH
Comment exploiter les données RH pour prendre des décisions plus stratégiques ? Dans ce chapitre, nous allons nous concentrer sur trois cas d’usages :
Améliorer la prévision des besoins en recrutement ;
Réduire l'absentéisme et le turnover ;
Optimiser la formation.
Améliorez la prévision des besoins en recrutement
Le problématique métier
L'une des difficultés majeures des entreprises est d'anticiper les besoins en recrutement. Un manque de prévision entraîne des tensions sur les effectifs, des coûts élevés et des retards d'embauche.
Comment les données RH peuvent aider ?
Les données RH jouent un rôle clé dans la Gestion des Emplois et des Parcours Professionnels. Elles permettent d’aligner les effectifs avec les besoins futurs de l’entreprise en anticipant les compétences nécessaires et en facilitant la mobilité interne.
Première approche : exploiter les indicateurs existants
Analyse des historiques de recrutement : Étudier les données passées sur les embauches et départs pour identifier les périodes critiques et les postes les plus exposés.
Suivi des indicateurs clés : Examiner le taux de turnover, le délai moyen de recrutement ou encore les motifs de départs pour affiner les décisions.
Tableaux de bord RH : Mettre en place des outils de visualisation des fluctuations des effectifs et les comparer aux besoins futurs.
Chez Med-Soft, le chargé RH peut analyser le turnover des développeurs sur un an. Si le turnover est de 20% sur ce métier et que le délai moyen de remplacement est de 60 jours, cela met en lumière un risque. En parallèle, si 70 % des partants citent le manque de télétravail, proposer des conditions plus flexibles pourrait améliorer l’attractivité des postes et réduire ces départs.
Approfondissement : adopter une approche plus analytique
Modélisation prédictive des départs : Utiliser des algorithmes pour croiser plusieurs variables (engagement, opportunités d’évolution , ancienneté, etc.) et anticiper les profils à risque.
Corrélation avec les prévisions d'activité : Relier les besoins en recrutement avec les évolutions du marché et les plans stratégiques de l'entreprise pour une meilleure adaptation.
Automatisation et intelligence artificielle : Déployer des outils d’IA capables de recommander les meilleures stratégies de recrutement en fonction des tendances internes et externes. N’hésitez pas à suivre le cours “Utilisez l'IA dans votre quotidien en RH” pour découvrir comment l’IA peut vous aider dans l’utilisation des données en RH.
Le chargé de RH chez Med-Soft peut aller plus loin en identifiant les profils à risque. Si les employés avec plus de 3 ans d’ancienneté et une charge de travail élevée ont 50 % de chances supplémentaires de partir sous six mois, il peut anticiper ces départs en ajustant la charge de travail ou en mettant en place un plan d’évolution interne pour ces profils clés.
Réduisez l'absentéisme et le turnover
Le problématique métier
L'absentéisme et le turnover sont des indicateurs clés du climat social et du bien-être des employés. Un taux élevé impacte la productivité, augmente les coûts et nuit à l’attractivité de l’entreprise.
Comment les données RH peuvent aider ?
Première approche : exploiter les indicateurs existants
Suivi des absences : Identifier les équipes ou les catégories de salariés avec un taux d’absentéisme anormalement élevé et comprendre les causes principales (maladie, surcharge de travail, climat social).
Détection des signaux faibles : Repérer les tendances de désengagement à travers les entretiens individuels, les enquêtes internes ou une baisse des performances.
Tableaux de bord RH : Suivre en temps réel l'évolution du taux d’absentéisme et de turnover pour mieux réagir.
Chez Med-Soft, l'assistant RH peut commencer par analyser les absences des 12 derniers mois. Si le taux d’absentéisme a augmenté de 10 % dans un service spécifique et que 40 % des absences sont concentrées sur une période donnée, cela peut révéler un problème d’organisation ou de répartition des charges. En ajustant la planification, l’entreprise peut anticiper ces situations et améliorer l’équilibre travail - vie personnelle des collaborateurs.
Approfondissement : adopter une approche plus analytique
Corrélation avec les enquêtes de satisfaction : Identifier les liens entre les feedbacks négatifs et les départs pour ajuster les conditions de travail.
Prédiction du turnover : Utiliser des modèles prédictifs pour identifier les profils les plus susceptibles de partir en fonction de leur engagement, de leur évolution salariale et de leur charge de travail.
