# Impact de la quantification des données RH sur le pilotage des ressources humaines dans le cadre de la transformation digitale : cas de l'entreprise Rubix France

Clara Fernandez

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Clara Fernandez. Impact de la quantification des données RH sur le pilotage des ressources humaines dans le cadre de la transformation digitale : cas de l'entreprise Rubix France. Economies et finances. 2024. dumas-04828718

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# Impact de la quantification des données RH sur le Pilotage des Ressources Humaines dans le cadre de la transformation digitale : Cas de l'entreprise Rubix France.

## Mémoire de Master 2 Expertise-Intervention sur le Travail, l'Emploi et les Ressources Humaines présenté par Clara FERNANDEZ.

<figure><img src="image_2.png" /></figure>

## Mémoire soutenu le 5 septembre 2024, devant un jury composé de :

* Madame Christine SYBORD, Maîtresse de conférences en Systèmes d'information et conduites à projet, en sciences de gestion à l'Université Lumière Lyon 2.

* Madame Laure BAZZOLI, Maître de conférences en sciences économiques à l'Université Lumière Lyon-2

* Monsieur Lionel FAGES, Responsable Rémunérations et Avantages Sociaux, Rubix France
Remerciements

Je tiens à remercier toutes les personnes qui ont contribué à faire de cette année, une
année enrichissante, jolie, et pleine de découvertes, de partages, et de moments inoubliables.

Je souhaite également adresser mes remerciements à toutes les personnes qui se sont
rendues disponibles et qui ont contribué à la réalisation de ce mémoire. Je tiens à remercier
sincèrement ma directrice de mémoire, Madame Christine Sybord, pour ses conseils, sa
disponibilité et le temps qu'elle m'a consacré pour la réalisation de ce mémoire. Je remercie
l'ensemble des intervenants et professeurs du Master « Economie du Travail et des
Ressources humaines » pour leur enseignement et leurs retours d'expérience, qui ont été
nécessaires à la réussite de mes études.

Il me tient à cœur de remercier l'entreprise Rubix France qui m'a fourni les clés nécessaires à la réalisation et à la réussite de mes études. Je remercie d'ailleurs le service des Ressources Humaines de Rubix. Et plus particulièrement, j'adresse mes remerciements à mon tuteur Monsieur Lionel Fages, pour sa disponibilité et ses précieux conseils. Je le remercie de m'avoir permis d'évoluer et pour cette année très riche aussi bien professionnellement qu'humainement. Je souhaite remercier ma chère collègue, Madame Annabelle Veau pour sa disponibilité, ses doux conseils, et ses mots qui m'ont permis d'étayer mes réflexions pour ce mémoire. Je tiens, également, à leur adresser ma gratitude pour leur accompagnement et leur soutien indéniable durant cette année.
« *Si cela va sans le dire, cela ira encore mieux en le disant* », Talleyrand
## Note de confidentialité

* Ce mémoire contient des informations confidentielles et propriétaires de Rubix France. Toute diffusion, reproduction ou utilisation de ces informations, en tout ou en partie, est strictement interdite sans le consentement explicite de l'entreprise Rubix France.

* Les informations présentées dans ce mémoire sont destinées uniquement à des fins académiques et ne doivent pas être utilisées à des fins commerciales ou autres sans l'accord explicite de Rubix France.

* Toutes les informations seront traitées avec le plus grand soin et respect pour la confidentialité.
Sommaire :

Introduction.................................................................................................................................................. 1

I. Contexte historique de la transformation digitale et quantification des données RH... 7

1. Années 70 - Les débuts de la quantification des données RH et de l'informatisation..... 7

2. De l'informatisation à la transformation digitale................................................................ 13

3. Les 3 grilles de pratiques de la quantification des données RH....................................20

II. Quantification des Données RH et Pilotage RH................................................................. 34

1. Amélioration du pilotage RH par l'analyse quantitative de données RH...................... 34

2. Facteurs clés pour optimiser l'efficacité de la quantification des données RH..............43

3. Enquête qualitative auprès des professionnels RH de l'entreprise Rubix France :
Impacts de la quantification des données RH sur le pilotage RH....................................55

III. Complémentarité de l'Humain/Technologie dans la quantification et le pilotage des données RH : Expertise RH, Limites, et Prospective de l'IA.................................................. 67

1. Place et rôle de l'expertise RH dans le pilotage RH.................................................... 67

2. Les limites et biais potentiels de la quantification des données RH................................ 75

3. L'Impact de l'intelligence artificielle sur la gestion des Ressources Humaines :
Transformations et Défis........................................................................................................83

Conclusion..................................................................................................................................................94

Bibliographie........................................................................................................................................97

Annexes.................................................................................................................................................. 105

Liste des figures et tableaux.................................................................................................... 121

Liste des abréviations..................................................................................................................122
# Introduction

Dans le contexte actuel de la transformation digitale, la pérennité et la compétitivité des entreprises reposent sur leur capacité à s'adapter aux évolutions technologiques. En effet, une étude de Gartner révèle que 87 % des chefs d'entreprises considèrent la transformation digitale comme essentielle à la survie de leurs entreprises. Cela souligne l'importance croissante de l'intégration des nouvelles technologies dans tous les aspects de la gestion des entreprises, y compris la gestion des ressources humaines (GRH). De cette façon, les méthodes de mesures des données RH se modifient et se transforment profondément grâce aux avancées technologiques, redéfinissant ainsi les contours du pilotage RH.

La quantification des données RH peut être définie comme l'acte de mesurer et de quantifier divers aspects des ressources humaines, tels que la performance des employés, le niveau d'engagement, le taux de rotation du personnel, etc., en utilisant des méthodes de collecte et d'analyse des données. La quantification en ressources humaines recouvre des situations et pratiques variées. Effectivement, elle englobe la quantification des individus comme la mesure de la performance individuelle, la quantification du travail au sens des emplois et de la charge de travail en tant que telle, puis la quantification de l'activité de la fonction RH qui peut être définie comme la mesure des effets de la politique RH sur l'entreprise (Coron, 2019).

> « De nombreux travaux académiques relient l'utilisation de la quantification en RH à une approche Evidence-Based Management (EBM) » (Coron, 2019). Cette approche consiste à se baser sur les données pour améliorer la prise de décision. Assurément, de nombreuses recherches avancent que la quantification RH apporte une meilleure compréhension de la réalité grâce à une approche causale et à l'identification des grandes tendances (Coron, 2019).

L'histoire de la quantification remonte aux débuts de la gestion scientifique du travail introduite par Frederick Taylor au début du XXe siècle, notamment lorsqu'il s'agit de mesurer les processus de travail. Taylor, connu comme le père de la gestion scientifique, a mis en place des techniques visant à mesurer et optimiser l'efficacité des travailleurs. Dans les années 1910, il a introduit des méthodes précises pour quantifier le temps et l'efficacité au travail, marquant ainsi les premières tentatives de mesure des performances individuelles et collectives des employés. Par ailleurs, la performance individuelle peut être définie comme
étant la capacité d'un individu à atteindre ses objectifs personnels ou organisationnels. Celle-ci est à relier à la compétence individuelle, la motivation ainsi qu'à l'efficacité personnelle dans la réalisation de résultats. A contrario, la performance collective concerne la capacité d'un groupe, une équipe ou une organisation à collaborer efficacement pour atteindre des objectifs communs. Cette performance collective est à mettre en lien avec la coordination, la communication et la complémentarité des compétences d'une équipe (Lorino, 2000).

La quantification des données RH a émergé au cours de la seconde moitié du XXe siècle, notamment avec l'émergence des obligations de reporting social et le développement de l'informatisation. En 1977, la loi sur le bilan social en France a imposé aux entreprises de produire un rapport annuel détaillant divers aspects des effectifs, marquant une étape clé dans l'institutionnalisation de la quantification des données RH. Cette loi a été suivie par d'autres lois, renforçant la nécessité pour les entreprises de collecter, analyser et rapporter des données détaillées sur leurs ressources humaines (Coron, 2019).

Coron (2019), dans ses travaux sur le Big Data et les pratiques de gestion des ressources humaines, souligne que bien que les entreprises disposaient d'un grand nombre de données sur leurs salariés, ces derniers étaient longtemps utilisés principalement à des fins de reporting descriptif. Avec le temps, l'automatisation de l'information et l'avènement des nouvelles technologies ont profondément modifié la façon dont les entreprises gèrent le pilotage des ressources humaines à travers les données.

Le pilotage RH peut être défini comme un processus stratégique qui utilise un ensemble d'outils et de méthodes pour guider et optimiser la gestion des ressources humaines au sein d'une organisation. Le pilotage RH se traduit par un ensemble d'actions de régulations entre la gestion des humains au travail et les objectifs socio-économiques de l'organisation (Martory et Crozet, 2016). Pour cela, il s'appuie sur un panel d'outils pour être efficace tels que les indicateurs de performances, des tableaux de bord ou encore le Système d'Information des Ressources Humaines (SIRH). Ces outils sont utilisés par la Direction des Ressources humaines (DRH), la direction générale et les collaborateurs pour éclairer le pilotage social.

Au départ, le pilotage RH se limitait principalement à des fonctions réglementaires et informatives. Aujourd'hui, ses avantages ont considérablement évolué, dépassant les simples
obligations légales. Désormais, il fournit des données détaillées sur les diverses activités de l'entreprise, offrant ainsi une vue d'ensemble de l'organisation à un instant donné (Diard, 2023).

Le pilotage RH va s'appuyer sur les résultats de la quantification des données RH pour booster la stratégie RH qui concerne l'avenir. Cette démarche est qualifiée de « data driven »<fnref n="1" /> qui désigne l'ensemble des processus permettant de piloter une activité en s'appuyant sur les données.

Ce travail de recherche se propose d'explorer en profondeur l'impact de la quantification des données RH dans le pilotage des RH dans le contexte de la transformation digitale, avec toutes ses limites. Pour cela, mon approche se base sur ma posture d'alternante sur le poste de « Chargée de Projets Paie et SIRH », avec comme terrain d'analyse, mon entreprise d'accueil : Rubix France.

Rubix France est une entreprise française du groupe Rubix qui est spécialisée dans la distribution business to business<fnref n="2" /> de fournitures industrielles comme des équipements de protection individuelle et des outils. Le groupe est numéro deux en Europe dans ce secteur avec 900 agences commerciales dans 22 pays. Ce groupe compte une trentaine de sociétés.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure 1. Le Groupe Rubix en chiffres provenant de la documentation interne de Rubix France - extrait du livret d'accueil (2023).</figcaption></figure>

Rubix France est une société par actions simplifiée (SAS). La gouvernance d'entreprise chez Rubix France s'appuie sur différents organes stratégiques et décisionnels

<footnote n="1">¹Data driven : piloter par les données</footnote>

<footnote n="2">²Business to business : de professionnels à professionnels</footnote>
tels que le comité de direction (CODIR) et le comité exécutif (COMEX). Le type de gouvernance est actionnariale. Ainsi, la gouvernance repose sur les intérêts des actionnaires. Il y a un Directeur Général (PDG) chez RUBIX qui est mandataire, son contrat de travail est donc interrompu. Il agit au nom et pour le compte de la société.

Cette entreprise est spécialisée dans le secteur d'activité du commerce de gros (commerce interentreprises) et compte 2700 collaborateurs, 200 agences en France et 4 plateformes logistiques. La mission de Rubix France est d'accompagner plus de 50 000 entreprises (dans plusieurs secteurs tels que la construction, l'industrie lourde, l'aéronautique, etc.) à être le plus performant et à faciliter les grandes transformations industrielles. Elle fait partie d'une UES (Unité économique et sociale) qui est composée d'autres entreprises faisant partie du groupe Rubix. Une UES est un statut juridique impliquant que les sociétés de cette même unité ont les mêmes conditions économiques et sociales (comme la réserve spéciale de participation (RSP), l'intéressement, la mutuelle et la prévoyance, etc.), et le même dirigeant d'entreprise. Le Comité Social et économique (CSE) est d'ailleurs au niveau de l'UES.

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>**Figure 2.** Rubix France en chiffres provenant de la documentation interne de l'entreprise - extrait du livret d'accueil (2023).</figcaption></figure>

L'histoire de Rubix France est marquée par des regroupements et des alliances entre diverses sociétés. L'enjeu principal est de fusionner les filiales pour créer une harmonie sociale, en unifiant les libellés d'emploi, les régimes de mutuelle, et d'autres aspects afin de garantir une cohérence au sein du groupe.
Chez Rubix, les métiers se concentrent principalement sur la transmission et la fluidique, la maintenance, la protection, l'usinage et le soudage. La population RUBIX est essentiellement une fonction commerciale, constituée d'attachés technico-commerciaux, qu'ils soient externes (ATE) ou internes (ATI), ainsi que de chargés d'affaires (ChaA), et leurs responsables (Responsable des Ventes Internes (RVI) représentant plus de 60 % des effectifs (voir Annexe 1, Tableau 1). Leur mission est de répondre aux besoins des clients en les conseillant sur les produits et en proposant les meilleures offres au meilleur prix. Une autre part de l'effectif est dédiée à la logistique, avec des préparateurs de commande et des logisticiens opérant dans les centres logistiques. La maintenance est également un domaine clé, avec des techniciens SAV<fnref n="3" />, mécaniciens, assurant le support technique. Enfin, les fonctions supports englobent toutes les activités essentielles au bon fonctionnement de l'entreprise, telles que la comptabilité, les ressources humaines, le marketing, les achats et le service juridique.

Concernant le service RH, celui-ci est découpé en trois pôles que sont le pôle Paie et SIRH, le pôle développement RH comprenant à la fois le recrutement et la formation et le dernier pôle est celui du droit social.

Pour ma part, j'occupe un poste dans l'équipe Paie et SIRH et mes missions sont axées autour de la dimension datas et projets d'évolutions SIRH. Il y a deux dimensions dans celles-ci, la première étant liée au pilotage de la masse salariale au sens du traitement des données statistiques ainsi que de l'élaboration d'outils de pilotage. Puis, la seconde dimension s'axe autour du SIRH. Cela se traduit par des missions de participation à des projets d'améliorations de ce dernier, puis à des fichiers permettant de mettre à jour les briques au sein du Groupe. Globalement, mes missions se concentrent principalement sur la quantification des données RH, qui constitue une nouvelle approche de la gestion des ressources humaines et du pilotage des RH.

De ce fait, la problématique de ce mémoire s'articule autour d'une question centrale qui est :

> Dans le contexte de la transformation digitale des entreprises, jusqu'où la quantification des données RH contribue-t-elle au pilotage des ressources humaines ?

<footnote n="3">³ SAV : Service après-vente</footnote>
L'objectif de ce mémoire est d'examiner comment la quantification des données RH contribue au pilotage des ressources humaines. Plus précisément, il s'agit de déterminer dans quelle mesure l'analyse et l'utilisation des données relatives aux ressources humaines permettent d'améliorer la prise de décision, d'optimiser les processus de gestion des effectifs, et d'aligner les stratégies RH avec les objectifs globaux d'une organisation. Cette recherche constitue également une réflexion sur les limites et défis inhérents à la quantification des données RH dans le pilotage des ressources humaines, notamment dans le contexte de la transformation digitale, et du développement croissant de l'intelligence artificielle (IA).

Pour répondre à cette problématique, en premier lieu, nous examinerons le contexte historique de la transformation digitale et de la quantification des données RH. Cette section retracera l'évolution de l'informatisation depuis les années 1970 jusqu'à la transformation digitale actuelle, en analysant les pratiques de gestion des ressources humaines à chaque étape. Nous définirons ensuite les trois principales approches de la quantification des données RH : le reporting RH, l'analytique RH, et le big data RH.

En second lieu, nous analyserons la relation entre la quantification des données RH et le pilotage des ressources humaines. Cette partie visera à explorer en profondeur le lien entre ces deux aspects en confrontant la littérature existante à mon expérience pratique chez Rubix. Nous identifierons les facteurs clés qui influencent positivement l'impact de la quantification des données RH sur la gestion des ressources humaines. De plus, une enquête menée auprès des professionnels RH de Rubix France permettra de mieux comprendre ce processus ainsi que les défis associés à la quantification des données RH.

En dernier lieu, nous nous pencherons sur la complémentarité entre l'humain et la technologie dans le processus de quantification et d'analyse des données RH. Pour cela, nous aborderons les compétences RH nécessaires à cette mission, que ce soit dans l'interprétation des données mais aussi dans la restitution de ces derniers. Puis, nous discuterons des limites et biais potentiels de la quantification des données RH, qui pourraient influencer le pilotage RH. Pour terminer, nous explorerons le rôle de l'intelligence artificielle dans la quantification des données RH et son impact dans ce pilotage des ressources humaines. Pour cela, nous analyserons la transformation actuelle induite par l'intelligence artificielle, les enjeux futurs et la manière dont l'humain peut demeurer complémentaire à l'IA.
# I. Contexte historique de la transformation digitale et quantification des données RH

La transformation digitale, impulsée par les avancées technologiques récentes, a profondément modifié la GRH. Dans ce contexte, la quantification des données RH est devenue un levier stratégique incontournable pour les entreprises cherchant à optimiser leurs processus internes. Historiquement, les pratiques RH étaient basées sur des méthodes manuelles et des reporting descriptifs, limitant la capacité à anticiper les tendances et à prendre des décisions informées. L'émergence des technologies numériques, telles que les SIRH et les outils d'analytique avancés, a révolutionné ce paradigme. Cette évolution a conduit les organisations à adopter une approche davantage scientifique et basée sur les données pour piloter leur gestion des ressources humaines, améliorant ainsi leur agilité et leur performance.

## 1. Années 70 - Les débuts de la quantification des données RH et de l'informatisation

Les années 70 ont marqué un tournant décisif dans la GRH avec l'émergence des premières pratiques de quantification des données RH et l'avènement de l'informatisation. Cette décennie a vu l'émergence des premiers systèmes informatiques capables d'automatiser les processus administratifs. Ces avancées ont profondément transformé le pilotage des ressources humaines en introduisant une approche plus quantitative, permettant aux entreprises de mesurer et d'analyser les données RH de manière précise et de prendre des décisions basées sur des informations objectives.

### 1.1. Historique et évolution des systèmes informatisés en ressources humaines

L'évolution des systèmes informatisés en RH a marqué une avancée significative dans la quantification des données RH, transformant la gestion des informations sur les employés. Des premières automatisations centralisées des années 70 à l'intégration des SIRH, chaque étape a permis d'enrichir la capacité des entreprises à exploiter les données RH.

#### 1.1.1. Les Années 70 : Les premiers pas de l'Informatique de Production

Dans les années 70, l'informatique de production a marqué le début de la quantification des données RH. Les entreprises ont commencé à adopter des systèmes
informatiques pour automatiser les tâches répétitives et administratives, comme la gestion des fiches de paie et des dossiers des employés. À cette époque, les données étaient centralisées via un mainframe<fnref n="4" /> contrôlant un réseau de terminaux, permettant un traitement uniforme et regroupé des informations. Le mainframe est un système centré sur un ordinateur interrogé à partir de terminaux dépourvus de capacité de calcul locale (Boullier, 2016).

Les caractéristiques principales de l'informatique de production incluaient l'automatisation des tâches répétitives grâce aux opérateurs de saisie qui entraient les données pour convertir les processus manuels en processus automatisés. Par ailleurs, Shoshana Zuboff, sociologue américaine affirme que « les managers ont adopté les technologies de l'information pour effectuer les tâches plus rapidement et à moindre coût, cherchant à améliorer la cohérence, le contrôle et la visibilité des actions collectives » (Dudézert, 2019). La centralisation des informations et leur traitement par le mainframe assuraient ainsi une uniformité dans le traitement des données. Cependant, ce système présentait des limites importantes : il était coûteux, le traitement des données était long, et les besoins des utilisateurs n'étaient pas toujours pris en compte de manière optimale (Sybord, 2024).

C'était le début des tentatives de quantification des données RH, marquant l'apparition des bases de données pour centraliser les informations sur les employés, comme les données de paie. Ainsi, à cette époque, l'utilisation des données dans le domaine des ressources humaines était relativement limitée mais commençait à évoluer avec l'essor des systèmes informatiques dans les entreprises. Ainsi, la quantification des données RH débute à partir des années 70 avec l'informatisation.

### 1.1.2. Les Années 80 : L'émergence de l'Informatique Personnelle

L'arrivée de l'informatique personnelle dans les années 80 a apporté une nouvelle dimension à la gestion des données RH. Les personnal computer (PC) ont permis une décentralisation et une autonomie accrue dans le traitement des données.

Cette informatique personnelle, décentralisée et autonome, permettait aux utilisateurs de traiter les informations indépendamment sans dépendre d'un mainframe centralisé. Toutefois, cette indépendance posait des problèmes de communication et de coordination entre les différentes applications, faute d'un serveur commun reliant les PC. Néanmoins, elle

<footnote n="4">⁴Mainframe : ordinateur central</footnote>
offrait l'avantage d'une meilleure accessibilité des données pour les utilisateurs, bien que les
processus d'organisation n'étaient pas optimisés.

1.1.3. L'Introduction des SIRH

L'introduction des Systèmes d'Information de Gestion des Ressources Humaines (SIRH) dans les entreprises à partir des années 70 a marqué un tournant décisif dans la gestion des données RH et la quantification des données RH.

Les systèmes d'information (SI) sont définis comme un « ensemble de ressources
matérielles, logicielles, humaines (utilisateurs), données et procédures, permettant d'acquérir,
stocker, traiter et communiquer des informations au sein et entre les organisations » (Reix,
2005).

Entre 1962 et 1995, l'informatique de production et individuelle, comme
précédemment expliqué, nécessitait des budgets très importants et un investissement humain
considérable pour l'acquisition de SI. Ces systèmes englobent des aspects économiques (coût
des matériels), technologiques (technologies de l'information et de la communication (TIC)),
organisationnels (structure, procédures, ressources humaines), juridiques (protection des
données personnelles, gestion de l'accès aux données), et cognitifs (part importante
d'informelle) (Sybord, 2024). Selon Robert Reix (2005), en management des SI, ces aspects
se résument en trois dimensions : informationnelles, organisationnelles et technologiques. La
dimension informationnelle se concentre sur la manipulation et la production de
l'information, tandis que la dimension technologique porte sur l'utilisation des technologies
matérielles et logicielles. Enfin, la dimension organisationnelle englobe les individus, les
procédures de travail, la coordination et les partenariats. La vocation première d'un système
d'information est de fournir de l'information à ses utilisateurs. Pour être utilisable par l'être
humain, cette information doit être matérialisée sous forme de signaux accessibles à nos sens.
<figure><img src="image_5.png" /></figure>

**Figure 3.** Diagramme en secteurs représentant les 3 dimensions d'information selon Robert Reix. Reproduit par mes soins à partir de « Système d'information et management des organisations », par Reix, R. (2005).

