Pour terminer, une des limites à mon sens technique relève de la complexité à faire
perpétuer des outils et entretenir les indicateurs à jour : « La mise en place d'indicateurs
pérennes, utiles et réellement utilisés est une vraie difficulté » (Cristallini, 2009). En effet,
pour faire vivre des indicateurs et qu'ils soient utilisés dans le management des ressources
humaines, ces derniers doivent être mis à jour par période soit mensuellement, soit
trimestriellement, annuellement afin de pouvoir comparer les taux et chiffres entre deux
périodes. Cette continuité de sortir des données est une des limites du processus de
quantification. Sans la donnée comparée, elle ne sert à rien. Honnêtement, un exemple
illustrant mes propos est la mesure du taux de turn over. Ce n'est pas très pertinent à mon
sens de ne pas prendre la température chaque mois, car l'indicateur ne parle pas de lui-même
sans base comparative, seulement c'est aussi un défi pour les entreprises de pouvoir le sortir
mensuellement. C'est une limite technique notamment chez Rubix, car le SIRH ne contient
pas de tableaux de bord pouvant prendre la température du turn over chaque mois. Ainsi, il
faut prendre le temps de le calculer et de le comparer.

De cette façon, la quantification des données RH présente des défis multiples et
complexes. Les risques de biais analytique, tant éthiques que cognitifs, sont significatifs, et
les données, en tant que simples échantillons de la réalité sociale, ne fournissent pas une
image complète représentant exactement la réalité sociale. Les limites techniques liées à des
outils inadéquats comme Excel peuvent également entraver le processus. En outre, les
préoccupations légales, notamment en matière de protection des données et de respect de la
vie privée, imposent des contraintes supplémentaires aux entreprises. Pour surmonter ces
obstacles, il est essentiel de garantir une qualité optimale des données, de respecter les
normes éthiques et légales, et d'adopter des outils technologiques avancés. En fin de compte,
une approche équilibrée et rigoureuse est indispensable pour un pilotage RH efficace et
éthique.

Ainsi, nous pouvons nous demander si l'intelligence artificielle permettrait d'apaiser
toutes ces limites et si elle pourrait offrir des solutions plus précises et éthiques pour la
gestion des données RH. En effet, l'IA pourrait peut-être améliorer la qualité des analyses,
réduire les biais cognitifs, et garantir une meilleure conformité aux régulations légales, tout
en offrant des outils plus puissants pour le traitement et l'interprétation des données.
### 3. L'impact de l'intelligence artificielle sur la gestion des Ressources Humaines :
Transformations et défis

Les avancées rapides en technologie, en particulier dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA), ouvrent la voie à des opportunités inédites pour les années à venir. « L'Intelligence artificielle est une notion relativement large et parfois floue : on utilise ce terme dès lors qu'un système informatique est capable d'appliquer une règle de décision de manière autonome en s'appuyant sur l'information disponible dans une base d'apprentissage » (Lacroux & Lacroux, 2020).

La gestion par algorithmes, qui s'appuie sur l'analyse des données et l'automatisation des décisions, est en train de transformer en profondeur les pratiques organisationnelles, et plus particulièrement celles des ressources humaines. L'IA, en facilitant l'anticipation des besoins futurs et l'analyse prédictive, promet d'améliorer la gestion des talents, le recrutement, et la performance des équipes. Cette révolution technologique amène à repenser les méthodes de travail, en introduisant des outils numériques capables de traiter des volumes massifs de données pour offrir des perspectives et des recommandations en temps réel.

Cependant, cette transformation rapide n'est pas sans défis. L'évolution des technologies pose des questions importantes concernant les limites techniques, éthiques et légales. De plus, si l'IA est perçue comme une solution pour optimiser les processus et anticiper les besoins futurs, elle soulève également des préoccupations sur l'impact potentiel sur l'emploi. Selon le Fonds Monétaire International, l'IA pourrait affecter jusqu'à 60 % des emplois dans les pays économiquement avancés, contre seulement 26 % dans les pays à faibles revenus. Cette disparité reflète la manière dont les technologies peuvent exacerber les inégalités économiques et sociales.

Alors que certains, comme Elon Musk, envisagent un futur où l'IA remplacerait entièrement le travail humain, de nombreuses études nuacent cette vision. Elles soulignent l'importance de la complémentarité entre l'intelligence humaine et les systèmes automatisés.
### 3.1. Transformation des pratiques actuelles de recrutement sous l'influence de l'intelligence artificielle

Depuis 2020 et au-delà, les intelligences artificielles sont de plus en plus utilisées pour analyser les données RH, identifier les problèmes et notamment prédire les comportements des employés. Elle peut également permettre d'analyser les données RH en temps réel, offrant des insights immédiats pour la prise de décision.

