Paris mise sur les big data pour améliorer les conditions de travail de ses agents

L’innovation en matière de RH concerne aussi les employeurs publics. Ainsi la Ville de Paris s’intéresse-t-elle de près à l’analytique et aux big data pour relever efficacement les défis auxquels elle est confrontée. L’un de ses projets se concentre sur la détection de signaux faibles afin de prévenir l’inaptitude de ses agents.

Comment prévenir l’inaptitude, autrement dit l’incapacité pour un agent à remplir normalement ses missions en raison d’une maladie ou d’un handicap ? La médecine préventive, l’amélioration des conditions de travail ou encore la formation représentent des moyens traditionnels pour y parvenir. Mais la Ville de Paris entend aller plus loin en leur associant la science des données. L’idée est d’identifier des facteurs de risque en combinant des informations sur ses agents aussi diverses que les lieux de domicile et de travail, l’âge, le type de contrat, l’ancienneté, etc., mais aussi les absences, les arrêts de travail, les accidents, les maladies professionnelles…

Selon la Mairie de Paris, ce projet RH innovant — qui en appelle d’autres — a pour but l’amélioration des conditions de travail et les carrières des agents, ainsi que la qualité du service rendu au public. Plus généralement, l’analytique et les big data permettent aux administrations de tester de nouvelles approches pour répondre aux enjeux que sont la croissance des besoins, la contrainte budgétaire ou l’allongement des carrières des agents. Pour les utiliser efficacement, il convient de disposer de données fiables et d’identifier des cas concrets où celles-ci s’avèrent utiles. Des outils prédictifs et prescriptifs conçus pour le marché de l’emploi peuvent par exemple être adaptés à une administration publique afin de détecter les sources de déstabilisation de son organisation.

 

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En complément :

Un article (en anglais) à propos de l’impact de l’intelligence artificielle sur les services publics,

et une tribune au sujet de la lutte contre la pollution urbaine à l’aide des big data.