Un SIRH peut ainsi être défini comme un ensemble de modules interreliés, chacun permettant de gérer des tâches spécifiques liées aux processus RH, en stockant, traitant et diffusant les informations nécessaires au bon fonctionnement de ces processus (Baudouin et al., 2019). Un SIRH est un outil destiné à la gestion des ressources humaines, centralisant et traitant les données des employés tout au long de leur cycle de vie au sein de l'entreprise. Dès l'arrivée d'un salarié dans l'entreprise jusqu'à son départ, un flux continu de données est produit, englobant les congés, absences, heures supplémentaires, etc. Ces systèmes regroupent des modules interconnectés pour gérer divers processus RH comme le recrutement, la formation, les congés, les absences et la paie.

Selon Michel Gillet (2010), le terme « SIRH » constitue un abus de langage, car il simplifie la réalité complexe des systèmes d'information. Il souligne que cette désignation masque l'intégration fréquente des SIRH dans le système d'information global de l'entreprise, lequel englobe d'autres composantes telles que la finance, ou encore la production. Pour lui, cette expression réduit à tort la complexité et l'interconnexion des fonctions RH avec les autres systèmes d'information de l'entreprise. En effet, les SIRH ne fonctionnent pas de manière isolée ; ils doivent être intégrés et interconnectés avec d'autres processus support tels que la comptabilité pour assurer une gestion globale efficace.

Dans les années 70, tout était considéré comme « automatisable », et l'objectif principal était de centraliser et automatiser les tâches administratives répétitives. C'est dans ce
contexte que sont apparus les premiers SIRH dans les entreprises. Ces premiers systèmes étaient principalement des progiciels de paie, conçus pour automatiser les tâches administratives sans une approche qualitative de l'information.

De cette façon, depuis les années 70, la quantification des données RH a évolué de manière significative avec l'informatisation et l'introduction des premiers SIRH. Les systèmes ont évolué d'une centralisation coûteuse et rigide vers des solutions plus décentralisées et autonomes avec l'essor des PC.

## 1.2. Impacts de l'informatisation sur la gestion des ressources humaines (GRH)

L'informatisation dans la GRH a apporté des changements significatifs depuis les années 70, transformant la manière dont les entreprises gèrent leurs processus administratifs et les ressources humaines en général.

Un exemple concret de l'automatisation des processus RH dans les années 70 est la gestion de la paie. Assurément, à cette époque, les entreprises ont commencé à utiliser des systèmes informatiques pour automatiser le calcul et le traitement des fiches de paie des salariés, centralisant les informations dans des mainframes et réduisant ainsi le temps nécessaire pour ce processus tout en minimisant les erreurs. Avant l'informatisation, l'élaboration de la paie était effectuée manuellement, cela impliquait la saisie des heures travaillées, le calcul des salaires, des déductions fiscales et des contributions aux avantages sociaux par les professionnels de la fonction RH. Cette tâche, qui était auparavant effectuée manuellement, nécessitait un investissement considérable en ressources et en temps, tout en étant sujette à des erreurs. Ce changement a non seulement amélioré l'efficacité et la précision du traitement des paies, mais a également libéré du temps pour le personnel RH, permettant ainsi une concentration accrue sur des tâches à plus forte valeur ajoutée telle que l'élaboration des politiques de rémunération par exemple.

De plus, l'informatisation a permis la centralisation des données RH dans une plateforme unique ou une base de données, comme le SIRH. Cette centralisation a facilité un accès rapide et amélioré aux informations sur les employés, ce qui a considérablement augmenté l'efficacité et la précision des processus RH. Avant cette avancée, les données des employés étaient souvent dispersées dans divers systèmes ou fichiers physiques, ce qui pouvait entraîner des pertes de documents et, par conséquent, des informations sur les salariés.
L'usage des technologies de l'information et de la communication (TIC) a également marqué le début d'une approche plus factuelle et quantifiée de la gestion des ressources humaines, avec la création de rapports statistiques détaillés permettant une vue éclairée et mesurable des effectifs, des coûts et d'autres aspects des ressources humaines. En effet, avant l'informatisation, les données RH étaient souvent traitées de manière qualitative, ce qui limitait la capacité à générer des analyses quantitatives et des rapports détaillés. Grâce à l'informatisation, les entreprises ont pu commencer à fonder leurs décisions sur des données concrètes et chiffrées plutôt que sur des évaluations qualitatives et des suppositions. De ce fait, l'informatisation a joué un rôle important dans la professionnalisation des fonctions RH en facilitant l'accès aux données RH. Cette accessibilité accrue a permis la réalisation d'analyses approfondies sur les données, améliorant ainsi le pilotage RH et rendant la prise de décision sur des aspects clés beaucoup plus informés qu'auparavant. Ces premières applications de quantification des données RH ont introduit une nouvelle manière de gérer les informations avec plus d'objectivité, bien que les capacités d'analyse avancée étaient encore limitées à l'époque.

En outre, l'informatisation a permis aux professionnels des RH de développer de nouvelles compétences techniques, telles que la gestion de systèmes informatiques et l'analyse de données. Ces nouvelles compétences ont contribué à transformer leur rôle, passant d'une gestion principalement administrative à une contribution stratégique essentielle dans le management des ressources humaines. Ainsi, l'informatisation a non seulement enrichi leurs compétences mais a également élevé leur fonction à un niveau de plus grande valeur ajoutée au sein des organisations.

Enfin, les premières applications informatisées ont commencé à inclure des fonctionnalités de gestion des talents, telles que le suivi des performances et la gestion des compétences. Bien que rudimentaires par rapport aux standards actuels, ces systèmes ont permis aux entreprises de mieux aligner les compétences des employés avec les besoins organisationnels.

Ainsi, l'informatisation en GRH dans les années 70 a été une étape clé vers une gestion des RH davantage efficace et stratégique. Elle a posé les bases pour l'évolution ultérieure des technologies dans ce domaine, transformant progressivement les pratiques traditionnelles en un champ d'activité plus analytique et centré sur les données. Cette évolution a naturellement conduit à la transformation digitale, qui révolutionne aujourd'hui
les processus et les outils de la gestion des RH, rendant l'analyse et l'exploitation des données encore plus intégrées et performantes.

## 2. De l'informatisation à la transformation digitale

L'évolution technologique a radicalement modifié la gestion des ressources humaines, initiant un passage d'une simple informatisation à une transformation digitale profonde. Ce changement a permis une quantification plus sophistiquée des données RH. Les premiers Systèmes d'Information de Gestion (SIG) des années 70 se contentaient d'automatiser des processus administratifs existants, mais les technologies récentes, telles que l'analyse prédictive, ont introduit des capacités analytiques avancées. L'émergence du Web 2.0 et des technologies numériques a marqué le début d'une nouvelle ère où les données sont devenues de précieux atouts stratégiques. Aujourd'hui, la transformation digitale ne se limite plus à la numérisation des processus : elle réinvente le pilotage RH en intégrant des outils innovants pour une approche analytique plus avancée des données RH.

### 2.1. Entreprise digitale et ses caractéristiques

L'introduction des SIRH à partir des années 70 a marqué un tournant dans la quantification des données RH. Cependant, cette première génération de SIRH se limitait principalement à l'informatisation des processus existants sans offrir une véritable analyse des données. Ce fut un premier pas vers une meilleure gestion, mais la portée de ces outils demeurait limitée.

#### 2.1.1. L'émergence de l'informatique de groupe et la 2nde génération de SIRH

Avec l'avènement de l'informatique de groupe dans les années 90, les systèmes ont commencé à se connecter et à partager des données via des architectures réseau. Cela a permis une centralisation plus importante et une meilleure circulation des informations. Ainsi, la numérisation des espaces de travail s'est développée progressivement depuis les années 90 (Boullier, 2016).

Parallèlement, la seconde génération de SIRH, apparue depuis 1995, a mis l'accent sur l'importance du contenu informationnel et la maîtrise des informations. Ces systèmes ont évolué pour devenir des outils analytiques sophistiqués capables de traiter et d'analyser des
volumes importants de données RH en temps réel, transformant ainsi les données RH en informations stratégiques.

### 2.2.2. La transformation digitale

À partir des années 2000, la transformation digitale s'est intensifiée avec l'apparition du Web 2.0⁵ et la prolifération des réseaux sociaux et des plateformes en ligne. Les données sont alors devenues un atout stratégique majeur, souvent qualifiées « d''or noir du XXIe siècle» (Coron, 2019). Les algorithmes et les technologies de machine learning (voir la section III.3.1 pour une explication détaillée) ont commencé à apprendre en continu à partir de vastes quantités de données, transformant radicalement la manière dont les informations RH étaient gérées et analysées.

À partir de 2013, la notion de « transformation digitale » s'est imposée le discours des entreprises, bien que son application puisse varier et qu'elle soit difficile à caractériser et définir (Dudézert, 2018). Influencée par des facteurs externes, la transformation digitale est également une initiative volontaire des entreprises pour tirer parti des nouvelles opportunités offertes par les technologies numériques. Ces technologies présentent deux caractéristiques majeures : elles sont accessibles à tous et permettent de gérer des flux d'informations qui auparavant, n'étaient pas gérés, voire inexistants (Dudézert, 2018).

Les technologies dites « créatrices » (Graeber, 2015), désormais appelées technologies digitales, ont ouvert de nouvelles possibilités en permettant aux utilisateurs de prendre en main ces outils pour développer de nouvelles pratiques de travail. Le terme « digital » en français fait référence à cette métaphore de la maîtrise des technologies par les utilisateurs. Les outils « digitaux » vont au-delà en structurant des flux d'informations qui étaient auparavant informels et invisibles, tels que les connaissances des salariés, leurs modes de collaboration, d'organisation, etc.

La distinction entre transformation digitale et numérisation est importante à aborder. La numérisation des pratiques professionnelles remonte donc à l'introduction des ordinateurs en entreprise, où les technologies de l'information ont automatisé de nombreux processus. La transformation digitale, quant à elle, implique une réinvention complète des processus RH, utilisant des données pour prendre des décisions stratégiques et personnaliser les expériences

<footnote n="5">⁵ Le Web 2.0 se caractérise par l'interactivité, la participation des utilisateurs et la collaboration en ligne a pris son essor au début des années 2000 avec l'avènement massif des réseaux sociaux (Easypartner).</footnote>
des employés. De plus, la transformation digitale est vécue comme un « processus global de transformation de l'entreprise » qui la conduit à revoir ses processus de travail internes. Assurément, un exemple illustrant ce propos concerne la société Enedis, anciennement ERDF ou Christian Buchel, le Directeur Clients, Territoires et Europe chez Enedis, affirme : « la transformation digitale, c'est aussi une transformation des pratiques de travail internes ». Elle se traduit par une organisation davantage collaborative, moins centralisée, et laissant une plus grande autonomie d'action aux employés. Il la qualifie même de « révolution de fond » qui nécessite un changement culturel, créant « un état d'esprit numérique au sein de l'entreprise » (Dudézert, 2019).

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>**Figure 4.** Les raisons à l'origine de la transformation digitale. Issu de l'ouvrage « La transformation digitale des entreprises », Dudézert, A. (2018)</figcaption></figure>

La transformation digitale des entreprises a profondément fait évoluer les systèmes d'information. Assurément, les systèmes d'information de gestion (SIG) ont initialement traité les informations routinières de manière automatisée, avec un essor particulier dans les années 1990 grâce aux progiciels de gestion intégrés (par exemple, les progiciels de paie). En parallèle, les systèmes d'aide à la décision (SIAD) ont soutenu les prises de décision individuelles et collectives dans les entreprises, notamment dans le contrôle de gestion via le développement des tableaux de bord. Les années 2000 ont marqué la maturité des systèmes d'informations et de communication (SIC) sur le Web, facilitant les sites web, intranet et extranet pour une communication interne et externe améliorée. Entre 2008 et 2010, l'émergence des systèmes de gestion de la collaboration et du partage des savoirs (SGC) a favorisé des pratiques de travail axées sur le travail collaboratif, la créativité, la co-construction, l'échange et la mobilité (voir Annexe 2, Figure 1).
### 2.2.3. L'entreprise digitale

Selon Aurélie Dudezert (2018), une chercheuse en gestion spécialisée dans les transformations numériques, les principales caractéristiques de l'entreprise digitale incluent :

<table><thead><tr><td>Caractéristiques de l'entreprise digitale selon Dudézert :</td><td>Entreprise digitale RUBIX (Vision RH et non opérationnelle)</td></tr></thead><tbody><tr><td>L'intégration des technologies numériques se manifestant par l'utilisation avancée des systèmes d'information, et de l'intelligence artificielle.</td><td>Présence d'un SIRH chez RUBIX démontrant sa capacité à évoluer et à innover dans un environnement de travail moderne et interconnecté.</td></tr><tr><td>La flexibilité permettent à l'entreprise de s'adapter rapidement aux changements du marché et d'innover en continu.</td><td>Lors de la pandémie de COVID-19, Rubix a rapidement mis en place le télétravail. Rubix propose également des formations à distance rendant les programmes accessibles à tous les employés, ce qui améliore l'inclusion et l'efficacité.</td></tr><tr><td>L'ouverture et la collaboration favorisent une culture d'échange d'informations, stimulant ainsi l'innovation.</td><td>La collaboration avec la DSI chez Rubix est essentielle pour stimuler l'innovation notamment en permettant la création d'interfaces intégrées entre les diverses solutions logicielles RH. Cette approche collaborative permet non seulement d'améliorer la cohérence des systèmes mais aussi de promouvoir des innovations continues au sein de l'entreprise.</td></tr><tr><td>La centralité de l'expérience utilisateur implique l'utilisation des technologies numériques pour répondre aux besoins des clients de manière personnalisée et efficace.</td><td>La mise en place du CFE (Coffre-Fort Employeur) et de l'Onboarding chez RUBIX permet de personnaliser l'intégration des nouveaux collaborateurs et d'améliorer l'expérience client.</td></tr><tr><td>L'orientation vers les données et l'analytique : l'entreprise utilise intensivement les données pour prendre des décisions.</td><td>La gestion des données devient un enjeu majeur pour Rubix, ce qui constitue le cœur de mes missions et le thème central de mon mémoire.</td></tr><tr><td>La transformation culturelle et organisationnelle des entreprises promeut l'innovation, la prise de risque calculée, l'apprentissage continu et l'adaptabilité.</td><td>Rubix a instauré des formations sur l'IA pour le COMEX et le CODIR, sensibilisant les dirigeants aux dernières avancées technologiques et à leur application stratégique. Cette approche renforce l'adaptabilité de l'entreprise, permettant aux « leaders » d'anticiper et de répondre plus efficacement aux évolutions rapides du marché.</td></tr></tbody></table>
**Tableau 1. Analyse de l'entreprise Rubix France à partir des caractéristiques de l'entreprise digitale selon Aurélie Dudézert. Réalisé par mes soins à partir de « La transformation digitale des entreprises », Dudézert, A. (2018)**

Ces caractéristiques montrent comment les entreprises évoluent sous l'impact des technologies numériques, mettant l'accent sur leur capacité à se transformer et prospérer dans un environnement de plus en plus numérique et interconnecté. La transformation digitale des ressources humaines, en intégrant des outils comme les SIRH sophistiqués, permet ainsi une quantification précise des données RH, essentielle pour le pilotage des ressources humaines d'aujourd'hui.

En quelques décennies, les technologies numériques se sont intégrées profondément dans les pratiques de travail des entreprises. Elles permettent non seulement de réduire les coûts et de rendre les organisations plus efficaces, mais aussi de créer de nouvelles opportunités stratégiques.

Depuis les premières étapes d'informatisation dans les années 70, qui se concentraient sur l'automatisation des processus existants, la quantification des données RH a évolué pour devenir un levier stratégique indispensable pour le pilotage RH. La transformation digitale, en intégrant des outils comme le big data, permet un pilotage RH davantage personnalisé, offrant des insights<fnref n="6" /> indispensable pour l'amélioration des performances organisationnelles par exemple. Grâce à une utilisation des données et de l'analytique, le pilotage RH devient davantage proactif, permettant de mieux répondre aux besoins des employés et de l'organisation. En somme, la quantification des données RH, enrichie par les technologies digitales, est devenue un élément central du pilotage des ressources humaines, optimisant la gestion des talents et renforçant la compétitivité des entreprises dans un environnement en constante évolution.

## 2.2. La fonction RH à travers l'entreprise digitale

La transformation digitale implique l'adoption de technologies avancées pour moderniser et optimiser les processus y compris la gestion des RH. Assurément, la digitalisation des ressources humaines correspond au processus d'adoption et d'intégration d'outils et de technologies numériques par les entreprises afin d'améliorer leurs pratiques en

<footnote n="6">⁶Un insight, « correspond à une donnée informative, une tendance ou bien une recommandation qui provient de l'analyse de différentes données et informations collectées » (E-marketing)</footnote>
matière de gestion des RH. Cela se manifeste par l'automatisation avancée et la collecte de données, grâce à l'utilisation de robots logiciels, qui permettent de traiter rapidement et précisément de grandes quantités d'information RH, l'application de l'intelligence artificielle qui analyse de vastes volumes de données RH pour identifier des tendances et des modèles prédictifs, enrichissant ainsi le pilotage RH.

La transformation digitale permet aux fonctions RH d'avoir accès à des données, de les analyser et de les traiter pour pouvoir prendre des décisions plus informées, comme la planification stratégique des effectifs. Les entreprises utilisent des techniques de big data (voir la section I.3.3 pour une explication détaillée) depuis les années 2000, « transformant le positionnement de la fonction RH vers plus d'objectivité, d'innovation et d'attention aux salariés » (Sybord, 2022). De nouveaux usages, comme l'analyse prédictive, permettent d'anticiper de nombreuses situations par le biais d'algorithmes, comme la gestion des départs à la retraite et le suivi de la pyramide des âges. De cette façon, l'analyse avancée des données RH permet de concevoir des argumentaires fondés sur des éléments tangibles pour négocier des budgets, ou démontrer la pertinence d'une politique de ressources humaines, et enfin gagner en légitimité auprès de la direction ou des élus.

La digitalisation RH, qui a débuté dans les années 2010, s'est accélérée en France avec la crise du Covid-19, notamment avec la dématérialisation de la paie et l'instauration du télétravail. La transformation digitale est à la fois « la cause et la conséquence du développement du travail à distance ces dernières années » (Dudézert, 2018). La pandémie a poussé les entreprises à accélérer leur digitalisation, modernisant les processus de gestion des salaires et des fiches de paie grâce à des outils numériques. La digitalisation de la paie permet la génération mensuelle des fiches de paie et leur distribution en ligne aux employés. Avec le coffre-fort numérique (Coffre Fort Employeur chez Rubix France), les employés peuvent accéder à leurs fiches de paie en ligne, à tout moment, favorisant ainsi la transparence, la sécurité et la facilité d'accès à l'information pour le collaborateur.

La digitalisation de la fonction RH se manifeste aussi dans le recrutement. Les professionnels RH utilisent des plateformes numériques pour attirer et recruter des talents, y compris les réseaux sociaux professionnels comme LinkedIn, les sites d'emploi en ligne, et parfois même des solutions d'intelligence artificielle pour le tri initial des candidatures.
L'utilisation d'un Applicant Tracking Systems<fnref n="7" /> (ATS) permet un gain de temps considérable, notamment par la multidiffusion des offres d'emploi sur les job boards pertinents ou bien l'instauration d'une messagerie permettant d'automatiser les échanges avec les candidats, etc. En France, de plus en plus d'entreprises utilisent des ATS, avec 46 % des recruteurs déjà équipés de solutions ATS SaaS d'après l'enquête réalisée par RégionsJob s'intitulant « Le recrutement et la recherche d'emploi en 2019 »). De ce fait, la fonction RH, notamment au niveau du recrutement, se trouve modifiée par la digitalisation des entreprises.

La digitalisation impacte également les programmes de formation. De nombreuses formations se déroulent désormais en ligne, via des webinaires ou des plateformes d'apprentissage numériques. Les compétences numériques et techniques sont de plus en plus enseignées aux collaborateurs, par exemple, avec des formations sur Excel chez Rubix. Les données RH permettent d'anticiper les besoins en formation, de construire des parcours de formation personnalisés et d'évaluer les résultats de la formation dans une approche de data-driven.

La digitalisation des RH a également entraîné une transformation profonde des pratiques. Aujourd'hui, les collaborateurs peuvent souvent gérer directement leurs demandes de congés via des plateformes en ligne. Par exemple, chez Rubix France, les employés ont accès à un site dédié où ils peuvent non seulement gérer leurs congés et leur télétravail, mais aussi consulter leur planning final et faire des demandes d'acompte. Cette évolution numérique a permis de réduire les tâches administratives à faible valeur ajoutée pour les professionnels RH, en transférant la gestion des demandes directement aux employés par le biais du SIRH ou d'un portail d'entreprise. Ce changement déplace la responsabilité directement vers la source des données, augmentant ainsi l'autonomie des salariés et leur implication dans les processus RH les concernant.

La transformation digitale a profondément modifié la fonction RH, en particulier dans les domaines du télétravail et du travail à distance. Le télétravail est devenu une norme après la crise du Covid-19, transformant les attentes des employés et les pratiques de travail. Les chartes de télétravail et le suivi des employés en télétravail sont devenus courants, offrant flexibilité et adaptabilité aux collaborateurs. Selon une étude menée par Buffer, une entreprise flexible ayant la caractéristique de n'avoir aucun bureau, 97 % des employés

<footnote n="7">⁷Applicant Tracking Systems : Outil de suivi de candidature en français. C'est un logiciel permettant de suivre et de gérer le recrutement dans un seul et même endroit. (Taleez)</footnote>
recommanderaient le travail à distance et souhaiteraient travailler à distance pour le reste de leur carrière au moins une partie du temps. À mon avis, la pandémie a considérablement accéléré la digitalisation des entreprises, le télétravail en étant un exemple clé. Selon moi, le télétravail est désormais considéré comme un véritable acquis social. De cette manière, la transformation digitale modifie en profondeur les mentalités, les besoins salariés, les besoins employeur, les pratiques de travail, les processus, le droit également, etc.