De nouvelles méthodes constituant l'Intelligence Artificielle se développent telles que le « Machine Learning<fnref n="8" />» et le « Deep Learning<fnref n="9" />». Le « machine learning » offre à la machine des capacités d'apprentissage lui permettant d'apprendre de ses erreurs et de s'améliorer après chaque exécution notamment lorsque la machine se trompe, elle adapte son algorithme pour être en mesure de fournir de meilleurs résultats la fois suivante. Les algorithmes de machine learning sont en capacité de faire des prédictions à partir des données. L'émergence du big data a permis d'entraîner les algorithmes sur des volumes de données conséquentes et donc de les rendre plus performant. Tandis que le « Deep Learning » constitue la mise en place de réseaux de neurones artificiels inspirés du cerveau humain, fonctionnant via le biais d'algorithmes (Chourabi et al., 2022). Dans ce contexte, les règles de décision peuvent être élaborées à partir d'analyses de classification réalisées sur une vaste quantité de données. Le deep learning se distingue par son approche inductive, c'est-à-dire partir des faits de données brutes pour aller vers l'explication de celles-ci. guidée par les données (approche data driven).

Ces méthodes permettent de faire émerger de nouvelles tendances en matière d'analytique RH comme l'analyse prédictive ou bien l'analyse en temps réel. Ainsi, la direction des ressources humaines doit être en mesure de saisir les enjeux liés au développement du big data, qui peut leur fournir une richesse d'informations inconnues encore jusqu'à la. Cela leur permettrait d'identifier des tendances et d'expliquer des phénomènes autrefois difficiles à analyser, tels que la compréhension détaillée de l'absentéisme (Besseyre des Horts, 2014).

Par exemple, la fonction RH liée au recrutement se trouve fortement impactée par l'intelligence artificielle. Assurément, « le marché des outils d'aide au recrutement intégrant

<footnote n="8">⁸Machine learning : apprentissage supervisé adaptatif</footnote>

<footnote n="9">⁹Deep learning : apprentissage profond</footnote>
des modules d'IA est en plein essor » (Lacroux & Lacroux-Martin, 2021). Parmi les arguments avancés, on trouve notamment la promesse que ces outils favoriseraient un recrutement juste, non discriminatoire en éliminant les biais de jugements humains liés par exemple à l'activation des stéréotypes (Lacroux & Martin-Lacroux, 2021). Puis, il est affirmé que ces outils permettent des processus plus rapides, plus efficaces et plus inclusifs.

La capacité à promouvoir la diversité dans le recrutement à travers les IA présente des avantages techniques, légaux et stratégiques. Techniquement, elle promet une diversité presque automatique et un gain de temps significatif dans le processus de recrutement. Légalement, elle offre une protection contre les poursuites pour discrimination. Stratégiquement, une main-d'œuvre diverse, obtenue via des procédures sans biais humains, est perçue comme un avantage compétitif.

Seulement l'étude réalisée par Alain Lacroux et Christelle Martin-Lacroux (2021) permet de nous rendre compte que les outils fondés sur l'IA ne contribuent pas toujours à réduire la discrimination à l'embauche et qu'ils peuvent même également favoriser d'autres biais de jugement.

<figure><img src="image_16.png" /></figure>
**Figure 14.** La place de l'IA dans le processus de recrutement. Issu de « L'Intelligence artificielle au service de la lutte contre les discriminations dans le recrutement : nouvelles promesses et nouveaux risques », par Lacroux, A., & Martin-Lacroux, C. (2021)

Un exemple cité par ces auteurs concerne Amazon qui a créé en 2014 un modèle prédictif intégrant un algorithme de machine learning entraîné sur une base comprenant les recrutements des dix dernières années en 2014 qui discriminait les femmes en raison de biais dans les données d'entraînement. L'outil utilisé par Amazon, conçu pour automatiser le recrutement en attribuant une note (une à cinq étoiles) aux CV, a révélé des biais sexistes. Surement, l'algorithme se basant sur les dix dernières années de CV majoritairement masculin, a favorisé les candidats masculins et ceux rejetés faisaient référence au mot « féminin » dans le CV comme l'utilisation de la phrase suivante : « Capitaine de club d'échecs féminin ».

Cet exemple illustre des lacunes dans le traitement de sélection. Certaines études (Bolukbasi et al., 2016) montrent même que ces modèles tendent à reproduire les discriminations qu'ils sont censés éliminer. Ces problèmes sont préoccupants, car ils sont liés aux caractéristiques techniques des outils et à la méthodologie d'apprentissage.

Ainsi, même si certains promoteurs des outils de recrutements liés à l'IA argumentent que la décision finale appartient toujours à l'humain. Il me semble important de souligner les biais potentiels que ces outils peuvent introduire. De cette façon, le logiciel de recrutement, influencé par des algorithmes de recommandation, détermine les candidats à rencontrer ou à contacter. Typiquement, si l'IA considère que les candidats pour un poste de commercial doivent avoir mentionné le mot clés « Bon communiquant » en compétences relationnelles, ceux ne l'ayant pas fait pourraient être écartés du choix des candidats à contacter, et disqualifiés. Alors que finalement, on pourrait passer à côté d'un bon candidat. Cela soulève des questions sur la pertinence de ces outils dans l'aide à la décision et dans le pilotage RH particulièrement pour le recrutement.

