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SIRH – Analytics – Décryptage : Comment évoluer d’un mode descriptif à un mode prédictif ?

Comment l’analyse prédictive contribue à plus de pertinence et d’efficacité dans vos processus RH.

Les entreprises se sont attachées depuis des années à implémenter des Systèmes d’Information des Ressources Humaines intégrant des capacités de reporting avancées et des tableaux de bords compréhensifs. A ce jour, la grande majorité des responsables des Ressources Humaines ont néanmoins des difficultés à comprendre, en partie faute de solutions suffisamment accessibles et pertinentes, de quelle manière l’analyse prédictive
pourrait amener leurs SIRH au niveau de pertinence et d’efficacité supérieur. En effet, les organisations de Ressources Humaines ont bâti, intégré et déployé des systèmes incluant un historique et des données gigantesques représentant une opportunité unique.
Nous proposons ici d’expliciter la nature descriptive des SIRH « traditionnels », les apports de l’analyse prédictive ainsi que la complémentarité et la synergie qui peut s’établir entre ces deux pans que sont l’aspect descriptif et l’aspect prédictif et la manière dont les Ressources
Humaines peuvent en bénéficier. Concrètement, nous regardons comment l’analyse prédictive appliquée aux RH peut permettre, entre autres, de mieux gérer la problématique majeure de turnover, en disposant d’outils fournissant des éléments de réponse sur les employés les plus susceptibles de quitter l’entreprise ou même d’anticiper, dans le cadre d’un processus de recrutement, les candidats les plus à même de « performer » à tel ou tel poste ou encore de répondre le plus précisément possible à toute question de prospective.

Analyse descriptive et analyse prédictive
A ce jour, les solutions SIRH se cantonnent avant tout à l’analyse descriptive qui fournit une vue des éléments passés et présents ; bref, un état des lieux. L’analyse prédictive va permettre de fournir des éléments concernant les scénarios les plus susceptibles de se développer fonction de décisions prises et les raisons associées ; bref, d’établir un rapport de cause à effet et une aptitude à anticiper.
L’analyse descriptive supportée par les SIRH aujourd’hui repose sur des rapports et tableaux de bord, des requêtes sur des databases comprenant des données à date et des alertes.
Elément très important : les données exploitées sont des données structurées ; c’est-à-dire parfaitement rangées et ordonnées dans des data bases clairement définies où chaque champ a une définition précise.
Les tableaux et analyses qui peuvent en être extraits répondent à des questions du type : quel budget a été dépensé en formation sur les derniers trimestres ? Quelle est la répartition des performances sur la dernière campagne d’entretiens ? Quels sont les flux entrants / sortants ?
L’analyse prédictive fait intervenir de nouveaux éléments de traitement : la modélisation prédictive, la prévision, l’analyse statistique, l’optimisation de ces modèles au fil du temps (Machine Learning), etc. Ces techniques et méthodologies reposent sur de larges quantités de données. La nature de ces données peut être d’ordre structuré ou d’ordre non structuré, ce
qui différencie également de l’analyse descriptive traditionnelle. Des données non-structurées sont des données représentées ou stockées sans format prédéfini. Elles sont typiquement constituées de texte brut, mais peuvent également contenir des dates, des nombres et des faits. Elles font généralement l’objet d’un post-traitement permettant de les transformer en données exploitables via l’utilisation de technologies telles que le NLP (Natural Language Processing), étendant ainsi le champ des possibles. L’analyse prédictive et notamment la composante de Machine Learning permet l’identification de « signaux faibles » que l’observation traditionnelle ou humaine ne peut déceler ; il s’agit d’éléments de tendance noyés dans la masse de données qui ont un rapport de cause à effet important sur la gestion de l’organisation.
Les questions auxquelles l’analyse prédictive permet de répondre sont du type : quelle sera la conséquence de tel ou tel action ou décision ? Quels recrutements ont le plus de chance de se traduire en performance opérationnelle optimale ? Quels sont les employés les plus
susceptibles de partir ?
Le SIRH traditionnel observe donc les tendances à un niveau macro et creuse les données passées afin d’extraire des reporting et tableaux de bord. Il s’agit bel et bien d’un mode descriptif : observation du passé, cartographie du présent. […] Lire la suite du dossier dans le téléchargement

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