Quand l’analyse de données contredit les idées reçues

Ces dix dernières années, les big data ont révolutionné nombre de pratiques professionnelles, du marketing aux finances. Le déploiement de modèles prédictifs permet notamment aux RH d’améliorer le recrutement et la fidélisation des meilleurs talents. Un travail qui passe par une cartographie des données dont découlent des conclusions parfois surprenantes !

Quand les big data se mettent au service des Directions des Resources Humaines. Cet article de McKinsey détaille, à travers trois exemples concrets, dans quelle mesure l’analyse des données RH rend plus efficaces les processus d’identification, de recrutement, de fidélisation et même de développement personnel des collaborateurs de l’entreprise.

Premier exemple : une banque asiatique qui ne recrutait auparavant qu’auprès des universités les mieux cotées s’est tournée vers l’analyse de données pour identifier les collaborateurs à fort potentiel. Des analyses plus poussées basées sur le machine learning ont par ailleurs mis en valeur le rôle de certaines filiales et de certaines fonctions clés sur les résultats financiers de l’institution. Conclusion : les collaborateurs les plus performants viennent d’horizons académiques variés et ont occupé par le passé quelques fonctions spécifiques, désormais considérées comme « tremplins ». Des découvertes qui ont permis d’améliorer de 26 % la productivité des filiales et de 14 % les bénéfices net de la banque.

 

Éviter les biais à l’embauche

 

Une société de services recevant annuellement 250 000 candidatures craignait que l’automatisation du traitement des CV n’aille à l’encontre de son objectif RH d’encourager le recrutement de femmes. Une inquiétude infondée puisque l’algorithme, une fois adapté par les RH pour prendre en compte ce paramètre, a permis d’identifier 15 % de candidates prometteuses en plus par rapport au précédent traitement manuel. Sans compter que l’automatisation de cette étape s’est rapidement traduite par un retour sur investissement de 500 %.

 

Réduire les taux de départ en améliorant le management

 

Plutôt que de gaspiller des ressources en rétributions inutiles, un assureur américain a collecté des données en vue d’identifier les profils à risque pour contrer les départs de collaborateurs. Leur traitement a révélé que les collaborateurs intégrés dans les plus petites équipes, dont l’évolution est la plus lente et dont les managers affichent un rendement plus faible sont les plus susceptibles de quitter l’entreprise. Les ressources autrefois affectées aux bonus sont désormais injectées dans l’apprentissage de ces collaborateurs et la formation de leurs managers.

 

Lire l’article (en anglais)

 

En complément :

Encourager une culture des « données » au sein de l’entreprise,

Les big data, un atout de taille pour les RH.