Le logiciel de recrutement chez Rubix n'intègre pas encore de fonctionnalités d'intelligence artificielle. Cette plateforme regroupe la totalité des postes ouverts et regroupe également les candidatures quel que soit le jobboard sur lequel le candidat a postulé. Assurément, après avoir assisté à une démonstration du logiciel de recrutement avec un
professionnel du recrutement de chez Rubix, j'ai compris que ce dernier était automatisé, mais ne comportait pas d'algorithmes permettant un tri des CV via la détection de mots clés en fonction du poste ouvert par exemple. De plus, l'outil automatise la publication des annonces : en un clic, celles-ci sont diffusées sur 16 jobboards simultanément. Néanmoins, c'est toujours au professionnel du recrutement d'aller ouvrir les CVS pour pouvoir les regarder, les sélectionner ou non. C'est le travail de l'humain, du professionnel RH et non de la machine. Ainsi, il est clair que le logiciel utilisé chez Rubix intègre de nombreuses automatisations et permet la digitalisation des candidatures, contribuant à la transformation digitale des entreprises mais ne comporte pas de fonctionnalités liées à l'IA.

De cette façon, depuis récemment, l'intelligence artificielle a transformé les ressources humaines en offrant des outils d'analyse avancés comme le machine learning et le deep learning. Cependant, ces technologies peuvent reproduire des biais existants, comme l'illustre l'exemple d'Amazon. Ces outils doivent être surveillés attentivement pour éviter de nouvelles discriminations. En effet, l'avènement de l'utilisation de l'IA dans les entreprises soulève de nombreux enjeux futurs.

## 3.2. Enjeux futurs de l'intelligence artificielle

Alors que l'IA offre des opportunités d'innovation et d'efficacité, elle engendre également des préoccupations majeures. Parmi celles-ci figurent la nécessité d'un cadre juridique clair pour la responsabilité des IA, les risques de surveillance abusive, la gestion des biais algorithmiques, la perte d'autonomie des travailleurs, ainsi que les enjeux liés à l'obsolescence des compétences. Ces défis nécessitent une réflexion équilibrée pour harmoniser les avantages technologiques avec les impératifs éthiques et humains.

Le premier enjeu est lié aux risques liés au cadre juridique de l'usage de l'intelligence artificielle. La question la plus fréquente pour les entreprises aujourd'hui concerne la responsabilité de l'intelligence artificielle. En effet, l'utilisation croissante de robots et d'intelligences artificielles pour effectuer des tâches habituellement réalisées par des humains en est la principale raison. En janvier 2017, le Parlement européen a adopté une résolution proposant des recommandations à la Commission pour établir des règles de droit civil sur la robotique (Campanini, et al., 2021). Cette résolution propose la création d'un statut « de personne électronique » pour les robots et IA. Ce statut attribuerait aux robots des droits et devoirs, y compris la responsabilité de réparer les dommages causés. Le Parlement a
demandé à la Commission européenne de proposer une directive sur les règles de droit civil en matière de robotique, en se basant sur l'article 114 du TFUE. Cette directive devrait inclure :

1. Une définition et une classification des « robots intelligents » à l'échelle de l'Union européenne.

2. La création d'un système européen d'immatriculation des robots avancés, avec des critères de classification obligatoires pour l'inscription au registre.

De plus, le règlement sur l'intelligence artificielle (procédure 2021/01/06), proposé par le Parlement Européen et le Conseil le 21 avril 2021 vise à établir des règles harmonisées pour l'intelligence artificielle à l'UE. L'objectif de ce règlement est de créer un cadre juridique uniforme pour le développement, la commercialisation et l'utilisation de l'IA, tout en respectant les valeurs fondamentales de l'Union européenne. En bref, ce règlement vise à équilibrer l'innovation en IA avec la protection des citoyens et également de garantir un marché intérieur fonctionnel (Benssousan, 2024). Ainsi, la proposition de règlement du parlement européen sur l'IA ainsi que la résolution adoptée par ce dernier sur la robotique témoignent du besoin croissant du cadre juridique autour de cette notion d'intelligence artificielle. Cela va être un des enjeux des futures années.

Le second enjeu du management algorithmique et de l'IA est la **surveillance abusive**. Assurément, l'usage accru d'algorithmes favorisant la traçabilité des données soulève des questions sur la vie privée et la surveillance des salariés.

Un autre des enjeux futurs vis-à-vis de l'IA va être de maîtriser cette intelligence afin de limiter un maximum tous les biais algorithmiques pouvant favoriser des potentielles discriminations. En effet, comme cité auparavant avec l'exemple de l'introduction de l'IA dans la fonction du recrutement, cette innovation peut créer des biais, c'est pourquoi il va falloir apprendre à les maîtriser dans le futur. Un autre concept émergent illustrant l'utilisation de l'IA dans l'intensification des **discriminations**, ici salariales se nomme « collision algorithmique ». Ce concept décrit une situation où plusieurs employeurs utilisent des algorithmes pour collaborer de manière implicite dans le but de réduire les salaires des employés. Par exemple, si plusieurs entreprises utilisent des algorithmes pour fixer les salaires des employés, ces algorithmes peuvent ajuster les offres salariales de manière à ce qu'elles soient systématiquement plus basses, sans que les entreprises n'aient besoin de
communiquer directement entre elles. Cela peut créer une pression pour maintenir les salaires bas, car les algorithmes peuvent ajuster les salaires en fonction des moyennes du marché ou des offres concurrentes, plutôt que de récompenser la performance individuelle du futur collaborateur. De cette façon, la collusion algorithmique peut renforcer les inégalités salariales en homogénéisant les salaires à la baisse, ce qui peut accentuer les écarts entre différents groupes de travailleurs et provoquer des discriminations salariales. C'est pourquoi, il y a un besoin croissant de réguler l'utilisation des algorithmes pour éviter la collusion et garantir que les algorithmes ne soient pas utilisés pour exploiter les travailleurs ou diminuer les conditions de travail.

