Le Big Data RH, un « Grand Frère » qui vous veut du bien...


Par Jeremy LAMRI

De plus en plus de solutions se lancent sur le marché, prétendant avoir développé ces boules de cristal 2.0, grâce au Big Data, cette expression devenue fourre-tout. Mais lorsqu’il s’agit de repenser les mécanismes de décision des Ressources Humaines, grâce à toutes ces données, alors des sujets d’éthique et de déontologie devraient entrer en ligne de compte. Ca et le reste !

 

De la cuisine au Big Data RH…

De nombreuses entreprises se targuent d’ailleurs de ‘faire du Big Data’. On fait des crêpes, on fait des bêtises, mais on ne FAIT pas de Big Data. Derrière ce terme, la notion d’un large Volume de données d’une grande Variété, et collectées à grande Vitesse, souvent en temps réel. On oublie encore trop les notions de Véracité et de Valeur de ces données, bien souvent parce qu’il est difficile d’évaluer ces paramètres, pourtant fondamentaux. Que tirer d’une série d’informations erronées et non hiérarchisées qualitativement ? Statistiquement, en fait, beaucoup de choses ! Mais de là à dire que nous devrions nous en servir pour piloter des décisions d’avenir, je suggère de prendre le temps de la réflexion.

Nous sommes en 2017, alors forcément, le ‘Big Data’ est partout. Rétrospectivement, on parle de la deuxième ère de l’Internet. Depuis plus de 25 ans, nous passons notre temps à peupler le vaste océan de l’Internet, à coup de milliards de milliards de données. De nos jours, ce sont plus de 29 000 Gigaoctets de données qui sont publiés chaque seconde, soit plus de 100 milliards de Go depuis le 1er janvier ! Et ce n’est pas prêt de s’arrêter. Ainsi, depuis de nombreuses années déjà, nous disposons de tant de données, qu’il est possible de les analyser pour leur faire raconter une histoire. Par exemple, Google sait prédire un divorce près de six mois à l’avance, et même le lieu où vous habiterez dans quelques années !

« Les conséquences d’un acte sont incluses dans l’acte lui même. » George Orwell

Aujourd’hui, ces expériences de prédiction sont réalisées parce qu’elles sont possibles. Et quelque part, c’est moitié fascinant et moitié terrifiant, mais après tout ce n’est qu’une expérience, donc on ne se sent pas vraiment visé, ou alors impuissant. Quelques questions cruciales que posent ces cas concrets : doit-on utiliser le pouvoir de la technologie sous le prétexte que nous le pouvons ? A quel moment interviennent la responsabilité et l’éthique ? Quelles sont les conséquences de ces approches statistiques de la société ? Dans la lignée de ce que nous avons initié en créant et développant Le Lab RH, j’ai aujourd’hui à cœur d’éveiller et rassembler le plus grand nombre autour des grands enjeux qui déterminent la société que nous voulons pour demain. Et la donnée et son utilisation sont au cœur de ce modèle. En route pour un (r)éveil !

Le Big Data RH a t’il sa place dans notre société ?

Pas de suspense insoutenable ici. Bien évidemment, l’analyse des données a le potentiel d’apporter une très grande valeur économique et sociale dans les organisations, et notamment pour l’animation des talents. En tant que physicien de formation, j’aime les nombres, et j’aime ce qu’ils ont à révéler. Mais bien au delà de la physique, je citerai Rabelais et son « Science sans conscience n’est que ruine de l’âme », tant cela incarne la situation. Je défends l’idée qu’avec le pouvoir que nous donne la technologie, viennent les responsabilités d’anticiper la portée des actes entrepris. Et si les fans de Marvel se retrouveront dans cette citation apocryphe, la philosophie liée n’a jamais été plus vraie qu’en cette période de mutations profondes de notre société.