La fonction RH se trouve donc fortement impactée par le développement des outils numériques et l'utilisation des données, tant au niveau du travail quotidien que des choix stratégiques. De cette façon, la fonction RH à travers l'entreprise digitale évolue pour répondre aux défis et aux opportunités offertes par la transformation numérique.

### 3. Les 3 grilles de pratiques de la quantification des données RH

L'importance croissante des données dans la gestion des RH se traduit par l'émergence de trois grilles de pratiques : le reporting RH, l'analytique RH et le big data RH. Chacune de ces pratiques joue un rôle clé dans l'amélioration du pilotage de la masse salariale. Le reporting RH témoigne des réalités macro-sociales, l'analytique RH offre des prévisions et recommandations à destinées décisionnelles, tandis que le big data RH offre des insights stratégiques favorisant le pilotage RH. Autrement dit, il permet d'aligner les pratiques RH avec les objectifs globaux de l'entreprise.

#### 3.1. Reporting RH

Le reporting RH, en tant que pratique de la quantification des données RH, se présente comme la collecte et la présentation des données de base sur le personnel. Son objectif est de suivre les indicateurs de performance, d'assurer la conformité légale de l'organisation et d'informer.

Les données utilisées pour le Reporting RH proviennent souvent du SIRH. Ces données sont structurées et internes à l'entreprise. Pour faire « parler » les données RH, les professionnels de la fonction RH utilisent fréquemment des méthodes de statistiques descriptives, ainsi que divers outils, incluant l'utilisation de tableaux de bord et de logiciels de reporting RH tels qu'Excel. Ces méthodes permettent de collecter la data, la structurer et la transformer en informations pertinentes pour la gestion des ressources humaines.
Un indicateur est défini comme « un signal particulier ou une série de signaux retenus pour mieux caractériser, mieux comprendre, mieux intervenir sur des situations » (Cristallini, 2009). Ainsi, les indicateurs clés du reporting RH comprennent le taux de turn over et le taux d'absentéisme, par exemple.

Toujours selon Vincent Cristallini, il existe deux types d'indicateurs : ceux permettant de soutenir l'aide à la décision et de les mettre en œuvre, c'est la logique du « faire », et ceux permettant de mesurer les phénomènes environnants, c'est la logique du « mesurer ». Cristallini identifie donc quatre grandes familles d'indicateurs : faire les activités, faire les performances, mesurer les activités et mesurer les performances.

<table><caption>**Tableau 2. Modèle représentant l'éventail des indicateurs de pilotage selon Cristallini.**
Reproduit par mes soins à partir de « L'habileté managériale : Réalisme et courage en management », par Cristallini, V. (2009)</caption><thead><tr><th colspan="3">Eventail des indicateurs de pilotage</th></tr><tr><th></th><th>Activités</th><th>Performances</th></tr></thead><tbody><tr><th>Faire</th><td colspan="2">Eventail des indicateurs de pilotage</td></tr><tr><th>Mesurer</th><td colspan="2"></td></tr></tbody></table>

Ainsi, les indicateurs clés du reporting RH mentionnés précédemment se situent dans la famille du « mesurer ». En effet, ils fournissent des informations précises sur la population de l'entreprise, les situations organisationnelles, ainsi que sur l'activité et les résultats de la fonction RH. Leur but est d'informer, comme l'illustrent mes missions chez Rubix. En effet, j'ai été chargé de réaliser le bilan social pour l'année 2023.

Le bilan social est un document établi par l'employeur qui récapitule les principales données chiffrées sur la situation sociale de l'entreprise l'année écoulée et les deux années précédentes. Les données présentées concernent l'emploi, la rémunération, les conditions de travail et la formation pour les salariés (Code du Travail). Ces informations sont partagées avec les parties prenantes internes (dirigeants, managers, salariés) et externes (représentants du personnel, actionnaires). Ce bilan permet d'informer différents interlocuteurs tels que les professionnels du service RH (comme le DRH, et les élus du CSE). Assurément, en fournissant des données détaillées, le bilan social peut permettre de faciliter le dialogue entre
la direction et les représentants des salariés, car il peut permettre de discuter des politiques sociales et des axes d'amélioration. Ce document formalise la situation de l'entreprise à un instant donné à travers un ensemble de chiffres, de statistiques, mais ne soutient pas directement la prise de décision. Cependant, le bilan social est tout de même considéré comme un outil de pilotage RH car il fournit une vue d'ensemble des données sociales de l'entreprise, aidant ainsi à prendre des décisions motivées. En révélant les forces et les faiblesses des pratiques RH, il guide la stratégie RH future pour mieux aligner les objectifs sociaux avec ceux de l'entreprise.

Grâce au bilan social pour l'année 2023, nous avons pu établir une « carte d'identité type » du collaborateur chez Rubix, grâce au calcul des informations que sont : la répartition des effectifs par âge, par catégorie socioprofessionnelle (CSP), par sexe, par type de contrat (CDD, CDI), les départs, les embauches, les promotions, etc. De plus, le bilan social permet d'assurer le suivi des indicateurs clés tels que l'absentéisme ou le turn over, avec l'obligation de le calculer chaque année. Ces indicateurs peuvent aider à identifier les points forts et les zones à améliorer mais ne soutiennent pas directement l'aide à la décision.

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure 5. Carte d'identité type du collaborateur Rubix provenant de la documentation interne de l'entreprise - extrait du bilan social de l'UES Rubix (2023).</figcaption></figure>

**Lecture :** Le collaborateur type dans le groupe Rubix (périmètre UES) est un homme français de 43 ans, avec une ancienneté de 12 ans. Il est en CDI à temps complet et appartient à la catégorie socio-professionnelle des techniciens.
Un autre exemple de reporting RH que j'ai réalisé chez Rubix France dans le cadre de mes missions concerne l'élaboration de l'Index égalité professionnelle. L'Index de l'égalité professionnelle entre les hommes et les femmes doit être calculé et publié par chaque entreprise de plus de 50 salariés. Cet index doit également être communiqué à l'Inspection du travail (Dreets) et au CSE, tout comme pour le bilan social. Sur une échelle de 100 points, l'index est composé de 4 à 5 indicateurs selon que l'entreprise compte plus ou moins de 250 salariés :

- L'écart de rémunération entre hommes et femmes

- L'écart de répartition des augmentations individuelles

- L'écart de répartition des promotions (uniquement dans les entreprises de plus de 250 salariés

- Le nombre de salariés augmentées à leur retour de congé maternité

- La parité parmi les 10 plus hautes rémunérations.

Pour les deux documents réalisés, j'ai utilisé les données internes de l'entreprise, en effectuant des extractions à partir du SIRH. Le bilan social et l'Index d'Égalité Professionnelle illustrent bien l'aspect du reporting RH, permettant de s'assurer de la conformité légale. En effet, ils offrent une évaluation systématique et transparente des pratiques de l'entreprise, garantissant ainsi le respect des obligations légales et la promotion de l'égalité professionnelle.

Ces documents peuvent identifier les domaines nécessitant des améliorations, bien qu'ils ne facilitent pas directement l'aide à la décision. Ils permettent de prendre conscience de la situation de l'entreprise à un instant donné, de mesurer l'efficacité des politiques sociales et de diversité, de rendre compte des progrès réalisés et de justifier les décisions passées. Ainsi, l'index Égalité Professionnelle peut être considéré comme un outil de pilotage RH. Chez Rubix France, en fonction des résultats obtenus, les objectifs et efforts seront axés sur les points où nous sommes les moins performants, par exemple. Cependant, tous les indicateurs produits sous obligation légale ne donnent lieu à des prises de conscience et à des directives précises (Coron, 2019).

Selon la définition de Vincent Cristallini, le bilan social et l'Index d'Égalité Professionnelle sont des indicateurs de la famille « Mesurer ». Ils évaluent les tendances de
l'entreprise comme l'absentéisme, le turnover, et finalement rendent compte de
l'environnement de l'organisation.

En résumé, le reporting RH consiste à « utiliser la data à des fins de reporting et de description » (Coron, 2019). Un exemple notable de cette pratique est le bilan social. Le reporting RH répond au besoin d'information sur diverses situations liées aux ressources humaines en fournissant des chiffres représentant des faits. Ces indicateurs permettent de décrire une réalité sans nécessairement faciliter la prise de décision.

La théorie des cités, Boltanski et Thévenot

La théorie des cités, élaborée par Luc Boltanski et Laurent Thévenot, propose un cadre conceptuel pour comprendre comment les individus et les organisations justifient leurs actions en mobilisant différents registres de valeurs. Selon cette théorie, il existe six cités, chacune guidée par des principes normatifs distincts qui sous-tendent les modes de justification et les critères d'évaluation des actions. Ces cités sont des ordres de grandeur qui orientent les choix et les comportements en fonction de valeurs spécifiques et de visions du monde particulièrement prégnantes dans différents contextes sociaux.

Présentation des 6 cités :

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Figure 6. Schéma représentant les 6 cités modélisées par Luc Boltanski et Laurent Thévenot (Sémioscope).</figcaption></figure>

<u>Lecture</u> : La cité inspirée renvoie au principe de créativité.
## **Reporting RH et ses implications selon les cités :**

La quantification en RH, notamment à travers le reporting RH s'inscrit principalement dans la cité industrielle. Cette cité repose sur les principes d'efficacité, de recherche de performance et de productivité. Dans cette perspective, le reporting RH se concentre sur la collecte, l'analyse et la présentation des données quantitatives pour mesurer des indicateurs clés tels que le taux de turnover et l'absentéisme. Ces données sont interprétées afin de fournir une vision objective sur la performance de l'organisation. Le reporting RH vise ainsi à fournir des informations pour guider les décisions stratégiques et opérationnelles, en s'alignant avec les valeurs de performance et d'efficacité caractéristiques de la cité industrielle.

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>**Figure 7.** Schéma illustrant le reporting RH - Issu de « Analytique RH au service de la prise de décision des professionnels RH », par Katfi, A., Soudane, A., & El Mnouer, O. (2022)</figcaption></figure>

Comme l'explique Clotilde Coron dans son étude, Marler et Boudreau (2017) soulignent la distinction essentielle entre le reporting et l'analytique RH : alors que le reporting repose sur des métriques simples décrivant la population de l'entreprise, l'activité et les résultats de la fonction RH, l'analytique RH va au-delà en exploitant des techniques avancées pour fournir des insights davantage prédictifs sur les RH.

### **3.2. L'Analytique RH**

Avec l'avènement de l'analytique RH, les entreprises passent progressivement des indicateurs descriptifs de base à des indicateurs beaucoup plus sophistiqués. Cette transition
est essentielle pour une compréhension approfondie des phénomènes RH et pour soutenir la prise de décision stratégique. Par exemple, le reporting RH se contente simplement d'une information qui est le taux de turn over, l'analytique rh pour favoriser l'aide à la décision va aller s'intéresser au taux de turn over prédictif par exemple ou vas analyser les causes de l'absentéisme. Ainsi, l'analytique RH consiste à utiliser les données pour mieux comprendre les phénomènes liés aux ressources humaines, afin d'améliorer la prise de décision et le pilotage des RH (Coron, 2019).

Selon Clotilde Coron (2019) dans son ouvrage « Big Data et pratiques de GRH », l'analytique RH vise à une gestion fondée sur les preuves (evidence-based management), une approche popularisée par Pfeffer & Sutton (2006) et Rousseau (2006). Cette méthode utilise des données et des analyses empiriques pour guider les décisions de gestion, permettant ainsi de baser les choix stratégiques sur des faits concrets plutôt que sur des intuitions (Coron, 2019).

L'objectif principal de l'analytique RH est donc de fournir une compréhension approfondie des phénomènes RH, de soutenir la prise de décision stratégique, et d'optimiser les processus RH en transformant les données en informations exploitables favorisant la prise de décision et améliorant le pilotage RH de l'entreprise.

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>**Figure 8.** Schéma illustrant le processus analytique (adapté d'Andrée Laforge) - Issu de « Analytique RH : *Démarche, bénéfices, défis* », par Pertinant, G., Richard, S., & Storhaye, P. (2017)</figcaption></figure>

L'analytique RH repose sur diverses techniques d'analyse de données, qui se déclinent principalement en trois catégories : **descriptive, prédictive et prescriptive**. L'analyse descriptive est une méthode permettant de comprendre ce qui s'est passé en utilisant des
données historiques. Elle aide à identifier les tendances et les modèles à partir des données collectées. L'analyse prédictive, quant à elle, utilise des techniques de modélisation statistique et d'apprentissage automatique, cette méthode prévoit ce qui pourrait se passer dans le futur. Par exemple, elle peut être utilisée pour prédire le taux de turnover des employés. Enfin, l'analyse prescriptive recommande des actions à entreprendre en se basant sur les analyses descriptives et prédictives. Elle permet de déterminer les meilleures actions à prendre pour atteindre un objectif souhaité. Dans ce cas, l'analytique RH contribue à l'aide à la décision pour optimiser le pilotage des ressources humaines.

Le processus d'analytique RH comprend les étapes suivantes : la collecte des données RH, provenant de diverses sources internes telles que les SIRH, l'analyse des données via des techniques statistiques et économétriques pour explorer les données pour identifier des tendances puis la phase d'interprétation des résultats permettant ainsi de traduire les résultats de l'analyse en insights actionnables pour les décideurs. De cette façon, l'analytique RH repose sur une analyse approfondie des datas afin de les transformer en informations exploitables permettant de mieux orienter la politique RH en fonction de la stratégie globale de l'entreprise.

L'analytique RH trouve de nombreuses applications pratiques dans le domaine des ressources humaines. Un exemple concret est l'analyse des tendances de l'absentéisme. En mobilisant les données internes et en appliquant des méthodes économétriques, les entreprises peuvent non seulement comprendre les causes de l'absentéisme mais aussi prédire les futurs comportements et proposer des solutions préventives.

L'analytique RH, est une approche utilisant des données et des analyses empiriques pour guider les décisions de gestion, assurant ainsi une optimisation continue des processus RH. En adoptant des méthodes sophistiquées d'analyse de données (régressions multiples par exemple), les entreprises peuvent non seulement mieux comprendre les phénomènes RH, mais aussi anticiper les défis futurs et proposer des solutions pour améliorer leur performance globale. L'analytique RH permet de passer d'un simple reporting descriptif à une véritable compréhension des phénomènes RH, dans une optique d'amélioration continue de la prise de décision. Ainsi, l'analytique par sa finalité décisionnel est un instrument du pilotage RH permettant de ce fait d'orienter les choix des politiques RH (Pertinant et al., 2017).
## Analytique RH et ses implications selon les cités :

L'analytique RH, quant à elle, puise ses fondements dans la cité inspirée et la cité industrielle selon la théorie de Boltanski et Thévenot. Si la cité industrielle met l'accent sur la performance et l'efficacité, la cité inspirée valorise la créativité, l'innovation et l'adaptation aux changements. Dans ce cadre, l'analytique RH dépasse la simple collecte de données pour s'orienter vers des analyses avancées telles que la modélisation prédictive et l'analyse prescriptive. En utilisant des techniques statistiques, l'analytique RH cherche à comprendre les tendances, évaluer les comportements futurs et recommander des actions stratégiques basées sur des preuves empiriques. Ainsi, l'analytique RH contribue à renforcer la capacité décisionnelle des organisations en combinant des approches rationnelles et innovantes, conformément aux valeurs de performance et d'innovation des cités inspirée et industrielle.

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>Figure 9. Schéma illustrant l'analytique RH - Issu de « Analytique RH au service de la prise de décision des professionnels RH », par Katfi, A., Soudane, A., & El Mnouer, O. (2022)</figcaption></figure>

### 3.3. Big data RH

Clotilde Coron (2019), dans son ouvrage « Big Data et pratiques de GRH », souligne que le big data RH se distingue des dispositifs d'analytique RH par son potentiel de rupture. Tandis que l'analytique RH se concentre principalement sur l'amélioration de la fonction RH et l'objectivité, le big data RH introduit des éléments tels que l'automatisation et l'amélioration de l'expérience employé grâce à des algorithmes de prédiction et de
recommandation. En effet, avec l'avènement du big data RH notamment lié à la croissance des usages des outils numériques (Levy, 2020), les entreprises peuvent désormais exploiter des volumes massifs de données pour améliorer la gestion des ressources humaines de manière plus proactive et innovante.

Selon Gartner (2001), le big data est défini par les trois « V » : un **volume** important de données, une **variété** de sources de données (internes et externes, structurées et non structurées), et une **vitesse** élevée de collecte et de traitement de ces données (Coron, 2019). À cela, on peut ajouter deux autres « V » : la **véracité**, qui concerne la qualité et la fiabilité des données, et la **valeur**, qui représente l'utilité et le bénéfice tiré de l'analyse de ces données.

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>**Figure 10.** Schéma illustrant les 5 « V » du Big data - Issu de « Introduction au Data processing », par Hub Créatif Charleroi Métropole (2024)</figcaption></figure>

L'objectif principal du big data RH est de transformer les grandes quantités de données disponibles en informations exploitables pour améliorer la prise de décision stratégique et opérationnelle. Les principaux enjeux incluent l'automatisation des processus RH, comme la génération de certificats de travail, la gestion des temps de travail grâce à des logiciels intégrées aux SIRH. Un autre enjeu du big data RH concerne l'amélioration de l'expérience collaborateur. Assurément, les algorithmes de big data peuvent permettre de personnaliser les recommandations de formation en fonction des profils des employés, leur emploi par exemple, ou encore améliorer l'onboarding grâce à des plateformes dématérialisées. Finalement, cet enjeu favorise l'optimisation des interactions quotidiennes
des salariés grâce aux systèmes RH. Le dernier enjeu des big data RH se rapporte à la prédiction. En effet, en utilisant des modèles prédictifs, les professionnels RH et plus globalement les entreprises peuvent anticiper certains phénomènes comme celui des départs en retraite. Dans ce cas, les prédictions de départs en retraite notamment lié à la pyramide des âges permettraient d'anticiper les besoins en talents au niveau du recrutement et du développement des compétences. Ainsi, ces prédictions ont vocation à orienter les décisions pour préparer le futur et de développer des stratégies préventives.

Finalement, les technologies de big data intégrées aux SIRH incluent des algorithmes avancés et de l'intelligence artificielle pour le traitement de grandes quantités de données. Ces technologies permettent d'intégrer diverses sources de données (données internes, externes, structurées, non structurées), d'analyser les données en temps réel pour fournir des insights immédiats et d'automatiser des processus complexes comme l'onboarding et la gestion des talents.

Les applications de big data RH sont nombreuses et variées. Par exemple, chez Rubix, une de mes missions a été de recetter le module supplémentaire onboarding du SIRH. Assurément, l'objectif de cette amélioration du SIRH est de mieux accueillir les nouveaux employés en améliorant leur expérience dès le premier jour. Cela consiste en ce que les futurs collaborateurs complètent et déposent leurs documents simplifiant ainsi l'expérience salarié et uniformisant les process pour le côté RH. L'utilisation de ces solutions digitales génère des données en masse.

## Big Data RH et ses implications selon les cités :

Dans le cadre des cités, le big data RH englobe principalement les valeurs de la cité marchande et de la cité inspirée. La cité marchande met l'accent sur l'intérêt et la satisfaction des clients, ici représentés par les employés de l'organisation. Ainsi, le big data RH vise à personnaliser l'expérience employé, automatiser les processus RH comme l'onboarding, et prédire les comportements futurs à travers l'analyse avancée des données.

Par exemple, chez Rubix France, le big data RH, vu à travers le prisme de la cité marchande, permet aux salariés de générer leurs certificats de travail eux-mêmes et de gérer leur temps de travail via un logiciel (demande de télétravail, gestion des congés). Cet exemple illustre bien que le big data s'inscrit dans la cité marchande car il permet l'amélioration de l'expérience salariée.
Parallèlement, la cité inspirée encourage l'innovation et la créativité dans l'utilisation des technologies et des algorithmes pour anticiper les besoins des employés et optimiser leur engagement. En intégrant ces valeurs, le big data RH transforme la gestion des ressources humaines en fournissant des insights stratégiques et opérationnels qui améliorent à la fois la performance organisationnelle et l'expérience globale des employés.

Selon les discours des acteurs, « la fonction RH pourrait devenir à la fois plus objective (cité industrielle), plus proche des besoins des salariés (cité marchande), et plus innovante (cité inspirée), grâce au big data » (Coron, 2019).

Le big data RH offre une nouvelle vision de la quantification des ressources humaines, apportant plus d'objectivité et d'innovation. En exploitant des volumes massifs de données et en utilisant des algorithmes avancés, les entreprises peuvent non seulement améliorer leurs processus RH, mais aussi créer une expérience employé plus enrichissante et prédire avec précision les tendances futures. Assurément, la différence avec la dimension analytique consiste dans l'utilisation différente des modèles et outils statistiques (Pertinant et al., 2017). In fine, les big data orientent les comportements contrairement au reporting RH qui décrit des réalités macro-sociales (Levy, 2020). Cette approche, en introduisant une dimension proactive et personnalisée, marque une rupture significative par rapport aux méthodes traditionnelles de gestion des ressources humaines.

En conclusion, le développement des technologies et des méthodes d'analyse des données transforme profondément la fonction RH, permettant une gestion davantage précise, proactive et stratégique des ressources humaines. Le reporting RH, l'analytique RH et le big data RH, bien que différents dans leur approche et leur sophistication, convergent tous vers un même objectif : améliorer la performance de la fonction RH et, par extension, celle de l'ensemble de l'organisation.

Ces pratiques permettent de passer d'une simple collecte et présentation des données (reporting RH), à une analyse plus approfondie et une aide à la décision (analytique RH), jusqu'à l'exploitation de volumes massifs de données pour une gestion innovante et proactive (big data RH). En mobilisant les données de manière intelligente et stratégique, les entreprises peuvent non seulement améliorer leur compréhension des phénomènes RH, mais
aussi anticiper les défis futurs et proposer des solutions adaptées pour améliorer leur performance globale.

En mobilisant des technologies et des méthodes avancées d'analyse des données, la fonction RH devient ainsi un acteur clé de la performance organisationnelle, capable d'apporter des insights précieux et de soutenir la prise de décision stratégique. Ces évolutions permettent d'illustrer comment la quantification et l'analyse des données permis par la transformation digitale modifie la gestion et le pilotage des ressources humaines, offrant ainsi de nouvelles perspectives pour une gestion davantage performante des talents au sein des organisations.

