Je m’intéresse depuis des années à l’analyse de données. J’ai travaillé sur des projets où les chiffres parlent d’eux-mêmes, où les statistiques sont essentielles pour prendre des décisions stratégiques. Récemment, un tournant inattendu m’a menée vers un nouveau défi : enseigner dans le cadre d’un master sur People Analytics.
Je n’avais jamais travaillé dans le secteur des ressources humaines, mais l’envie de comprendre ce qui se cache derrière les données sur les personnes m’a poussée à accepter. People Analytics consiste à utiliser certaines données des personnes qui travaillent dans une entreprise pour prendre des décisions plus adaptées et éclairées.
Les personnes : le cœur de l’organisation
Plonger dans l’analyse appliquée aux ressources humaines m’a ouvert les yeux : les personnes sont le cœur de toute organisation. Nous affirmons souvent que les personnes sont la ressource la plus précieuse d’une entreprise, mais faisons-nous assez pour le comprendre et le prouver ?
Mon expérience en analyse de données m’a appris quelque chose de fondamental : si nous ne mesurons pas une chose et si nous n’en effectuons pas un suivi, il sera difficile de la connaître, or, si nous ne la connaissons pas, comment l’améliorer ? Si nous ignorons cette idée concernant les personnes de notre organisation, nous transmettons, même indirectement, qu’elles ne nous importent pas suffisamment.
Par où commencer les mesures ?
People Analytics nous invite à explorer les données qui entourent le talent d’une organisation : depuis les métriques de performance à l’impact de la culture d’entreprise sur la motivation des équipes. Malgré tout, il peut être intimidant de faire le premier pas. Comment transformer des concepts abstraits en données concrètes ? Que devons-nous mesurer en premier ?
L’essentiel est d’identifier ce qui compte vraiment pour l’organisation. Il est fondamental de définir des objectifs clairs : augmenter la productivité, réduire le turn-over, améliorer la satisfaction des employés ? Cette clarté oriente les premières analyses et garantit que les données apporteront de la valeur. L’objectif n’est pas d’accumuler des données, mais bien de les utiliser pour prendre des décisions éclairées et améliorer le bien-être des personnes et le succès de l’organisation.
Les quatre types d’analyse : une métaphore du quotidien
Quand nous parlons d’analyse de données, nous en distinguons quatre grands types : descriptif, diagnostique, prédictif et prescriptif. Pour mieux comprendre ces concepts, je vais utiliser une métaphore du quotidien : la relation de couple.
Analyse descriptive : Que s’est-il passé ?
Imaginez : il y a une semaine que vous êtes tendus et vous avez remarqué que votre couple se dispute tous les jours. En y repensant, vous réalisez que vous vous êtes disputés chaque jour de la semaine, tous les matins et tous les soirs.
Analyse diagnostique : Pourquoi cela s’est-il passé ?
En y réfléchissant, vous détectez que vous avez eu beaucoup de travail, vous n’êtes pas allé à la salle de sport et vous avez mal mangé. Quand vous rentrez chez vous, votre partenaire se plaint de devoir s’occuper de tout à la maison, ce qui augmente la tension.
Analyse prédictive : Que va-t-il se passer ?
Si vous continuez ainsi, il est probable que vous finissiez par parler de divorcer.
Analyse prescriptive : Que puis-je faire pour l’éviter ?
C’est le moment de proposer des solutions : tenter de respecter les horaires de travail, reprendre de bonnes habitudes, engager une aide à domicile pour les tâches ménagères, vous réserver un soir par semaine pour sortir au cinéma et au restaurant, c’est-à-dire pour passer du temps de qualité à deux, reconnecter et empêcher la situation d’empirer.
Ces types d’analyse sont aussi applicables aux ressources humaines.
Un exemple appliqué à People Analytics
Analyse descriptive : Le mois dernier, un employé a démissionné.
Analyse diagnostique : En consultant les chiffres, nous détectons que cet employé avait un salaire 20 % inférieur à d’autres qui avaient la même expérience. Nous constatons aussi que sa satisfaction au travail était très faible (2 sur 5) et que les enquêtes sur l’ambiance au travail sont réalisées tous les trois ans.
Analyse prédictive : Avec ces informations, nous pouvons anticiper que deux ou trois autres personnes pourraient bientôt quitter l’entreprise.
Analyse prescriptive : Nous proposons de revoir les salaires pour les rendre conformes au marché, d’effectuer des enquêtes sur l’ambiance au travail tous les ans et de mettre en place des entretiens de départ pour mieux comprendre les raisons du turn-over.
Un changement de mentalité : placer les personnes au centre
Incorporer l’analyse aux projets d’une organisation exige souvent de surmonter des obstacles plus culturels que technologiques. People Analytics implique un changement de mentalité : reconnaître que les personnes méritent autant d’attention que d’autres ressources essentielles de l’entreprise. Si nous valorisons les personnes, il faut le prouver en les connaissant à travers les données.
N’ayons pas peur de commencer
People Analytics n’est pas une mode, c’est une nécessité. De nos jours, les entreprises ne peuvent pas se permettre le luxe de perdre de précieux talents par manque de connaissance. Les données nous offrent l’opportunité de mieux manager, de soutenir les personnes et de construire une culture où chacun puisse s’épanouir et contribuer au maximum.
Chaque donnée collectée, chaque métrique analysée nous rapproche d’une culture d’entreprise plus humaine et prospère. Si les personnes sont le cœur de nos entreprises, elles méritent d’être connues, comprises et valorisées comme telles.
Article publicat al Diari d’Andorra 21.11.24