Par ailleurs, un autre des enjeux futurs à l'IA se rapporte à la **perte d'autonomie des collaborateurs**. La perception que les algorithmes prennent le contrôle des décisions relatives au travail peut générer des inquiétudes chez les travailleurs concernant la perte de leur autonomie et la capacité à influencer leur propre travail. La perte d'autonomie perçue peut affecter le moral et la satisfaction des employés, nécessitant des mesures pour équilibrer l'automatisation et le contrôle humain dans la gestion du travail (Campanini, et al., 2021).

Enfin, comme toute évolution technologique dans le monde du travail, le management algorithmique va transformer les compétences requises et le périmètre de nombreux emplois. Ces changements, qui sont déjà à l'origine de disparités salariales, posent un risque d'obsolescence des compétences pour certains travailleurs et une diminution de leur employabilité. De plus, la dépendance accrue aux technologies et la perte d'autonomie liée à l'IA pourraient entraîner une dégradation voire disparition de certains savoir-faire chez les collaborateurs.

Selon le Fonds monétaire international (FMI), l'IA risque de renforcer les inégalités, car certains emplois, notamment ceux nécessitant des compétences élevées ou bénéficiant d'une forte complémentarité avec l'IA, seraient davantage protégés. Il s'agit notamment des postes à responsabilité, comme les chirurgiens, les avocats, etc. A contrario, il y aurait des emplois amenés à disparaître car ces derniers seraient remplaçables par les robots. Parmi les plus exposés, le FMI cite les métiers avec une faible complémentarité tels que les vendeurs, et les caissiers, etc. De cette façon, le FMI considère que l'intelligence artificielle aggraverait les inégalités globales, sa directrice, Kristalina Georgieva, affirme notamment qu' : « Environ la moitié des emplois exposés pourraient bénéficier de l'intégration de l'intelligence artificielle en améliorant la productivité. Pour l'autre moitié, l'intelligence artificielle pourrait
exécuter des tâches clés actuellement effectuées par des humains, ce qui pourrait réduire la demande de main-d'œuvre, entraînant des salaires plus bas et une réduction des embauches » (Arène, V, 2024). Cela nécessite des mesures spécifiques de la part des entreprises et des pouvoirs publics pour former les employés aux nouvelles modalités de travail avec l'IA.

Le Royaume-Uni apparaît comme l'un des pays les mieux préparés à l'IA parmi les trois que sont l'Inde et le Brésil, avec une forte proportion d'emplois hautement exposés et complémentaires à l'IA. Cela suggère une capacité à intégrer et tirer parti de l'IA dans divers secteurs professionnels. En revanche, l'Inde montre une plus grande proportion d'emplois faiblement exposés, ce qui pourrait nécessiter des efforts supplémentaires pour améliorer l'intégration de l'IA et former la main-d'œuvre aux compétences complémentaires à l'IA. Le Brésil est intermédiaire, avec des emplois professionnels bien positionnés mais une forte présence d'emplois faiblement exposés (Figure 15).

<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>**Figure 15.** Part de l'emploi par exposition et complémentarité à l'IA selon le FMI. Issu de « L'IA impactera 40% des emplois dans le monde, selon le FMI », par Arène, V. (2024)</figcaption></figure>

**Lecture :** Concernant le royaume uni, une proportion significative d'emplois (professionnels et managers) sont hautement exposés à l'IA avec une haute complémentarité, suggérant que Royaume-Uni fait partie des pays les mieux préparés à l'IA.
Ces enjeux mettent en lumière les défis futurs liés à l'IA, notamment en ce qui concerne l'éthique, l'équité et la régulation des technologies qui influencent directement les conditions de travail, modifient les contours des emplois et impactent la vie professionnelle des employés. Ainsi, même si l'IA peut avoir des effets positifs sur l'efficacité opérationnelle et le potentiel d'amélioration de la productivité, cette reconfiguration des usages de la quantification des données RH soulève de nombreux enjeux futurs avant de pouvoir exploiter pleinement les pleines capacités de l'IA. Elle pourrait permettre d'optimiser les processus décisionnels et de soulager l'analyse de données RH via des algorithmes. C'est une hypothèse à vérifier dans les années futures.

### 3.3. Le rôle irremplaçable de processus de quantification des données RH

À l'ère de l'intelligence artificielle, le principal défi dans le domaine des ressources humaines est de parvenir à une synergie efficace entre l'humain et les algorithmes. Bien que les technologies, et ces outils offrent des opportunités considérables, leur succès dépend largement de la manière dont elles sont intégrées et utilisées par les individus au sein des organisations.