<table><caption>Tableau 3. Tableau représentant les justifications apportées pour les dispositifs de reporting RH/ analytique RH et de big data RH. Issu de « Analytique et big data en ressources humaines. Une étude au prisme de la notion de justification », par Coron, C. (2019)</caption><thead><tr><td>Justification</td><td>Cité</td><td>Reporting/analytique</td><td>Big data</td></tr></thead><tbody><tr><td>Meilleure compréhension de phénomènes passés</td><td>Industrielle</td><td>x</td><td></td></tr><tr><td>« Objectivation » du réel</td><td>Industrielle</td><td>x</td><td>x</td></tr><tr><td>Amélioration de la performance de la fonction RH</td><td>Industrielle</td><td>x (meilleure prise de décision)</td><td>x (automatisation)</td></tr><tr><td>Amélioration de l'expérience des salariés</td><td>Marchande</td><td></td><td>x</td></tr><tr><td>Nouveaux services aux salariés</td><td>Inspirée</td><td></td><td>x</td></tr><tr><td>Possibilité de prédire</td><td>Industrielle/ inspirée</td><td></td><td>x</td></tr></tbody></table>

En conclusion, la transformation digitale et la quantification des données RH représentent une évolution significative dans la gestion des ressources humaines. Passant d'une approche essentiellement descriptive à une méthode plus analytique et prédictive, les entreprises peuvent désormais optimiser leurs processus RH avec une précision accrue. Cette transition est marquée par l'intégration de technologies avancées, telles que les SIRH et les outils de big data, permettant une gestion davantage proactive des ressources humaines. La capacité à analyser et à utiliser les données de manière efficace ne se limite pas à améliorer les processus internes, mais renforce également la prise de décision et l'alignement
stratégique. Autrement dit, l'exploitation des données RH pour en extraire des informations (insights) permet de guider les actions RH, et les politiques RH afin d'être alignées avec les objectifs globaux de l'entreprise. Ainsi, cette évolution historique souligne l'importance de l'innovation technologique dans le pilotage des ressources humaines, offrant aux organisations des outils puissants pour naviguer dans un environnement économique en constante mutation.
# II. Quantification des Données RH et Pilotage RH

La quantification des données RH est devenue un outil stratégique indispensable pour le pilotage RH et la prise de décision au sein des entreprises. Avec l'évolution des technologies et des systèmes d'information, les professionnels des RH ont désormais accès à une importante quantité de données RH, permettant d'affiner le pilotage RH en fournissant des analyses couvrant une grande partie des domaines RH. Assurément, en transformant des données brutes en indicateurs pertinents, la quantification des données RH aide les décideurs à prendre des décisions éclairées, à optimiser les pratiques de gestion des ressources humaines et à aligner les politiques RH avec les objectifs stratégiques de l'entreprise. En outre, mon enquête menée au sein de RUBIX illustre concrètement comment ces principes sont appliqués pour améliorer les décisions et les politiques RH.

## 1. Amélioration du pilotage RH par l'analyse quantitative de données RH

Comme nous l'avons vu, le pilotage des ressources humaines (RH) a évolué de manière significative avec l'avènement des technologies de l'information et des outils d'analyse de données. Aujourd'hui, le pilotage RH repose de plus en plus sur l'utilisation de données quantitatives pour optimiser les pratiques de gestion des ressources humaines. Cette approche analytique rend le pilotage RH davantage objectif en offrant une vue détaillée des tendances et performances, et en facilitant l'ajustement des pratiques et politiques RH en fonction des besoins réels de l'organisation. Cette notion est soutenue par divers auteurs ainsi que par des exemples concrets issus de ma propre expérience.

### 1.1. La quantification des données RH : Un outil essentiel pour des décisions éclairées

La littérature sur l'optimisation des décisions en ressources humaines grâce à la quantification des données RH est vaste et souligne l'importance croissante de l'utilisation des données pour améliorer les pratiques de gestion et le pilotage des RH.

La quantification des données RH et son analyse sont des outils qui permettent d'éclairer ceux qui décident. Autrement dit, ils permettent d'alimenter la réflexion de ceux qui prennent des décisions. Ils permettent notamment d'apporter un éclairage, une photo sur un phénomène à un instant T. Les décideurs RH incluent les DRH, les responsables RH et généralement les équipes de direction. Ces acteurs utilisent les outils et les données RH pour
appuyer leurs décisions et les mettre en œuvre de manière efficace. Comme l'explique Vincent Cristallini, un outil est le reflet d'un système de pensée et comporte des avantages potentiels tels que le gain de temps et l'amélioration de l'efficacité, à condition que son utilisation soit maîtrisée (Vincent Cristallini, 2009). Assurément, la quantification des données RH permet de construire des indicateurs pouvant être mis à disposition de ces décideurs, et ces indicateurs (reporting RH) doivent leur permettre de prendre des décisions et de les mettre en œuvre (Vincent Cristallini, 2009).

Camille Levy (2020), évoque que « traiter des données, c'est chercher à rendre visibles des informations et c'est justement ce processus de mise en visibilité » qui permet ensuite de prendre des décisions.

Les données RH ont plusieurs usages dans le processus décisionnel. En effet, auparavant collectées pour confirmer des tendances constatées dans le passé (reporting RH), les données RH permettent désormais de se projeter dans le futur de l'entreprise et de définir des stratégies (analytique RH et big data RH). L'usage **prédictif** est devenu le principal enjeu des données RH. Il consiste à les utiliser pour anticiper des situations futures, identifier des opportunités et formuler des recommandations. Concernant l'absentéisme, bien qu'il soit impossible de prédire chaque absence future, l'analyse des données historiques permet de comprendre les phénomènes sous-jacents et d'identifier des tendances. Par exemple, des pics d'absentéisme en hiver peuvent être liés à des maladies saisonnières comme la grippe. L'objectif est de comprendre les facteurs déterminants de l'absentéisme au niveau des groupes, ce qui aide à élaborer des politiques de réduction des absences basées sur des lois générales applicables à des groupes (Coron, 2019). Puis, sur le plan **économique**, les données RH permettent également d'analyser la performance de l'entreprise et de mettre en place les ajustements nécessaires pour optimiser sa productivité, comme par exemple l'évolution des effectifs. Entre autres, prioriser les recrutements sur une fonction clé de l'entreprise telle que la fonction commerciale. Enfin, sur le plan **stratégique**, les données RH fournissent des informations clés aux acteurs RH et à la direction, telles que l'identification des métiers en tension. Cela permet d'orienter leurs décisions stratégiques, notamment en matière de mobilité interne et de plans de développement des compétences (Bouchra, 2023). Ainsi, le traitement de la data a une place importante dans le processus décisionnel, elle a plusieurs usages visant à une meilleure compréhension des phénomènes RH. Il est important de rappeler que le résultat de la quantification des données RH que ce soit par la dimension
reporting RH, analytique RH ou bien big data RH ne permet pas la décision en tant que telle, mais est un des éléments que les décisionnaires avisés intègrent dans leur processus décisionnel.

Bersin (2013) souligne que l'utilisation des données RH pour la prise de décision est essentielle pour comprendre les dynamiques internes de l'entreprise et pour améliorer la stratégie de management des RH de gestion des talents. Il explique notamment que l'analytique RH offre un avantage compétitif en permettant de mieux aligner les pratiques RH avec les objectifs stratégiques de l'organisation. Selon lui, « les données racontent une histoire, et nous devons l'écouter» (Bersin, 2013).

Un exemple intéressant démontrant l'importance de la quantification des données RH dans le pilotage des décisions RH est celui de l'exemple d'une grande société de services financiers. Assurément, Bersin explique que l'un des clients croyait fortement que les employés avec de bonnes notes académiques et des diplômés d'universités prestigieuses seraient les plus performants. Par conséquent, leur processus de recrutement et de promotion se basait sur ces critères. Cependant, cette hypothèse a été remise en question lorsque l'un de leurs analystes a réalisé une analyse statistique approfondie de la productivité et du chiffre d'affaires des ventes. L'objectif était de corréler les performances des ventes au cours des deux premières années d'un nouvel employé avec divers facteurs démographiques et professionnels. Les résultats de cette analyse ont révélé des insights qui ont bouleversé les croyances établies de l'entreprise. Assurément, les facteurs qui se sont avérés déterminants pour la performance commerciale sont un curriculum vitae (CV) précis et grammaticalement correct, un suivi complet de la formation, une expérience réussie dans la vente d'articles à prix élevé, un succès démontré dans un emploi antérieur et une capacité à travailler dans des conditions non structurées. À l'inverse, les éléments traditionnellement valorisés par l'entreprise n'ont montré aucune corrélation significative avec la performance des ventes. Ces découvertes ont été décisives. En réintégrant ces nouvelles données dans leur processus de recrutement, l'entreprise a pu ajuster ses critères de sélection. Cela a conduit à une amélioration notable des revenus, avec une augmentation de plus de 4 millions de dollars au cours de l'exercice suivant (Bersin, 2013).

Cet exemple illustre correctement comment la quantification des données RH peut transformer et optimiser les décisions en ressources humaines. En remplaçant des croyances ancrées par des données empiriques, les entreprises peuvent, comme dans le cas énoncé,
améliorer leurs processus de recrutement, augmenter leur efficacité opérationnelle et obtenir
de bons résultats financiers soutenant ainsi les objectifs stratégiques de l'entreprise. Cet
exemple illustre l'avantage concurrentiel permis par la quantification des données RH, et
notamment l'analytique RH. La quantification des données RH, lorsqu'elle est correctement
appliquée, guide les décisions RH vers des résultats bénéfiques.

D'autres auteurs comme Davenport et al. (2010) mettent en avant l'importance de l'analytique RH dans la transformation des décisions RH. Ils expliquent notamment que l'analytique RH permet aux entreprises de prendre des décisions davantage informées en utilisant des données quantitatives pour analyser et prédire les comportements et les performances des employés. Dans leur étude, il cite notamment l'exemple de Sysco, une entreprise mondiale de restauration. Cet exemple démontre comment la quantification des données RH peut guider efficacement les décisions en ressources humaines. En analysant le climat de travail, la satisfaction des employés, la productivité et la rétention, Sysco a découvert que les unités avec des employés satisfaits génèrent des revenus plus élevés et des coûts plus bas. Parmi les décisions prises : l'amélioration continue du climat de travail et de la satisfaction, l'optimisation de la rétention des associés de livraison (passée de 65 % à 85 %), la gestion proactive des scores de satisfaction, et la formation des superviseurs de première ligne. Ces actions ont permis à Sysco d'économiser près de 50 millions de dollars en coûts de recrutement et de formation, démontrant l'impact significatif des données RH sur la performance globale de l'entreprise (Davenport et al., 2010).

Ces deux exemples illustrent ainsi que l'optimisation des décisions en ressources humaines grâce à la quantification des données RH permet de mieux gérer les ressources qui sont considérées comme précieuses et onéreuses de l'entreprise : c'est-à-dire la main-d'œuvre (Levenson, 2018). L'analyse approfondie des données de la main-d'œuvre fournit des informations, autrement dit des insights qui améliorent la prise de décision ou du moins qui l'orientent, permettant ainsi aux entreprises d'améliorer significativement leur gestion et leur responsabilité envers leur personnel. Cela conduit à une utilisation plus efficace et stratégique des ressources humaines, renforçant ainsi la performance globale de l'entreprise.

1.2. Cas d'utilisation stratégique chez Rubix France

Après avoir illustré, à travers diverses lectures et exemples, comment la quantification
des données RH peut améliorer le pilotage des ressources humaines, il me semble important
d'examiner comment ces principes s'appliquent concrètement dans mes missions quotidiennes chez Rubix France. Je vais donc présenter quelques exemples spécifiques de l'utilisation stratégique des données RH pour le pilotage des ressources humaines et de l'entreprise dans son ensemble.

### 1.2.1. La répartition de l'enveloppe égalité professionnelle

Le premier exemple pertinent, selon moi, concerne la répartition de l'enveloppe égalité professionnelle. Cette enveloppe vise à fournir des ressources financières aux entreprises pour soutenir leurs initiatives en faveur de l'égalité des sexes. En contribuant à créer un environnement de travail plus équitable, elle joue un rôle clé dans la réduction des disparités entre femmes et hommes dans le monde professionnel, notamment en ce qui concerne les écarts salariaux. Mais comment cette enveloppe est-elle répartie et sur quelle base ? Plusieurs leviers ont été utilisés chez Rubix pour allouer ces fonds :

- Assurer des augmentations de salaire pour les retours de congé maternité.

- Réduire les inégalités entre hommes et femmes.

- Introduire un équilibre entre les tranches d'ancienneté et les quintiles de rémunération.

- Compléter les dispositifs Négociations Annuelles Obligatoires (NAO) vs Garantie Annuelle (GA)

Pour répartir cette enveloppe, moi et mon tuteur nous sommes appuyés sur l'analyse de données extraites via le SIRH.

#### 1ère entrée : Assurer des augmentations de salaire pour les retours de congé maternité.

Afin de garantir une augmentation salariale de 5 % pour les femmes revenant de congé maternité, nous avons d'abord effectué une extraction des données concernant les femmes ayant pris un congé maternité en 2024. Ensuite, nous avons analysé la hausse globale en ETP (Équivalents Temps Plein) en 2024 et calculé le pourcentage d'augmentation pour cette année. Sur cette base, nous avons ajusté les salaires des femmes qui n'avaient pas été augmentées, ainsi que celles dont l'augmentation n'atteignait pas les 5%.

#### 2ème entrée : Réduire les inégalités entre hommes et femmes.

Ensuite, nous avons eu une seconde entrée pour réduire les inégalités entre les hommes et les femmes. Pour ce faire, nous avons calculé la médiane des salaires pour chaque
emploi repère (ex : ATI, ATE, RVI, etc.), puis analysé la position des rémunérations des
collaborateurs par rapport à cette médiane. Nous avons calculé l'écart à la médiane des
salariés et décidé d'augmenter les salaires de ceux qui avaient un écart inférieur à 92% de la
médiane. Cela nous a permis d'identifier une liste de salariés « éligibles » à cette enveloppe.

<table><caption>**Tableau 4.** Focus sur les emplois repères retenus provenant de la documentation interne de Rubix France - extrait du diaporama des recommandations à destination des RRH pour l'enveloppe égalité professionnelle (2024).</caption><thead><tr><th>Type</th><th>Sous groupe</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="3">Internes</td><td>ATI</td></tr><tr><td>ATI Référent</td></tr><tr><td>CA Interne</td></tr><tr><td rowspan="3">Externes</td><td>ATE</td></tr><tr><td>CA externe</td></tr><tr><td>IA</td></tr><tr><td>Tech SAV</td><td>Technicien SAV</td></tr><tr><td>Compta</td><td>Comptabilité France</td></tr><tr><td rowspan="2">Magasiniers</td><td>Magasinier Agence</td></tr><tr><td>Magasinier PF</td></tr></tbody></table>

**3ème entrée : Introduire un équilibre entre les tranches d'ancienneté et les quintiles de rémunération.**

Un autre levier pour répartir l'enveloppe égalité professionnelle consiste à analyser
les quintiles de rémunération par rapport à une grille de salaire. Le but étant d'observer
comment ces quintiles se comportent par rapport aux tranches d'ancienneté des
collaborateurs. En utilisant des tableaux croisés dynamiques (TCD) pour chaque emploi
repère, nous avons pu identifier les cas pouvant être « éligibles » à une augmentation via
l'enveloppe égalité professionnelle. Ces derniers concernent ceux avec une ancienneté
significative mais se trouvant encore dans le premier et deuxième quintile (Q1 et Q2) de
rémunération. Ces cas sont mis en évidence en rouge sur le tableau (Tableau 5).
<table><tr><td>UES</td><td>X</td></tr><tr><td>Scope</td><td>X</td></tr><tr><td>Keycode</td><td>01508</td></tr></table>

Exemple sur les Internals Sales

<table><thead><tr><th rowspan="2">Nombre de Nom<br>Tranche Ancienneté</th><th colspan="5">Quintile Rem</th><th rowspan="2">Total général</th></tr><tr><th>Q1</th><th>Q2</th><th>Q3</th><th>Q4</th><th>Q5</th></tr></thead><tbody><tr><td>1/ Moins de 2 ans</td><td>25</td><td>14</td><td>28</td><td>19</td><td>5</td><td>91</td></tr><tr><td>2/ De 2 à 5 ans</td><td>37</td><td>37</td><td>22</td><td>31</td><td>21</td><td>148</td></tr><tr><td>3/ De 5 à 10 ans</td><td>17</td><td>16</td><td>12</td><td>17</td><td>19</td><td>81</td></tr><tr><td>4/ De 10 à 15 ans</td><td>15</td><td>15</td><td>11</td><td>11</td><td>11</td><td>63</td></tr><tr><td>5/ De 15 à 20 ans</td><td>10</td><td>13</td><td>10</td><td>10</td><td>15</td><td>58</td></tr><tr><td>6/ De 20 à 25 ans</td><td>11</td><td>14</td><td>10</td><td>8</td><td>18</td><td>61</td></tr><tr><td>7/ De 25 à 30 ans</td><td>3</td><td>7</td><td>5</td><td>5</td><td>11</td><td>31</td></tr><tr><td>8/ De 30 à 35 ans</td><td>4</td><td>5</td><td>12</td><td>17</td><td>18</td><td>56</td></tr><tr><td>9/ Plus de 35 ans</td><td>3</td><td>5</td><td>15</td><td>8</td><td>8</td><td>39</td></tr></tbody><tfoot><tr><td>Total général</td><td>125</td><td>126</td><td>125</td><td>126</td><td>126</td><td>628</td></tr></tfoot></table>

**Tableau 5.** Exemple de TCD réalisé pour la répartition de l'enveloppe, méthode par emploi type et par quintiles de rémunération confectionné par mes soins par le biais de mes missions (2024).

**Lecture :** 4 collaborateurs se situant dans la tranche d'ancienneté de 30 à 35 ans, se situe dans le quintile de rémunération 1. Cela signifie 20% des rémunérations les plus basses.

**4ème entrée : Compléter les dispositifs NAO vs GA.**

Enfin, le dernier levier consiste à ajuster les rémunérations des salariés se situant en dessous de la Garantie Annuelle (GA). La GA est un dispositif assurant aux salariés un revenu minimum annuel, indépendamment des variations de leur salaire mensuel. Elle garantit que les employés reçoivent une rémunération totale annuelle qui ne soit pas inférieure à un montant prédéfini, selon la grille des minima conventionnels. Pour cela, nous avons d'abord identifié la population susceptible d'être concernée par la GA, puis calculé l'écart théorique entre les minima GA et les salaires des collaborateurs. Ensuite, nous avons classifié les collaborateurs éligibles à la GA en trois catégories :

- GA mini : probabilité faible d'être éligible à la GA mais répond à l'intérêt de supprimer des bénéficiaires théoriques

- GA milieu : Probabilité forte de GA

- GA : Abonné.e. à la GA

Concrètement, ces nombreuses analyses de données permis par les quatre leviers ont permis de répartir l'enveloppe de la façon suivante :

- Hausses des retours de congés Maternité : 6 hausses
- Réduire les inégalités H/F : 38 femmes avec hausse mensuelle forfaitaire de 40 euros brut etp

- Approche par tranche d'ancienneté et quintile de rémunération : 26 bénéficiaires tous emplois repères confondus (Homme/Femmes).

- Approche GA : Forfait sur les bénéficiaires théoriques : 40 euros brut mensuel ETP pour 76 collaborateurs

<table><thead><tr><th>Bénéf</th><th colspan="3">Datas</th></tr><tr><th>Étiquettes de lignes</th><th>F</th><th>M</th><th>Total général</th></tr></thead><tbody><tr><td>Mater</td><td>6</td><td></td><td>6</td></tr><tr><td>F vs H</td><td>38</td><td></td><td>38</td></tr><tr><td>Quintile / Tranche Anc</td><td>8</td><td>18</td><td>26</td></tr><tr><td>GA Mini</td><td>6</td><td>9</td><td>15</td></tr><tr><td>GA milieu</td><td>17</td><td>17</td><td>34</td></tr><tr><td>GA</td><td>7</td><td>20</td><td>27</td></tr><tr><td>Total général</td><td>82</td><td>64</td><td>146</td></tr></tbody><tfoot><tr><td colspan="3"></td><td>56%</td></tr></tfoot></table>

**Tableau 6.** Focus sur la répartition de l'enveloppe égalité professionnelle de 2024 provenant de la documentation interne de Rubix France - extrait du diaporama des recommandations à destination des RRH pour l'enveloppe égalité professionnelle (2024).

**Lecture :** Les femmes constituent 56 % des bénéficiaires de l'enveloppe dédiée à l'égalité professionnelle, soit un total de 82 femmes.

Ainsi, cette mission et cet exemple illustrent parfaitement comment la quantification des données RH et leur analyse (analytique RH) permettent de prendre des décisions éclairées et stratégiques dans le pilotage des ressources humaines. Assurément, en utilisant l'analytique RH, nous avons pu évaluer précisément les écarts de rémunération et les disparités entre les sexes, ce qui a permis une répartition équitable de l'enveloppe dédiée à l'égalité professionnelle. Ce processus de pilotage RH aide non seulement à détecter et corriger les disparités salariales, mais aussi à ajuster les rémunérations en fonction des seuils de la GA, assurant ainsi l'équité. En ciblant les collaborateurs en dessous des seuils et en ajustant les rémunérations, nous avons optimisé la gestion salariale. En somme, l'analyse des données RH renforce la cohérence organisationnelle et améliore l'efficacité opérationnelle globale.
1.2.2. La simulation du calcul de la RSP en fonction du temps de présence

Un second exemple pertinent illustrant comment la quantification des données RH
peut orienter la politique RH et donc le pilotage des ressources humaines concerne la
simulation du calcul de la participation, soit en fonction du temps de présence, soit en
fonction de la rémunération. Chez Rubix, la participation est négociée tous les trois ans avec
le CSE. Actuellement, elle est calculée en fonction de la rémunération. Cependant, une autre
approche consiste à la calculer en fonction du temps de présence des collaborateurs. J'ai donc
eu l'opportunité de simuler ce scénario alternatif pour évaluer l'impact de baser le calcul de la
participation sur le temps de présence.

