L’identification des compétences : un levier incontournable pour la mobilité interne

Si jusqu’alors la mobilité interne dépendait des entretiens annuels, du bouche-à-oreille, d’annonces parues sur le site emploi de l’entreprise, voire d’une observation du vivier de collaborateurs ou de résultats issus de la gestion des performances, peu de données pointues accompagnaient la démarche.

« Or, hier comme aujourd’hui, tous les recruteurs promettent toujours aux talents qui les rejoignent des perspectives d’évolution en interne. Personne ne veut en effet rester statique et cantonné aux mêmes fonctions. Si l’on apporte ses compétences, on souhaite aussi acquérir de nouvelles aptitudes, se développer. Et pourtant même si selon LinkedIn, 80 % des entreprises disent utiliser la mobilité interne comme levier de rétention des talents, selon BCG, 66 % des 25-35ans penseront à quitter leur entreprise si on ne leur propose pas d’évolution dans les 5 ans », précise Ruth Moquet-Torcy, responsable des alliances et des partenariats Europe du Sud, chez Textkernel.

Des départs souvent dus au manque de perspectives, causés par une mauvaise identification des compétences disponibles en interne.

« La démission d’un employé, puis son remplacement peut coûter entre 25 % et 250 % de son salaire annuel. Souvent le départ étant soudain, il faut trouver un nouveau candidat rapidement, donc mandater un cabinet de recrutement. De plus différents coûts  y sont liés : onboarding, prise en main du poste, apprentissage et développement d’une expertise, tout cela prend du temps. Sans omettre que le profil recruté peut aussi quitter l’entreprise avant la fin de sa période d’essai ou dans l’année qui suit… En 2018, selon Gartner, les grandes entreprises ont dépensé plus de 49 millions d’euros pour couvrir la rotation des salariés », ajoute-t-elle.

Alors comment pallier à cette problématique ?

Textkernel : 11 000 compétences répertoriées

Pour fluidifier la mobilité interne, la priorité reste l’identification des compétences. Aussi, certains outils, à l’instar de Textkernel développés autour de l’IA et du big-data, sont à même de réaliser cette tâche.

« Notre outil de parsing permet de détecter d’extraire et de  structurer facilement les compétences des collaborateurs à partir des données présentes dans le SIRH (CV, lettre de motivation, rapport de mission, entretien annuel, formations internes, résultats de tests…). Elles sont ensuite organisées en sections : personnelle (nom, coordonnées),  expérience (titre du poste, entreprises, dates, etc.), compétences. Puis normalisées et enrichies sémantiquement. La normalisation c’est comme la pensée en arborescence on lie à un terme des synonymes, des termes connexes, des variations sémantiques. Cela permet d’identifier des rapprochements ou des disparités de manière extrêmement pointue  » explique Ruth Moquet-Torcy.

En outre l’outil sait reconnaître des métiers et des compétences - jusqu’à 11 000 -  établir un lien entre eux, identifier celles liées à un secteur d’activité, à un type de poste, et les différencier en les classant par catégories :

• professionnelles ;
• IT ;
• linguistiques ;
• personnelles.

Via le matching, ces éléments permettent d’établir des cartographies des compétences et d’identifier les profils qui correspondant le mieux à un poste, mais aussi les écarts pour définir des parcours de carrière personnalisés.

« La mobilité ne doit pas dépendre du bouche-à-oreille, et des relations que l’on peut avoir tissées avec son manager, le. Car dans les faits on peut très bien réaliser ses objectifs et ne pas avoir de bonnes relations avec son N+1. En ça l’outil promulgue également la neutralité. A partir de ces données structurées, de nouvelles opportunités de carrières pourront ainsi être facilement proposées aux collaborateurs dans le cadre d’une politique GPEC agile  », conclut Ruth Moquet-Torcy.

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