Les entreprises doivent comprendre que les technologies ne sont pas des solutions déterministes mais des outils dont l'impact est façonné par leur adoption et leur utilisation. Une étude d'IBM révèle que deux tiers des PDG des dix premières économies mondiales estiment que l'IA apportera une valeur significative aux fonctions RH. En parallèle, le cabinet Deloitte indique que 71 % des entreprises internationales considèrent l'intégration des outils d'« analytique RH » comme une priorité élevée, soulignant leur potentiel à fournir des informations précieuses et à traiter les « problèmes humains » tels que les discriminations par exemple dans le cadre du recrutement.

Cependant, il est important de souligner que l'IA ne doit pas remplacer l'humain mais plutôt compléter ses capacités. Comme le souligne le Comité économique et social européen, l'humain doit rester en contrôle, car il n'est pas éthiquement acceptable qu'une machine dicte entièrement les tâches ou les décisions humaines. Les algorithmes, bien qu'ayant le potentiel d'augmenter les capacités humaines, ne peuvent pas se substituer à la réflexion et au jugement humain.

Les études sur des cas comme celui d'Amazon et les recherches du FMI montrent que l'IA peut parfois exacerber les biais et les discriminations, plutôt que de les réduire. Les
algorithmes ne sont pas neutres : ils sont conçus et programmés avec des objectifs spécifiques et reposent sur des principes définis par les humains. Antonio Casilli l'affirme clairement : « Il n'y a pas d'algorithme, il n'y a que la décision de quelqu'un d'autre » (Casilli, 2017). En effet, les algorithmes sont orientés par les choix faits durant leur programmation et leur maintenance, ce qui signifie que l'intervention humaine reste essentielle dans la constitution des données et la configuration des algorithmes (Levy, 2020).

L'intervention humaine est donc indispensable pour interpréter les données dans leur contexte, éviter les biais et assurer que les décisions prises sont justes. Les professionnels des ressources humaines jouent un rôle clé en apportant une perspective humaine aux résultats analytiques, en veillant à ce que les décisions basées sur les données soient équilibrées et appropriées. Comme le souligne Vincent Cristallini (2009), « l'information sans pilote » est précieuse, mais elle nécessite des « pilotes » pour la gérer correctement. En ce sens, l'accès à l'information permis par les technologies demande un effort pour désigner des pilotes sur tel et tel sujet. « Que vaut le progrès si les pilotes n'ont pas envie de piloter ? » (Cristallini, 2009). Avoir des données RH, puis de l'information est une chose mais il y a nécessité de l'humain derrière pour en tirer profit. D'ailleurs, Violette lors de l'entretien place l'IA comme des aides à la décision : « Pour moi, ce sont des aides à la décision, mais ça ne prend pas la décision à la place de. En termes d'aide, si l'IA est bien manipulée, d'où le besoin de formations, elle peut nous être d'une grande aide ». Ici, la complémentarité de l'humain avec la machine pourrait se transposer par des besoins de formations pour les professionnels RH pour apprendre à manipuler ces machines.

Concernant la fonction RH et le processus de quantification des données RH, les IA peuvent être vues comme une plus-value, comme un outil permettant de diminuer les erreurs de traitements réalisées par exemple à la main. Il faut le voir comme un outil, mais pour utiliser correctement un outil, il faut un cerveau humain qui va connaître ses besoins. Par ailleurs, un extrait de mon entretien avec Violette illustre sa pensée concernant la future place de l'IA dans la fonction RH : « Je pense que ce sont des postes qui vont devenir de plus en plus clés au sein de l'organisation, pour pouvoir faire parler la data. Je pense que cela va minimiser le nombre d'erreurs, même s'il y en aura toujours, mais moins qu'à travers l'activité humaine, et je pense que cela va prendre une place prépondérante dans les années à venir. Au niveau des fonctions support, je pense que cela a un avenir hyper prometteur pour
nous aider quotidiennement dans nos missions. Cela va être une valeur ajoutée pour nous
permettre un gain de temps et faciliter notre quotidien. »

Léon, quant à lui, visualise l'IA comme tel : « L'IA sera capable d'appeler des clients demain, pour les relancer et savoir ce qu'ils veulent, etc. Donc, ce n'est pas neutre. Si on est plus pragmatique sur nos services à nous, les services RH, je pense que cela devrait nous rendre plus efficaces dans le traitement, la procédure et l'automatisation des tâches, notamment le recrutement et autres. Dans l'analyse des données, l'IA, il faut l'avoir au sens large. Ce n'est pas juste un ordinateur qui remplace un bonhomme ; l'IA doit aussi apporter des réponses à des questions que l'on ne se pose pas aujourd'hui. Et comme je ne sais pas quelles questions je ne me pose pas, j'ai encore un peu de mal à y répondre. Ce que je sais, c'est qu'il est évident qu'il va falloir qu'on ouvre vite le sujet. »

