Big Data : quelles applications pour les RH ?

1 - Big Data : ça veut dire quoi ?

Le traitement des données a toujours plus ou moins existé. Mais quand ces données explosent de toute part et que des machines sont capables de les analyser, cela donne des pans entiers de business intelligence à exploiter. Mais revenons d’abord sur ce qu’englobe précisément le Big Data.

Difficile de définir en quelques mots ce qui se cache derrière la notion de Big Data. « Il n’existe pas de définition exacte. Il en existe plusieurs », suggère Jean-Paul Isson, président de Monster Canada et coauteur avec Jesse S. Harriott du livre Win with advanced business analytics. Un ensemble de paramètres ont tranquillement amené les entreprises à être capables de mener des analyses plus poussées de leur business.

Trois dynamiques

«  C’est une question à la fois de volume de données, de disparité et de vélocité  », explique le responsable de Monster. C’est une question aussi de coût puisqu’il est aujourd’hui possible de stocker des volumes de données importants sans que cela implique des investissements mirobolants. Voici réunies des espaces de stockage et des appareils informatiques capables d’enregistrer et de traiter des volumes de données importants. Ajoutez à cela la capacité d’analyse à la fois des machines et des hommes et vous vous retrouvez avec le phénomène de Big Data. 

Une arrivée progressive

Dans l’entreprise, l’analyse de gros volumes de données a d’abord intéressé les départements financiers puis les départements commerciaux, notamment pour repérer les clients à risque. Le volet marketing a rapidement suivi. « Le meilleur exemple en la matière est celui du site Amazon, capable d’analyser et de prédire le comportement des consommateurs », indique David Bernard, cofondateur d’AssessFirst, éditeur français d’outils d’évaluation.L’intérêt est immense, à tous les niveaux de l’entreprise. « Grâce à la puissance de calcul, le Big Data permet d’accéder à des données structurelles et non-structurelles et de leur donner de la cohérence », explique Pierre Polycarpe, expert en stratégie du capital humain chez Oracle. En analysant les données, une compagnie d’assurance est aujourd’hui capable de reconnaître des schémas frauduleux rapidement et de déclencher des enquêtes. Une compagnie de téléphonie mobile peut prédire quels clients seront susceptibles de résilier leur abonnement dans l’année et agir en conséquence.

Un bouleversement RH

Pas étonnant que l’analyse prédictive se soit introduite vers 2010 dans les départements de ressources humaines. À en croire les experts de la question, le Big Data est tout simplement en train de bousculer la place des RH dans l’entreprise. Jac Fitz-enz, considéré comme le père de l’analyse stratégique du capital humain, rappelle justement dans le livre de Jean-Paul Isson : « Les RH disposent d’une manière efficace de gagner leur place à la table des décideurs mais ils doivent le faire à l’aide de données qui évalueront l’intelligence d’affaire du capital humain. » Comme de démontrer par A+B qu’une bonne campagne de formation dans l’année aura eu une répercussion sur la croissance du chiffre d’affaire. Les données à disposition permettent aujourd’hui de le prouver si tel est le cas. Aux RH de s’en servir.

2 - Big Data dans les RH : ce n’est qu’un début

Avec l’avénement du SIRH, les données sont devenues facilement accessibles. Aux RH maintenant de savoir les utiliser à bon escient, que ce soit pour améliorer une campagne de recrutement, retenir les talents ou encore anticiper les besoins en formation.

Parler de Big Data dans les ressources humaines est toujours un sujet délicat. « Les RH se basent sur la culture du qualitatif. Ce ne sont en général ni des ingénieurs, ni des informaticiens », précise David Bernard, cofondateur d’AssessFirst. C’est ce qui explique pourquoi nombre d’entre eux sont encore frileux à l’idée de baser leurs décisions uniquement sur les calculs d’une base de données. Pourtant, certaines utilisations du Big Data commencent à faire leurs preuves.