Concrètement, j'ai analysé la population éligible pour l'exercice 2023 en calculant
leurs jours de présence sur l'année, en tenant compte des dates d'entrée et de sortie, du temps
de travail, ainsi que des absences. Ensuite, j'ai pris le montant total de la participation pour
2023 et l'ai divisé par le nombre total de jours de présence constatés pour toute la population
éligible. Cela m'a permis de déterminer le montant en euros par jour de participation. J'ai
ensuite multiplié ce montant par le nombre de jours présents pour chaque collaborateur et
comparé avec les montants effectivement reçus en 2024 pour l'exercice 2023. Pour analyser
les résultats, j'ai créé un tableau croisé dynamique (TCD).

Calculer la participation en fonction du taux de présence signifierait que, pour un même nombre de jours travaillés, tous les salariés recevraient le même montant de participation, indépendamment de leur emploi. En conséquence, les postes clés et à responsabilités importantes pourraient recevoir une participation inférieure, tandis que les postes moins stratégiques, comme ceux dans la logistique, pourraient bénéficier d'un montant davantage significatif. Cela pourrait poser des problèmes de fidélisation pour les collaborateurs occupant des postes clés, affectant ainsi la motivation et la rétention dans ces rôles importants.

Ce travail a été présenté au DRH de Rubix, qui se posait des questions sur les
différences entre les deux modes de calcul de la participation et leur pertinence. L'analyse des
données a finalement permis de conclure que, dans le contexte de l'entreprise, il n'était pas
nécessaire de changer de méthode de calcul. Il a été décidé de maintenir le calcul de la
participation en fonction de la rémunération, car cette approche est davantage efficace pour
fidéliser les collaborateurs occupant des postes à responsabilités.
<table><caption>Tableau 7. TCD illustrant le delta en euros et en % entre une participation au temps de travail et à la rémunération - extrait d'un de mes travaux (2024).</caption><thead><tr><th>Étiquettes de lignes</th><th>delta</th><th>%</th></tr></thead><tbody><tr><td>ATI</td><td>630,84 €</td><td>29,90%</td></tr><tr><td>ATI Référent</td><td>531,87 €</td><td>24,08%</td></tr><tr><td>CA Interne</td><td>476,94 €</td><td>21,07%</td></tr><tr><td>RVI</td><td>-12,66 €</td><td>-0,46%</td></tr><tr><td>RVI REFERENT</td><td>-349,41 €</td><td>-11,31%</td></tr><tr><td>ATE</td><td>-654,87 €</td><td>-19,29%</td></tr><tr><td>CA</td><td>-294,47 €</td><td>-9,70%</td></tr><tr><td>IA</td><td>-1 514,47 €</td><td>-35,59%</td></tr><tr><td>RE</td><td>-1 852,00 €</td><td>-40,33%</td></tr><tr><td>Comptable</td><td>783,28 €</td><td>40,02%</td></tr><tr><td>Tech SAV</td><td>449,34 €</td><td>19,61%</td></tr><tr><td>Mag AQ</td><td>879,08 €</td><td>47,23%</td></tr><tr><td>Mag PF</td><td>894,30 €</td><td>48,44%</td></tr></tbody></table>

**Lecture :** Le calcul de la participation au temps de présence diminue de 40%, soit de 1852 euros la participation des responsables d'exploitation (RE).

Ces deux exemples issus de mes missions chez RUBIX illustrent parfaitement comment la quantification et l'analyse des données RH permettent de guider efficacement le pilotage des ressources humaines, en offrant des insights précieux pour optimiser les politiques salariales et garantir l'équité au sein de l'organisation. « Traiter des données, c'est chercher à rendre visibles des informations » (Levy, 2020), et c'est précisément ce processus de mise en visibilité qui enrichit la prise de décision stratégique dans la gestion des ressources humaines.

## 2. Facteurs clés pour optimiser l'efficacité de la quantification des Données RH

La quantification des données RH a un impact significatif sur le pilotage des ressources humaines, éclairant les décisions stratégiques et opérationnelles. Cependant, son efficacité dépend de plusieurs facteurs clés influençant la manière dont ces données sont traitées et exploitées. La récolte et l'analyse des données ne sont pas des tâches anodines ; elles nécessitent des compétences spécifiques et techniques pour optimiser leur utilisation dans le processus décisionnel. Une culture organisationnelle propice aux données maximise également leur valeur. Enfin, une collaboration interservices est indispensable pour optimiser le pilotage RH par les données.
## 2.1. L'impact de la culture organisationnelle sur la quantification et l'utilisation des données RH

La culture organisationnelle joue un rôle fondamental dans l'efficacité de la quantification et de l'utilisation des données en ressources humaines. Elle impacte directement la façon dont les employés perçoivent les données, ainsi que les processus de collecte, d'analyse et d'interprétation des résultats. En effet, la culture organisationnelle peut favoriser ou freiner l'utilisation des données. Par exemple, certaines entreprises n'ont pas une culture orientée vers les données et, par conséquent, ne les utilisent pas ou peu, ne les analysent pas et ne peuvent pas les intégrer dans la gestion des RH.

Edgar Schein (2010), théoricien en gestion et psychologie organisationnelle, a défini la culture organisationnelle selon trois niveaux : les artefacts, les valeurs et croyances explicites, et les postulats de base ou hypothèses fondamentales. Les artefacts sont les éléments visibles et tangibles comme les structures, les comportements observables et les rituels. Ils sont faciles à voir mais difficiles à interpréter. Les valeurs et croyances explicites, quant à elles, représentent les normes et valeurs conscientes qui guident les comportements, incluant les missions, les visions et les objectifs de l'organisation. Enfin, les postulats de base sont les croyances et perceptions inconscientes, enracinées dans l'apprentissage collectif de l'organisation, qui déterminent la façon dont les membres perçoivent et réagissent à leur environnement.

<figure><img src="image_13.png" /></figure>
**Figure 11.** Schéma illustrant le modèle des niveaux culturels selon Edgar Schein - Issu de « 5 enduring management ideas from MIT Sloan's Edgar Schein », par Somers, M. (2023)

Schein explore comment la culture organisationnelle influence les pratiques de gestion et l'utilisation des données au sein des organisations. Assurément, il postule que la culture d'une organisation influence profondément la manière dont les données sont interprétées, partagées et utilisées pour prendre des décisions. De cette façon, Schein souligne que la culture organisationnelle peut soit faciliter, soit entraver l'adaptation aux changements et aux innovations. De cette façon, une culture flexible et ouverte au changement encouragera l'expérimentation du processus d'analyse de données et l'adoption de nouvelles pratiques de gestion basées sur les données. En revanche, une culture rigide et résistante au changement pourrait ignorer ou rejeter les données dans le processus de décision des RH.

Cependant, les pratiques actuelles montrent que l'intégration de la culture des données dans les services RH est encore limitée. Selon une étude réalisée par Factorial, seulement 14 % des directeurs des ressources humaines et responsables des ressources humaines estiment que leurs services ont une culture de la donnée. Certains salariés se demandent même : « La Data RH, c'est quoi ? ». Cela indique que tout le monde n'est pas encore au fait de ces nouveaux enjeux, bien que les décideurs soient conscients des bénéfices de l'analyse de données pour améliorer leurs pratiques RH. L'entreprise MARKESS le démontre dans son étude, où 78 % des décideurs RH « considèrent l'analytique RH comme un sujet important, voire prioritaire, pour la fonction RH » (Grignola, 2024).

Le renforcement de la culture de données au sein des entreprises, notamment des services RH, est donc essentiel. Cela passe par le développement de nouveaux emplois, comme celui d'analyste RH, et par la formation des managers et employés à l'utilisation des outils de données. Accompagner les équipes dans leur intégration quotidienne des pratiques de quantification de données est importante pour instaurer une véritable culture de la donnée au sein de l'entreprise. Un exemple intéressant concerne le Groupe Orange qui a instauré un programme intitulé « Digital Academy » ayant pour objectif de sensibiliser les collaborateurs aux enjeux de la digitalisation interne. Il s'agit notamment de renforcer la culture digitale pour mieux aligner les compétences techniques du numérique des salariés sur le positionnement stratégique du groupe. Olivier Guihard, directeur innovation et formation du Groupe Orange affirme alors que cette formation concerne « tous les collaborateurs, qu'ils
soient gestionnaires de paie ou ingénieurs » (Dudézert, 2019). Les pratiques autour des dispositifs de big data RH illustrent l'importance attachée par l'entreprise à la question de l'acceptabilité des techniques liées à la transformation numérique et aux pratiques de communication qui en résultent (Coron, 2023).

En plus d'influencer la façon dont les données sont perçues au sein de l'entreprise, la culture organisationnelle façonne les perceptions des données (Schein, 2010). En effet, les hypothèses fondamentales et les valeurs partagées déterminent ce qui est considéré comme pertinent, fiable ou significatif selon son modèle. Par exemple, une organisation axée sur l'innovation pourrait valoriser les données concernant les nouvelles technologies, tandis qu'une organisation orientée vers l'efficacité opérationnelle pourrait se concentrer sur les mesures de performance et les indicateurs de productivité. Également, la manière dont les données sont partagées et communiquées est influencée par la culture organisationnelle. En outre, la culture détermine la manière dont les données sont utilisées pour prendre des décisions dans une organisation. Certaines organisations peuvent valoriser les décisions basées sur des données quantitatives rigoureuses et des analyses statistiques, tandis que d'autres peuvent privilégier l'intuition et l'expérience passée. De cette façon, les valeurs et les croyances de l'organisation influencent la confiance accordée aux données et aux méthodes analytiques.

Geert Hofstede (2001), dans son ouvrage *Culture's Consequences*, examine comment les dimensions culturelles influencent les pratiques organisationnelles et la gestion des ressources humaines. Ses travaux mettent en lumière comment la culture organisationnelle affecte divers aspects de la gestion, y compris la manière dont les données RH sont collectées, interprétées et utilisées pour la prise de décision. Il identifie six dimensions culturelles que sont la relation au pouvoir (égalité vs. inégalité), le collectivisme (vs. l'individualisme), l'évritement de l'incertitude (vs. l'acceptation de l'incertitude), la masculinité (vs. la féminité), l'orientation temporelle (long terme vs court terme) et le plaisir (vs. la modération).
<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>Figure 12. Schéma illustrant le modèle des six dimensions culturelles selon Geert Hofstede (Aifi)</figcaption></figure>

Pour comprendre l'impact de la culture organisationnelle sur l'efficacité de la quantification des données RH, nous pouvons analyser certaines de ces dimensions culturelles en fonction de l'analyse de données.

<table><thead><tr><td>Culture organisationnelle</td><td>Analyse de l'impact de la culture organisationnelle sur la quantification des données RH</td></tr></thead><tbody><tr><td>Distance au pouvoir</td><td>Dans une culture avec une grande distance au pouvoir, les décisions sont souvent centralisées et la collecte de données RH peut être plus formelle et moins participatives. Les données sont souvent utilisées pour justifier des décisions prises au niveau supérieur et cela peut réduire l'efficacité de la prise de décision basées sur les données (manque de participation, processus formel pouvant ralentir et rendre les données obsolètes avant même qu'elle ne soit analysées et exploitées, communication verticale : de haut en bas).</td></tr><tr><td>Individualisme vs. Collectivisme</td><td>Dans les cultures individualistes, où l'accent est mis sur les intérêts personnels et la responsabilité individuelle, les données RH peuvent être utilisées pour évaluer les performances individuelles et les récompenses basées sur des résultats personnels. En revanche, dans les cultures collectivistes, où la collaboration et le bien-être du groupe sont privilégiés, les données RH</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Tableau 8. Analyse de l'impact de la culture organisationnelle sur la quantification des données RH. Réalisé par mes soins à partir de « Culture's Consequence », Hofstede, G. (2001)</caption><tr><td></td><td>peuvent se concentrer davantage sur le bien-être collectif et l'efficacité des équipes.</td></tr><tr><td>Orientation à long terme vs. Orientation à court terme</td><td>Les cultures orientées vers le long terme privilégient la planification à long terme et les objectifs futurs. Dans ces contextes, les données RH peuvent être utilisées pour planifier le développement des compétences et la gestion de carrière sur une période étendue. Les cultures orientées vers le court terme peuvent se concentrer davantage sur les résultats immédiats et l'efficacité opérationnelle à court terme, influençant la manière dont les données sont collectées et utilisées.</td></tr><tr><td>Aversion au risque</td><td>Les cultures avec une faible aversion au risque acceptent plus facilement les risques et les ambiguïtés, ce qui peut se refléter dans la manière dont les données RH sont utilisées. Dans ces cultures, les décideurs peuvent être plus ouverts à utiliser des données incomplètes ou à expérimenter avec des approches non conventionnelles. En revanche, dans les cultures avec une forte aversion au risque, il peut y avoir une préférence pour des données claires et précises, et une tendance à suivre des processus rigides pour minimiser les risques.</td></tr></table>

La culture organisationnelle, en fonction des dimensions culturelles de Hofstede peut jouer un rôle dans la manière dont les données RH sont quantifiées et exploitées dans le processus décisionnel. Les valeurs culturelles influencent non seulement les types de données collectées mais aussi leur interprétation et leur application, ce qui peut avoir un impact significatif sur l'efficacité et la pertinence des décisions prises.

Ainsi, « développer une culture de la donnée, dite de « data driven » est devenu un enjeu majeur pour les entreprises souhaitant exploiter pleinement le potentiel des données pour prendre des décisions éclairées » (Loeillet, 2024). Pour valoriser les données et améliorer leur qualité ainsi que celle du processus de quantification, une culture de la donnée est indispensable. Cette culture doit devenir un élément central de la stratégie d'une entreprise
visant à développer ses activités axées sur les données. Elle constitue la base de la stratégie de données de l'entreprise, permettant ainsi de favoriser l'adhésion des collaborateurs à cette stratégie, améliorer globalement la qualité des données, identifier plus efficacement les opportunités d'exploitation des données et les outils nécessaires associés.

De cette façon, la culture organisationnelle est un élément clé du processus de quantification des données RH, de la collecte à l'interprétation. Une culture orientée vers les données favorise une gestion efficace des ressources humaines, en intégrant les données dans les décisions quotidiennes et stratégiques. Ainsi, la culture organisationnelle influence profondément l'efficacité de la quantification des données RH dans le pilotage des ressources humaines. En fonction de la culture, les entreprises peuvent soit encourager une utilisation proactive et innovante des données pour des décisions éclairées, soit faire face à des obstacles qui limitent l'intégration des données dans la gestion des RH. Une culture qui valorise l'analyse des données permettra d'exploiter pleinement le potentiel des données RH, conduisant à une meilleure prise de décision. En renforçant le processus de pilotage RH, cette culture facilite l'adhésion des collaborateurs, améliore la qualité des données, et identifie plus efficacement les opportunités ainsi que les outils nécessaires pour une exploitation optimale des données. Certaines entreprises ont même créé des services spécialisés dédiés à la gestion des données RH, soulignant l'importance croissante de la culture de la donnée au sein de certaines entreprises. Par ailleurs, un autre des leviers pour améliorer sa culture de donnée au sein de l'entreprise est de recruter de nouveaux profils possédant des compétences en lien avec les données.

## 2.2. Maîtrise des compétences techniques : clé de l'optimisation de la quantification des données RH

Pour tirer pleinement parti de la quantification des données RH dans le processus décisionnel, il est indispensable de maîtriser certaines compétences techniques. L'acquisition de ces compétences permet aux professionnels des RH de transformer des informations brutes en informations exploitables, favorisant ainsi un pilotage RH davantage efficace.

En effet, face à l'émergence des Big Data, les professionnels des RH doivent acquérir de nouvelles compétences en analyse des données pour rester pertinents dans leur domaine. Cela implique une compréhension approfondie des techniques d'analyse de données, ainsi que la capacité à utiliser les outils technologiques appropriés pour extraire des insights
exploitables. Assurément, l'analyse des données demande une discipline rigoureuse. Elle nécessite des compétences en analyse de données, nettoyage, statistiques, visualisation et résolution de problèmes (Bersin, 2013). Il faut parvenir à trier, croiser les données RH puis à sélectionner les indicateurs les plus pertinents au regard des besoins de l'entreprise.

### Exemple Rubix :

Par exemple, lorsqu'une RRH nous a demandé une analyse sur les rémunérations des comptables chez Rubix France, nous avons tout d'abord réfléchi aux données nécessaires. Il ne suffisait pas de se limiter aux salaires et aux postes dans l'entreprise. En effet, nous avons également dû extraire des variables telles que la date de naissance, l'ancienneté et le sexe pour pouvoir analyser les rémunérations des comptables sous un angle pertinent. Cela nous a permis de vérifier si les salaires étaient cohérents par rapport à l'âge ou à l'ancienneté des collaborateurs, et de s'intéresser aux différences de rémunération entre hommes et femmes.

Une fois les données extraites, nous les avons nettoyées en éliminant les doublons et en reconstituant les salaires à équivalent temps plein. Nous avons ensuite analysé les salaires en les situant par rapport à notre grille salariale, en utilisant la technique des quintiles de rémunération. Pour traiter et visualiser ces données, nous avons utilisé des outils comme Excel pour réaliser des tableaux croisés dynamiques et des calculs de moyennes, afin d'extraire des insights pertinents et de faire parler les données.

Cette approche systématique permet de sélectionner les indicateurs les plus pertinents pour répondre aux besoins spécifiques de la RRH. Ainsi, cette requête exige une bonne maîtrise du logiciel SIRH pour réaliser les extractions (collecte des données RH) allant de pair avec une méthodologie de recherche, une compréhension de base des statistiques (même s'il ne s'agit pas de concepts complexes) et un bon sens de la réflexion pour déterminer les données nécessaires.

Le professionnel RH d'aujourd'hui, à l'âge d'or des données, doit être capable de transformer des données RH brutes en informations pertinentes (voir la section III.1.1 pour une explication détaillée), utilisables pour prendre des décisions et orienter le pilotage des ressources humaines. Je qualifie ce processus de transformation des données RH en informations de : « bricolage », car il existe mille et une façons de s'y prendre, sans qu'il y ait une méthode unique et parfaite. L'élément essentiel, ainsi que la compétence clé pour la
gestion de ces données RH, est de savoir comment s'y prendre efficacement et d'arriver à ce qu'on attendait en termes de produit final. Finalement, « le processus de quantification est le fruit de bricolages et d'arrangements sociaux et non pas uniquement techniques » (Coron, 2024).

Dave Ulrich (1997) met en lumière l'importance des compétences RH pour transformer les données en informations exploitables. Selon lui, les compétences RH ne se limitent pas à la gestion administrative du personnel, mais incluent également la capacité à convertir les données brutes en insights. En somme, les compétences analytiques et techniques jouent un rôle important dans l'orientation des politiques RH et de la stratégie globale de l'organisation.

Seulement, la plupart des professionnels des RH ne possèdent pas encore ces compétences. Les entreprises doivent donc identifier ces experts et les réunir pour travailler sur les données (Bersin, 2013).

De plus, avec l'augmentation de l'utilisation des données et la croissance de la culture de la donnée dans les entreprises, les métiers RH évoluent et de nouveaux métiers apparaissent. En effet, les professionnels RH voient leurs rôles évoluer vers des fonctions plus stratégiques et le métier d'analyste RH apparaît.

L'analyste RH est un spécialiste de l'analyse des données, dont le rôle implique l'extraction d'insights significatifs à partir des données RH pour guider les décisions. L'appui d'un data analyst RH se révèle donc parfois nécessaire. Chargé d'analyser les quantités d'informations reçues via des solutions numériques telles que les SIRH, il détecte les possibilités d'exploitation des données. Sa fonction permet aux entreprises de s'assurer qu'elles disposent des ressources et compétences statistiques et technologiques nécessaires dans la fonction RH pour orienter efficacement la stratégie de l'entreprise et le pilotage RH au niveau organisationnel (Huselid, 2018). D'autres métiers émergent, tels que celui de responsable de l'expérience employé, dont la mission consiste à utiliser les données pour personnaliser et améliorer l'expérience des employés en se basant sur des analyses détaillées de leurs besoins et préférences. Ce rôle est important au sein de la fonction RH, car il veille à la bonne gestion de la marque employeur en s'appuyant sur des données.
En 2016, une entreprise a créé un service « Big Data RH » pour développer l'utilisation des données en RH, soulignant l'intégration de spécialistes en analyse de données dans les équipes RH. Un poste de « chef de projet Big data RH » a été créé. « Ce pôle se situent à l'interface entre la fonction RH et les équipes de data science et avait donc un rôle de médiation entre des experts techniques et des demandes de la fonction RH » (Coron, 2023). Les objectifs de cette création de service sont d'améliorer la qualité et la quantité des données internes sur les salariés, afin de faciliter l'intégration des analyses de données dans les pratiques RH.

Cependant, les grandes entreprises peuvent se permettre de créer des équipes dédiées à l'analyse des données RH, comprenant des spécialistes en collecte de données, méthodologie de recherche, analyses statistiques, et gestion du changement. Elles peuvent recruter des experts en analytique de données, souvent similaires à ceux des départements finance, marketing ou R&D (Besseyre des Horts, 2014).

En revanche, les petites entreprises n'ont souvent pas les ressources nécessaires pour créer de tels services en interne. Elles peuvent devoir faire appel à des consultants externes ou s'associer avec des spécialistes pour analyser et exploiter les données RH (Huselid, 2018). Cela représente un défi supplémentaire pour ces entreprises, qui doivent trouver des moyens rentables de bénéficier des avantages de la quantification des données sans disposer des mêmes moyens que les grandes entreprises.

De surcroît, hormis la création de nouveaux métiers, les professionnels des RH voient leurs rôles évoluer vers des fonctions plus stratégiques grâce à l'utilisation accrue de la quantification des données. En effet, nous assistons à une véritable montée en maturité de la fonction RH (Coron, 2024) permise par la digitalisation des ressources humaines. Les métiers évoluent, notamment celui des RRH, qui ont été soulagés dans leur tâche de gestion de la paie grâce à l'informatique. Cette avancée technologique a amélioré les conditions de travail dans de nombreux postes, en facilitant des tâches auparavant laborieuses (Dudézert, 2018). Cependant, elle a également entraîné des changements dans les pratiques de travail, parfois vécus et gérés de manière abrupte, soulignant ainsi l'importance d'une culture de données RH bien ancrée.

Ainsi, l'optimisation de la quantification des données RH nécessite une combinaison de compétences techniques, une évolution des métiers et une transformation globale de la
fonction RH. Les professionnels des RH doivent impérativement acquérir des compétences en analyse de données pour être en mesure de transformer les données en informations exploitables. Les grandes entreprises peuvent développer des équipes internes spécialisées, tandis que les petites entreprises doivent adopter des solutions créatives pour intégrer l'analytique RH dans leur processus décisionnel.

