Sous la responsabilité de 
Partena

Les RH
dans l'organisation du futur

La machine ne pourra pas remplacer l'expert en RH

Plus dans
Partena Professional:
Les RH dans l'organisation du futur

 © shutterstock

 © shutterstock

Big Data et analyse prédictive permettent aux ressources humaines de passer au niveau supérieur. Une idée des plus séduisantes, même s’il subsiste des défis, à la fois techniques et déontologiques.

Publicité

Publicité

Publicité

Une idée très simple est à l’origine de l’utilisation d’analyses prédictives dans les ressources humaines: des modèles vous permettent de mieux comprendre les phénomènes auxquels vous êtes confronté et d’établir des prévisions, par exemple en matière de productivité et d’absentéisme. Ces modèles, l’entreprise les tire de toutes ses données – des Big Data, donc.

"Dans les ressources humaines, il est important de traduire la notion de Big Data en une plus-value pour l’organisation, mais aussi pour les travailleurs", prévient le professeur Bart Baesens, du groupe de travail Informatique stratégique de la KUL, dont toute la carrière académique a été influencée par la question de l’analyse.

"Dans la perspective des RH, deux éléments sont primordiaux pour que les analyses prédictives fonctionnent", poursuit Sophie De Winne, liée à l’unité de recherche Work and Organisation Studies de la même université. "Tout d’abord, il faut partir d’un problème opérationnel pertinent – un problème dans le processus de production, par exemple – qui précède l’analyse. Ensuite, vous devez interpréter les résultats après l’analyse. Un statisticien peut parfaitement exécuter les analyses, voire identifier les domaines qui requièrent une plus grande prudence en matière d’interprétation. Mais quand il s’agit d’interpréter réellement les résultats et de prendre les mesures adéquates, l’expertise en RH est indispensable."

Données incontournables

Pour obtenir des résultats valables, la qualité des informations de départ est cruciale. Il s’agit des Big Data sur lesquelles repose l’analyse, mais aussi des données qualitatives provenant par exemple d’interviews. En outre, vous devez pouvoir associer vos données RH concernant les collaborateurs à des informations opérationnelles sur la productivité, la satisfaction des clients, la qualité, etc. Et c’est souvent à ce niveau que le bât blesse, souligne Bart Baesens.

"On travaille encore fréquemment avec des systèmes en silos, des systèmes qui ne sont pas associés les uns aux autres. Il est alors très difficile de relier les données entre elles. Si de très nombreuses entreprises adoptent aujourd’hui de véritables plateformes Big Data, c’est précisément pour établir ce lien."

Ces défis techniques s’accompagnent de questions déontologiques. Ceux qui vont associer et analyser des données extrairont de nombreuses informations de la masse. "Je suis très favorable aux analyses en matière de RH, à condition qu’il y ait un code déontologique, une réflexion éthique sur ce que l’on fait", avance Sophie De Winne. "À mes yeux, la meilleure question doit être celle-ci: si, en tant que directeur des ressources humaines, vous saviez que vos analyses seront publiées dans le journal du lendemain, cela vous plairait-il?"

Il est par ailleurs nécessaire d’obtenir le consentement des travailleurs. Vous pouvez leur montrer les avantages de l’analyse – prévention du burnout, possibilités de formations sur mesure, etc. – mais vous devez leur laisser la décision finale concernant l’utilisation des données.

Irremplaçables RH

Autre débat: votre organisation peut-elle introduire des analyses prédictives en matière de RH pour suivre ensuite aveuglément la machine? Sophie De Winne évoque plusieurs pièges. "Les variables les plus utilisées sont le sexe et l’âge, notamment, parce qu’elles recèlent une grande valeur explicative. Mais que ferez-vous s’il s’avère que le groupe le plus productif dans l’organisation est celui des femmes de 40 à 50 ans? N’allez-vous recruter que dans cette catégorie?"

Pour les deux experts, la conclusion est claire: oui, les analyses sont utiles en ressources humaines – et par extension dans l’ensemble de l’organisation – mais la machine ne pourra jamais remplacer l’expert en RH.

Publicité

Publicité