Analytique RH : Rebuts à l’entrée, Rebuts à la sortie

Malgré la prolifération d’articles et de solutions pour produire des analyses avancées et des tableaux de bord fantaisistes, de nombreuses organisations – petites et grandes – ont du mal à produire des rapports RH de base.

Pour le professionnel des RH, cela peut être extrêmement frustrant. D’une part, nous lisons constamment des articles sur les solutions de « big data » (pour traiter des ensembles de données volumineux, complexes et rapides), l’intelligence artificielle (IA), les bots (applications logicielles programmées pour effectuer certaines tâches) et l’apprentissage automatique (systèmes qui apprennent et s’adaptent à partir de modèles de données sans suivre d’instructions explicites), mais de nombreuses équipes RH ne peuvent pas produire de manière fiable des données de base telles que les effectifs, le chiffre d’affaires et les données démographiques. Je ne mentionnerai même pas les données plus complexes telles que les coûts liés à la paie, la comptabilité salariale et l’analyse de la productivité.

Dans cet article, j’aborde les sujets suivants :

1. Les principales raisons pour lesquelles de nombreuses organisations disposent de mauvaises « données RH » ;
2. Certaines mesures relativement simples que les organisations peuvent prendre pour améliorer la qualité de leurs données sous-jacentes (et ainsi jeter les bases d’analyses plus sophistiquées) ; et
3. Comment la conception d’un logiciel RH (SIRH) peut aider à répondre aux points 1 et 2.

POURQUOI TANT D’ORGANISATIONS DISPOSENT-ELLES DE DONNÉES RH DE MAUVAISE QUALITÉ ?

D’après mon expérience personnelle, à la fois en tant que professionnel des RH et en travaillant avec des clients, il existe un certain nombre de thèmes communs, notamment :

• Un manque d’investissement dans des systèmes RH intuitifs, ce qui conduit les RH et les responsables hiérarchiques à traiter les données dans des fichiers Excel.
• L’utilisation de plusieurs systèmes RH (pour différents processus) qui ne sont pas intégrés les uns aux autres, ce qui entraîne trop d’efforts manuels (saisie de données) et d’erreurs humaines.
• Différents secteurs d’une même organisation utilisent différents systèmes pour des processus similaires (généralement avec des champs de données, des valeurs et des formats différents), ce qui entraîne une complexité et une inefficacité dans la consolidation des données pour le reporting. Dans les grandes organisations, cela peut être le résultat de fusions et d’acquisitions, et d’une incapacité à consolider les systèmes.
• Une trop grande concentration sur les données nécessaires au département financier/comptable au détriment de ce qui est nécessaire pour gérer une organisation, y compris les collaborateurs.
• L’utilisation de différents systèmes pour les données RH et les données de paie, ce qui n’incite pas le principal système RH à disposer de données complètes et précises.
• Les équipes RH manquent de compétences quantitatives et d’un intérêt général pour les données et les chiffres. La profession RH n’a pas tendance à attirer des personnes ayant cette passion et ces compétences.
• Une culture organisationnelle qui n’a jamais souligné l’importance de données RH de bonne qualité, peut-être parce qu’elles sont considérées comme des « données RH » par opposition aux « données commerciales ».

Bien sûr, ces thèmes sont souvent interconnectés. Par exemple, un manque d’investissement dans les systèmes peut affecter la capacité des RH et des managers à gérer efficacement les données. Inversement, la culture de l’organisation, le manque de compétences ou d’intérêt de l’équipe RH peuvent empêcher l’organisation de tirer profit d’un SIRH parfaitement adapté.

ÉTAPES POUR AMÉLIORER LA QUALITÉ DES DONNÉES ORGANISATIONNELLES

A un moment donné, toute organisation se retrouve dans une situation où elle n’a d’autre choix que d’améliorer la qualité de ses données organisationnelles. Cela peut prendre des années, voire des décennies, pour en arriver là, mais le jour viendra sûrement. Voici quelques suggestions pratiques pour ce jour-là :

