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Workforce planning : comment l'IA va révolutionner cette pratique

Workforce planning : comment l'IA va révolutionner cette pratique

Le Workforce Planning (WP) est étroitement imbriqué à la gestion du capital humain. Il est devenu une pratique récurrente dans les directions de R.H., étant à l’origine des décisions d’avenir. Son moteur est la planification des compétences nécessaires à l’entreprise dans un futur proche. Celle-ci est aussi abordée à travers la GPEC de manière très ‘légaliste’ ; le WP, lui est lié à la stratégie de l’entreprise. Il dessine l’entreprise future, et donc son organisation, à travers la gestion des ressources et des compétences. La démarche passera en premier lieu par la qualification des compétences de demain, puis l’adéquation avec celles d’aujour­d’hui pour définir, activer les plans de mobilité et de recrutement. 

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Un SIRH international au service d ’ une politique RH Groupe «data-driven»

Un SIRH international au service d ’ une politique RH Groupe «data-driven»

Avec la globalisation et l’internationalisation de nos entreprises, les directions des ressources humaines font face à des enjeux de plus en plus forts de gestion des ressources à une maille globale. La politique de l’entreprise se pense au niveau global, la gestion de son capital humain doit donc aller dans ce sens également et ne pas s’arrêter aux frontières, aux spécificités de chaque pays.

Ces enjeux nous ont forcés à repenser la manière de gérer les ressources de l’entreprise pour construire une politique RH globale, optimisant les ressources et leur utilisation au-delà des frontières, favorisant des processus RH homogènes pour tous, facilitant la mobilité des collaborateurs, la diffusion d’une culture d’entreprise unique et tout cela au service des enjeux business de l’entreprise et de sa croissance internationale.

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Maitriser ses compétences, c'est maitriser son Strategic Workforce Planning

Maitriser ses compétences, c'est maitriser son Strategic Workforce Planning

Le Strategic Workforce Planning (SWP) est un effort de planification par lequel les entreprises évaluent l’impact de leur stratégie sur leur paysage de ressources humaines d’une part, et entreprennent de combler l’écart entre la situation souhaitée de leur business plan et celle réelle de leurs bassins de ressources humaines d’autre part. La plupart des entreprises en ont aujourd’hui une approche capacitaire, c’est à dire que leurs efforts de SWP sont orientés vers une réflexion quantitative portant sur l’allocation de ressources à des postes A ou B (10 électroniciens en plus, 5 chefs de projets en moins, etc.). Le mérite de cette approche est qu’elle repose sur un indicateur simple compréhensible par tous - la quantité de personnes occupant un poste A - et que le facteur d’incertitude principal est clairement identifié : la définition d’un métier à une échelle de temps donné (i.e. que deviendra tel métier dans 2, 3, 5 ans).

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La «DATA» et les «RH»

La «DATA» et les «RH»

Data, données, informations disponibles…

cette matière se présente sous plusieurs formats et variétés (texte, vidéo, sons, chiffres) et peut être analysée et utilisée en volume à l’aide d’outils dédiée.

La data est devenu le mot à la mode dans le monde qui se digitalise. En effet, les données sont la matière première du digital, le modèle digital a remplacé les modèles d’organisations traditionnelles et avoir des informations s’avère précieux.

Mais encore faut-il les analyser correctement et savoir les rendre «intelligentes» afin qu’elles nous épaulent efficacement dans la résolution de problématiques même complexes.

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La «DATA» et les «RH»

Data, données, informations disponibles…

cette matière se présente sous plusieurs formats et variétés (texte, vidéo, sons, chiffres) et peut être analysée et utilisée en volume à l’aide d’outils dédiée.

La data est devenu le mot à la mode dans le monde qui se digitalise. En effet, les données sont la matière première du digital, le modèle digital a remplacé les modèles d’organisations traditionnelles et avoir des informations s’avère précieux.

Mais encore faut-il les analyser correctement et savoir les rendre «intelligentes» afin qu’elles nous épaulent efficacement dans la résolution de problématiques même complexes.