L'intégration de ces compétences favorise une approche proactive, permettant de mieux orienter la politique RH en alignement avec la stratégie globale de l'entreprise. En instaurant une culture de la donnée et en exploitant pleinement les possibilités offertes par l'analytique RH grâce aux compétences des équipes RH, les entreprises pourront non seulement améliorer leur efficacité opérationnelle mais également renforcer leur avantage concurrentiel.

## 2.3. Collaboration entre services : Un atout pour la gestion des données RH

La collaboration entre les différentes fonctions de l'entreprise, telles que la direction générale, la DRH et la finance, est essentielle pour maximiser l'efficacité de la quantification des données RH. Lors de mes missions, j'ai constaté que cette collaboration interdisciplinaire influençait positivement la quantification des données RH dans le pilotage RH. En effet, la synergie entre les services permet une analyse approfondie des données RH, pouvant permettre d'aligner ainsi les opérations avec la stratégie globale de l'entreprise.

### Exemple Rubix :

Par exemple, chez RUBIX, une de mes missions a consisté à réaliser un compte rendu sur les congés payés (CP), les réductions du temps de travail (RTT), et les jours non travaillés (JNT) en avril, en prévision du mois de mai 2024. J'ai calculé le taux d'absentéisme prévu pour le mois de mai en extrayant les données sur les jours d'absence posés du SIRH, étant donné que ce mois incluait plusieurs jours fériés tombant en semaine. Cette étude sur l'absentéisme a ensuite été partagée avec la fonction « Direction Études et Pricing », qui a pu évaluer et prédire le chiffre d'affaires (CA) du mois de mai en fonction de l'absentéisme prévu. Cet exemple démontre que la quantification et l'analyse des données RH permettent de piloter les ressources humaines en alignement avec la stratégie globale de l'entreprise, car elles offrent une vision claire des ressources disponibles. Cela permet d'ajuster les opérations en conséquence, de planifier efficacement et d'anticiper les impacts sur la performance
économique, garantissant ainsi une meilleure prise de décision et une optimisation des résultats.

Un aspect très important de cette collaboration est l'acquisition d'un langage commun entre les différentes fonctions. En effet, selon les services, des indicateurs comme le turnover et l'absentéisme peuvent être calculés de manière différente. Par exemple, certains peuvent inclure les congés maternité dans le calcul, tandis que d'autres non. Cela a notamment été le cas chez Rubix, où la « Direction de l'Efficacité Commerciale » n'avait pas la même méthode de comptabilisation des effectifs que la DRH. Il est donc fondamental de définir clairement les termes et les indicateurs utilisés, comme le taux d'absentéisme, pour assurer une compréhension commune. En acquérant un langage commun et en harmonisant les méthodes de quantification des données RH, les équipes peuvent maximiser l'impact des analyses RH et garantir un pilotage RH davantage cohérent.

Dans une culture ouverte et collaborative, les informations circulent librement et sont accessibles à tous les niveaux hiérarchiques, favorisant une prise de décision informée et participative. En revanche, dans une culture plus hiérarchisée et cloisonnée, les données peuvent être centralisées et contrôlées, limitant ainsi l'accès et la transparence (Schein, 2010). Ainsi, pour maximiser l'impact des données RH, une collaboration entre les chercheurs, les praticiens du service RH et toutes les parties prenantes de l'entreprise est nécessaire (Huselid, 2018). Huselid (2018) souligne que la promesse de l'analyse des ressources humaines repose sur une coopération renforcée entre les différentes disciplines.

Gary Cokins, dans *Performance Management* (2013), ajoute que les interactions entre les différentes fonctions permettent une meilleure utilisation des données pour la prise de décision stratégique. Il explique que lorsque les départements collaborent et partagent leurs perspectives et expertises, ils peuvent identifier des tendances, des inefficacités et des opportunités de manière plus holistique. Cette collaboration interfonctionnelle facilite une compréhension davantage exhaustive des données, ce qui permet de prendre des décisions plus éclairées et alignées avec les objectifs stratégiques de l'entreprise. Assurément, l'intégration des données et des analyses issues de divers départements crée une synergie qui renforce la capacité de l'entreprise à réagir rapidement aux défis et à optimiser ses performances.
Cette communication efficace entre les différents départements permet de promouvoir une culture de données au sein de l'organisation et, de fait, d'améliorer le processus de quantification des données RH pour mieux piloter les ressources humaines.

### 3. Enquête qualitative auprès des professionnels RH de l'entreprise Rubix France :
Impacts de la quantification des données RH sur le pilotage RH

Pour répondre à ma problématique, une enquête a été réalisée auprès de divers professionnels des ressources humaines de l'entreprise RUBIX, qui m'accueille en tant qu'alternante. L'objectif principal de l'enquête réalisée auprès des professionnels RH de l'entreprise RUBIX est de déterminer dans quelle mesure la quantification des données RH facilite l'aide à la décision ou non. En d'autres termes, il s'agit d'analyser si et comment cette quantification peut guider efficacement le pilotage des ressources humaines.

#### 3.1. Méthodologie de l'enquête

##### 3.1.1. Matériel et méthode

Une méthodologie qualitative est utilisée pour recueillir les expériences et perceptions des professionnels RH. Cette approche permet d'analyser en profondeur leurs représentations et ressentis en lien avec la transformation digitale et la quantification des données RH. En effet, mon étude qualitative s'inscrit par le déroulement de 3 entretiens avec des professionnels RH de mon organisation que sont :

- Léon, Responsable Rémunérations et Avantages Sociaux

- Violette, Assistante Développement RH

- Louis, Directeur des Ressources Humaines

→ Tous les participants à l'enquête ont été anonymisés afin de garantir la confidentialité de leurs réponses.

Concernant l'orientation méthodologique, l'étude qualitative me semble particulièrement pertinente pour répondre aux objectifs précédemment énoncés. En effet, une enquête qualitative permet de recueillir des données riches et détaillées, essentielles pour comprendre les perceptions, les vécus et les expériences des professionnels RH. En effet, la diffusion d'un questionnaire structuré ne semblait pas adaptée pour obtenir les matériaux empiriques nécessaires, notamment les récits personnels et les expériences détaillées qui se
révèlent plus naturellement au cours de discussions approfondies. L'observation, bien qu'utile pour certains contextes, ne permettrait pas de saisir les réflexions internes et les processus décisionnels des participants. Elle ne permettrait pas non plus d'établir l'interaction directe nécessaire pour comprendre pleinement les perceptions des professionnels RH concernant le rôle de la quantification des données RH dans le pilotage des ressources humaines, particulièrement dans le cadre de la transformation digitale.

Les données ont été recueillies au moyen d'un entretien individuel avec chaque participant.e permettant d'évoquer directement le point de vue de l'intéressé, ses expériences vécues et ses représentations.

Pour cette étude, deux catégories de professionnels des ressources humaines ont été représentées :

- ceux qui collectent et traitent les données ;⇒ Léon, Violette

- ceux qui les communiquent et les exploitent pour la prise de décision ;⇒
Louis le DRH

Tous travaillent au siège de Rubix France. L'intérêt d'interroger divers professionnel.le.s favorise l'obtention de données variées et d'un regard croisé sur celles-ci.

### 3.1.2. Planification et organisation de la collecte des données

Pour le recrutement des professionnels RH pour l'enquête, les participants ont été contactés directement : je les ai sollicités en personne pour obtenir leur accord pour participer à un entretien, notamment pour contribuer à mon mémoire.

Une fois que le futur interviewé avait donné son accord, j'ai pu planifier l'entretien dans l'agenda.

Pour la collecte des données, les entretiens ont été menés soit en face-à-face, soit en visioconférence via le logiciel TEAMS, en fonction des préférences et de la disponibilité des participants (télétravail, etc.). La durée des entretiens a varié en fonction du développement des réponses et de la disponibilité des participants (durée de 30 à 70 minutes).

J'ai choisi de réaliser des entretiens semi-directifs afin de minimiser mon intervention et ainsi éviter de biaiser les réponses. Cette méthode me semble la plus propice à la réflexion,
car elle permet aux participants de s'exprimer librement tout en offrant la possibilité de
recadrer l'entretien si nécessaire. Pour orienter les discussions et m'assurer de couvrir les
sujets souhaités, j'ai élaboré deux guides d'entretien différents : un pour les fonctions qui
traitent la data (Annexe 4) et un pour le DRH (Annexe 5). Ces guides m'ont aidé à définir
clairement les thématiques à aborder. Cependant, avec du recul, j'ai constaté que les
entretiens ne suivaient pas strictement ces guides. En effet, bien qu'ils m'aient servi de fil
conducteur, je n'ai pas toujours posé toutes les questions prévues, car les participants ont
développé spontanément leurs réponses. Selon la profession de l'interrogé, les questions
étaient orientées différemment. En effet, l'intérêt de l'entretien variait entre les collecteurs et
les analystes de données par rapport à ceux qui les communiquent et les utilisent pour la prise
de décision.

3.1.3. *Traitement des données et méthodes d'analyse*

Une étude qualitative exige une rigueur importante dans l'analyse des données et une
posture objective. Dans ce cadre, j'ai réalisé trois entretiens, puis les ai retranscrits et analysés
pour identifier les éléments pertinents. Deux des entretiens (celui avec Violette et Léon) ont
été enregistrés à l'aide d'un appareil numérique, en l'occurrence mon téléphone, afin
d'assurer une capture précise des échanges. L'entretien avec Louis n'a pas été enregistré, car
j'avais oublié mon téléphone. Je me suis donc basée sur les notes prises lors de l'entretien
pour en exploiter le contenu. Dès que possible après chaque entretien, j'ai écouté les
enregistrements et procédé à leur transcription. Au cours de cette étape, les données ont été
anonymisées pour garantir la confidentialité des participants.

Codification :

Après la transcription, l'étape suivante est celle du codage pour l'analyse des données.
Pour cette analyse, j'ai utilisé le paradigme de codage développé par Anselm Strauss (Sauze,
2023). En examinant les transcriptions et en les comparant, j'ai identifié des catégories
principales, autrement dit des grands thèmes qui répondent aux objectifs de mon étude,
appelés « nœuds ». Ensuite, j'ai défini les propriétés de ces catégories. Pour cela, j'ai utilisé
la méthode d'Anselm Strauss qui est un outil permettant de trouver les propriétés des
catégories en se posant les questions suivantes :

- Qui, Quoi, Comment ?
- Où, Quand et Pourquoi ?

- Avec quel résultat ?

Puis, après avoir trouvé les nœuds secondaires en répondant à ces questions, j'ai pu à ce moment attribuer des étiquettes basées sur des groupes de mots issus du discours des participants. Plusieurs relectures minutieuses ont été nécessaires pour garantir une codification cohérente et homogène (Annexe 6).

Les catégories ont été définies avec précision, car elles répondent directement à la problématique posée. Les éléments abordés dans les propriétés ont permis d'approfondir et de clarifier certains aspects de l'analyse. Les résultats sont présentés sous forme de thèmes pour adresser efficacement la question de recherche.

## 3.2. Présentation des résultats

Les professionnels RH interrogés ont apporté pour la majorité des réponses plutôt diverses entre les professionnels collectant et traitant les données et le preneur de décision (DRH). En effet, les réponses apportées ne visent pas une réponse générique qui serait applicable à la fonction RH sans distinction d'organisation (notamment la taille). Les réponses collectées reflètent en réalité la vision des enquêtés par rapport à la quantification des données RH et son impact dans le pilotage RH, dans le contexte de sa position en particulier. Afin d'apporter des éléments de réponses à ma problématique qui est « **Dans le contexte de la transformation digitale des entreprises, jusqu'où la quantification des données RH contribue-t-elle au pilotage des ressources humaines ?** », 2 points ont attiré mon attention :

- L'impact sur le pilotage RH

- Les défis et limitations rencontrées

Tout d'abord, il me semble pertinent de visualiser la vision des intéressés concernant la transformation digitale des entreprises. Léon considère la transformation digitale comme un mixte de subit et d'intérêts objectifs. Notamment, il affirme qu'elle est liée « au syndrome de l'effet miroir, c'est-à-dire qu'il y a des gens qui commencent à la faire et parce qu'ils le font, il faut le faire, au début on ne sait pas trop si c'est une bonne chose ». Également, lors de l'entretien, il évoque la mission en tant que manager d'accompagner la transformation digitale. En effet, « sur un sujet de transformation, il faut toujours avoir en considération la
gestion des humains, quand vous faites de la transformation par la digitalisation vous redistribuez les cartes. Pour l'externalisation des visites médicales, je ne suis pas certain qu'on gagne du temps, même j'aurais tendance à dire qu'on va en perdre un petit peu, parce que ça va nécessiter un suivi qu'on n'a pas du tout aujourd'hui, mais par contre on va améliorer la gestion d'un sujet sensible et les risques associés ». Violette quant à elle définit la transformation digitale des entreprises comme « l'utilisation de toutes les nouvelles technologies, et notamment dans le traitement massif de la data, c'est d'utiliser de nouveaux outils, qui continuent d'arriver, bientôt avec l'IA ». Ainsi, de cette façon, la transformation digitale est définie et perçue différemment selon les professionnels RH. Violette la perçoit davantage comme de nouveaux outils alors que Léon l'a perçoit dans la finalité de l'utilisation de ces outils, c'est à dire qu'il évoque le gain de temps, mais également la sécurisation des sujets, notamment il affirme « je sécurise l'envoi de mes bulletins, je n'ai pas les bulletins de salaire du patron du groupe qui sont envoyés dans une enveloppe à part qui doit être remise au bonhomme, avec des intermédiaires qui peuvent prendre l'enveloppe, je sécurise la confidentialité, je dérisque, je sécurise ». De plus, il évoque aussi un gain d'image permis par la digitalisation des entreprises passant par une approche proactive vis-à-vis des salariés.

### 3.2.1. L'impact de la quantification des données RH sur le pilotage des ressources humaines - Résultats d'enquête

Le premier point qui a attiré mon attention dans ce qui est ressorti des entretiens est l'impact de la quantification des données RH sur le pilotage des ressources humaines. Concrètement, comment et à quoi servent l'utilisation des données RH dans le pilotage des RH ? Trois dimensions sont ressorties, trois utilisations des données RH dans le pilotage des RH que sont la dimension décisionnelle, la dimension informationnelle, et la dimension prévisionnelle.

En effet, les informations issues des données permettent d'ajuster les politiques RH grâce à la dimension décisionnelle que peut avoir ce processus de quantification des données RH. De cette façon, Violette affirme lors de l'entretien « on se rend compte que d'avoir cette data là, et de pouvoir la faire parler c'est une mine d'or au niveau du pilotage stratégique car on arrive à la faire parler, [...] le porte parole de tout ça c'est le DRH qui va amener le fruit de notre travail face au pilotage stratégique et de là découle toutes les décisions ». La
chargée de développement RH me donne un exemple illustrant la dimension décisionnelle
permise par cette quantification des données RH. Assurément, elle évoque qu'au sein de
l'EAP, le logiciel de gestion des talents permet aux responsables d'évaluer la performance au
niveau commercial de leur équipe. Puis, cette donnée est apportée à Léon, le responsable
rémunération qui ensuite fait un travail avec le contrôle de gestion afin d'estimer un certain
montant de prime à partir de la donnée (la note) recueillie au sein de l'EAP. De cette manière,
elle explique « *En fonction de comment le collaborateur a atteint son objectif ou pas atteint
ou pourrait mieux faire ou au contraire à exceller dans son domaine, en fonction de la note
qui a été émise, la prime est ensuite définie en fonction d'un barème [...] de cette façon, il y a
des décisions qui sont prises qui dépendent de la data, ici les primes, ce n'est pas neutre* ».
Un point intéressant dans cette enquête est notamment l'avis du DRH en tant que tel. Pour
lui, il y a déjà deux types de données, « *les données relatives à la masse salariale qui elles
permettent de prendre des décisions telles que freiner les recrutements, ou au contraire les
accélérer, les décaler. Ils permettent également de pouvoir revoir la politique salariale, de
gérer les entrées et les sorties, le paiement des primes. Les données liées à la masse salariale,
aux coûts sont souvent utilisées pour le pilotage RH* ». En revanche, il nuance son propos
avec les autres données sociales, et il évoque « *les données rh sont peu exploitées en tant
qu'aide à la décision en tant que suivi de la performance sociale [...]*. Les données relatives à
la performance sociale comme le nombre de démissions, le turn over ne sont pas trop
exploitées pour le pilotage des décisions RH ». Ainsi, grâce à son propos, nous pouvons
comprendre que toutes les données RH ne sont pas concrètement des aides à la décision mais
ont davantage une dimension informationnelle.

En effet, les entretiens mettent en lumière que la quantification des données RH peut
ne pas influencer directement la décision mais est indispensable pour le pilotage des RH
notamment grâce au reporting RH qui permet le suivi des indicateurs. Ils permettent de
vérifier si l'entreprise et la vie de ses collaborateurs se portent bien à travers la notion de turn
over, d'absentéisme, etc. Finalement, ces taux donnent des indications sur la bonne santé ou
non de l'entreprise. Cette dimension a été abordée par Léon qui explique « *l'intérêt du
reporting, en règle générale, c'est la variation de la chose, que la data elle-même, c'est à
dire, "dis moi si je commence à prendre de la fièvre ou pas, typiquement mon absentéisme
monte ? descend ? à toutes choses comparables* ».
Selon lui, ils permettent de donner la
température, il continue « *Pourquoi prendre des médicaments alors que je ne sais pas si j'ai
de la température ou pas ? Les décisions qu'ils pourraient être amenées à prendre, certains
n'en ont pas conscience aujourd'hui car il n'y a pas d'indicateurs ». Violette évoque également « pour moi les indicateurs sont des thermomètres, il faut faire très attention, c'est -à-dire que l'analyse de données ne donne pas une vérité, elle donne des photos, et après en fonction de ce que vous souhaitez faire, elle vous aide à prendre des décisions ». Cette métaphore du reporting RH à la prise de température illustre la veille des indicateurs et la dimension informationnelle. Un autre exemple est rapporté aux entretiens réalisés dans le logiciel, Léon témoigne : « Avant, il y avait un mec qui pouvait être harcelé, il n'y avait personne pour le lire, aujourd'hui s'il y a des sujets qui remontent, ils sont vus et visibles ». De cette façon, « les indicateurs que vous avez doivent vous donner des pistes, vous ouvrir des horizons au cas où si besoin ». Cependant, certains indicateurs ne sont pas exploités, nous retrouvons cette idée dans les propos de Louis affirmant « le bilan social est très peu exploité » et dans ceux de Léon qui explique « Il y a plein de tableaux de bord qui sortent et qui ne sont pas exploités ». Ainsi, la dimension informationnelle est liée à la connaissance de ce qu'il se passe qui est une dimension très importante du pilotage RH car à partir du moment où il y a prise de température, il y a tout un processus d'analytique RH qui s'enclenche pour pouvoir être force d'insights permettant la décision ou non.

Puis, la dernière dimension recensée lors des entretiens concerne la dimension prévisionnelle qu'apporte la quantification des données RH. Un exemple énoncé par Léon lors de l'entretien illustre pertinemment cette dimension : l'analyse de la pyramide des âges permise par l'élaboration du bilan social a permis de révéler que 8% des collaborateurs ont plus de 60 ans chez Rubix. Léon affirme que le DRH a ensuite été voir la responsable de formation, ainsi que celle du développement RH pour leur partager cette information. De ça découle diverses questions liées à la gestion de cette information en interne. Il explique notamment : « C'est l'école Rubix qui va se reconstruire et se matérialiser car il faut qu'on soit près à ça. Je l'ai aussi partagé avec la trésorerie, car elle gère les indemnités de départs à la retraite, c'est une provision très particulière qui est vue avec les commissaires aux comptes, donc il faut adapter et prévoir les budgets ». Ainsi, ces propos illustrent l'intérêt de la quantification des données RH pour prévoir. Cependant, Louis est nuancé dans son entretien puisqu'il explique : « La pyramide des âges est utilisée mais nous ne pouvons pas anticiper les futurs recrutements sur les 5 prochaines années pour des raisons de contraintes budgétaires. On peut anticiper qu'à l'année ». Cette affirmation revient à la dimension informationnelle de l'analyse des datas puisqu'ici on va prendre en compte l'information, en se disant : dans 4 ans, 8% de mes collaborateurs sont susceptibles de partir en retraite.
Cependant, dans les faits, il y a des limites qui font que les données ne sont pas toutes seules dans le processus prévisionnel et d'autres variables entrent en compte comme les capacités budgétaires dans ce cas.

### 3.2.2. Les défis et limites rencontrées dans le processus de quantification des données RH - Résultats d'enquête

Plusieurs défis et limites ont été abordés lors des entretiens à ce processus de quantification des données RH. Les défis abordés concernent l'automatisation, la collaboration entre les fonctions, la qualité des données RH, la neutralité dans l'analyse et dans la restitution, et la dimension humaine à ne pas négliger dans l'entreprise digitale.

En effet, Léon a abordé l'automatisation comme un défi, en particulier en ce qui concerne la fiabilité des données. Il développe en particulier : « Mais, tout est dans la fiabilité, et après c'est dans l'automatisation le grand défi, c'est-à-dire l'automatisation sans rogner sur la fiabilité. Si, moi je passe 6 jours tous les mois sur les effectifs, c'est que j'ai un problème. C'est qu'il faut que j'automatise un maximum car, j'ai autre chose à faire que de compter des bonshommes 6 jours dans le mois ». Un exemple pour illustrer ce défi d'automatisation pour améliorer la fiabilité des données RH est Smart RH et la pose de congés. Il mentionne : « Fiabiliser, quand on parle sur smart RH on fiabiliser la pose de congés, parce ce n'est pas de l'interface, c'est pas un fichier qu'on importe tous les mois, parce que si je saisie une absence euh qui date de deux mois en arrière, elle va remonter dans le système alors qu'avant elle ne remontait pas, etc. Là aussi on fiabilise ». De cette façon, l'automatisation est perçue non seulement comme un gain de temps mais aussi comme un moyen de garantir la fiabilité des données. Puis, automatiser est aussi un moyen d'éviter les retraitements manuels et « à partir du moment où il y a retraitement manuel, il y a erreurs potentielles ».