• Des organisations doivent choisir des systèmes RH qui sont intuitifs à utiliser et faciles à maintenir. Cela peut même impliquer de renoncer à certaines fonctionnalités souhaitées afin de garder les choses simples, ou de simplifier certains processus (cliquez ici pour voir le blog du premier trimestre 2022 sur ce thème). Certaines organisations ont très peu de logiciels RH et leurs équipes RH aimeraient une solution simple. D’autres organisations disposent de solutions très complexes (et coûteuses) qui, en réalité, n’aident pas suffisamment les RH et les responsables opérationnels dans leurs tâches quotidiennes.
• Les organisations doivent soit utiliser une solution RH « à guichet unique » (il en existe de nombreuses), soit, si elles ont pris la décision stratégique d’utiliser des logiciels différents/spécialisés pour différents processus (par exemple, le recrutement, la performance, la formation, etc.), investir dans l’intégration de leurs systèmes RH afin qu’ils contiennent des données cohérentes et à jour. 
• J’ai été impliqué dans des acquisitions et des fusions, ainsi que dans des fonctions RH héritées où j’ai été responsable d’unités commerciales après une fusion ou une acquisition. Si la consolidation des systèmes RH est sans aucun doute un travail difficile et lourd de tensions culturelles, elle est essentielle pour que les organisations puissent produire des données et des informations commerciales de qualité. La consolidation des systèmes ajoute également beaucoup de valeur lorsque l’exercice implique l’harmonisation des données des différentes organisations.
• Heureusement, je constate que les organisations ont de plus en plus tendance à réaliser (peut-être après de nombreuses années d’opposition de la part des directeurs des ressources humaines) qu’un système financier ou un système de paie n’est pas la même chose qu’un SIRH. On ne peut pas attendre d’un système financier qu’il réponde à tous les besoins d’une organisation en matière de ressources humaines. De même, on ne peut attendre d’un SIRH qu’il réponde à tous les besoins d’une organisation en matière de finance et de comptabilité. Néanmoins, un équilibre judicieux doit être trouvé et il existe un nombre croissant de solutions logicielles RH conçues pour répondre aux besoins fondamentaux en matière de comptabilité et de finance.
• En utilisant un SIRH qui inclut un module de paie ou en intégrant le SIRH au système de paie, vous augmentez immédiatement l’importance pour le SIRH de disposer de données complètes et précises. En effet, si le SIRH contient des données inexactes, il est probable qu’il en résultera des inexactitudes dans la paie (paiements, retenues d’impôt, sécurité sociale, déductions de pension, etc.) L’absence de données obligatoires peut même empêcher un employé d’être payé. Le fait de rendre la paie dépendante de la qualité des données dans le SIRH concentre l’attention des employés, des managers et des RH.
• Les DRH doivent s’assurer que leur équipe RH est composée d’un bon mélange de professionnels ayant de solides compétences quantitatives et qualitatives, et un intérêt pour les chiffres et les données. Idéalement, tous les membres de l’équipe RH devraient posséder un bon ensemble de compétences polyvalentes, même s’ils préfèrent un rôle moins axé sur les données. Il n’est toutefois plus réaliste de penser qu’une équipe ou un service RH peut être très performant s’il est incapable de gérer des données et de travailler avec des chiffres. Vous devez bien recruter et faire comprendre qu’un niveau minimal de compétences en matière de données et de calcul est attendu de chaque membre de l’équipe RH.
• Changer – ou faire évoluer – la culture d’une organisation est probablement le thème le plus difficile à aborder, et je n’ai certainement pas le temps ici de lui rendre justice. En substance, les dirigeants doivent faire comprendre que chacun est responsable de la qualité des données de l’organisation et s’assurer que des conséquences positives et négatives y sont associées. Par exemple, les RH ne peuvent pas disposer de bonnes données si les employés et les managers ne partagent pas les informations avec les RH en temps voulu. Si les RH ne reçoivent pas les données en temps voulu, il peut y avoir des causes sous-jacentes telles que des processus médiocres ou peu clairs, qui devront être corrigés. Les équipes RH doivent également être fières de l’exactitude de leurs données et des taux d’erreur très faibles sur les processus qui nécessitent des données, comme la paie.