La quantification et le pilotage des données RH nécessitent impérativement une
complémentarité entre l'humain et la machine, malgré les avancées considérables de
l'intelligence artificielle. Les algorithmes, bien qu'efficaces dans l'analyse des données et la
fourniture d'informations pertinentes, ne peuvent remplacer la réflexion critique et le
jugement humain. L'IA doit être vue comme un outil de soutien pour les professionnels RH,
conçu pour améliorer les processus décisionnels et non pas comme un outil se suffisant à
lui-même qui ferait le travail de l'analyste RH à la place de. La combinaison de l'intuition
humaine et des capacités analytiques de l'IA permet de prendre des décisions plus informées
et nuancées. En effet, l'intervention humaine est essentielle pour garantir que les décisions
basées sur les données restent justes et exemptes de biais, comme l'ont souligné les études sur
les limitations des algorithmes. Comme le souligne la réflexion actuelle sur l'impact de l'IA,
nous sommes face à une révolution sociétale et de transformation technologique monstrueuse
qui est devant nous qui va nécessiter une adaptation pour maximiser les avantages tout en
minimisant les risques associés.
Conclusion

La transformation digitale a profondément redéfini les contours de la gestion des ressources humaines, rendant la quantification des données RH un élément central du pilotage des ressources humaines. L'analyse de cette évolution révèle que la capacité des entreprises à collecter, analyser et interpréter les données RH est aujourd'hui décisive pour améliorer la prise de décision et optimiser les processus de gestion des effectifs. Chez Rubix France, cette transformation est particulièrement manifeste, où les processus de quantification des données RH sont intégrés dans les pratiques quotidiennes pour soutenir la performance de l'entreprise et suivre les phénomènes pouvant être qualifiés de symptomatiques tels que le turn over ou l'absentéisme par exemple.

L'examen historique de la transformation digitale et de la quantification des données RH montre une progression continue des pratiques de gestion des ressources humaines, depuis les premières initiatives d'informatisation jusqu'aux technologies avancées actuelles, telles que le big data et l'analytique RH. Ces outils offrent une meilleure compréhension des dynamiques internes et externes de l'entreprise, aidant les dirigeants à aligner les stratégies RH avec les objectifs globaux de l'organisation. Cette évolution met en évidence le rôle important de l'innovation technologique dans le pilotage des ressources humaines, fournissant aux organisations des moyens efficaces et des outils puissants pour s'adapter à un environnement économique en constante mutation.

Les exemples issus de la littérature et les observations tirées de mon expérience au sein de mon entreprise d'accueil montrent clairement comment l'utilisation des données peut transformer la prise de décision en ressources humaines. Cependant, plusieurs facteurs clés déterminent l'efficacité de la quantification des données RH en tant qu'outil de pilotage, notamment la culture organisationnelle, la collaboration interservices, et la présence de compétences techniques liées aux données au sein de l'organisation. L'enquête réalisée auprès des professionnels RH de Rubix France a également mis en lumière les pratiques actuelles et les défis liés à la quantification des données RH. Les résultats soulignent l'importance d'une approche équilibrée, où la technologie complète l'humain sans le remplacer. Cette complémentarité est indispensable pour maximiser les bénéfices de la transformation digitale tout en garantissant une gestion des ressources humaines à la fois efficace et éthique. De même, l'enquête permet de nuancer le rôle de la quantification des données RH dans le pilotage RH. Sûrement, il est ressorti que les données sociales n'ont pas grande utilité dans le
pilotage RH au quotidien, elles sont principalement utilisées pour suivre le fonctionnement interne de l'entreprise et détecter d'éventuels problèmes via le reporting RH. Les données sociales peuvent être différenciées des données liées aux coûts et à la performance qui sont, quant à elles, davantage valorisées dans le pilotage des RH.

De plus, cette étude démontre que la quantification des données RH n'est pas sans défis. Les limites et biais potentiels peuvent influencer négativement le pilotage des ressources humaines. Il est donc essentiel de développer des compétences spécialisées et expérientielles chez les professionnels des RH, afin qu'ils puissent interpréter et restituer les données de manière juste, garantissant ainsi la qualité, la fiabilité des analyses et leur pertinence. Des limites inhérentes à ce processus persistent, alimentées par des contraintes éthiques, légales et cognitives. En outre, il existe des biais d'analyses qui peuvent non seulement rendre les résultats de l'analyse obsolètes mais aussi fausser les décisions prises. C'est pourquoi il est indispensable de mettre en place des pratiques rigoureuses de gouvernance des données et de sensibiliser les équipes aux enjeux éthiques et légaux. De plus, une formation continue des professionnels RH est essentielle pour qu'ils puissent naviguer dans un environnement de plus en plus complexe, où la technologie et l'humain doivent travailler en synergie pour garantir des décisions éclairées et justes.