Un autre défi abordé lors de l'entretien est la collaboration interfonctionnelle, un aspect que j'avais déjà observé lors de la réalisation de mes missions. En effet, pour obtenir des données pertinentes permettant de gérer les ressources humaines et, plus largement, de piloter l'entreprise, il est essentiel de partager les informations entre les différentes fonctions. Cette coopération garantit une vision globale et cohérente des données. Seulement, cette collaboration n'est pas simple, il faut se mettre d'accord sur ce qu'on appelle indicateur, sur la façon de calculer telle ou telle chose et même d'adopter un langage universel et commun
pour se comprendre (approfondie dans la partie précédente en section II.2.1.). Léon aborde ce
point dans l'entretien, il développe l'idée suivante : « *Si on parlait de logistique ça serait parfait, les délais de livraisons c'est comme le taux d'absentéisme, vous avez 50 boîtes, vous avez 50 façons de le calculer, c'est clair et net. Pareil pour les effectifs, les effectifs, dans 9 boîtes sur 10, ils se foutent sur la gueule entre la finance et la RH autour des effectifs, comment tu comptes et dis-moi ce que je compte*». Il explique notamment qu'il a inventé un
nouveau champ avec le directeur de la fonction commerciale pour se comprendre, il affirme
même que « *la définition de ce qu'on attend est extrêmement importante* ». Pour illustrer ces
propos, un exemple en raccord avec ce point concerne une réunion avec la DSI, avec Léon et
Violette pour se mettre d'accord sur un mapping pour l'interfaçage automatique entre le
logiciel de paie et le logiciel Rubix Talent (logiciel de gestion des talents). En effet, est venu
le moment où on parlait de « statut », il y a eu un quiproquo entre le « statut » de la vision de
la DSI qui correspond à « Actif/Inactif » et le « statut » pour la fonction RH qui signifie « Cadre/Non cadre ».
Léon évoque cette anecdote lors de l'entretien : « *C'est hier les 20 secondes de quiproquo entre (une collaboratrice de la DSI) vous et moi sur le statut, inactif/actif, alors que moi quand on me dit statut je pense à cadre/non cadre. Bah oui, tant qu'on se dit pas que ce qui va bien sans le dire, va mieux en le disant, qu'on parle bien du même statut actif/inactif, on peut partir très loin dans ces conneries* ». Cette collaboration peut aller plus
loin, notamment interpays. C'est l'exemple abordé par Violette lors de son entretien, elle
évoque qu'ils se partagent le logiciel de gestion des talents avec Rubix Allemagne et Rubix
Benelux, ainsi selon elle, ce partage demande « *un remaniement de l'organisation parce que on peut plus faire chacun sa sauce de son côté, ce qui est très bien au contraire, d'échanger ensemble pour voir ce qu'on pourrait établir comme calendrier commun, de s'adapter au rythme de chacun et donc c'est une réorganisation qui se manifeste dans chaque pays* ». De
cette façon, la collaboration au niveau d'un groupe et la collaboration interdisciplinaire est un
réel défi pour le traitement de la donnée RH pour le pilotage RH afin de ne pas polluer sa
qualité.

La qualité des données RH est ressortie en majorité dans les entretiens, et est
considérée comme le grand défi dans le processus de quantification des données RH. A titre
d'illustration dans l'entretien avec Léon à la question « Quels sont les principaux défis
auxquels vous êtes confronté lors de la collecte et de l'analyse des données RH ? » Celui-ci
m'a énuméré : « la fiabilité, il n'y a rien d'autre, fiabilité, fiabilité, fiabilité, fiabilité et
encore fiabilité. La fiabilité, c'est est ce que ma data est bien tenue à jour ? qu'elle est bien
propre ? est ce qu'elle est conforme à ce que j'attend ? à ce qu'attend l'autre ? le client interne ou externe ? Ça c'est tout l'enjeu, et ça, ça renvoie au vrai problème de la data ».
Violette a eu la même réflexion autour de la question des principaux défis, elle a répondu : « Déjà, le premier défi est la collecte de la donnée, [...] donc le premier défi c'est de l'avoir, de l'avoir mais de façon propre, mais ça c'est un défi quotidien pour l'ensemble des équipes rh d'avoir la data la plus clean pour pouvoir éviter tous les biais possible » . Puis, d'après Léon « Si ma data n'est pas propre, l'extrapolation qui en est faite, la lecture qui en est faite est erronée, révolue » . En effet, si les données brutes sont inexactes, leurs traitements et analyses ne permettent pas de donner une lecture exacte de la réalité. C'est pourquoi, le traitement des données RH nécessite des vérifications : « faire en sorte que la data initiale soit la plus correcte possible et éviter de travailler sur des données qui soient déjà obsolètes ou biaisées, c'est de la vérifier avant, je la vérifie tout le temps » . d'après les dires de Violette. Le responsable rémunérations et avantages sociaux affirme ainsi : « Il faut s'assurer de la qualité de la data qui va piloter les décisions » . La maintenance de la qualité de ces données RH est toute la complexité et l'enjeu de ce processus de quantification.

Un autre défi consiste en la neutralité qu'il faut avoir en tant que professionnel RH que ce soit dans le processus d'analyse des données RH et/ou dans la restitution. Dans l'analyse, cela concerne notamment la neutralité pour éviter les biais et de faire parler la donnée à notre guise sans objectivité. Léon affirme notamment : « Mais quand on est sur de l'analytique rh pour l'aide à la prise de décision, c'est la neutralité parce que le plus gros danger c'est de traiter sa data en ayant, en sachant ce qu'on a envie de dire car, dans ces cas-là on fait dire à la data ce qu'on a envie qu'elle dise, on la fait rentrer même s'il le faut à grand coup de chausse pied dans une chaussure carrée mais on y arrive et dieu sait que je le fais quand c'est orienté » . Nous pouvons retrouver cette même idée dans la restitution des informations mis en lumière par l'analyse de données : « Le plus gros défi dans la restitution, c'est la neutralité, pas en CSE, ça dépend de ce qu'on veut faire, si c'est de l'aide à la prise de décision, c'est pas neutre un CSE, de base c'est orienté. Le meilleur des exemples, quand on avait été voir (le DRH) pour lui montrer la simulation du calcul de l'intéressement/participation, on ne l'avait pas fait orienté, on avait enlevé tout ce qui pourrait polluer la lecture : « Voilà ce que tu paies par emploi, voilà ce que tu payerais demain » . On l'a fait de manière froide. Imaginer que l'on soit dans l'effet inverse, on paye au taux de présence aujourd'hui, si on paye à la rémunération vous faites 20% de plus, il y a une petite voix dans la tête qui dit « oula j'ai pas intérêt beaucoup à le pousser ça », si on
rentre là dedans nous sommes plus neutre et la restitution de votre data ne l'est plus ». Ainsi, la neutralité de la restitution et de l'analyse apparaît clé, les datas doivent être neutre pour être analysables et interprétables afin de ne pas biaiser les décisions et le pilotage des RH qui en découlent.

Pour terminer, l'enquête a révélé que l'humain était une limite et un défi dans le processus de quantification des données RH. Plusieurs propos recueillis lors des entretiens mettent en évidence cette réalité :

- « La data en elle-même ne se suffit pas, il faut des relais RH sur le terrain. Si les relais RH sont bons, la data ne donne pas d'informations supplémentaires » cité par Louis.

- « Il faut qu'il y ait du détrompeur dans tout ce qu'on fait. Il faut faire très attention à la notion de gain de temps. C'est souvent du temps déplacé : il y a un temps de maintenance, de sécurisation. Si on ne regarde pas l'interface, comment s'assurer que les données soient toujours fiables ? On revient toujours à l'humain à un moment donné pour vérifier si ça a marché ou non » déclaré par Léon.

De cette façon, bien que l'automatisation et la digitalisation soient perçues comme des moyens d'améliorer l'efficacité et la fiabilité des processus, elles ne peuvent remplacer totalement le rôle humain. La surveillance et la validation par des experts RH sont essentielles pour garantir que les données restent fiables et pertinentes. En effet, le processus de digitalisation peut redistribuer les responsabilités et modifier les dynamiques internes. Par exemple, passer de la gestion de contrats papier à des systèmes comme DocuSign modifie qui est considéré comme l'expert ou le référent en matière de gestion des rh. Léon affirme lors de l'entretien : « là, le fait de dématérialiser va faire bouger les référents [...] donc ça bouscule les équilibres sur l'organisation : qui est référent de quoi ? qui est expert de quoi ? Ça c'est un truc qu'il ne faut jamais négliger. Ça bouge les lignes, ça bouge les expertises et les références ». De plus, l'idée de gain de temps doit être nuancée car la digitalisation requiert une phase initiale de configuration et de vérification qui demande du temps. De la sorte, Léon affirme : « Il faut être mesuré, car la digitalisation nécessite du temps en amont ». Cela inclut des tâches telles que le paramétrage des systèmes et la vérification des données. Des exemples concrets, comme la gestion des cartes de restaurant ou l'organisation des élections professionnelles, montrent que les économies de temps ne sont pas toujours immédiates. Par conséquent, bien que les outils digitaux puissent faciliter la prise de décision, l'interprétation
finale et l'application stratégique de ces données reposent sur l'expertise humaine. Violette conclut en disant : « *Ce qui est important pour moi de préciser, c'est que ce sont simplement des aides à la décision, mais ils ne prennent pas la décision à la place de l'humain. Ils sont là pour nous aider et pour appuyer au niveau stratégique de l'entreprise et des différentes décisions. Il faut prendre du recul, il ne faut pas foncer tête baissée avec ce qui en ressort. Il faut faire une interprétation humaine, d'où la nécessité de l'humain, qui peut permettre d'être force de proposition ou parfois être biaisé* ».

Cette dimension humaine semble clé pour compléter la digitalisation des outils, afin d'optimiser le processus de quantification des données RH et garantir un pilotage efficace des ressources humaines.

En conclusion, la quantification des données RH s'affirme comme un levier stratégique essentiel pour le pilotage des ressources humaines. La littérature explorée dans cette partie, ainsi que l'enquête menée au sein de Rubix, montrent comment une utilisation judicieuse des données peut transformer la prise de décision et renforcer la performance organisationnelle. Toutefois, plusieurs facteurs influencent l'efficacité de la quantification des données RH. Une culture organisationnelle axée sur les données « data-driven » et la combinaison de compétences techniques avec une collaboration interservices efficace sont particulièrement déterminantes. Ces éléments contribuent à maximiser l'efficacité de la quantification des données RH en tant qu'outil de pilotage. Dans un environnement en constante évolution, la quantification des données RH se révèle donc être un atout indispensable pour maximiser le pilotage RH.
### III. Complémentarité de l'Humain/technologie dans la quantification et le pilotage des données RH : Expertise RH, limites, et prospective de l'IA

Avec l'essor de l'intelligence artificielle (IA), le domaine des RH entre dans une nouvelle ère de quantification des données, promettant des avancées majeures dans la prise de décision et la gestion des talents. Cependant, cette évolution ne va pas sans défis. La quantification des données RH présente des limites et des biais potentiels. En effet, les processus d'analyse peuvent être affectés par des biais éthiques et cognitifs, car les données ne reflètent qu'une partie de la réalité sociale. De plus, les outils actuels, malgré leur sophistication, peuvent introduire des biais techniques qui affectent la qualité des résultats et l'efficacité du traitement des données. Les professionnels RH jouent un rôle clé en contextualisant les données et en interprétant les résultats avec une expertise qui dépasse les simples chiffres. Leur capacité à intégrer les nuances culturelles et relationnelles demeure indispensable malgré l'avènement des technologies avancées.

Ainsi, nous pouvons nous questionner sur la complémentarité entre l'humain et la machine sur l'optimisation du pilotage des données RH. De cette façon, nous aborderons l'existant, puis les limites actuelles des outils d'IA, les enjeux éthiques et juridiques ainsi que les perspectives pour une utilisation responsable de ces technologies, visant à garantir des décisions éclairées et justes.

#### 1. Place et rôle de l'expertise RH dans le pilotage RH

L'expertise en RH se révèle indispensable dans le pilotage RH, notamment en matière de traitement et d'analyse des données. Cette expertise va bien au-delà de la simple manipulation des chiffres ; elle englobe une compréhension approfondie des contextes organisationnels, des compétences techniques, ainsi que des capacités d'interprétation et de restitution des informations. En effet, la transformation des données brutes en informations stratégiques nécessite une combinaison de savoir-faire technique, savoir être, savoir dire et de jugement critique. L'expertise RH se déploie ainsi à travers trois dimensions essentielles : le traitement des données, l'analyse approfondie de ces données et la restitution. Ce rôle fondamental assure que les décisions basées sur les données sont à la fois informées et pertinentes, renforçant ainsi la capacité de la fonction RH à contribuer significativement à la stratégie globale de l'entreprise.
## 1.1. L'importance de l'expertise RH dans le traitement et l'analyse des données

L'enquête réalisée auprès des professionnels des ressources humaines a révélé plusieurs phases dans le traitement des données, de leur analyse à leur restitution et à la prise de décision, ces derniers nécessitent un traitement afin de pouvoir les rendre utiles dans le pilotage des RH. C'est pourquoi, l'expertise RH devient fondamentale dans le traitement et l'analyse des données.

La première étape consiste au traitement des données. L'étape suivante réside dans l'analyse des données brutes afin de les transformer en informations exploitables pour la prise de décision, notamment pour orienter la politique RH de l'entreprise. Il s'agit de rendre les données brutes intéressantes et exploitables.

Pour examiner l'importance de l'expertise RH dans l'interprétation des données, il est pertinent de comprendre comment les données brutes sont transformées en informations lisibles, pratiques et significatives. Cette transformation est nécessaire pour un pilotage RH efficace. La pyramide DICS, théorisée par Liew (2013) offre une approche structurée pour comprendre ce processus de transformation des données en informations.

<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>Figure 13. Schéma illustrant le modèle de la pyramide de la connaissance selon Liew, (2013).</figcaption></figure>

Cette pyramide se compose de 4 niveaux que sont la donnée, l'information, la connaissance et la sagesse. Les données sont un ensemble de faits à partir desquels nous tirons des informations, elles sont brutes telles que les données par exemples sorties par extraction du SIRH. Ces données ne sont ni organisées ni traitées pour nous permettre de tirer
des conclusions ou de prendre des décisions en connaissance de causes. Elles ne fournissent pas d'indications en elle-même. Liew (2013) affirme que les données doivent être transformées et analysées pour en tirer des enseignements utiles.

Puis, nous retrouvons la notion d'information, pour l'auteur lorsque l'on crée de l'information, on représente les données de manière à ce qu'elle soit plus facile à interpréter. Lorsque nous recherchons des informations, on essaie finalement de révéler des liens entre nos données brutes.

Ensuite, la connaissance est basée elle-même sur des informations structurées et organisées à partir desquelles nous tirons des conclusions sur la façon dont le monde fonctionne. La connaissance va être l'interprétation d'une information, permises par des corrélations. Par exemple, je vais transformer la donnée brute du SIRH qui est la civilité pour obtenir le nombre d'hommes dans la société Rubix France : on passe de donnée à information. Puis, je vais analyser cette information et l'interpréter grâce à des croisements, ce qui va me donner une plus grande importance des hommes dans cette entreprise qui peut être liée au secteur par exemple.

Pour terminer, en haut de la pyramide se trouve la sagesse qui est le niveau le plus élevé de la réflexion, elle se manifeste lorsqu'une personne ou une organisation rassemble toutes les connaissances en informations disponibles pour prendre des décisions plus éclairées. Il s'agit du niveau de prise de décision ou de pratique, on peut essayer d'utiliser les connaissances acquises à l'analyse des données pour prendre des décisions stratégiques.

De ce fait, la collecte de données n'est pas la fin du processus d'apprentissage, ce n'est que le début, elles doivent subir d'importantes transformations et interprétations pour aboutir à des décisions judicieuses pour les organisations basées sur celles-ci. Cette théorie des connaissances met en lumière le processus consistant à donner du sens aux données brutes en les transformant en information. Transformer ces données brutes en représentations graphiques permet de rendre l'information accessible et compréhensible pour tous.

Au-delà de ce simple processus de manipulation des données, il est essentiel de reconnaître le rôle de l'expertise RH en termes de savoir (être et faire) dans ce contexte. Assurément, les professionnels des ressources humaines occupent une position privilégiée pour comprendre et interpréter les données, apportant une valeur ajoutée indispensable à la prise de décision organisationnelle. Le mariage entre l'expertise technique des outils
d'analyse des données et l'expertise expérientielle des professionnels des RH est au cœur de ce processus. Les « connaissances expérientielles » désignent les savoirs acquis par l'expérience directe plutôt que par la théorie. Dans le contexte de la gestion des ressources humaines et de la quantification des données RH, elles sont indispensables car elles permettent aux employés de développer des compétences pratiques et spécifiques à leur environnement de travail. Ainsi, ces connaissances contribuent à une amélioration continue des compétences et à une plus grande adaptabilité face aux changements.

À mon avis, l'expertise RH se manifeste à travers deux dimensions essentielles du **savoir-faire** : l'analyse et l'interprétation des données. Premièrement, cela implique l'application de **compétences techniques** spécifiques pour transformer les données brutes en informations exploitables, permettant ainsi d'orienter efficacement la politique RH de l'entreprise. Deuxièmement, cette expertise va au-delà du traitement des données ; elle inclut également la **capacité à contextualiser ces informations**, à prendre du recul pour révéler des liens et des corrélations significatives. En somme, les professionnels RH doivent allier compétences techniques et perspective stratégique liée à l'expérience pour assurer une analyse approfondie et pertinente des données (Guillot-Soulez & Pezet, 2020).

Assurément, les chiffres et les données peuvent être interprétés de multiples façons, rendant indispensable la mise en contexte par les professionnels RH pour une analyse pertinente et intéressante des informations. Également, l'expertise RH au sens d'expertise expérientielle en matière de traitement des données s'apparente à un savoir-être, car elle nécessite une compréhension approfondie de la culture organisationnelle, du secteur de l'entreprise, finalement du contexte global de l'entreprise. Cette expertise exige alors de bien connaître son entreprise, rendue possible par l'expérience. Ce savoir être transparaît également sur leur interprétation des données. Assurément, l'expertise RH dans la quantification des données RH va de pair avec le savoir être qu'est d'utiliser leur jugement et leur expérience à bon escient dans l'interprétation des données RH. Cela implique notamment de l'intuition, mais également de remettre d'abandonner ces jugements, de faire un pas de côté, afin d'apporter une analyse neutre, sans positionnement de la part du professionnel RH. Cela fait partie de l'expertise RH à mon sens pour favoriser la bonne prise de décision et le pilotage RH à suivre guidé par les indicateurs produits par le professionnel RH.
Exemple Rubix :

Un exemple notable chez RUBIX concerne une analyse des rémunérations des comptables en septembre 2023 (avant NAO). Un traitement de la donnée a été réalisé afin de transformer ces données en information. Cette analyse consistait en l'analyse des 10 plus hautes rémunérations des comptables. Ce qui est ressorti de l'étude est le constat de la présence de davantage d'hommes que de femmes dans cette liste, alors que les hommes sont moins nombreux dans cette fonction. Cette information nous indique a priori que les rémunérations des femmes comptables se situent en dessous de celles des hommes. Du moins, c'est l'information qui ressort du traitement de la donnée. L'expert RH se doit d'aller chercher et creuser le sens à tout ça, notamment cela demande une remise en contexte car, Excel ne le fait pas à notre place : cet outil permet seulement de traiter la donnée. Le RH va s'interroger si certaines femmes ne sont pas concernées par une reprise d'étude, ce qui expliquerait en l'occurrence les plus basses rémunérations. Cela serait donc lié à une moindre expérience dans le domaine comptable liée aux reconversions professionnelles. De cette façon, « croiser des variables constitue un outil précieux (sexe et salaire), mais peut aussi s'avérer insuffisant, notamment pour apprehender des phénomènes complexes, multifactoriels, comme c'est le cas pour cet exemple de l'égalité salariale entre les hommes et les femmes » (Coron, 2019). En effet, l'écart de salaires entre les femmes et les hommes a de nombreuses causes comme les différences de diplômes initiaux, de niveaux de responsabilité, de temps de travail, etc. Cet exemple nous montre qu'il ne suffit pas de se fier uniquement à ce qui apparaît en surface : la partie visible de l'iceberg, autrement dit, ce qu'il ressort du fichier Excel. Il est essentiel de comprendre pourquoi les choses se présentent ainsi en s'intéressant à la partie invisible de l'iceberg qui est le contexte, ne ressortissant pas comme tel d'un fichier. Le défi pour la fonction RH consiste à gérer l'analyse d'un volume toujours croissant de données disponibles afin de découvrir des connexions entre des phénomènes qui semblent a priori sans lien évident (Besseyre des Horts, 2014).

Un autre exemple pertinent pour démontrer le rôle de l'expertise RH dans le
processus d'analyse concerne le taux d'absentéisme de l'entreprise, c'est une information. Le
rôle du professionnel RH par la pratique de l'analytique RH se doit d'aller chercher à
comprendre cette information, ce qu'il se cache finalement derrière ce chiffre. Cela peut
s'apparenter à aller chercher le contexte socio-économique et celui de l'entreprise. Par
exemple, le COVID 19 peut avoir un lien important avec le taux d'absentéisme de 2020. Il y
a tout un processus derrière le traitement des données RH qui va être l'analyse. Par ailleurs, « les acteurs RH consacrent en moyenne 80 % de leur temps à la production d'indicateurs RH (comme le taux d'absentéisme) contre uniquement 20% au mieux à l'analyse » (Pertinant, 2017). La mise en place d'un bilan social n'expliquera jamais le taux d'absentéisme. C'est pour cela, que l'analytique RH nécessite l'intervention du professionnel RH dans le processus de réflexion, et de construction d'analyses et cela quelque soit l'efficacité des algorithmes derrières les solutions. Assurément, l'analyse des données RH demeure une démarche humaine avant d'être technologique.

Confronter les chiffres aux réalités opérationnelles de l'entreprise est de fait indispensable pour traiter les données, analyser les informations, avec un esprit critique. Par exemple, un taux de turn over élevé peut être courant dans certains secteurs d'activité caractérisés par une forte pénibilité ou des horaires variables (le secteur du BTP par exemple).