COMMENT UN LOGICIEL DE RESSOURCES HUMAINES BIEN CONÇU PEUT VOUS AIDER

Nous avons essayé de concevoir PeopleWeek de manière à aider les organisations à disposer de données propres et complètes sur les employés (personnelles et professionnelles) et sur l’organisation. D’autres logiciels RH peuvent avoir des caractéristiques similaires. Même si votre organisation ne dispose pas d’un SIRH, certains des principes de conception utilisés par PeopleWeek vous aideront à mieux gérer les données dans une feuille de calcul Excel ou une base de données « bricolée ». Voici quelques exemples :

• Utilisez des listes déroulantes plutôt que des champs de texte libre : Évitez les erreurs de saisie et la prolifération de valeurs de données inutiles, par exemple, les titres de poste, les types de contrat, les types d’absence, les centres de coûts, les noms de département, les éléments de rémunération (pour la paie). Un exemple classique est celui de l’exécution d’un rapport basé sur les titres de poste, mais 10 employés jouant plus ou moins le même rôle ont tous des titres de poste légèrement différents ;
• Expliquez la signification des différents champs de données : La signification d’un champ n’est pas toujours évidente. Par exemple, les RH ne comprennent pas toujours la différence entre « date d’embauche initiale », « date d’embauche continue » et « date d’embauche ». Une simple explication dans l’interface utilisateur d’un système (ou dans une feuille de calcul) peut éliminer les erreurs ;
• Utilisez un SIRH qui contient un module de paie* ou qui peut être facilement intégré à votre système de paie utilisé pour calculer les salaires et générer les fiches de paie ;
• Contrôler qui peut créer de nouvelles valeurs dans le SIRH : dans de nombreuses organisations, les RH (et même les managers) sont libres de créer de nouvelles valeurs telles que les types de contrat, les raisons de départ, les lieux de travail, les noms de département, les centres de coûts, les titres de poste, les types de formation, les niveaux de grade, etc. En contrôlant qui dispose des droits d’administration du système pour ce faire, vous pouvez éliminer cette « pollution » des données. En contrôlant qui a les droits d’administrateur système, vous pouvez éliminer cette « pollution » des données. Combiné à l’utilisation de listes déroulantes, ce système est encore plus efficace ;
• Coder les règles en dur dans le système : En créant des logiques ou des règles simples dans le système, vous pouvez éviter les erreurs humaines. Il peut s’agir, par exemple, de relier des départements à un centre de coûts prédéfini, de faire correspondre des types de rémunération à des valeurs monétaires prédéfinies, ou encore de faire en sorte que l’expiration d’un permis de travail déclenche une valu « données non valides » ;
• Rappels générés par le système : Les notifications ou les alertes sont un excellent moyen de rappeler aux employés, à leurs responsables et aux RH de prendre des mesures spécifiques à temps, ce qui permet de maintenir les données à jour ;
• Des flux de travail faciles : Les processus qui évitent les étapes inutiles (trop nombreuses) et vous guident à travers une tâche complexe (par exemple, le transfert d’un employé d’une entité à une autre), réduisent considérablement les taux d’erreur ;
• Utilisez des sélecteurs de date : Un outil aussi simple qu’un sélecteur de date permet d’éviter les erreurs humaines dans la saisie des dates et la confusion entre les formats de date ;
• Rendre les champs traduisibles pour faciliter l’établissement de rapports : Souvent, les systèmes et les tableurs sont incapables d’identifier que les données contiennent des valeurs répétées (les mêmes) mais dans des langues différentes. Si un système permet de traduire les valeurs en plusieurs langues, vous pouvez générer des rapports intelligents qui reconnaissent que deux valeurs qui semblent différentes sont en fait les mêmes (par exemple, « Male » et « Homme » ou « Marketing Director » et « Marketingleiter »).

*PeopleWeek dispose d’un module de gestion des données de paie qui est personnalisé en fonction des exigences de chaque pays en matière de paie.

QUALITÉ À L’ENTRÉE, QUALITÉ À LA SORTIE

Les données de qualité sont le point de départ – la base – des analyses, des mesures et des rapports à valeur ajoutée. C’est ce que toutes les organisations et leurs équipes RH devraient s’efforcer de faire, et font généralement. Cependant, cela peut sembler une réalité lointaine. Il ne fait aucun doute qu’il faut du temps pour passer de « rebuts à l’entrée, rebuts à la sortie » à « qualité à l’entrée, qualité à la sortie ». Néanmoins, je sais par expérience que c’est possible en s’attaquant aux racines de la mauvaise qualité des données d’une organisation et en utilisant un logiciel RH bien conçu pour faciliter la gestion des données.

Auteur : 

PAUL JON MARTIN
MANAGING DIRECTOR CHEZ PEOPLEWEEK SA

Date:
21.12.2022