En conclusion, la quantification des données RH contribue de manière significative au pilotage des ressources humaines dans le contexte de la transformation digitale. Elle permet d'améliorer la prise de décision, mais aussi de renforcer la dimension informationnelle et de maîtriser les dynamiques internes de l'organisation grâce au suivi des indicateurs. Cependant, il est indispensable de reconnaître et de gérer les limites et les défis associés, en particulier avec le développement croissant de l'intelligence artificielle. L'avenir du pilotage des ressources humaines repose sur une intégration harmonieuse de la technologie et de l'expertise humaine, garantissant ainsi la pérennité et la compétitivité des entreprises dans un environnement en constante évolution lié à la transformation digitale qui continue d'évoluer. La transformation digitale en enrichissant la quantification des données rh redéfinit la fonction rh.
<table><caption>Tableau 9. Analyse SWOT de la quantification des données RH dans le pilotage RH dans le contexte de la transformation digitale.</caption><tr><td><strong>Forces :</strong><ul><li>Amélioration de la prise de décision</li><li>Efficacité : réduit le temps consacré aux tâches administrative</li><li>Favorise l'expérience employée</li><li>Analyses prédictives permettent d'anticiper les besoins futurs</li></ul></td><td><strong>Faiblesses :</strong><ul><li>Dépendance technologique</li><li>Coût</li><li>Résistance aux changements de la part des employés</li><li>problèmes de confidentialité des données</li></ul></td></tr><tr><td><strong>Opportunités :</strong><ul><li>Innovation technologique (IA)</li><li>Nouveaux besoins en compétences</li><li>Conformité et réglementation</li><li>Peut améliorer les conditions de travail et donc l'engagement des collaborateurs</li></ul></td><td><strong>Menaces :</strong><ul><li>Cybersécurité</li><li>Réglementations en constante évolutions</li><li>Avancées rapides de la technologie rendant obsolètes les anciennes technologies</li><li>Biais cognitifs et technologiques</li><li>Perte de la dimension humaine dans certains processus</li><li>Questions éthiques se posent concernant la surveillance des employés</li></ul></td></tr></table>

Cette analyse SWOT en guise de conclusion démontre que la quantification des données RH joue un rôle important dans le pilotage des ressources humaines dans le cadre de la transformation digitale des entreprises. Elle offre des avantages en termes de prise de décision, de suivi informationnel, de prise de température, etc. Cependant, il est essentiel de gérer les faiblesses et les menaces associées, notamment en matière de confidentialité, de cybersécurité et d'éthique, pour maximiser les opportunités offertes par cette transformation digitale. Pour contrer ces faiblesses et ménages, il faut accompagner la transformation digitale avec la dimension humaine. L'un ne va pas sans l'autre.

De cette façon, nous pouvons nous demander dans quelle mesure l'intégration de l'intelligence artificielle au sein des entreprises pourrait faire évoluer la quantification des données RH et redéfinir les frontières du pilotage RH ?
## Bibliographie

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Annexes

Annexe 1. Tableau des effectifs totaux du groupe Rubix au 31/07/2024 (en nombre et en %) - réalisé par mes soins

<table><thead><tr><td>Effectif total (au 31/07)</td><td>Effectif</td><td>%</td></tr></thead><tbody><tr><td>ATE</td><td>170</td><td>6,33%</td></tr><tr><td>CA</td><td>204</td><td>7,60%</td></tr><tr><td>IA</td><td>116</td><td>4,32%</td></tr><tr><td>ATI</td><td>595</td><td>22,17%</td></tr><tr><td>ATI Référent</td><td>64</td><td>2,38%</td></tr><tr><td>CA Interne</td><td>48</td><td>1,79%</td></tr><tr><td>RVI</td><td>59</td><td>2,20%</td></tr><tr><td>RVI REFERENT</td><td>27</td><td>1,01%</td></tr><tr><td>RE</td><td>26</td><td>0,97%</td></tr><tr><td>RP</td><td>62</td><td>2,31%</td></tr><tr><td>DE</td><td>40</td><td>1,49%</td></tr><tr><td>Mag AG</td><td>151</td><td>5,63%</td></tr><tr><td>Mag PF</td><td>97</td><td>3,61%</td></tr><tr><td>Comptable</td><td>66</td><td>2,46%</td></tr><tr><td>Tech SAV</td><td>122</td><td>4,55%</td></tr><tr><td>Autres</td><td>837</td><td>31,18%</td></tr><tr><td>Total général</td><td>2684</td><td>100,00%</td></tr></tbody></table>
<figure><img src="image_18.png" /><figcaption>**Annexe 2.** Schéma représentant la transformation digitale au regard des évolutions des systèmes d'information. Issu de l'ouvrage « La transformation digitale des entreprises », Dudézert, A. (2018)</figcaption></figure>
Annexe 3. Schéma représentant l'architecture du SIRH de chez Rubix. Réalisé par mes soins en septembre 2023, me permettant de comprendre le fonctionnement du système.

## LE SIRH chez RUBIX

Le SIRH utilisé chez RUBIX est le logiciel Teams RH développé par Cegedim.

