Data : quelles compétences développer pour la fonction RH ?

Retranscription de l’épisode

Dans cet épisode nous allons vous parler de l’analyse des données et des compétences que cela implique pour la fonction RH.

Investir le domaine de l’analyse des données est fondamental pour la Fonction RH pour lui permettre de mieux comprendre la ressource humaine qu’elle doit gérer, ensuite pour lui permettre de mieux piloter ses politiques et actions et enfin pour l’aider à construire son argumentation auprès des autres fonctions de l’entreprise en la fondant sur un discours de preuve.

Investir le domaine de la donnée, maîtriser l’information est finalement un des leviers de légitimité pour la FRH. Mais pour cela, elle doit développer des compétences ? Lesquelles ? C’est quoi l’histoire ?

3 domaines de compétences sont préalables à une pratique avisée d’analyse des données. Tout d’abord, il est essentiel de comprendre le champ de la statistique et sa portée.

Pour simplifier, car même les statisticiens ne s’accordent pas sur la définition de « statistique » il s’agit d’une discipline qui consiste à collecter des données pour les interpréter, et ce de manière à prendre des décisions. Qu’est-ce que ça veut dire pour la FRH ? La fonction RH est confrontée dans sa pratique professionnelle à 3 types de statistiques.

La statistique descriptive qui a pour finalité de décrire le phénomène que l’on observe. L’objectif est de garantir au mieux la justesse de la représentation, simplifier ce que l’on observe tout en restant le plus vrai possible. Ce qui n’est pas toujours aisé. Il faut être vigilant à la manière dont on catégorise la donnée, dont on la représente, dont on la restitue etc.

Le deuxième champ statistique auquel la FRH est confrontée c’est celui de la statistique explicative qui a pour finalité d’identifier des relations de causes à effets. Ici on utilise des techniques statistiques comme les régressions multiples, l’analyse factorielle des correspondances qui sont des méthodes bien connues des professionnel·les du marketing.

Le 3^ème champ statistique est celui des modèles prédictifs qui vient à formuler une prédiction à partir des données que l’on a. Là on parle souvent de Machine Learning pour améliorer en continu ces modèles prédictifs construits sur des volumes de données toujours plus vastes.

Donc, la première des compétences que la Fonction RH doit développer c’est celle de « faire parler les données » ce qui suppose une véritable culture de l’analyse statistique. En d’autres termes, apprendre ou ré-apprendre les fondamentaux statistiques. Mais ce n’est pas suffisant, la FRH doit aussi comprendre comment ces données sont fabriquées.

En effet, et c’est la deuxième compétence à développer pour la Fonction RH. Il ne suffit pas de disposer de données et de savoir les traiter, il faut avant de les analyser, savoir ce qu’elles veulent dire, d’où elles proviennent, comment elles ont été créées, les définitions des agrégats, les processus qui les manipulent…

Il suffit d’avoir travaillé une fois sur un bilan social d’une entreprise mondiale pour apprécier à quel point une même nature de données (le « salaire de base » par exemple) peut revêtir une extrême variété de différences d’un endroit à l’autre.

Dans cette perspective, une connaissance réelle du SIRH, des processus qu’il traite, des référentiels qu’il utilise comme des difficultés qu’il pose constitue un atout évident.

Enfin, la troisième compétence que la Fonction RH doit développer c’est de connaitre le métier au-delà de son périmètre immédiat ce qui l’aidera à apprécier ce qui fait sens de ce qui ne relève que d’artefacts statistiques.

Pour cela, les praticien·nes doivent développer une connaissance à la fois approfondie et holistique de leur pratique professionnelle. Ce qui leur permettra d’exercer un réel esprit critique, faire preuve de discernement, pour décoder ce que signifie tel ou tel résultat statistique.

On pourrait être tenté, dans une logique de recherche d’adopter une approche méthodologique qui consiste à explorer toutes les pistes d’analyses possibles et de chercher une forme d’exhaustivité dans le travail du chiffre. Mais dans la pratique, c’est impossible.

En effet, ce n’est pas compatible avec les exigences opérationnelles auxquelles les praticien•nes sont confronté•es. En réalité, on va le plus souvent formuler des hypothèses réalistes a priori en s’appuyant sur une expérience métier puis les conforter, les amender ou les infirmer à l’aide de méthodes statistiques. Et là, on a bien besoin de l’expérience et de la connaissance du métier.

Donc en résumé, les professionnel·les RH doivent développer 3 types de compétences pour investir le champ de la donnée. Tout d’abord maitriser l’aspect technique des méthodes et outils statistiques (qu’elle soit descriptive, explicative, ou prédictive) mais aussi comprendre d’où vient la donnée et comment elle a été fabriquée et enfin connaitre son propre métier au-delà des expertises silotées pour développer un esprit critique des résultats que la statistique proposerait.

J’ai bon chef ?

Oui tu as bon, mais on ne va pas en faire toute une histoire