“Les data en RH apportent un fort avantage concurrentiel”

Le secteur des ressources humaines a un peu tardé à prendre le virage des données, analyse Alain Labouverie, d’UCB. Il détaille l’apport précieux des data, notamment l’amélioration de la vitesse et de la qualité de la prise de décision.

“Toutes les décisions de business impliquent du capital humain”, lance Alain Labouverie, Head of Talent Analytics & Technology d’UCB. “Notre équipe de Talent Analytics – trois personnes à temps plein – travaille presque exclusivement par projet. Elle traduit chaque décision en une question résolue par une équation. Imaginons que nous ayons l’ambition de développer un nouvel avantage compétitif dans un domaine. Quelles seront les compétences nécessaires? Combien de personnes, au sein de l’entreprise, disposent de ces compétences? Quels mécanismes permettront à ces compétences d’être mobilisées – formations, reconnaissance, systèmes, structure, valeurs d’entreprise, etc.? Le tout, effectué en coopération étroite avec le département IT, permet d’objectiver la prise de décision et souvent de dévoiler des implications jusque-là passées inaperçues.”

Ne pas craindre de se tromper

Un exemple? Si la société souhaite accélérer le développement de nouveaux produits, elle peut décider de préparer une phase de recherche avant la clôture d’une phase précédente. Le service Talent Analytics évalue la meilleure façon d’ajouter de l’agilité, une réflexion plus entrepreneuriale dans les processus, en respectant toutes les exigences éthiques et légales. Disposer de bonnes données s’avérait déjà crucial pour les départements production, marketing, finance, etc. Ajouter des données RH et rendre l’ensemble de ces data accessibles pour les personnes- clés sur une plateforme unique – en respectant toutes les exigences liées à la vie privée – offre un avantage concurrentiel incontestable. En outre, en rassemblant les équipes adaptées à chaque projet, on favorise des logiques transversales qui cassent les silos. Un prérequis est la qualité des données venant de chaque département. “Chaque collaborateur doit se dire: introduire de bonnes données dans le système, c’est aussi mon boulot”, insiste l’expert.

On peut prévoir si un collaborateur risque de quitter l’entreprise.

Alain Labouverie, UCB

Outils prédictifs sur les départs

Il n’existe pas d’équation magique pour chaque décision, prévient Alain Labouverie. On peut cependant développer des outils prédictifs intéressants, par exemple sur le risque qu’un collaborateur puisse quitter l’entreprise. Pour cela, on compulse toutes les données relatives aux départs antérieurs: combien de fois la personne a changé de poste, de managers, à quelle vitesse elle a été promue, etc. La machine établit alors des corrélations et évalue les probabilités de départ. “D’une façon plus générale, il est capital de se donner de la latitude pour tester de nouvelles pistes”, prévient Alain Labouverie.

“Nous devons admettre qu’il arrive que nous ne trouvions pas la réponse parfaite à une question. Mais ne pas trouver cette réponse est également une réponse et l’investissement n’est pas perdu si nous arrivons rapidement à cette conclusion et apprenons au cours du processus. À tous les niveaux, les équipes doivent être imprégnées de cette idée: on apprend beaucoup des erreurs que l’on commet!”

24/10/2018