Automatisation des alertes RH : Mettre en place des systèmes permettant d’alerter les managers lorsque des indicateurs critiques sont atteints (ex. accumulation d'heures supplémentaires, accumulation de congés non pris, absentéisme élevé).
La HRBP chez Med-Soft souhaite aller plus loin en identifiant les employés les plus à risque. Si l’analyse révèle que les chefs de projet ayant plus de 5 ans d’ancienneté et un score de satisfaction inférieur à 6/10 dans l’enquête interne ont 40 % de chances supplémentaires de quitter l’entreprise, les RH peuvent mettre en place un programme de fidélisation avec des opportunités de formation ou de mobilité interne pour retenir ces talents.
En utilisant les données RH, il est possible de prévenir activement l’absentéisme et le turnover, plutôt que de simplement réagir aux départs. Une analyse des indicateurs existants permet de repérer rapidement les points de tension et de prendre des mesures correctives, tandis qu’une approche plus avancée aide à anticiper les risques et à agir avant qu’ils ne se concrétisent.
Optimisez la formation
Le problématique métier
Les entreprises investissent dans la formation, mais sans garantie que celle-ci soit adaptée aux besoins réels des employés et des stratégies d'entreprise. Une formation mal ciblée peut représenter un gaspillage de ressources et un manque d’impact sur la performance globale.
Comment les données RH peuvent aider ?
Première approche : exploiter les indicateurs existants
Identification des besoins réels : Comparer les compétences actuelles des collaborateurs avec celles requises pour leurs postes ou pour l’évolution de l’entreprise.
Suivi des parcours de formation : Mesurer les taux de complétion, les résultats obtenus et les retours d’expérience des employés pour ajuster les contenus.
Chez Med-Soft, la responsable Learning & Development (responsable L&D) peut analyser les formations en ligne suivies par les développeurs au cours des 12 derniers mois. Si seulement 50 % d’entre eux terminent leur formation, cela peut révéler un problème d’adéquation entre les formations proposées et leurs attentes. En recueillant les retours des collaborateurs et en ajustant les contenus ou les formats (par exemple, en proposant des formations plus courtes ou interactives), Med-Soft peut améliorer l’engagement et l’efficacité des sessions.
Approfondissement : adopter une approche plus analytique
Corrélation avec la performance : Évaluer si les formations suivies ont un impact sur la productivité et la mobilité interne.
Optimisation du budget formation : Prioriser les formations qui génèrent le plus de valeur et éliminer celles qui ont peu d’impact.
Personnalisation des recommandations : Mettre en place un système intelligent proposant aux employés des formations adaptées à leurs besoins et aspirations.
Prédiction des besoins futurs : Anticiper les compétences clés qui seront nécessaires dans les prochaines années pour adapter en amont les offres de formation.
Le responsable L&D chez Med-Soft peut aller plus loin en utilisant une approche analytique. Si les données montrent que les employés ayant suivi une formation en leadership ou en communication ont 30 % plus de chances d’évoluer vers des postes de manager, alors il peut proposer ces formations de manière proactive aux talents identifiés. De plus, en analysant les tendances du secteur, Med-Soft peut investir dans des formations adaptées aux évolutions technologiques à venir.
Grâce aux données RH, il devient possible d’optimiser les formations pour garantir une montée en compétences pertinente et efficace. Une première approche basée sur l’analyse des indicateurs existants permet déjà d’améliorer l’efficacité des formations en les adaptant aux besoins réels. Une approche plus avancée, en revanche, permet d’anticiper les compétences futures et d’aligner les formations avec la stratégie de l’entreprise.
En résumé
Valoriser les données RH permet d’optimiser les ressources humaines en améliorant la réactivité, la planification et l’alignement avec la stratégie globale de l’entreprise.
L’exploitation des indicateurs RH existants présents sur les tableaux de bord constitue une première étape pour comprendre les dynamiques internes et identifier des axes d’amélioration.
Les analyses avancées, telles que la modélisation prédictive et l’intelligence artificielle, offrent des leviers puissants pour anticiper les évolutions et affiner les stratégies RH.
L’utilisation des données RH doit être adaptée aux enjeux spécifiques de chaque organisation en testant, ajustant et combinant différentes approches analytiques.
Maintenant que vous avez découvert les différents cas d’usage d’exploitation des données en RH, il est temps de passer à l’action ! Prochaine étape ? Construisez dès à présent les bases solides de votre démarche.
