Les ressources humaines sont souvent perçues comme des relations inter-personnelles. Il pourrait donc sembler paradoxal que les outils digitaux puissent améliorer l’expérience RH des collaborateurs. Et pourtant, les outils, digitaux ou non, ne se substituent jamais à l’humain, ils se mettent à son service. Décryptage.
La digitalisation de la fonction RH a pour objectif d’optimiser l’utilisation des données afin d’adopter une approche prédictive. Autrement dit : anticiper les problèmes pour mieux les régler. Cependant, cela ne signifie pas que la stratégie RH est entièrement déléguée aux algorithmes. Au contraire, les algorithmes sont utilisés pour aider à la prise de décisions et améliorer les processus et la qualité du service dans l’ensemble de la chaîne de valeur, du recrutement à la GPEC (Gestion prévisionnelle des emplois et des compétences).
Les outils numériques actuels permettent aux professionnels des RH de se concentrer sur les aspects les plus importants de leur travail en automatisant les tâches à faible valeur ajoutée. Ils peuvent également améliorer l’expérience des employés en anticipant mieux leurs besoins. En utilisant les données, il est ainsi possible de prédire les besoins individuels des employés en matière de formation ou de mobilité afin de personnaliser les réponses apportées.
L’analyse de données pertinentes peut être bénéfique dès le processus de recrutement, car elle peut fournir plusieurs hypothèses avec un niveau de fiabilité raisonnable en tenant compte de divers facteurs. Un exemple concret de son application ? La proposition de salaire. En effet, lorsque l’on utilise la rémunération prédictive, différents éléments sont pris en compte, tant pour le candidat que pour l’entreprise. L’intelligence artificielle permet donc de compiler et d’analyser les informations du candidat, telles que ses compétences, son expérience, son âge, son niveau d’études ou son salaire actuel, ainsi que les informations relatives à l’entreprise, comme sa taille, son chiffre d’affaires, ses perspectives de recrutement pour l’année en cours ou encore sa masse salariale. Il est aussi possible d’ajouter les données relatives au marché de l’emploi, notamment la demande pour le poste et sa valeur actuelle.
L’analyse de ces informations grâce à un algorithme peut alors fournir une estimation plus objective du salaire approprié. Mais cette approche peut également être appliquée à l’ensemble des rémunérations pour limiter les inégalités salariales. En dehors de la proposition de salaire, l’algorithme aide aussi les recruteurs en leur permettant d’estimer avec plus de précision l’adéquation entre le candidat et le poste, en analysant son CV ou les motivations qu’il a exprimées lors de l’entretien. Le rendu final prend alors la forme d’une grille objective sur laquelle le recruteur peut s’appuyer pour prendre sa décision.
L’analyse prédictive est ainsi un outil précieux dans le domaine des ressources humaines, bénéfique à la fois pour l’entreprise et le salarié. Pour le collaborateur, elle permet d’évaluer ses compétences actuelles, de les comparer au portefeuille de compétences attendues pour son métier et de trouver les formations les plus adaptées à ses besoins. Elle peut également favoriser son employabilité à moyen et long terme en anticipant l’évolution du métier et en adaptant les compétences associées.
En ce qui concerne l’entreprise, un des principaux défis est de fidéliser ses collaborateurs. Et dans ce domaine, l’analyse des données issues des feedbacks et des enquêtes de climat social peut contribuer à définir des actions ciblées pour maintenir l’engagement des équipes.
Pour une entreprise qui veut piloter efficacement ses opérations, l’anticipation est essentielle. Tout d’abord, elle permet d’identifier les forces et les faiblesses de ses différentes populations en utilisant des indicateurs de performance prédéfinis. Ensuite, elle privilégie le déploiement d’une stratégie de GPEC ambitieuse en anticipant les départs prévisibles, tels que le nombre de départs à la retraite prévus dans un an ou les demandes de congé maternité. En croisant les données internes de l’entreprise avec des statistiques sectorielles, l’organisation peut se positionner au mieux dans son paysage concurrentiel.
Bien que ces technologies soient très utiles pour améliorer les performances RH et le gain de temps, leur intérêt réside dans leur contribution aux choix stratégiques. L’avènement des dernières technologies numériques contribue à l’émergence de RH prédictives réellement utiles. À condition de sélectionner les données les plus pertinentes et de garder la main sur la prise de décision, elles peuvent apporter une réelle valeur ajoutée à la stratégie RH de l’entreprise et à l’expérience des collaborateurs.
Pour assurer une prise en main optimale par vos utilisateurs, Knowmore a mis en place des solutions dédiées pour appréhender et vous guider dans l’utilisation de vos outils.
L’analyse de données pertinentes peut être bénéfique dès le processus de recrutement, car elle peut fournir plusieurs hypothèses avec un niveau de fiabilité raisonnable en tenant compte de divers facteurs. Un exemple concret de son application ? La proposition de salaire. En effet, lorsque l’on utilise la rémunération prédictive, différents éléments sont pris en compte, tant pour le candidat que pour l’entreprise. L’intelligence artificielle permet donc de compiler et d’analyser les informations du candidat, telles que ses compétences, son expérience, son âge, son niveau d’études ou son salaire actuel, ainsi que les informations relatives à l’entreprise, comme sa taille, son chiffre d’affaires, ses perspectives de recrutement pour l’année en cours ou encore sa masse salariale. Il est aussi possible d’ajouter les données relatives au marché de l’emploi, notamment la demande pour le poste et sa valeur actuelle.
L’analyse de ces informations grâce à un algorithme peut alors fournir une estimation plus objective du salaire approprié. Mais cette approche peut également être appliquée à l’ensemble des rémunérations pour limiter les inégalités salariales. En dehors de la proposition de salaire, l’algorithme aide aussi les recruteurs en leur permettant d’estimer avec plus de précision l’adéquation entre le candidat et le poste, en analysant son CV ou les motivations qu’il a exprimées lors de l’entretien. Le rendu final prend alors la forme d’une grille objective sur laquelle le recruteur peut s’appuyer pour prendre sa décision.
L’analyse prédictive est ainsi un outil précieux dans le domaine des ressources humaines, bénéfique à la fois pour l’entreprise et le salarié. Pour le collaborateur, elle permet d’évaluer ses compétences actuelles, de les comparer au portefeuille de compétences attendues pour son métier et de trouver les formations les plus adaptées à ses besoins. Elle peut également favoriser son employabilité à moyen et long terme en anticipant l’évolution du métier et en adaptant les compétences associées.
En ce qui concerne l’entreprise, un des principaux défis est de fidéliser ses collaborateurs. Et dans ce domaine, l’analyse des données issues des feedbacks et des enquêtes de climat social peut contribuer à définir des actions ciblées pour maintenir l’engagement des équipes.
Pour une entreprise qui veut piloter efficacement ses opérations, l’anticipation est essentielle. Tout d’abord, elle permet d’identifier les forces et les faiblesses de ses différentes populations en utilisant des indicateurs de performance prédéfinis. Ensuite, elle privilégie le déploiement d’une stratégie de GPEC ambitieuse en anticipant les départs prévisibles, tels que le nombre de départs à la retraite prévus dans un an ou les demandes de congé maternité. En croisant les données internes de l’entreprise avec des statistiques sectorielles, l’organisation peut se positionner au mieux dans son paysage concurrentiel.
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