La Data RH, levier d’analyse et d’anticipation des actions RH
La gestion du capital humain passe par une première étape pour les employeurs publics : analyser les données existantes dans sa collectivité. Élément clé et point de départ d’une politique de prévention, la data RH va contribuer à la compréhension et à l’anticipation des actions en faveur d’une politique RH adaptée à la collectivité et à ses agents.
Qu’est-ce que la data RH ?
La data RH désigne l’ensemble des données relatives aux ressources humaines collectées, analysées et exploitées au sein des administrations.
Ces données englobent des informations notamment sur les effectifs, les compétences, la formation, le temps de travail et l’absentéisme, les rémunérations et les parcours professionnels des agents publics. L’utilisation efficace de ces données permet d’optimiser la gestion des ressources humaines, d’anticiper les besoins en recrutement et de favoriser la mobilité interne.
Dans une collectivité, la data regroupe toutes les données liées par exemple à la géographie d’un territoire, au foncier disponible ou bien encore au bilan social de l’organisation : pyramide des âges, absences pour raison de santé, volume d’absence, fréquence, gravité, typologie d’arrêts…
L’analyse des risques RH grâce à la data
Dans le cadre de la gestion de ses risques RH, l’employeur public va analyser toutes les données disponibles pour comprendre, anticiper et prioriser les actions à mettre en œuvre.
En s’appuyant sur une connaissance très fine de sa collectivité, il va cartographier tous les risques existants pour permettre de structurer une démarche RH de long terme (pour les 5, 10 ou même les 15 ans à venir) visant à préserver l’employabilité des agents publics.
Analyser les données RH telles que celles relatives aux absences pour raison de santé, aux parcours professionnels et aux besoins de formation des différentes catégories d’agents, a bien pour objectif de donner des clés de lecture à long terme à l’employeur public pour sortir d’un schéma en réaction à une situation précise (ex : gérer les conséquences immédiates des absences liées à la pénibilité et à l’âge des agents) pour aller vers une démarche d’anticipation des risques pour le futur (ex : prévenir l’usure professionnelle) .
Par exemple, une collectivité de taille importante (2 500 agents) établit une cartographie de ses risques qui fait ressortir, dans les arrêts pour raison de santé, une forte proportion d’arrêts courts mais à forte fréquence. Une analyse de ce risque, de la causalité et des conséquences organisationnelles, budgétaires et humaines peut permettre d’identifier des mesures correctives et/ou préventives.
La digitalisation RH de la fonction publique
Dans un contexte d’accélération de la transformation numérique dans la fonction publique, la digitalisation de la fonction RH et en particulier le système d’information des ressources humaines (SIRH) fait l’objet d’une attention particulière.
Outre l’automatisation des tâches administratives et la dématérialisation des documents administratifs, la priorité est désormais de doter les directions d’outils d’analyse des données RH pour disposer d’une vue unifiée et permettre une gestion prédictive des ressources.
Comment mettre en place sa stratégie data RH ?
L’utilisation de la data RH transforme une fonction, historiquement perçue comme une fonction support en un levier stratégique au service d’un pilotage optimisé des ressources. Cependant, mettre en œuvre une stratégie data RH efficace requiert une méthodologie rigoureuse et une attention particulière à plusieurs éléments clés.
Les sources de données
Identifier les données pertinentes à collecter et garantir leur stockage dans un système fiable constitue une première étape indispensable. Ces données, souvent issues de sources multiples, dont principalement le SIRH de l’organisation, doivent être consolidées, de qualité et le moins retraitées possible afin de limiter les erreurs de saisie et les pertes d’information. Il peut également être pertinent d’y agréger des études (sur la QVCT par exemple) pour disposer de données comparatives.
La conformité réglementaire
Les données collectées doivent faire l’objet d’une sécurisation avec une attention particulière portée aux données personnelles conformément aux obligations européennes en la matière (RGPD)
Les indicateurs RH
En fonction des objectifs fixés, des indicateurs spécifiques peuvent être paramétrés pour faciliter l’analyse et optimiser l’exploitation des données RH collectées.
Les mesures et les évaluations
Des reportings réguliers issus de tableaux de bord adaptés permettent de mesurer l’impact des actions engagées. Ces données offrent la possibilité d’ajuster les stratégies mises en place si besoin (ex. le suivi de l’absentéisme dans certains métiers en tension).
La formation et la sensibilisation
L’adhésion des équipes au projet passe par la formation et la sensibilisation. Développer une culture de la donnée et accompagner les usages numériques garantit le bon usage de la data RH et contribue à lever tout frein au changement.
L’accompagnement par des experts RH et data
L’accompagnement se révèle être un atout pour accompagner les équipes dans l’interprétation de la data RH et la conception de tableaux de bord adaptés aux réalités de la structure.
Comment s’appuyer sur la data RH existante et réaliser des modèles prédictifs ?
Afin de pouvoir effectuer une analyse permettant de mettre en place des actions les plus concrètes possibles, la collectivité doit ainsi :
- Réaliser un état des lieux des données qui sont à disposition et les trier
- Identifier des cas d’usage qui répondraient aux problématiques de la collectivité
- Lister les outils techniques déjà disponibles au sein de la collectivité sur lesquels s’appuyer
Avec l’évolution rapide des différents outils (comme l’intelligence artificielle), les employeurs publics peuvent non seulement cartographier leurs risques RH mais également modéliser leurs évolutions.