Dans le sourcing des candidats

C’est l’une des applications les plus évidentes. Grâce à ses outils d’analyse, Monster est ainsi capable de déterminer à l’avance combien de candidats devraient postuler à une offre en fonction du bassin d’emploi et de sa base de CV. Si l’entreprise reçoit moins de candidatures que prévu, le géant américain sera en mesure de donner des réponses et de rectifier le tir : demander au recruteur de proposer un salaire plus attractif, visibilité plus importante sur les réseaux sociaux, ciblage en région…

À son échelle, OpenSourcing, société spécialisée dans la recherche et la présélection de candidats sur Internet, travaille au développement de ses propres outils d’analyse et de suivi dans la gestion des candidatures. « Nous utilisons beaucoup les données fournies par les ATS et les outils de multidiffusion. Travailler avec le Big Data nous permet de définir des orientations stratégiques. C’est un bon outil d’aide à la décision », souligne Sébastien Canard, directeur associé. Chez AssessFirst, les 1,5 millions de tests passés au gré des années par les collaborateurs de ses 1000 clients restent précieusement stockés dans les bases de données de la société. « En mars dernier, nous avons étudié les 100 000 derniers tests fonction par fonction. Il est ressorti que sur les 180 postes étudiés, 156 faisaient ressortir des profils qui réussissent mieux que les autres », raconte David Bernard. Une mine d’information pour les entreprises à la recherche de talents.

Dans la gestion des risques

Le Big Data rentre également largement en ligne de compte dès qu’il s’agit de la gestion des risques humains dans l’entreprise. « Une gestion efficace des risques en capital humain nécessite que des éléments comme la disponibilité de la main d’oeuvre, les niveaux de compétences entrants, la volonté de s’engager et les niveaux de désaffection doivent se répercuter de différentes manières dans les activités de l’entreprise », décrit le professeur Jac Fitz-enz dans le livre Win with advanced business intelligence.Oracle l’a bien compris en mettant à la disposition des managers et des RH des outils d’analyse prédictive capables de prédire le départ d’un collaborateur.

Avec le Tauber Institute, la compagnie a défini 200 données clés sur cette problématique (nombre d’année dans le poste, salaire, dernière formation, changement de manager…). « Cela donne la possibilité de réagir avant même que le collaborateur ne réfléchisse à un départ et de lui proposer par exemple une hausse de salaire ou une implication dans un projet stratégique », explique Pierre Polycarpe, expert dans la gestion de capital humain chez Oracle.

Dans la gestion de la performance

Bien évidemment, le Big Data s’applique à d’autres domaines des ressources humaines. De nombreuses sociétés travaillent aujourd’hui sur des modules capables de déterminer si tel candidat à l’embauche performera une fois dans l’entreprise. AssessFirst a travaillé en collaboration avec une entreprise B to B pour imaginer un modèle de performance chez ses commerciaux et pour orienter les futurs recrutements. Un bon exemple puisque ce modèle a permis à l’entreprise de faire exploser ses ventes.Ces concrétisations sont encore peu nombreux tant le Big Data en est à ses débuts dans les départements RH. « Il n’est pas encore rentré dans les moeurs et tient plus de l’ordre de l’expérimentation. Mais les entreprises qui l’utilisent sont en train de gagner du terrain », assure David Bernard.

3 - « La bonne information pour la bonne personne au bon moment », Annrai O’Toole, CTO Europe, Workday

Créé en 2005, Workday fait souffler un vent de nouveautés sur le monde des SIRH. Pour se démarquer sur ce marché très compétitif, Workday a misé dès sa création sur le Cloud, le mobile et le Big Data. Cet éditeur innovant a tout de suite compris la valeur ajoutée apportée par les analyses décisionnelles de données. L’objectif a dès lors été de permettre aux utilisateurs d’accéder à des données pertinentes contextualisées.

Annrai O’Toole, Chief Technology Officer Europe chez Workday nous explique pourquoi les solutions de Workday sont parfaitement adaptées aux nouvelles attentes des entreprises sur le Big Data.

Pensez-vous que le Big Data impactera fortement les strategies RH des entreprises ?

Oui, le Big Data va profondément modifier les stratégies RH. L’un des grands problèmes des RH aujourd’hui est la difficulté de rassembler les bonnes informations depuis tous les différents outils utilisés dans l’entreprise. Pourtant, c’est indispensable pour permettre aux équipes de prendre les bonnes décisions.Le Big Data permet de simplifier et d’automatiser la collecte de données depuis de nombreuses solutions et de permettre de tirer des conclusions sur ce qui se passe réellement. Chez Worday, nous avons ainsi été témoins de plusieurs cas où des analyses de données pointues et précises ont permis de corriger de mauvaises décisions.

Pouvez-vous nous donner un exemple de cette bonne utilisation du Big Data ?

