Aujourd’hui, l'analytique est quasiment indissociable des RH. Du premier e-mail de recrutement à l’entretien de départ, le big data modifie la façon dont nous abordons et pratiquons la gestion des talents. Si les bases du succès dans les ressources humaines – d'excellentes compétences relationnelles et de l'intuition – sont toujours d’actualité, de nos jours, une carrière dans les RH exige de plus en plus une approche prévisionnelle ».
Sans surprise, ce passage d’une carrière essentiellement axée sur le cerveau droit, à une carrière axée sur le cerveau gauche, a créé un déficit de compétences dans le secteur. Si les outils de big data et les produits dédiés aux professionnels des RH ne manquent pas, les connaissances permettant de gérer l'évolution de l’analytique RH sont limitées. La solution ? Selon Michael Arena, directeur RH chez General Motors, les RH ont besoin d'un bras droit : le service informatique.
L’an dernier, Michael Arena, intervenant à la Wharton People Analytics Conference, s’est imposé comme un pionnier et fervent partisan de l’analytique RH. Son CV, riche en expériences axées sur l'analytique – ingénieur de formation, ancien visiteur scientifique au MIT Media Lab, docteur en dynamique organisationnelle – se distingue de ceux d'autres cadres RH et lui a permis de mesurer l'ampleur du besoin en compétences big data dans le secteur.
Nous avons rencontré Michael Arena pour en savoir plus sur son partenariat avec le service informatique de GM. Découvrez pourquoi il estime indispensable que les RH et l’informatique unissent leurs forces et ce qu'il attend de l'avenir de l’analytique du personnel.
Pourquoi les RH ont intérêt à se rapprocher de l' informatique pour mettre en place un système d'analytique du personnel ?
L'informatique est un allié indispensable car il permet de sécuriser et d'exploiter des ensembles de données, et d'intégrer des solutions dans différents systèmes. Les RH ont également besoin de l'informatique pour simplifier et adapter les systèmes en interfaces web ou en tableaux de bord accessibles à tous au quotidien. Réunir un groupe de data scientists, c'est un bon début, mais il faut ensuite pouvoir rendre les résultats exploitables par l’entreprise.
Nous, nous disposons par exemple d’un tableau de bord de la direction qui affiche les données démographiques courantes de différents groupes. C'est une solution informatique qui nous permet de mesurer toutes sortes de choses.
Décrivez votre processus de collaboration : comment les deux services travaillent-ils ensemble sur l’analytique ?
C’est un processus dynamique. Les rôles ne sont pas figés. En général, dès l’identification d’un besoin spécifique, nous unissons nos forces pour trouver la solution.
Mais il arrive souvent que le service informatique propose de nouvelles fonctionnalités, et nous décidons ensemble de la manière de les appliquer à notre analytique.
Qu’attendez-vous de l’évolution de l’analytique du personnel ?
Une analyse des réseaux sociaux, qui étudierait la façon dont les personnes se connectent aux autres, et celle dont les réseaux peuvent aident les gens à être mieux ensemble. Selon de nombreuses recherches universitaires, la place occupée au sein d'un réseau impacte jusqu’à 40 % des performances des personnes.
Nous nous basons sur des enquêtes simples pour mener ces études, puis le service informatique nous aide à concevoir les modèles par la suite. Le plus difficile est de savoir comment les présenter. Nous observons des groupes tels que les réseaux d’orientation professionnelle ou d’innovation. Parfois, le simple fait d’identifier les intermédiaires ou de cerner les réseaux informels peut faire une énorme différence.
Quels sont les plus grands défis auxquels les dirigeants RH et vous-même êtes confrontés en matière d’analytique du personnel ?
Les données incomplètes. Je sais qu’il manque des éléments, mais il est difficile de dire quoi. Nous évaluons des personnes, ce qui rend ce métier particulièrement difficile, car les personnes ne se comportent pas de manière prévisible.
Par ailleurs, j’ai toujours envie d’analyser plus de choses. C’est là que le pragmatisme entre en jeu. Nous devons être capables de percevoir quand nous disposons de suffisamment de données de qualité pour prendre une décision. Et parfois, nous devons trouver comment prendre des décisions en fonction des données dont nous disposons.
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