Les entreprises de taille intermédiaire (ETI) doivent gérer une complexité importante et ne disposent pas d’un lieu de discussion adapté à leurs enjeux RH spécifiques.
C’est pour cette raison que sous l’impulsion de Talentia, le Digital HR Lab fut créé. Ce cercle s’est fixé pour objectif d’offrir une réelle communauté de discussion RH autour des ETI.
En effet, les grosses PME et les ETI sont les seules à détenir les réponses aux problématiques que connait la France aujourd’hui, notamment au travers de leur volonté de rester ancrées sur un territoire et d’y développer des relations avec leur écosystème.
Les ETI ont besoin d’outils spécifiques, à commencer par des tableaux de bord RH permettant de traduire la réalité en chiffres afin de s’inscrire dans une logique de pilotage des ressources, des compétences et des talents.
Toutefois, la mise au point d’indicateurs de performance précis permettant à la fonction RH de jouer son rôle stratégique n’est pas chose aisée, car l’information est souvent éclatée ou indisponible sous forme de données.$
Les indicateurs clés des DRH, état des lieux
Culture data et RH
À l’instar de la Finance, il n’existe pas, en matière de performance RH, de réelle culture data. Cela tient à 2 facteurs essentiels :
- Le faible nombre d’indicateurs,
- La temporalité en matière RH, où les évolutions mettent du temps à se faire sentir.
En outre, le traitement de données liées aux personnes (absentéisme…) est strictement encadré par la loi et limite les possibilités d’analyse. Établir et maîtriser un tableau de bord RH n’est donc pas aisé.
Outre les données liées au turnover, à l’absentéisme et au recrutement, il existe des indicateurs de pilotage liés aux missions de la DRH en matière d’équité de traitement, de diversité et l’engagement des salariés, tout en garantissant l’anonymat.
La RH doit s’attacher aux domaines dans lesquels elle peut avoir un impact réel (gestion de performance, masse salariale) et être capable de sortir des données factuelles permettant de démontrer que les salariés sont traités avec équité, et que la performance est équitablement distribuée.
Structuration et traitement des données
La fonction RH est de plus en plus pilotée par la donnée, dont le rôle et le volume ont augmenté avec les nouvelles technologies et l’émergence de nouveaux métiers tels que les data scientists.
Le métier de RH s’articule autour de 3 périodes :
- L’entrée dans l’entreprise, qui touche aux thématiques d’attractivité et de recrutement,
- La vie au sein de l’Entreprise (engagement, diversité, équité),
- La sortie du salarié (analyse du turnover).
Des indicateurs sont nécessaires sur ces 3 axes.
Par exemple, les Applicant Tracking Systems (ATS) collectent un grand nombre de données sur le profil des candidats (nombre de CV reçus, provenance…) pour optimiser l’investissement en matière de recrutement.
De la même manière, la data permet de piloter la politique de marque employeur et de cibler les actions prioritaires, notamment sur les réseaux sociaux.
Dans un autre domaine, l’offre en matière d’enquêtes d’engagement a fortement évolué et constitue une mine d’information pour aider le management à la prise de décision, par exemple en étudiant le lien entre turnover et taux d’engagement, qui ne sont pas nécessairement corrélés.
Des outils tels que Glassdoor ou Happy Candidate permettent aux entreprises de travailler sur leur marque employeur et d’analyser leurs recrutements.
Limites de la data
Réglementation
La réglementation sur les données personnelles, particulièrement la RGPD, impacte sensiblement les données collectées par les RH, leur traitement et leur utilisation.
En effet, au-delà de la maitrise de la confidentialité de la donnée, la réglementation interdit de collecter des données sur un certain nombre de domaines sensibles (croyances religieuses, origines sociales…). Par ailleurs, le recul sur ces questions est encore insuffisant pour appréhender le travail à mener sur toutes ces données.
Définir des priorités
Les entreprises manquent parfois de recul sur certains outils tels que Glassdoor et subissent parfois une forme de “dictature de la note”. Pourtant, l’avis rendu sur de tels sites n’est pas forcément pertinent, qu’il émane de clients ou d’anciens collaborateurs.
Il importe donc de définir l’importance accordée à ces données et de leur donner du sens au travers de la mise en place de plan d’action. Il convient ainsi de gagner du temps dans la production de la donnée, et de définir les priorités avant les indicateurs.
2 domaines sont à distinguer :
- Les données relevant de la fonction régalienne RH (recrutement, vie du collaborateur, etc.)
- Et celles liées à l’équité et à la réglementation dont la fonction RH est garante.
Toutefois, 2 aspects posent difficulté.
- Le premier concerne la frontière entre la RH et la production. Le traitement de l’absentéisme est-il une responsabilité RH ou de production ? Dans ce domaine, la RH ne saurait se substituer au management pour la prise de décision.
- Enfin, il existe également une série d’interrogations liées aux indicateurs à communiquer aux comités de direction.
Traitement manuel des données
Le traitement manuel des données permet, avec des filtres relativement simples, d’établir des typologies par service qui peuvent faire apparaitre des problématiques RH.
Par exemple, un collaborateur peu productif est souvent révélateur d’un sujet RH. Cependant, la multiplicité des systèmes et outils peut rendre l’identification des données existantes et leur consolidation difficile.
Indicateurs clés à suivre
3 indicateurs clés sont à suivre :
- Taux et motifs de sortie (ou turnover),
- Masse salariale,
- Et taux d’engagement.
D’autres thématiques peuvent être intéressantes :
- Attractivité de l’entreprise (notation Glassdoor, nombre de candidatures reçues, délais de recrutement, taux de départ dans les 2 premières années),
- Ancienneté moyenne par service,
- Taux de mobilité,
- Coût du turnover,
- Responsabilité sociale de l’Entreprise et développement durable…
La mesure de l’efficacité des tableaux de bord du DRH
Bonnes pratiques pour définir un tableau de bord DRH efficace
Il existe des problématiques de construction et de fiabilité de la donnée, notamment pour les données traitées de façon manuelle.
À ce sujet, il est important de conserver les mêmes méthodes au fil du temps, afin de favoriser la comparaison et l’interprétation de l’évolution des données.
En effet, les données RH doivent s’apprécier sur une longue temporalité. En effet, les actions correctives ne produisent pas leurs effets d’un mois sur l’autre.
L’obligation de résultat est moins directe que dans des domaines liés aux finances d’une entreprise.
Des données existantes, mais qui ne sont pas toujours remontées
Il existe surtout, pour les ETI, un sujet de management d’entreprise et de remontée des informations pertinentes aux Comités exécutifs et aux partenaires sociaux, ce qui ne permet pas d’identifier les problématiques et de prendre des décisions.
Tout dépend de la maturité du DRH et de l’appétence des dirigeants sur ces questions. Les typologies évoquées, sur l’attractivité par exemple, sont pertinentes, mais les données ne sont pas nécessairement remontées dans la pratique.
Vers des tableaux de bord automatisés et prospectifs
La donnée RH jouant un rôle d’aide à la prise de décision, il importe que les tableaux de bord adoptent une approche prospective, par exemple afin d’établir un profil de candidat type. Toutefois, cet horizon semble encore lointain.
De plus, cela soulève une question quant à l’exploitation et à la comparaison des données avec celles d’autres entreprises, ce qui pose notamment la question de la mise à disposition des données RH en Open Data, à l’exemple de ce que fait la SNCF.
La volumétrie de données des ETI étant relativement faible, il convient en effet, pour réaliser des projections, de pouvoir se comparer aux autres entreprises.
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