L’un de nos clients, Spectrum Brands avait l’impression que certains de leurs services étaient en sous-effectif. D’où le sentiment qu’ils devaient revoir à la hausse leurs objectifs de recrutements. Après avoir compilé de nombreuses sources de données au sein de Workday, ils ont été capables de mieux analyser leurs effectifs. Ils ont alors réalisé que leurs perceptions n’étaient pas toujours le reflet de la réalité et dans de nombreux cas les objectifs d’embauche sont restés inchangés ou même ont été revus à la baisse par rapport à l’année précédente.

Comment Workday a intégré la nouvelle donne du Big Data dans sa solution ?

Workday a toujours accordé une place centrale à l’Analytics dans ses applications. Les données analysées apparaissent en temps réel, au moment où l’utilisateur prend une décision et valide une action dans le système. En d’autres mots, cela peut se résumer simplement : la bonne information pour la bonne personne au bon moment. Et cette approche permet sans aucun doute aux utilisateurs de prendre de meilleures décisions

Avez-vous développé des fonctionnalités spécifiques au Big Data ?

Tout à fait. Notre nouveau produit, Workday Big Data Analytics (BDA) permet d’inclure des sources de données externes au sein même de Workday. BDA est totalement intégré aux autres modules de Workday, offrant une sécurité maximale, une forte protection des données et une interface adaptée aux mobiles et tablettes.Un chef de projet Data par exemple peut simplement importer des données externes en utilisant un outil d’import ressemblant à un tableur classique, à la condition bien sûr que les données importées soient un minimum structurées. Il peut ensuite parcourir les données pour identifier celles vraiment utiles et créer avec de nouveaux rapports sur Workday. Il profite alors des outils de visualisation très puissants. Aucunement besoin pour cela de connaître les langages de gestion de bases de données, il suffit d’utiliser les outils d’analyses offerts dans Workday.

Pour quelles raisons la solution de Workday est faite pour aider les entreprises à relever les défis du Big Data ?

Si vous regardez la définition du Garner du Big Data, ils évoquent les 3 V : Volume, Vélocité, Variété. Workday a vite réalisé que le vrai défi pour les entreprises étaient de réussir à gérer la variété des données, à compiler des data de sources disparates pour les faire parler et créer de la valeur.La solution de Workday offre ainsi la possibilité de fusionner les données indépendamment de leur source. Que les entreprises aient à gérer de faibles volumes ou des volumes colossaux de données, qu’elles aient des besoins d’actualisation fréquents ou non, Workday a été pensé pour répondre à tous les contextes.Workday est aussi en bonne position parce que nous avons mis toute notre attention sur la simplicité. Nous avons réussi à créer une solution simple et intuitive, permettant à nos utilisateurs RH, qui ne sont pas des experts en gestion de bases de données, d’intégrersimplement les données dont ils ont besoin et de les analyser rapidement.Et ce sont les attentes des entreprises aujourd’hui. Elles ne veulent pas se lancer dans de grands projets IT pour profiter des bien faits du Big Data. Elles veulent pouvoir analyser simplement et rapidement les données RH clés.

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4 - Big Data : par où commencer ?

Avant de se lancer dans le traitement des données et dans l’analyse prédictive, les départements RH devront procéder étape par étape et s’assurer qu’ils disposent des bonnes bases. Voici quelques recommandations.

Y voir un intérêt

C’est la condition sine qua non d’un bon démarrage. Si le département RH est encore sceptique à l’idée d’utiliser des masses de données pour réduire les coûts de son sourcing ou pour améliorer l’engagement de ses collaborateurs, les projets de business analytics risquent de ne jamais se faire. Pourtant, il suffit d’un bon évangélisateur pour rallier l’ensemble des professionnels RH. Pour les experts, la question de la légitimité du Big Data ne se pose même pas. « C’est une nécessité aujourd’hui. Le monde est envahi de données et les statistiques sont à notre disposition pour nous parler de la vie courante. Il est tellement plus intéressant pour les RH d’être proactifs dans leur fonctionnement », pense Jean-Paul Isson, président de Monster Canada.

Détecter les manques

Tout un travail de réflexion sera donc nécessaire pour déterminer en amont quels sont les manques de l’entreprise dans un domaine et ce qu’elle cherche à démontrer en s’intéressant à telles données. « Il est important de bien comprendre où est-ce qu’il manque de l’information et où cette information va avoir un impact fort pour l’entreprise », rappelle Pierre Polycarpe, expert dans la gestion de capital humain chez Oracle. Pour y arriver, les départements devront fonctionner dans une logique de pertes et profits.

