Les outils d’analyse prédictive au service des RH

Analyse prédictive : quels objectifs ?

Les objectifs de l’analyse prédictive sont d’aider la prise de décision, d’ajuster et d’élaborer des stratégies adaptées aux situations réelles. Pour cela, elle s’appuie sur l’exploration des données et sur des statistiques. Elle fonctionne avec des solutions d’automatisation et de paramétrage. Concrètement, à partir d’une base de données identifiée, cette méthodologie consiste à croiser les variables prédéfinies avec des variables prises à un moment donné. 

Ainsi, l’analyse prédictive arrive à faire émerger des indicateurs de performance qui seront ensuite interprétés par les services des ressources humaines. Toutefois, pour extraire des indicateurs exploitables, la méthode prédictive se base sur différents modes de travail :

• l’utilisation de la modélisation prédictive consiste à étudier les tendances passées pour prédire les évènements à venir ;
• l’analyse descriptive consiste à faire l’analyse des données pour les organiser en catégories ;
• quant à l’analyse décisionnelle, elle exige de collecter toutes les informations nécessaires pour comprendre comment une décision a été prise.

L’application de l’analyse prédictive dans son ensemble présente bien des avantages indéniables pour l’entreprise et permet notamment à la gestion des ressources humaines d’exploiter pleinement une multitude de données RH. Avec un tel outil d’analyse RH, les avantages sont nombreux :

• les départements RH peuvent exploiter une masse importante de données ;
• les solutions d’analyse RH sont des outils performants et évolutifs ;
• toutes les données RH sont centralisées au même endroit ;
• l’automatisation des process permet aux services des ressources humaines d’avoir du temps pour traiter des sujets stratégiques concernant le capital humain de l’entreprise (gestion des talents, développement de compétences, etc.).

L’analyse prédictive appliquée aux ressources humaines

Les départements RH ont recours aux procédures prédictives, car elles représentent un outil de travail indispensable pour anticiper, analyser et comprendre les événements et les comportements en entreprise.

Au niveau de l’amélioration des processus de recrutement, cet outil permet de trouver les meilleurs profils correspondant aux offres d’emploi. Si cette solution RH est complétée avec de l’intelligence artificielle, le machine learning peut étudier toutes les informations des CV du big data et des réseaux sociaux professionnels, pour y extraire les bons candidats pour un poste en particulier. Le processus de recrutement se trouve ainsi optimisé et performant, tant sur les délais que sur les coûts. 

Pour la gestion des talents, le capital humain de l’entreprise peut être valorisé grâce au croisement des données personnelles et des résultats des entretiens d’évaluation. Cette démarche peut mettre en évidence les besoins en matière de formation et de développement de compétences. Les services RH peuvent en effet mettre en place des plans de formation sur mesure ou accompagner étroitement des collaborateurs dans l’acquisition de nouvelles compétences. De même, les résultats découlant de cet outil d’analyse peuvent orienter la gestion ressources humaines vers les actions à mettre en place pour exploiter la richesse du capital humain. 

L’amélioration de la performance de l’entreprise est donc intimement liée à toutes les actions des ressources humaines en amont : l’analyse des données, les préconisations à appliquer, etc.

D’ailleurs, grâce aux indicateurs de performance prédéfinis, il est possible d’identifier les points forts ou les facteurs d’échec, ce qui offre une prise de décision plus adaptée à chaque situation. Il est ainsi possible d’ajuster les stratégies RH et d’anticiper les événements susceptibles de déstabiliser la productivité de l’entreprise.

Pour optimiser le taux de roulement des équipes, qui comprend le taux de turn over et celui de l’absentéisme, la gestion des ressources humaines doit réussir à identifier les raisons qui engendrent du turn over et les absences. Grâce aux données et à l’intervention du machine learning de l’intelligence artificielle, il est possible d’anticiper une démission ou d’évaluer le climat social en entreprise, etc. Avec les résultats obtenus, des solutions concrètes peuvent donc être mises en place rapidement.

Quels sont les outils d’analyse prédictive à disposition des RH ?

La digitalisation des ressources humaines consiste à utiliser des solutions RH performantes et le big data pour exploiter les données disponibles. Toutefois, afin de trouver l’outil d’analyse de données qui convient le mieux aux attentes des services des ressources humaines, il faut clarifier les besoins. 

Dans quel but sera utilisée l’analyse prédictive ? Sera-t-elle amenée à évoluer au fil du temps ? Par exemple, avec de nouvelles stratégies à mettre en place, il faudra peut-être élargir les capacités de l’outil à moyen terme.

Plusieurs techniques analytiques existent parmi tant d’autres, avec des spécificités :

• Le data mining est une extraction d’informations RH pertinentes à partir d’une multitude de données.
• Text mining permet de faire une analyse sémantique de contenu. Il s’avère pertinent pour examiner des candidatures potentielles sur des réseaux sociaux, sur lesquels les professionnels peuvent détailler leurs expériences et partager leur portfolio.
• La datavisualisation est un outil qui organise toutes les données recueillies pour les rendre exploitables et visibles. Elle convient parfaitement à l’analyse descriptive.