Il est important de rappeler qu’aucune technologie n’est bonne ou mauvaise, c’est l’utilisation que nous en faisons qui détermine la nature de ses conséquences, et cela indépendamment de nos intentions. Les meilleures intentions du monde peuvent conduire à des résultats désastreux, préjudiciables et parfois irrémédiables. C’est pourquoi, dès qu’il s’agit d’appliquer l’analyse et l’interprétation de données au domaine réservé des RH, quelques précautions s’imposent. Des précautions qui n’ont que trop partiellement été considérées jusqu’alors par les acteurs émergents, comme le souligne dans Les Echos le Professeur Jean-François Gagne de l’Université Paris Dauphine.

La gestion des Ressources Humaines se transforme à toute vitesse. Autrefois fonction d’administration, chargée de gérer une masse salariale et un risque social, elle est aujourd’hui devenue la fonction en charge de l’attraction, du développement et de la rétention des talents, avec la responsabilité croissante d’un coach organisationnel. C’est une toute autre histoire. Face à cette nouvelle donne, la plupart des DRH sont quelque peu désarçonnés, et certains cherchent des réponses et des solutions auprès des nouveaux ‘gourous’ du conseil et de la tech. Mais concrètement, décider de la meilleure période d’arrosage d’un champ est, d’un point de vue éthique, très différent de la gestion de la carrière d’un être humain ! Certains aspects du fonctionnement de notre société ne doivent simplement pas être mécanisés sans une réflexion profonde et humaniste.

L’analytics RH est une pratique normale et saine en entreprise. Mais dès qu’il s’agit de prédire l’avenir à partir du passé, nous devrions prendre le temps de la réflexion…

L’approche Big Data RH présente encore de nombreuses failles, qui remettent temporairement en cause la pertinence et la fiabilité de son utilisation, pour une bonne partie des aspects de la fonction RH au moins. Car si le Big Data RH est une aubaine pour les DRH souhaitant se rapprocher des centres de décisions financières et stratégiques grâce à des analyses poussées, il est fondamental de ne pas oublier que derrière ces données, ce sont des êtres humains, chacun avec leur potentiel, leurs envies et les problématiques personnelles. Alors si le Big Data RH est perçu comme de l’analyse de données classique, je dis GO. Si l’objectif est plus une volonté de prédire l’avenir et tracer des courbes et des trajectoires à partir du passé, alors je dis STOP, car il reste quelques tiroirs à ouvrir avant cela !

Le Big Data RH est déterministe

Le déterminisme est un concept issu de la philosophie, selon lequel toute suite d’événements est déterminée par des causes et des lois clairement établies. Appliqué à la gestion des carrières par exemple, le déterminisme prônerait le fait que le métier futur de chaque personne est déterminé à l’avance. Les causes peuvent être diverses : loi de la moyenne du marché, orientation dès le plus jeune âge, etc. Il s’agit d’un système où vos envies et motivations seraient tellement accessoires qu’elles ne seraient jamais prises en compte. Certains lecteurs croient rire doucement, en se disant ne pas voir une grande différence avec la société actuelle, peut-être ?

Derrière la logique de l’analyse des données, il y a la volonté de prédire l’avenir grâce au passé. Imaginons, grâce au Big Data, que des millions de parcours de carrière soient analysés partout dans le monde, pour définir des tendances de parcours de carrière. Ce qu’il est important de préciser, c’est que, comme dans tout processus statistique, les parcours ‘aberrants’, autrement dit très loin du cadre, donc atypiques, sont généralement retirés des analyses pour éviter de fausser les moyennes et autres composites. Vous vous retrouvez donc avec le constat que les personnes qui exercent le métier X évoluent généralement vers le métier Y, et parfois vers le métier Z.