Chercher les données

L’enjeu sera ensuite de savoir chercher les données où elles se trouvent. Le développement des SIRH a permis de centraliser des informations jusqu’ici plus volatiles. L’avénement des réseaux sociaux a rendu disponible des données sur lesquelles les professionnels n’avaient  jusqu’ici pas l’habitude de travailler. Notamment à travers tout ce qui touche à l’analyse sémantique. Reste ensuite à déterminer « comment rendre utiles ces données aux utilisateurs finaux », insiste Pierre Polycarpe. 

Se professionnaliser

Autre condition de réussite : la formation des départements RH au Big Data. Cela peut passer par des ateliers sur l’analyse prédictive et l’utilisation des bases de données mais aussi par l’introduction de nouveaux collaborateurs, détenteurs d’une double compétence dans les ressources humaines et dans les mathématiques statistiques. Les besoins devraient être énormes à l’avenir. Le cabinet McKinsey prédit par exemple que les États-Unis auront besoin d’1,5 million de managers et d’analystes de données capables de poser les bonnes questions et d’arriver à des résultats probants dans tous les secteurs du Big Data. 

Mesurer les résultats

Tout l’intérêt du Big Data est de pouvoir interpréter des résultats et de les traduire par des actions concrètes dans l’entreprise qui auront leur répercussion sur le chiffre d’affaire. Plus les résultats seront précis, plus les démonstrations autour des données d’affaire seront implacables et plus les RH augmenteront leur pouvoir décisionnel dans l’entreprise.

Partager l’information

Dernier point : l’information devra être largement partagée dans l’entreprise. Les RH auront tout intérêt à faire part de leurs conclusions dans l’ensemble des départements et à tous les niveaux hiérarchiques. De même, le partage des données entre les différents secteurs de l’entreprise pourra révéler après croisement d’autres résultats tout aussi déterminants.

5 - Big Data : l’implantation d’un nouveau centre d’appel pour Enterprise

L’entreprise américaine de location de voitures Enterprise a contacté Monster pour l’aider à déterminer où implanter son nouveau centre d’appels clients. Un exemple concret d’application du Big Data*.

En utilisant les services de Monster, la compagnie Enterprise pensait pouvoir trouver la ville la plus adéquate pour son nouveau centre d’appels clients. Un centre capable de gérer 10 000 appels par jour sur les parties réservation et support client.Pour y arriver, Monster a conduit une longue analyse et s’est concentré sur le croisement de différentes données dans trois villes pré-déterminées : taux de chômage, niveau de la croissance économique, salaire annuel moyen dans les métiers désirés, concentration des métiers désirés sur chaque marché étudié, évolution de la masse salariale.

L’évaluation des bassins de talents

Monster s’est ensuite attardé sur l’évaluation et la comparaison des bassins de talents. Pour cela, le spécialiste du recrutement a calculé la densité de talents dans chaque métier clé, comparé les indices de recherche d’emploi nationaux et régionaux et élaboré un profil de talent pour chaque poste clé. Mais il s’est aussi intéressé à la demande de talents dans les trois villes. Un paramètre essentiel pour évaluer la concurrence du marché sur la zone visée.À ce titre, Monster a relevé les principaux concurrents d’Enterprise en analysant les annonces postées sur les profils désirés par le loueur de voitures.

L’étude du contexte économique

Mais l’analyse ne s’arrête pas là puisque Monster a également compilé les conditions économiques pour chaque marché : taux de chômage, principaux employeurs dans la région, taux de croissance économique, données démographiques de la force de travail, incitations économiques pour les sociétés qui souhaitent s’implanter dans la région, coûts de location de bureaux et de matériel.

Des résultats probants

Sur la base de ces données et des recommandations faites par Monster, Enterprise a arrêté son choix sur une ville pour différentes raisons : un bassin d’emploi solide et la proximité d’une université. Cette dernière se révèle être une source importante pour dénicher des employés compétents à la recherche d’un emploi du temps flexible et de contrats à temps partiels.Depuis l’implantation de ce nouveau centre d’appels, les résultats sont au rendez-vous : les employés sont capables de gérer plus de 10 000 appels par jour. Le niveau de satisfaction des employés et des clients est important et le centre détient un taux élevé de résolution de demandes clients.

* Exemple issu du livre Win with advanced business analytics par Jean-Paul Isson et Jesse S. Harriott.

Aurélie Le Caignec