People analytics : comment exploiter les données RH ?

Mis à jour le 13/01/2025

People analytics : définition

Le people analytics, aussi appelé "analyse des ressources humaines" ou "HR analytics", désigne l'utilisation de données et de techniques d'analyse pour mieux comprendre, gérer et optimiser les performances des employés au sein d'une organisation. Cette approche consiste à collecter, mesurer et analyser des données relatives aux collaborateurs (compétences, performances, satisfaction, engagement, turnover, etc.) afin de prendre des décisions éclairées basées sur des faits et des tendances plutôt que sur des intuitions ou des perceptions.

Quel intérêt pour les RH ?

Le people analytics représente un atout stratégique majeur pour les RH en leur permettant de baser leurs décisions sur des données précises et non sur des intuitions. En collectant et en analysant des données relatives aux collaborateurs, les RH peuvent mieux comprendre les facteurs qui influencent la rétention, l'engagement et la performance des employés. Cette approche permet d'identifier les causes du turnover, d'améliorer les processus de recrutement, et de proposer des plans de formation adaptés aux besoins réels, ce qui contribue à l'évolution professionnelle des collaborateurs et à une meilleure adéquation avec les objectifs de l'entreprise.

Par ailleurs, le people analytics offre aux RH la possibilité de mesurer l'impact de leurs actions sur le climat social, la diversité ou le bien-être des employés. En analysant les données de satisfaction, de performance et d'engagement, il devient possible de mettre en place des stratégies de gestion des talents plus inclusives, de renforcer l'engagement des collaborateurs, et d'optimiser les coûts liés à la gestion du personnel. Cette démarche data-driven renforce le positionnement stratégique de la fonction RH au sein de l'organisation.

Quels types de données peut-on récolter dans le cadre du people analytics ?

Pour effectuer du people analytics, un large éventail de données peut être collecté, toujours en respectant les lois sur la protection des données personnelles et en garantissant la transparence auprès des employés. Voici les principales données collectées :

1. Données démographiques : âge, sexe, ancienneté, poste, niveau d'études, localisation, etc. Ces informations permettent d'avoir une vue d'ensemble sur la composition des équipes et d'identifier des tendances selon ces critères.
2. Données de performance : évaluations annuelles, feedbacks, résultats des objectifs ou des projets, niveaux de compétence. Ces données servent à analyser la performance individuelle et collective.
3. Données d'engagement : résultats des enquêtes de satisfaction ou de bien-être au travail, scores d'engagement des employés, retours d'évaluation 360°. Cela aide à mesurer la motivation et l'attachement des collaborateurs.
4. Données de turnover : historique des départs, motifs de démission, durée moyenne dans l'entreprise. Ces données sont essentielles pour analyser et anticiper les risques de turnover.
5. Données de rémunération : salaires, primes, avantages, comparaison avec les moyennes du marché. Elles permettent de comprendre les disparités internes ou d'identifier les leviers de motivation financière.
6. Données sur la formation : participation aux programmes de formation, compétences acquises, évaluations post-formation. Ces informations éclairent sur le développement des compétences au sein de l'entreprise.
7. Données de temps de travail : heures travaillées, congés pris, horaires, taux d'absentéisme. Cela permet d’évaluer la charge de travail et de détecter d’éventuelles situations de surmenage ou de déséquilibre.
8. Données sur la collaboration : interactions entre équipes, échanges d'e-mails, communications Slack ou autres outils collaboratifs (dans le respect des réglementations). Elles peuvent indiquer les dynamiques de collaboration et les points à améliorer.
9. Données de recrutement : temps de recrutement, nombre de candidatures, taux de conversion des entretiens, sources des candidats. Ces données aident à optimiser le processus de recrutement et à identifier les meilleures sources de talents.
10. Données de diversité et inclusion : répartition par genre, origine ethnique, âge, situation de handicap. Utilisées pour évaluer et promouvoir une politique d’inclusion.
11. Feedbacks qualitatifs : entretiens avec les employés, commentaires sur les processus RH, retours d'expérience. Les informations qualitatives apportent du contexte aux données quantitatives.

L'objectif du people analytics est de tirer des conclusions basées sur ces données afin d'améliorer la gestion des ressources humaines, d'optimiser les processus et de prendre des décisions stratégiques éclairées.

Comment faire du People Analytics (méthodologie)

1. Définissez les objectifs du people analytics

Avant d'entamer toute démarche de people analytics, il est crucial de définir les objectifs précis que l'entreprise souhaite atteindre. S'agit-il d'optimiser la rétention des talents ? De prédire les risques de turnover ? Ou encore d'améliorer l'engagement des collaborateurs ? Clarifier ces finalités permet de diriger efficacement la collecte et l'analyse des données.