De cette façon, l'expertise RH renforcée par l'expérience est indispensable pour assurer le bon traitement et l'analyse des données. Bien que les outils automatisés fournissent des perspectives et clés, ils ne saisissent pas toujours la complexité et les subtilités de la réalité sociale. Les professionnels RH doivent contextualiser les données, tenant compte du contexte organisationnel, pour transformer les données brutes en informations exploitables. Leur jugement et leur expérience permettent de donner du sens aux chiffres et de formuler des actions stratégiques. Un bon professionnel RH sait interpréter les données pour expliquer des phénomènes et mettre en place des actions correctives appropriées. Ainsi, la quantification des données RH, associée à l'expertise des professionnels RH, est essentielle pour un pilotage RH efficace, assurant que les décisions soient basées sur une compréhension approfondie des réalités de l'entreprise.

## 1.2. Expertise RH et Pilotage RH : Maîtriser l'art de la restitution des données

L'expertise RH ne se retrouve pas uniquement dans la phase de traitement et d'analyse des données. Elle se manifeste également dans la restitution efficace des résultats, un aspect crucial pour le pilotage stratégique des ressources humaines. Après avoir traité et analysé une grande quantité de données, les professionnels RH doivent être capables de communiquer les résultats de manière claire et percutante. Cette restitution nécessite non seulement des compétences en analyse, mais aussi une aptitude à narrer les données de façon à mettre en
lumière leurs implications pour l'organisation. L'objectif est de transformer des données
brutes en informations stratégiques accessibles, facilitant ainsi la prise de décisions éclairées
et renforçant la légitimité de la fonction RH dans la stratégie globale de l'entreprise.

De fait, après la phase de production de l'indicateur, de l'information, de la connaissance, il faut raconter une histoire.

Les professionnels des RH doivent être en mesure de communiquer efficacement les résultats de l'analyse des données aux différentes parties prenantes, en utilisant un langage accessible par exemple.

En somme, l'expertise RH dans la restitution des données se spécifie comme un savoir dire. Effectivement, le professionnel RH se doit d'avoir une communication efficace, consistant à expliquer les résultats de manière claire. Pour cela, le professionnel RH peut utiliser un langage accessible et compréhensible par tous les interlocuteurs, notamment en vulgarisant son propos. Le savoir dire de l'expertise RH peut aussi se retrouver dans la narration du professionnel RH qui se doit d'être stratégique. Il doit être en capacité de raconter une histoire cohérente à partir des données, transformées en information, en soulignant les liens, corrélations et en aidant à orienter les décisions RH. Aussi, l'expertise RH se doit d'avoir des qualités de convaincant, il doit notamment savoir présenter les analyses et recommandations de manière persuasive.

De plus, nous pouvons rendre compte d'un certain savoir être à avoir lorsque le professionnel RH a des missions de restitution des données RH. Il se doit de conserver un certain professionnalisme, même lorsque les données le concernent. Il se doit également d'avoir des compétences en adaptabilité pour justement ajuster les méthodes et communications en fonction du contexte et des interlocuteurs. Un exemple RUBIX illustrant ces propos concerne les échanges d'information basés sur les données avec le groupe qui se font en anglais. Encore plus dans une autre langue, il est important de s'assurer que l'on parle bien de la même chose lorsque l'on parle de « % bonus payout 2023 » par exemple. Le professionnel RH doit s'adapter à ses interlocuteurs pour répondre à leurs besoins.

Aussi, la restitution peut se faire sous forme visuelle comme à travers un graphique, cela peut permettre de rendre l'information davantage accessible et compréhensible de tous. Cette forme de restitution peut permettre de transmettre un constat, une information en la visualisant. Il peut être bénéfique d'aller dans la simplicité et non dans le détail, car tout le
monde n'est pas à l'aise avec les chiffres. Il faut également donner du sens en tant que professionnel RH à ce qu'on veut transmettre comme information, connaissance, et ou / sagesse. Finalement, il faut savoir faire preuve de pédagogie, c'est notamment ce que nous faisons lorsque nous répondons à la question de pourquoi on le fait ? Cela permet notamment de donner du sens et de capter l'attention des interlocuteurs en face. On n'explique pas vraiment les détails de comment on a calculé telle ou telle chose, comment on est arrivé à ce résultat, ce n'est pas le but de nos analyses, mais bien le résultat et de ce qu'on en fait qui est le coeur de nos missions.

Exemple Rubix :

Un exemple qui me semble intéressant à aborder concernant la place de l'expertise RH dans la narration des données RH est un sujet sur l'égalité professionnelle. L'objectif de cette analyse a été de retrouver les données de 2013, et de les rassembler avec celles de 2024 afin de rendre compte de l'évolution concernant l'égalité salariale chez Rubix. La méthode utilisée a été de rendre compte de cette évolution depuis 2013 avec une approche de la loi normale, et plus précisément de courbe (Annexe 7). Cette analyse a été transmise à différentes réunions : au CSE, mais également à deux réunions de la DRH. Le but dans ces restitutions n'étaient pas d'expliquer les calculs, et de comment on l'avait fait. Notre discours a été juste : « Voilà, nous allons vous présenter une analyse sur l'évolution des disparités salariales de 2013 à 2024, regardez ». Dans ce cas-là, les mots n'étaient pas nécessaires pour expliquer clairement ce qu'on voyait. Le graphique était assez flagrant pour transmettre notre message qui était « Nous avons parcouru du chemin » (Annexe 8). Ici, la forme visuelle a été privilégiée pour transmettre la connaissance. Ainsi, il y a un questionnement à se confronter lorsque l'on souhaite communiquer des données traitées chez l'expert RH.

L'expertise RH dans la restitution de l'analyse des données RH peut également permettre à la fonction RH de gagner en crédibilité et légitimité en s'appuyant sur les données RH (Besseyre des Horts, 2014). Cela peut notamment être le cas dans les CSE. En effet, le traitement de la data a une dimension d'un usage social permettant l'échange d'informations basées sur des chiffres, de la donnée entre employeurs et organisations syndicales (Leboeuf, 2022). De plus, les « DRH peuvent expliquer et beaucoup mieux justifier les décisions prises pour définir et mettre en œuvre une politique RH » (Besseyre des Horts, 2014). La parole dans la restitution a une dimension de persuasion, qui joue un rôle essentiel dans une organisation où s'exercent le débat, la discussion, les désaccords,
l'argumentation (Revault d'Allonnes, 2018). Ils pourront par exemple, expliquer et justifier de façon beaucoup plus convaincante une nouvelle orientation d'un pan de la politique RH notamment liée à la stratégie globale de l'entreprise et ses objectifs futurs à un ensemble de parties prenantes (investisseurs, managers, collaborateurs, organisations syndicales, etc.).

L'expertise RH ne se limite pas à l'analyse des données mais s'étend à leur restitution. Les professionnels RH doivent maîtriser l'art de communiquer les résultats de manière claire et convaincante. Cela inclut la capacité à raconter une histoire cohérente à partir des données et à adapter leur communication selon les interlocuteurs et le contexte. La restitution des données peut prendre différentes formes pour rendre l'information plus compréhensible. Cette compétence de communication, ou « savoir dire », est essentielle pour transformer les données brutes en informations stratégiques utilisables, renforçant ainsi la crédibilité et la légitimité de la fonction RH.

## 2. Les limites et biais potentiels de la quantification des données RH

La quantification des données RH comporte de multiples limites et biais potentiels. Assurément, il y a des risques de biais d'analyse dans ce processus impliqué par des limites éthiques et cognitives. Par ailleurs, il est important de rendre compte des biais dans la constitution et le traitement des données car les données ne décrivent jamais complètement une réalité sociale, elles en sont toujours qu'un échantillon (Levy, 2020). De plus, le processus de quantification des données RH connaît des limites techniques liées à l'utilisation d'outils peu adaptés pouvant biaiser les résultats, et impacter l'aboutissement du processus de quantification des données RH à cause d'un traitement moins optimal de la donnée.

### 2.1. Éthique et cognitif

Une des premières limites concerne l'éthique dans la quantification des données RH. Cela fait notamment référence aux problèmes moraux et éthiques qui peuvent surgir lorsque des données relatives aux RH sont mesurées et analysées.

Assurément, lors de la collecte et de l'analyse des données RH comme la performance des employés, plusieurs questions éthiques peuvent se poser. Par exemple, le professionnel des RH se doit d'être impartial concernant l'interprétation des données. Il doit aussi laisser de côté ses préjugés pour ne pas biaiser son analyse. Cependant, dans l'analyse de données, nous pouvons retrouver des potentiels de discrimination, etc. Cette mauvaise gestion peut conduire
le professionnel RH à de mauvaises interprétations des données et le guider à prendre des décisions injustes et non éthiques.

En effet, il existe différents biais cognitifs qui peuvent impacter les analyses des données RH et de pair conduire à prendre des mauvaises décisions et donc mener à un mauvais pilotage RH. Les biais cognitifs sont une distorsion de l'information due aux raccourcis opérés par notre cerveau lors du traitement de l'information. Pour surmonter les préjugés qu'ils génèrent, il est essentiel de savoir reconnaître les différents types de biais cognitifs. Ces biais ont été théorisés par des psychologues américains Daniel Kahneman et Amos Tversky qui cherchaient à justifier la prise de décision parfois irrationnelle en entreprises. Ces derniers ne parlent pas seulement de « biais » mais de « heuristiques », celui-ci désigne le traitement de l'information spécifique de l'intelligence humaine, différent d'un programme informatique fondé uniquement sur des algorithmes (Martinez, 2010). Les heuristiques sont des stratégies cognitives simplifiées, des « raccourcis » mentaux qui nous permettent de trouver des solutions acceptables, bien qu'elles ne soient pas toujours correctes. Les heuristiques sont à la fois nécessaires et dangereuses : nécessaires, car elles simplifient les processus de jugement et de décision, mais dangereuses dans le sens où ces raccourcis mentaux peuvent nous induire en erreur, ce qui peut conduire à des décisions erronées.

Il y a différents biais cognitifs liés aux préjugés sexistes, l'âgisme, le biais de perception, etc. Un exemple de biais pourrait être de se dire « les jeunes de moins de 25 ans sont les collaborateurs avec le plus haut taux d'absentéisme », ici lié à l'âge. Ainsi, le professionnel RH qui traiterait la data peut partir dans une analyse avec des stéréotypes de base, puis faire dire à des chiffres ce qu'il a envie de leur dire, pouvant clairement biaiser l'analyse.

De mon point de vue, nous avons tous des opinions. C'est pourquoi, le professionnel RH qui a des missions de traitement des données, se doit de les laisser de côté afin de ne pas impacter le processus de quantification des données, et se laisser convaincre par les données pour pouvoir émettre des hypothèses. Bien évidemment, il est tout de même important de se rappeler que les données ne nous rendent pas forcément compte de la réalité, mais d'un échantillon à un instant T, à une photo. Elles ne peuvent pas parler d'elles-mêmes. C'est pourquoi, en les interprétant, il faut savoir être neutre.
En effet, il faut laisser ses opinions de côté. Une notion intéressante illustrant cela est la notion de post-vérité. Celle-ci se définit comme un régime d'indifférence à la question de la vérité des faits au profit des opinions et des intérêts particuliers qui se substituent littéralement aux faits. Quant à elle, l'opinion repose sur des idées, des connaissances, des valeurs, des croyances et paradigmes, mais les faits comptent souvent bien peu dans notre opinion. Finalement, cette notion se rapporte concrètement à une proposition qui est dite vraie lorsqu'elle est garantie par sa conformité à ce qui est, dans la société, la cité, l'organisation. Les vérités partagées par la société, proclamées dans l'espace public, sont considérées et pensées comme « évidentes », notamment liées aux normes sociétales proclamées et soutenues par ceux qui ont le pouvoir, formant donc nos opinions. Nietzsche (1987) affirmait : « il n'y a pas de faits, il n'y a que des interprétations ». De cette façon, les faits bruts, les données brutes n'annoncent rien, ne rendent pas compte de la réalité sociale car ils doivent être traités, c'est à dire remis en ordre et ne font sens qu'à la condition d'être interprétés et déchiffrés pour être « organisés en un récit, dans une « histoire » qui leur donne sens et forme » (Revault d'Allonnes, 2018). Cependant, ce déchiffrage, cette interprétation ne représente pas non plus la réalité factuelle puisque ce récit est composé d'interprétation et d'opinions. Cette notion rend compte de la construction de biais notamment liés aux opinions dans le processus de quantification des données RH rendant le pilotage RH infructueux.

Une fois des décisions incorrectes ou contraires à l'éthique, issues d'une analyse défaillante, sont intégrées dans les processus et les routines de l'organisation, elles s'enracinent rapidement, rendant leur modification d'autant plus difficile. C'est pourquoi, il est très important que les systèmes de mesure et d'analyse des effectifs soient basés sur des méthodes de recherche et statistiques en sciences sociales de la plus haute qualité (Huselid, 2018).

La quantification des données soulève de plus en plus de préoccupations éthiques pour les collaborateurs, notamment en ce qui concerne les biais cognitifs qui peuvent impacter le pilotage RH mais également le respect de leur vie privée. C'est pourquoi, la quantification des données RH soulève des questions d'enjeux éthiques impliquant la responsabilité des entreprises à respecter les normes éthiques en matière de protection des données des employés.
## 2.2. Légale

Une limite du processus de quantification des données RH concerne son rapport à la confidentialité. En effet, les technologies digitales brouillent les frontières entre vie privée et vie professionnelle, favorisent la captation et l'archivage de données sur le comportement quotidien et les compétences des collaborateurs. Cette capacité à traiter ces informations pose de nouvelles questions et de nouveaux enjeux sociaux (Dudézert, 2018). Ainsi, c'est de la responsabilité des entreprises de respecter les normes éthiques et réglementaires en matière de protection des données des employés.

Le processus de quantification des données RH implique la manipulation d'informations sensibles telles que la rémunération, des détails financiers ou encore des données personnelles telles que le nom, le prénom, le numéro de sécurité sociale, etc. Toute fuite de ces informations peut compromettre la vie privée des salariés. Ainsi, la préservation de la confidentialité est fondamentale pour maintenir la confiance des employés et se conformer aux normes de protection de données. Assurément, la mise en place du Règlement général sur la protection des données (RGPD) qui encadre la protection des données au sein de l'Union Européenne, impose des obligations strictes aux entreprises en matière de collecte, de traitement et de stockage des données (CNIL, 2016).

Le Règlement général sur la protection des données, adopté en 2016 et entré en vigueur pour tous les membres de l'Union européenne depuis le 25 mai 2018, vise à mieux encadrer ces pratiques au sein de l'UE. En effet, les entreprises doivent respecter ce règlement dans leurs pratiques et notamment concernant le traitement des données RH. Le RGPD renforce les droits des collaborateurs, leur permettant d'exercer leur droit d'accès, de suppression et de rectification concernant leurs données personnelles collectées par l'entreprise. Ainsi, le traitement des données personnelles (concernant les candidats, les collaborateurs en interne ou les clients) doit être explicite et transparent. Le service RH est fortement concerné par ce règlement, puisque de nombreuses données personnelles sont utilisées et exploitées. Selon la définition officielle publiée sur le site de la Commission nationale de l'informatique et des libertés (CNIL), une donnée personnelle est toute information se rapportant à une personne physique identifiée ou identifiable. Cependant, parce qu'elles concernent des personnes, celles-ci doivent en conserver la maîtrise. Ces données personnelles concernent également les fiches de paie, les notes de frais, les justificatifs d'absence, les informations médicales, les demandes d'entretien... Tous ces
éléments constituent des données à protéger qui sont sous la responsabilité de l'entreprise. Garantir la conformité du traitement des données RH, c'est éviter des contentieux avec des collaborateurs qui pourraient donner lieu à des réclamations auprès de la CNIL. En cas de non-respect du RGPD, l'entreprise s'expose à des sanctions telles que des amendes pouvant aller à un montant équivalent à 5% du chiffre d'affaires global « Groupe » (montant maximal retenu : 20 millions d'euros).

Un exemple concret de cet aspect se manifeste dans mon quotidien chez Rubix. Lorsque quelqu'un me demande un fichier, mon premier réflexe est de me demander : « Puis-je lui transmettre ces données ? ». Il est de mon devoir de faire attention à ce que j'envoie et à qui ? Mon travail quotidien implique le traitement de données personnelles, souvent sensibles, ce qui m'oblige à m'assurer que mon interlocuteur a le droit d'accéder à ces informations.

Toujours dans ce contexte de transformation digitale, le droit essaye de se mettre à jour sur les nouvelles pratiques pour pouvoir les encadrer et protéger les employés. Un bon exemple de cette restructuration du droit par rapport aux nouvelles technologies concerne la loi Travail du 8 août 2016 qui pose le droit à la déconnexion des salariés en France. L'objectif de cette loi est de garantir le respect des périodes de congés ainsi que d'assurer l'équilibre vie professionnelle et vie privée. De ce fait, elle concerne le droit de tout salarié à ne pas être connecté aux outils numériques professionnels (PC, smartphones, etc.) en dehors des heures de travail et concerne tous les salariés qui utilisent ces nouvelles technologies au travail. Cette loi témoigne le développement du sujet des nouvelles technologies et modes de travail permis par la transformation digitale dans le cadre juridique.

Cependant, bien que les nouvelles technologies issues de la transformation digitale favorisent la collecte d'une grande quantité de données RH, notamment grâce à l'essor d'Internet et à l'externalisation des données, en l'occurrence le développement du big data RH, le cadre juridique reste flou. « Ces évolutions engendrent de nouveaux risques pour les entreprises comme par exemple le vol de données, l'espionnage, etc. et de nouvelles responsabilités (respect de l'intimité de la vie privée des collaborateurs en entreprise, respect des dispositions de la loi Informatique et Libertés pour les données collectées) » (Dudézert, 2018). Pourtant, les nouvelles technologies et leurs usages se développent plus vite que le droit.
Ainsi, le droit semble être une nouvelle limite au traitement des données RH. Pour accompagner la transformation digitale, les entreprises doivent être inventives d'un point de vue juridique afin d'encadrer l'utilisation des données RH. Puis, les entreprises et notamment les professionnels RH ont le devoir aujourd'hui de respecter le cadre légal existant dans leurs processus et notamment dans celui de la quantification des données RH. Cependant, les contraintes éthiques et légales ne sont pas les seules à limiter ce processus, puisque les professionnels RH rencontrent également des limites techniques.

## 2.3. Technique

Effectivement, la quantification des données RH peut rencontrer des limites techniques notamment liées à l'utilisation d'outils comme Excel.

Assurément, Excel se positionne comme un outil d'analyse de données pour les ensembles de données de petite à moyenne taille, car il y a une taille maximale notamment en nombre de lignes, de feuilles de calcul et en matière de volume de données qu'il peut gérer efficacement. Il est notamment confronté à des ralentissements lorsqu'un fichier est trop lourd, autrement dit lorsqu'il comporte un nombre important de données. Néanmoins, cet outil est accessible pour les analyses de données de petite à moyenne échelle car celui-ci offre une interface intuitive et une multitude de fonctions préconstruites pour la manipulation et l'analyse de données brutes.

Bien qu'il soit un outil polyvalent pour la gestion et l'analyse de données, il comporte des limitations significatives lorsqu'il s'agit de traitement de big data. En effet, les outils d'analyse avancée nécessaires pour le big data RH comme les analyses prédictives, et le traitement des données en temps réel ne sont pas ou peu pris en charge par Excel. Pour des applications de big data RH, les entreprises doivent se tourner vers des outils ou plateformes davantage spécialisées et complètes pour assurer le bon traitement des données RH et en finalité obtenir des informations exploitables pour le pilotage RH. Il faut penser l'utilisation d'Excel comme un outil fournissant des grilles de lecture, qui ne sont pas non plus la réalité pure.

Un exemple pertinent illustrant ce propos concerne l'élaboration d'un outil permettant d'estimer les grilles de rémunérations à appliquer en fonction des postes et des régions. Pour cela, nous avons utilisé Excel ainsi qu'un benchmark nous proposant des coefficients de variation en fonction des régions à appliquer à une grille de rémunération parisienne.
Finalement, ce fichier Excel a été une usine à gaz, je me suis perdue et j'ai perdu le fil conducteur de base. Excel ne pouvant pas aller piocher directement dans des données externes, (ici les coefficients de variation applicables à chaque région), tout à dû être retraités à la main, rendant un travail colossal et surtout in fine nous pouvons nous questionner sur la précision de l'outil dans l'estimation des niveaux de rémunérations en fonction des postes et des régions. Également, la pertinence des données est à remettre en question, car cet outil deviendrait obsolète tous les trimestres (en fonction de la hausse du SMIC, des augmentations, etc.). Dans ce contexte, un outil de big data doté de puissants algorithmes aurait probablement offert une solution plus performante et efficace pour le traitement des données, en particulier celles externes à l'entreprise. Excel, bien qu'utile, n'est pas toujours adapté aux analyses complexes ou à l'élaboration d'outils sophistiqués.

Selon la taille de l'entreprise, le besoin d'outil n'est pas le même. En effet, selon un de mes entretiens réalisés avec Violette, celle-ci affirme que pour avoir une vue d'ensemble du groupe notamment pour trois pays : France, Benelux et Allemagne, nous ne pouvons pas nous contenter d'outil comme Excel pour le traitement de la data : « On est 2800 collaborateurs en France, je ne sais plus combien au Benelux et en Allemagne, pour pouvoir rendre des comptes et avoir une vue d'ensemble, on est obligés d'utiliser des logiciels comme Rubix Talent pour le traitement de la data, qui permettent de faire parler au niveau macro, ce n'est plus possible d'utiliser des fichiers Excel pour recenser par exemple les entretiens réalisés sur papier ».

Aussi, une seconde limite technique de la quantification des données RH constatée concerne la fiabilité et la qualité des données (également cité lors des entretiens). En effet, la qualité des données est une immense limite dans ce processus de quantification des données impactant le pilotage RH. Assurément, c'est un enjeu pour les entreprises de s'assurer de la qualité de la data présente dans le SIRH, c'est-à-dire qu'elle soit constamment à jour. C'est une des limites les plus importantes, car si ce n'est pas le cas, cela peut rendre obsolètes les informations mises en lumière par l'analyse des données RH, et baser les décisions sur des données erronées, peu fiables, incohérentes et plus à jour. Cela limite vraiment le traitement des données RH et le fait de se baser dessus pour piloter les ressources humaines. Autrement dit, les données incomplètes peuvent créer des lacunes dans l'analyse, empêchant une compréhension complète des tendances et des faits rendu compte par les données.