Que promet le big data en RH ?

Commençons tout d’abord par une petite définition :

Les technologies big data répondent au besoin de gérer des données massives se caractérisant
par :

• leur volume : base de données de l'ordre du Terabytes et au-delà
• leur variété : capacité à gérer des données structurées et surtout non structurées
• leur vélocité : accès et traitement en temps réel (ou semi temps réel)

Voyons maintenant en quoi le big data peut influencer le monde des ressources humaines (le big data en RH peut aussi être appelé People analytics, Workforce science, Talent analytics ou encore Human capital analytics) :  

Appréhender la personnalité d’un candidat en 20 minutes

Le big data permet aux entreprises de mieux  détecter certains traits de la personnalité des candidats.

Par exemple, la start-up Knack a créé des jeux qui permettent de détecter le potentiel et certains aspects de la personnalité des candidats. Jouer 20 minutes génère énormément de données (comme le temps d’hésitation avant de répondre, l’ordre dans les actions…) pour analyser certains aspects de la personnalité des candidats comme la créativité, la persistance, la capacité à prioriser ainsi que le potentiel de leader et d’innovateur. Ces jeux ont par exemple été testés dans une BU de Royal Dutch Shell pour capter les profils d’innovateurs.

On peut aussi prendre l’exemple d’IBM qui a signé un partenariat avec Twitter de manière à pouvoir analyser les tweets des candidats pour déduire certains traits de leur personnalité.

Prédire la future performance d’un candidat

Le big data facilite l’élaboration de corrélations qui donnent la possibilité d’appréhender la future performance d’un candidat.

Par exemple, la start-up Evolv (maintenant rachetée par l’éditeur Cornerstone) a été une pionnière dans la mise en place d’algorithmes qui  déterminent des corrélations entre certains éléments (testés dans les processus de recrutement sous la forme de tests de personnalité et de mises en situations) et la performance dans un secteur donné. Ces algorithmes ont été mis en place chez Xerox et ont permis d’améliorer la qualité des recrutements, d’avoir une meilleure rétention et d’augmenter le taux de promotions. Un autre exemple est celui d’Assessfirst qui a élaboré des corrélations entre traits de personnalité et performance pour aider l’entreprise Quick dans ses recrutements. De même, L’Oréal en Chine s’est doté d’un outil développé par Seedlink Tech qui permet 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).

Améliorer les matchings entre employés et employeurs

Les sites de rencontre nous prouvent tous les jours qu’il est possible de prédire le matching entre deux personnes. Le même principe peut être appliqué au monde des Ressources humaines pour prédire la qualité de la relation entre un employé et son employeur. Plusieurs entreprises comme eHarmony  et Saberr essayent de développer des algorithmes pour prédire la force de la potentielle future relation entre un candidat et un employeur.

Le big data donne également l’opportunité d’établir un « profil idéal » (grâce à l’analyse des profils performants déjà en poste), de manière à mieux cibler le recrutement.

Moderniser la fonction recrutement

Le big data favorise l’évolution des critères et des techniques du recrutement, en se basant moins sur le « gut feeling », l’instinct et sur des critères classiques mais plus sur des faits avérés.

Par exemple, des études menées grâce au big data (notamment chez Google) ont permis de déterminer quels employés sont les plus efficaces en tant que recruteurs, quel est le nombre optimal d’entretiens pour un recrutement et quels types d’entretiens sont les plus efficaces.  D’autres études ont aussi montré qu’il n’y a pas de corrélation entre le diplôme et la performance, les résultats scolaires et la performance, l’historique d’un candidat et sa future performance…

Lutter contre la pénurie de certains profils

Le big data donne la possibilité d’améliorer le sourcing en allant chercher des profils qui ne sont pas visibles et en se focalisant sur les compétences. 

Le big Data donne l’occasion de mieux trouver les candidats ; y compris ceux qui n’ont pas postulé et qui ne sont pas sur les réseaux sociaux professionnels.  Par exemple, GILD a aidé  certaines entreprises à recruter des codeurs (grâce à leur activité sur des forums d’experts) et Monster s’est doté de TalentBin qui permet de cibler les profils qui ne sont pas en recherche active d’emploi.