2. Collectez les données pertinentes

La collecte de données est une étape fondamentale du people analytics. Il s'agit de centraliser et de regrouper des informations issues de différentes sources, telles que les systèmes RH (paie, gestion des performances, formation), les enquêtes de satisfaction, ou encore les données de présence. Cette étape nécessite de prêter attention à la qualité des données : les informations doivent être précises, complètes et mises à jour régulièrement. Pour garantir leur pertinence, il est essentiel de travailler en étroite collaboration avec les équipes RH, les managers et les collaborateurs. Par ailleurs, le respect de la confidentialité et des exigences légales (telles que le RGPD en Europe) doit être une priorité pour protéger les données personnelles des employés.

Exemples de données à collecter :

• Informations démographiques (âge, genre, ancienneté)
• Données de performance
• Taux de turnover
• Données de satisfaction et engagement
• Données sur les compétences et formations
• Heures de travail et d'absentéisme

3. Nettoyez et préparez les données

1. Vérifiez la qualité des données : identifiez les doublons, les données manquantes ou erronées.
2. Standardisez les formats : harmonisez les formats pour faciliter l'analyse (ex. dates, unités de mesure).
3. Assurez la conformité légale : vérifiez que les données respectent les normes de confidentialité et de protection des données.
4. Structurez les données : organisez les données de manière à faciliter leur analyse (bases de données, tableaux croisés dynamiques, etc.).

4. Analysez les données

L'analyse des données permet de tirer des enseignements sur les tendances, les corrélations et les leviers d'amélioration. Il est recommandé d'utiliser des outils de data visualisation pour rendre les résultats plus accessibles et compréhensibles.

Exemples d'analyses possibles :

1. Analyse de l'impact des programmes de formation sur la performance.
2. Détection des facteurs liés au turnover.
3. Analyse des niveaux d'engagement par département.

Exemple de tableau d’analyse simplifié

5. Interprétez les résultats et identifier des actions

L'analyse des données ne se suffit pas à elle-même : elle doit être interprétée pour identifier des actions concrètes. Par exemple, si l'analyse révèle un taux de turnover élevé, il est pertinent d'en comprendre les causes (surcharge de travail, rémunération, culture d'entreprise) pour apporter des solutions adaptées. Cette étape nécessite souvent la participation de plusieurs parties prenantes (managers, RH, direction) afin de valider les hypothèses et les résultats.

6. Impliquez les parties prenantes

Pour que les initiatives issues du people analytics soient efficaces, l'implication des parties prenantes est essentielle.

1. Engagez les managers : présentez les résultats pour qu'ils soient des relais du changement.
2. Communiquez avec les collaborateurs : expliquez les objectifs de la démarche pour garantir la transparence.
3. Obtenez le soutien de la direction : assurez-vous que les actions sont alignées sur la stratégie globale.

7. Mettez en œuvre des actions et suivez les résultats

Une fois les actions définies, il est important de les mettre en œuvre rapidement et d’assurer un suivi rigoureux pour mesurer leur efficacité. Des ajustements peuvent être nécessaires en fonction des premiers résultats observés.

Adaptez et ajustez en continu

Le people analytics est une démarche itérative. Les besoins et les données évoluent au fil du temps ; il convient donc d'ajuster les analyses, d'améliorer les indicateurs utilisés et de poursuivre l'optimisation des actions pour maximiser l'impact.

FAQ

Comment garantir la protection des données personnelles en people analytics ?

La protection des données personnelles est un enjeu majeur dans toute démarche de people analytics. Pour assurer la conformité, il est essentiel de respecter les réglementations locales et internationales, telles que le RGPD en Europe. Cela passe par une transparence totale avec les employés concernant les types de données collectées, l'usage qui en est fait, et les mesures prises pour garantir leur sécurité. L'anonymisation des données, la mise en place de protocoles de sécurité robustes, et la limitation de l'accès aux seules personnes autorisées font partie des bonnes pratiques. Par ailleurs, il est crucial de recueillir le consentement explicite des employés lorsqu'il s'agit de données sensibles et d'établir des politiques claires en matière de traitement des données.

Quelle est la différence entre people analytics et HR reporting traditionnel ?

Le HR reporting traditionnel se concentre principalement sur la présentation de données historiques et descriptives dans un tableau de bord RH, telles que le nombre de recrutements, le taux de turnover ou les absences. Il s'agit d'une vision statique qui décrit la situation actuelle ou passée. En revanche, le people analytics va au-delà : il permet de tirer des enseignements de ces données grâce à des analyses approfondies, de détecter des tendances, de comprendre les causes sous-jacentes et même de prévoir des comportements futurs. Par exemple, là où un rapport RH classique pourrait indiquer un taux de turnover élevé, le people analytics cherchera à comprendre pourquoi les employés quittent l'entreprise et proposera des solutions adaptées pour remédier à ce problème.

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