Le commandement des anciens despotismes était : « Tu ne dois pas. »
Le commandement des totalitaires était : « Tu dois. »
Notre commandement est : « Tu es. ».
George Orwell

Si vous êtes un DRH utilisant massivement une telle approche, vous en conclurez rapidement que vos collaborateurs exerçant le métier X pourront évoluer vers Y ou Z. Pourquoi ? Parce que c’est ce qui arrive généralement. Au diable la diversité des parcours, et surtout, au diable les volontés et desiderata de chacun : la moyenne de la société a parlé. C’est bien du déterminisme, et à l’heure où l’un des enjeux majeurs en entreprise est de recréer de l’engagement, autant que de favoriser la capacité d’adaptation, il y a fort à parier que ce ne sera clairement pas la mesure la plus populaire pour les collaborateurs !

Le Big Data RH est souvent inefficace

Je dis bien ‘souvent’, et surtout pas ‘jamais’. Car, encore une fois, je ne remets pas du tout en question l’immense potentiel de l’analyse des données pour améliorer la productivité et le bien être des collaborateurs. Il est évident. En revanche, lorsque l’on souhaite prédire l’avenir à partir du passé, il est nécessaire de comparer des situations comparables. Et en matière de Ressources Humaines, ce n’est pas du tout le cas. Comme expliqué plus tôt, les DRH ont fort à faire avec leur métier qui évolue, et avec lui celui de tous leurs collaborateurs !

Près de la moitié des métiers qui existent aujourd’hui n’existeront plus dans 5 ans. D’ici là, 65% des métiers qui existeront n’ont pas encore été créés. Si je poursuis l’exemple précédent, où nous cherchons à prédire les meilleures évolutions de carrière possibles, il est facile de comprendre que l’analyse des carrières passées porte sur des métiers différents à plus de 80% de ce qu’ils seront dans l’avenir, entre ceux qui disparaissent et ceux qui apparaissent. A partir de là, comment réaliser une prédiction valable ? L’approche prédictive pour un sujet tel que la gestion des carrières est ainsi terriblement réductrice, et porte même préjudice à la compétitivité future de l’entreprise, en créant des recommandations erronées, et non liées à la fois à la performance et aux perspectives d’évolution des métiers.

Dans ce sens, l’analyse prédictive est souvent inefficace, car elle compare deux monde qui conservent un nombre très limité de points communs : celui des tout débuts du digital, et celui d’un monde pleinement digitalisé. En d’autres circonstances, dans un monde qui changerait peu, l’approche prédictive serait en revanche extrêmement pertinente. Mais lorsque le cadre est amené à évoluer, alors c’est comme en sciences, il y a trop de paramètres hors contrôle pour réaliser une analyse concluante d’une expérience ! Et toutes les rustines méthodologiques qui pourront être ensuite rajoutées n’enlèveront rien au fait qu’en matière de gestion de la vie d’un être humain, nous devrions reconnaitre nos limites !

Surtout, derrière chacune de ces prédictions, s’érige en toute puissance la promesse de prédire la performance, d’après une série de critères pour lesquels il existe des mesures : présentéisme, chiffre d’affaires, etc. Mais la prédiction n’est par définition valable que pour ce qu’elle prend en compte. J’invite à la réflexion sur tout ce qu’elle ne prend pas en compte, car non mesuré ou difficilement mesurable, et qui pourtant impacte fortement à terme le capital immatériel, et parfois matériel, de l’organisation concernée. Par exemple, en sélectionnant ses recrutements de commerciaux d’après des critères de performance commerciale, ne prend-on pas le risque d’appauvrir le lien social de l’équipe ? Ou même de délaisser certains profils supports qui permettaient aux ‘stars’ d’être si performants ? La performance relève d’un processus bien plus complexe que de critères individuels visibles dans le chiffre d’affaires. Le prédictif est ainsi prédictif d’une performance à court, voire moyen terme, mais surtout pas d’une performance de long terme.

