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Big Data & fonction RH : cas pratiques

Big Data

Le Big Data répond aux problématiques RH, non seulement en matière de recrutement, mais également pour le suivi des performances, la mobilité interne, la rétention des talents, la formation, etc. Pour illustrer comment le Big Data est concrètement utilisé par et pour les ressources humaines, nous avons sélectionné pour vous ces quelques cas pratiques.

Le Big Data au service du recrutement :

Le groupe IBM a lancé en mars 2015 une série de services pour analyser les données issues du site de microblogging Twitter. En s’adossant à Watson Analytics, ces solutions donnent aussi la possibilité de créer des tableaux de bord d’analyse prédictive. Si l’objectif principal est d’aider les entreprises à optimiser leurs ventes, l’outil permet également à IBM d’analyser les tweets des candidats pour déduire certains traits de leur personnalité.

Afin de capter des profils d’innovateurs, Royal Dutch Shell a testé des jeux de rôle d’une vingtaine de minutes dans lesquels sont analysés certains aspects de la personnalité des candidats comme la créativité, la persistance, la capacité à fixer des priorités ainsi que le potentiel de leader et d’innovateur.

L’Oréal, en Chine, s’est doté d’un outil permettant d’analyser les réponses verbales des candidats pour appréhender leur future performance (grâce à des corrélations entre le langage et les aptitudes de vente par exemple).

Chez Google, les décisions RH se basent entièrement sur les données récoltées par le  service  « People Analytics » (Analyses du Personnel). En matière de recrutement, leurs études ont mené aux conclusions suivantes :

  • le process de recrutement a été allégé à un maximum de 4 entretiens,
  • le recrutement est confié à un ensemble de personnes et non par un seul manager potentiellement mû par des intérêts propres.

Les autres applications du Big Data pour les fonctions RH :

La rétention du personnel

Google, Microsoft, Wal-Mart et la banque Crédit Suisse ont développé des algorithmes qui permettent d’identifier les collaborateurs susceptibles de quitter l’entreprise (consultation de réseaux professionnels, commentaires lors de l’entretien annuel, plusieurs refus de formation, pas de promotion depuis longtemps…) et de réagir au mieux en s’adaptant à leurs besoins.

Plus particulièrement, le “Projet Oxygène” de Google a pu identifier les caractéristiques qui font les très bons managers, agissant ainsi sur la performance et la rétention de l’équipe, parmi lesquelles :

  1. être un bon coach,
  2. laisser une certaine liberté à l’équipe sans « micro-gérer »,
  3. exprimer de l’intérêt pour la réussite et le bien-être de l’équipe.

La performance des collaborateurs

Le MIT (Massachusetts Institute of Technology) a mis en place des badges qui enregistrent les données des collaborateurs (données types de durée d’une conversation, ton de voix, degré d’empathie, etc.). Ces données permettent d’identifier, entre autres, les éléments qui favorisent l’efficacité d’une équipe et ceux qui caractérisent des leaders naturels.

De son côté, Google a cherché à calculer la valeur que les haut potentiel pouvaient apporter à l’entreprise, ce qui a poussé les managers a faire un effort d’attraction, de développement et de rétention de talents.

Marque employeur

En 2015, Orange a lancé le Big Data sur son Espace Carrières pour promouvoir sa marque employeur et optimiser l’expérience candidats. La solution utilisée, développée par la start-up Studizz alors en incubation, permettait d’offrir aux étudiants d’autres perspectives de carrières que les parcours balisés, par une visualisation ludique des salariés : diplôme/formation, localisation géographique, intitulé de poste chez Orange, poste précédent, compétences déclarées.

Mobilité interne

Wal-Mart tente de développer un modèle pour prédire quels collaborateurs sont susceptibles de bénéficier d’une promotion de manière à pouvoir enclencher la procédure de recherche d’un remplaçant au plus vite.

Formation

Par exemple, Cornerstone a pu repérer les collaborateurs susceptibles de ne pas se rendre à une formation (grâce à l’analyse de données accumulées au cours du temps) et adopter des mesures de rappel, ce qui a permis de diminuer les dépenses de formations.
De son côté, Google a opté pour des formations “sur le tas” : les employés sont intégrés à des projets de manière rotative, afin de les maintenir en condition d’apprentissage et travailler leur adaptativité.

Amélioration de la diversité, aménagement de l’espace de travail, etc. le Big Data répond à un nombre infini de problématiques RH. Mais, comme pour tout investissement, sa rentabilité doit d’abord être étudiée avant de faire le pas. A chaque entreprise de définir ses champs d’actions prioritaires.


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