Un autre exemple est Randstad qui a adopté une solution de machine learning qui permet, au-delà du rapprochement entre compétences et profils,  de zoomer sur les compétences pour capter des potentielles passerelles entre les métiers. Cet outil permet aux recruteurs d’appréhender la disponibilité de compétences sur leur bassin d’emploi et de pouvoir élargir les recherches en cas de pénurie. Cet outil va bientôt être déployé aux 2000 consultants de Randstad.

Rétention - Mieux comprendre vos talents pour mieux les retenir

Le big data permet de développer des outils pour mieux comprendre les collaborateurs de manière à adapter les actions pour les retenir.

Par exemple, 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 leur besoins. 

Le big data peut aussi rendre plus efficaces les enquêtes de satisfaction menées auprès des employés pour mieux appréhender les problématiques liées à l’engagement. Par exemple, le logiciel Glint donne la possibilité de sélectionner les meilleures questions à inclure dans son étude. De même, des outils d’analyse syntaxique comme Synomia pourraient être adaptés pour permettre d’interpréter les intentions et les émotions derrière un texte ; de manière à mieux comprendre les entretiens d’évaluation des salariés.

Performance - “Big data is watching you”

Au-delà du recrutement et de la rétention, le big data peut aider les entreprises à mieux appréhender la performance des collaborateurs.

Par exemple, le MIT a mis en place des badges qui enregistrent les données des collaborateurs (données types durée d’une conversation, ton de voix, degré d’empathie…). Ces badges permettent par exemple de définir les éléments qui favorisent l’efficacité d’une équipe ou de déterminer les caractéristiques des leaders naturels.

Une autre entreprise appelée Citizen a cherché à déterminer s’il y a une corrélation entre la santé des salariés et leur productivité en équipant ses employés de trackers.

Marque employeur - Mieux comprendre la perception externe de l’entreprise

Le big data dote les entreprises d’outils qui permettent d’analyser la réputation de l’entreprise sur internet. Cela permet à une entreprise d’avoir une vision précise de son attractivité au niveau des candidats mais aussi de ses employés (grâce à l’analyse de sites comme Glassdoor, des forums étudiants et des sites de journaux).

Mobilité interne - Améliorer le matching entre talents et postes vacants

Le big data peut aussi favoriser l’optimisation du processus de mobilité interne en suggérant le meilleur profil pour un type de poste.

Par exemple, Clustree suggère des matchings entre talents, postes et carrières  basés sur l’analyse de millions de parcours professionnels externes et en cohérence avec les priorités internes. 

On peut aussi prendre l’exemple de Wal-Mart qui 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 - Optimiser l’efficacité des formations

Le big data donne la possibilité aux entreprises d’optimiser le cout et l’efficacité des formations.

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.

Le big data permet aussi d’analyser une grosse quantité de données sur la formation (participation, feedback et impacts sur la vie professionnelle) pour déterminer l’efficacité d’une formation.

On pourrait aussi imaginer une utilisation du big data pour repérer les compétences manquantes des salariés (grâce à une analyse des réseaux sociaux), de manière à mieux cibler les formations.

Le big data ne manque donc pas de potentielles applications en RH (toutes ne sont pas listées dans cet article ; nous avons cherché ici à donner une vue d’ensemble)… Mais ces applications ne sont pas sans risques et leur utilité et faisabilité dépendent de chaque entreprise. Chaque entreprise doit définir dans quels domaines l’utilisation du big data lui serait le plus utile (et acceptée par les différentes fonctions impactées) puis analyser ses capacités (avoir assez de données, avoir le droit d’utiliser ces données et avoir les talents nécessaires pour les analyser) et le potentiel retour sur investissement avant de se lancer dans cette aventure !

Quelques sources pour aller plus loin :

http://www.theatlantic.com/magazine/archive/2013/12/theyre-watching-you-at-work/354681/

http://www.silicon.fr/randstad-big-data-gommer-paradoxe-emploi-126456.html
http://pro.clubic.com/it-business/article-762220-1-pourquoi-big-data-revolutionner-rh.html
http://bits.blogs.nytimes.com/2014/11/05/workday-to-put-employees-through-a-big-data-analysis/?_r=1
http://www.usine-digitale.fr/article/rh-numerisez-vous-comment-le-big-data-va-transformer-le-travail-des-drh.N341563
http://www.wsj.com/articles/the-algorithm-that-tells-the-boss-who-might-quit-1426287935