« La première fois c’est une erreur, ensuite c’est de l’obstination. »
Alain Leblay

Sur certains aspects stratégiques, où l’environnement change moins, le Big Data RH peut s’avérer très précieux. Il est par exemple possible de prédire les chances de démission d’un collaborateur, pour ainsi mieux anticiper et chercher à le retenir. Il est également possible d’évaluer l’évolution de la masse salariale dans le temps en fonction des profils des collaborateurs, en connaissant les augmentations généralement nécessaires pour assurer une rétention optimale. Et ainsi de suite. En fait, sur tous les paramètres de réglage, le Big Data RH est un atout précieux. Pour le reste, mieux vaut ne pas jouer l’apprenti sorcier. Comme par exemple avec cette expérience du MIT, enregistrant les conversations de collaborateurs, pour y déceler les changements dans la voix ou la durée, révélant les variations du niveau d’engagement. Mais où va t’on ???

Le Big Data RH actuel ne crée pas d’engagement

Cela parait plutôt évident, mais si vous saviez que chaque élément de votre vie professionnelle était régi par un algorithme, quel plaisir ou excitation prendriez-vous à envisager l’avenir ? Si c’est écrit à l’avance, à quoi bon se démener après tout ? Ce n’est pas avec de l’analyse prédictive de données qu’il est possible de créer de l’engagement dans le temps. Et même en admettant que cela soit possible, à quel coût humain et social ? Si l’objectif est de créer de l’engagement, pourquoi ne pas simplement demander leur avis aux personnes présentes, plutôt que d’aller analyser les vies des personnes passées ? Nous avons tous des objectifs, affinités et motivations différentes, et il est sain que la fonction RH intègre cela très en amont dans sa stratégie pour générer de l’engagement, et donc mieux développer et retenir ses ‘talents’. Du bon sens.

Les solutions qui n’impliquent pas humainement une personne dans la saisie des informations génèrent peu d’engagement en retour, car elles n’ont pas sollicité une attention particulière dédiée, et n’ont donc pas fait appel aux centres de la réflexion et de l’émotion. Le centre de l’émotion, notamment, joue un rôle clé dans les logiques d’engagement, et c’est pourquoi les logiques actuelles du marketing tendent à contextualiser et impliquer de plus en plus les consommateurs par exemple. En RH, il s’agit donc plutôt de faire vivre une expérience qui implique la personne, en lui faisant parler d’elle-même par exemple.

Une approche Big Data RH prenant en compte de manière poussée des données comportementales permettrait de réduire en partie cette problématique, comme les approches de neuro-marketing s’y attèlent dans le domaine de la consommation. Mais l’acquisition de ces données comportementales reste aujourd’hui à réaliser, dans la mesure où le vaste océan de l’Internet ne contient pas directement ces informations. Il est certes possible de définir le profil psychologique de vos collaborateurs en analysant leur historique Google ou leur page Facebook, mais dans le cadre d’une approche RH, je vous laisserai l’expliquer vous-même à vos collaborateurs :).

Le RH n’est pas le marketing ni la finance, et le collaborateur n’est pas un simple client ni une ligne de gestion.

Rien ne vaut la transparence et la coconstruction. Lorsque l’on cherche à accomplir quelque chose, on fait monter les gens à bord, on leur explique le projet, et on leur demande les informations dont on a besoin pour y parvenir. L’entreprise qui générera de l’engagement demain ressemblera certainement plus à cela qu’à Big Brother ! Le DRH peut être partenaire du business. Mais s’il devient le fameux business partner tel que décrit par Dave Ulrich il y a une quinzaine d’années, alors il perd son rôle social, rôle relevant pourtant de ses missions prioritaires.

Et si on commençait avec le matching avant de faire du prédictif RH ?

Le Big Data est une tendance lourde, avec un potentiel encore sous-estimé. Mais en matière de RH, il y aura des barrières à ne pas franchir, tant la dimension sociale sera à préserver. Et pourtant, il est possible d’utiliser des données efficacement, sans aller nécessairement dans une approche prédictive, qui caractérise le Big Data. Cette approche analytique et non prédictive, peut être permise par le matching, autrement dit la détermination d’une compatibilité, par rapport à une liste finie de critères. Et à mon sens, c’est sain et suffisant pour équiper efficacement plus de 80% des applications RH d’aujourd’hui et de demain.