Parlez-vous RH ?

Loin d’être pionniers dans le traitement de données, les RH ont bien pris la mesure de leur importance dans leurs activités. Les DRH sont assis sur une mine d’informations pouvant être utilisées de manière vertueuse afin de traiter des cas métiers. La chaine de valeur de la data est d’ailleurs claire chez les RH :
1 - Détection : La source / provenance des données RH peut être interne :.xls, SIRH, ERP… comme externe : LinkedIN, CCN, DARES, droit social…
2 - Gestion : 1er niveau de création d’intelligence de cette matière : l’exploration des données. Les algorithmes d’apprentissage ou d’analyse statistique notamment permettent de construire des modèles de calcul contextualisés apportant des réponses à des problématiques RH critiques.
3 - Visualisation ou comment représenter et diffuser la data pour qu’elle soit lisible et intelligible aux yeux du plus grand nombre surtout des non IT et non RH. Pédagogie et esprit de synthèse sont de mise.
Nombre d’acteurs en BI ou SIRH excellent sur ce terrain grâce à des logiciels SaaS permettant le stockage, l’analyse et la visualisation de ces informations.
Les RH sont au 1er plan pour améliorer les processus métier et l’organisation grâce aux données. Des cas concrets existent dans l’ensemble des composantes RH, stratégiques comme opérationnelles : optimiser le sourcing et la qualification de candidats, recommander des formations, effectuer des analyses prédictives pour le développement de carrière…

Data et RH, je t’aime moi non plus

Avec l’arrivée des algorithmes «grand public» au début des années 2010, 2 écoles sont apparues.
Les data-sceptiques réunissant ceux qui pensaient que l’utilisation de la data est une perte de temps fournissant des résultats incertains voire qu’elle annonçait la fin de la «vraie» GRH ! Et les data-utopiques admettant volontiers que la data allait résoudre tous les problèmes RH, et en un clic. Le trait est volontairement grossi, mais illustre que l’ensemble de l’écosystème RH n’était pas au diapason de la data à son arrivée.
Maintenant, l’union fait la force et quelques années d’expérimentation ont permis de démontrer que des initiatives réfléchies menées avec des données volumiques, fiables et bien traitées amènent des résultats probants. Mais également qu’il ne faut pas prêter aux données plus de vertus qu’elles en ont et que l’équilibre entre le digital et l’humain dans un projet Data RH est la clé de la réussite.

Les data RH, levier de performance pour l’ensemble de l’entreprise

La data amène une GRH plus innovante, au-delà de l’approche technique. Les données sont en quelques sortes un nouvel acteur de la FRH qui permettent de capter les signaux faibles pour répondre à des problématiques critiques et offrent aux acteurs RH, recentrés sur le métier, un meilleur équipement pour répondre à leurs défis et missions : le service aux collaborateurs dans un monde en transformation.
La data RH offre un levier pour le management : la mesure de la productivité par exemple permet d’ajuster les organisations. Idem pour les dirigeants qui peuvent maintenant piloter la stratégie à l’aide de données fiables et ainsi mesurer l’impact réel du capital humain sur l’activité.

L’analyse de données, un avenir reconnu pour la gestion RH

La data a maintenant un rôle clé dans la GRH et pour l’ensemble de l’organisation. Alliée de poids, elle concoure à l’amélioration de la performance.
Néanmoins, les données se manipulent avec précaution. Un projet data demande des compétences précises, une vision et une qualité de livrable fiable.
Le digital a modifié les pratiques RH ; avec la data, les RH retrouvent du bon sens pour innover dans leur métier et remplir leurs missions. Avec les données, les RH ont la possibilité de réaliser ce qu’ils ne pouvaient autrefois que rêver !

Guillaume PIOT

Independent Management Consultant, PIOT CONSEIL
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Mots-clés: RH, MAGRH10, DATA RH

Transformation numérique, technologies, intelligence artificielle ...