L’apport de la technologie peut jouer un rôle important dans la projection des actions préventives à mener pour réduire les risques RH et ses conséquences financières. Par exemple, en modélisant les données des absences pour raison de santé, il est possible d’anticiper le coût financier qui y est lié. Une donnée qui permet d’anticiper très en amont les lignes budgétaires sur plusieurs années. Ainsi, la data RH apparaît comme un levier déterminant pour la mise en œuvre des politiques publiques définies pour ce mandat et les suivants.
Dans un contexte de pilotage de l’absentéisme de plus en plus complexe, avec des sources de données multiples et des data trop souvent retraitées ou perdues, Relyens présente Pilot’RH by Manty, une plateforme digitale conçue pour accompagner les organisations publiques dans l’analyse et la gestion proactive de leurs ressources.
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Les différentes applications de la data RH dans la fonction publique
L’exploitation de la data RH vise avant tout à renforcer la performance globale de l’organisation. Plusieurs champs d’applications peuvent être envisagés :
- L’amélioration de la productivité et de la performance : l’analyse des tableaux de bords et le suivi des indicateurs permettent aux équipes RH d’ajuster les actions engagées et d’optimiser le pilotage des ressources de manière éclairée.
l’identification des signaux faibles tels qu’un turn over important, une fréquence élevée d’absences… vont venir alimenter une stratégie proactive d’employabilité. l’analyse des données permet de structurer des parcours collaborateurs individualisés, d’adapter des parcours de formation, pour favoriser la qualité de vie et des conditions de travail du collaborateur mais aussi pour anticiper les besoins de l’organisation (mutations des métiers, départs à la retraite, pics d’activité…). la cartographie des compétences facilite les passerelles entre métiers et dynamise les parcours professionnels, renforçant ainsi l’engagement des agents. -
en simplifiant la gestion du télétravail, des horaires hybrides ou encore des jours de congé, la data RH favorise un meilleur équilibre entre vie privée et vie professionnelle.
Cette liste d’applications n’est pas exhaustive. Bien pilotée, la data RH ouvre un champ d’opportunités considérables – des perspectives que l’essor de l’IA générative vient encore amplifier.
L’exploitation et l’analyse de la data RH
L’exploitation et l’analyse de la date RH font évoluer la fonction RH vers un rôle plus stratégique, en capacité d’anticiper, d’optimiser et d’aligner la gestion du capital humain avec les orientations globales de l’organisation. Les principaux enjeux résident dans la qualité des données et dans la capacité à les analyser en temps réel, afin de soutenir une prise de décision éclairée et réactive.
Une fois l’analyse et l’exploitation des données réalisée et les risques identifiés, la collectivité doit mettre en place une politique RH visant à prévenir les situations à risque et à se projeter pour l’avenir.
Pilot’RH by Manty
Sécurisée et accessible par internet, la plateforme Pilot’RH se connecte directement au SIRH de la structure et permet de centraliser et de suivre en temps réel l’ensemble des indicateurs RH. Les données, non retraitées, sont agrégées de données extérieures et directement exploitables.
Les utilisateurs de la plateforme sont accompagnés par un conseiller Relyens, expert en gestion des risques et en ressources humaines pour les aider à mobiliser au mieux leurs moyens d’action. Pilot’RH permet de regrouper et d’exploiter dans un outil unique, l’ensemble des données utiles au pilotage des ressources humaines.
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FAQ
Le big data (méga données en français) désigne l’ensemble des données numériques générées à partir de sources multiples. Ces données, volumineuses, complexes, et parfois non structurées, ne peuvent être traitées efficacement avec des outils traditionnels.
Avec l’essor de la digitalisation et des technologies de traitement, ce phénomène a pris de l’ampleur, au point de devenir un enjeu stratégique pour les organisations publiques comme privées.
Pour en comprendre les caractéristiques, le big data est généralement défini au travers de cinq dimensions, connues sous le nom des « 5 V » :
- Volume : de gros volumes de données non structurées sont à traiter.
- Vitesse : la vitesse à laquelle les données sont reçues et éventuellement traitées.
- Variété : cette notion fait allusion aux nombreux types de données disponibles.
- Véracité : le concept de véracité des données est lié à d’autres concepts fonctionnels, tels que la fiabilité, la qualité et l’intégrité des données.
- Valeur : les données n’ont de sens que si elles apportent de la valeur ajoutée.
L’essor du big data transforme en profondeur la gestion des ressources humaines : tout au long de son parcours dans l’organisation — de son intégration à son départ — chaque collaborateur génère un flux continu de données : congés, absences, heures supplémentaires, formations suivies, mobilités internes… S’y ajoutent les données éventuellement produites en amont, dès le recrutement. Chaque étape du cycle RH est ainsi concernée par la collecte et l’analyse de données. Dès lors, l’enjeu consiste à structurer ces données et à identifier les indicateurs les plus pertinents.