Le principe est simple, c’est comme à l’école : pour résoudre une équation, vous avez un certain nombre de paramètres à déterminer. Appliquée à nos sujets, c’est un ensemble d’informations ou critères, nécessaires pour déterminer un résultat. Par exemple, pour savoir si une offre d’emploi vous correspond, il s’agira de savoir si les critères qui vous définissent sont compatibles et pertinents avec ceux de l’offre d’emploi en question. Bien loin du prédictif, qui prend en compte des inconnus, vos amis, vos parents, voire même votre huissier, pour dessiner votre avenir, c’est de vous dont il s’agit ! Avec une quantité raisonnable d’informations vous concernant, il est possible d’effectuer des recommandations très poussées, qui ne relèvent pas de la prédiction, mais simplement de la compatibilité ‘point par point’. Il existe également une approche bien plus modeste et pragmatique que le Big Data, c’est le Small Data, comme l’explique cet article publié par un expert de Manpower.

Et sincèrement, il ne serait pas utile d’avoir une trop grande quantité d’informations sur vous, car le marché ne saurait pas les exploiter. En effet, dans un monde qui change, l’état du futur est très incertain, et ne saurait être aujourd’hui déterminé grâce à l’état du passé. Aussi, cette incertitude cause t’elle une capacité limitée à définir les paramètres des métiers, entreprises et évolutions professionnelles de demain ! Donc encore une fois, restons simples. Et à nos amis DRH, je ne saurais que trop recommander d’investir massivement dans la mise en place d’une cellule de talent planning (ou workforce planning), afin de travailler non pas sur les parcours de demain, mais plutôt sur les compétences et métiers nécessaires demain pour assurer la compétitivité de leurs entreprises.

La compétitivité d’une entreprise demain se résumera à sa capacité à attirer, développer et retenir ses collaborateurs. Savoir ne suffit plus, il faut engager !

Pour conclure, j’ai en tête trois mots : réalisme, diversité et sérendipité. Réalisme, parce qu’il n’est que trop nécessaire par les temps qui courent, de reprendre cet article du Guardian, qui rappelle, tant il semble que cela soit nécessaire, que les statistiques ne prédisent pas l’avenir ! Ensuite, diversité, car comme on l’entend dans le film Pieds Nus Sur Les Limaces (2009) : « A trop vouloir rentrer dans le moule, on finit par ressembler à une tarte », et ce n’est pas une situation recommandable. Enfin, sérendipité, car chercher quelque chose, et découvrir autre chose qui crée plus de valeur que ce qui était cherché, c’est la simple évidence que nous ne maitrisons pas tout, et que nous ne devrions pas chercher à le faire. Bien au-delà du libre-arbitre à réaffirmer, notre société doit apprendre à lâcher prise sur sa capacité à orienter et contrôler le futur, pour plutôt apprendre la confiance et la coopération. 

C’est le combat pour une SMART RH qui commence. Il y a aujourd’hui le besoin et l’urgence de s’accorder collectivement sur des bonnes pratiques en matière d’utilisation des données et d’algorithmiques dans le domaine des Ressources Humaines particulièrement. Le Big Data RH peut créer énormément de valeur économique, mais il n’aura de sens que lorsqu’il créera une valeur sociale bien plus grande encore, sur le long terme. Et c’est là la thèse récente de l’un des plus grands noms du capitalisme, Michael Porter, qui explique que le but d’une entreprise n’est pas de maximiser la performance pour les actionnaires, mais plutôt d’optimiser cette performance dans une perspective de long terme, pour l’ensemble des parties prenantes, qu’ils soient actionnaires, collaborateurs, ou de la société civile. Et si le Big Data RH était un moyen de mettre en musique cette vision d’avenir ?

Article initialement publié sur le site de Forbes.

 


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