<figure><img src="image_19.png" /></figure>

Les données de la paie (du SIRH Teams RH) sont extraites pour les imports dans les autres interfaces que sont la Rubix Academy par exemple, module de la formation permettant les formations à distance pour les collaborateurs. C'est la même chose pour Rubix Talent, qui est agrémenté par imports, interface permettant les entretiens annuels et professionnels, la gestion des éléments de primes. Il y a un travail actuel avec la DSI pour un projet d'interfaçage automatiques entre les différents modules.
# Annexe 4. Guide d'entretien pour les professionnels RH qui traitent la data : La quantification des données RH et le pilotage des ressources humaines

## Introduction :

1. Pouvez vous décrire brièvement votre rôle et vos responsabilités dans le département des ressources humaines ?

2. Comment définiriez-vous la transformation digitale dans le contexte des ressources humaines ?

3. Comment se ressent/ matérialise la digitalisation des ressources humaines dans la fonction RH ?

## Utilisation et impact de la quantification des données RH :

4. Quelles méthodes d'analyse des données RH utilisez-vous pour optimiser les décisions RH ?

5. Comment les données RH influencent-elles les décisions stratégiques de l'entreprise ?

6. Pouvez vous donner un exemple concret ou l'analyse des données RH a conduit à une prise de décision ?

7. Quels bénéfices avez-vous constaté grâce à la quantification des données RH dans le pilotage des RH ?

8. Comment la collaboration entre les départements (RH, Finance, CDG, etc.) influence t-elle l'efficacité de l'utilisation des données RH ?

## Limites / Défis :

9. Quels sont les principaux défis auxquels vous êtes confronté lors de la collecte et de l'analyse des données RH ?

10. Existe-t-il des limites à l'utilisation des données RH dans le processus décisionnel ?

11. Quel serait votre précieux conseil concernant la restitution des données RH ?

## Transformation digitale et changement :

12. Comment la transformation digitale a-t-elle modifié votre approche en matière de gestion de données RH ?

13. Quels changements organisationnels ont été nécessaires pour intégrer les outils numériques dans votre processus RH ?

## Vision future :

14. Comment voyez vous l'évolution de l'utilisation des données RH dans les prochaines années ?

15. Quel impact pensez vous que la montée en puissance de l'intelligence artificielle aura sur l'analyse des données RH

16. Y'a t il autre chose que vous aimeriez ajouter concernant la quantification des données RH et son rôle dans le pilotage des ressources humaines ?
**Annexe 5. Guide d'entretien pour le DRH : La quantification des données RH et le pilotage des ressources humaines**

**Introduction** : Présentation de l'objectif de l'entretien : comprendre l'utilisation quotidienne des données RH et leur impact sur la gestion des ressources humaines.

**Utilisation Quotidienne des Données RH :**

1. Quelle place les données RH ont-elles dans votre quotidien ?

2. Pouvez-vous me décrire comment vous utilisez les données RH dans vos tâches quotidiennes ?

3. Quelle est votre perception de l'importance et de l'impact des données RH ?

4. De quelles données vous servez-vous le plus souvent ? à quel rythme ?

5. À quoi servent vous servent ces données concrètement ?

6. Quels sont vos usages spécifiques des données RH et pourquoi ?

**Impact des Données RH sur le Pilotage RH :**

7. Comment les données RH influencent-elles le pilotage des ressources humaines dans votre organisation ? Exemples d'influence directe sur la gestion des RH ?

8. Pouvez-vous donner des exemples concrets où l'analyse des données RH a aidé à la prise de décision ?

9. Avec quels interlocuteurs utilisez-vous les données RH et dans quel but ?

**Dimension des Données RH :**

10. Hormis la dimension décisionnelle, les données RH ont-elles d'autres dimensions dans votre organisation ?

11. Comment les données RH sont-elles utilisées pour assurer la conformité aux réglementations et minimiser les risques juridiques ?

12. Comment les données RH soutiennent-elles les objectifs globaux de l'entreprise, améliorent-elles la performance organisationnelle et assurent-elles un avantage compétitif ?
Annexe 6. Codage des 3 entretiens selon la technique développé par Anselm Strauss -
Réalisé par mes soins

Code couleur utilisé : **Violette / Léon / Louis**

<table><thead><tr><th colspan="2">1. Impact de la Quantification sur le Pilotage RH</th></tr></thead><tbody><tr><td>Dimension Décisionnelle</td><td><ul><li>"En tout cas, quand on est fait l'intermédiaire entre l'opérationnel et rendre des comptes au n+1, 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. C'est aussi ça toute la complexité, c'est d'arriver à la faire parler, c'est une compétence hyper importante. Ensuite 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 en découle toutes les décisions. C'est grâce à tout ce travail, rien que de savoir si les chiffrés ont été bon ou pas bon on fait des comparaisons avec quoi avec les données qu'on a pu récolter l'année n-1."</li><li>"Au sein de l'eap, il y a deux trucs : la campagne des NAA pour les commerciaux qui leur permettent d'avoir un certain montant de primes. En faite je ne rentre pas dans ça, je permet aux responsables d'évaluer la performance au niveau commercial de leurs équipes, cette donnée là, je fais un rapport à Léon, qui ensuite fait un travail avec dorine qui permet d'estimer un certain montant de primes, et ensuite au niveau de la performance ça va être : t'as atteint ton objectif 1 et globalement je te donne une note de 3 t'as atteint tes objectifs pour l'année. 3 : conforme aux attentes."</li><li>"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 des décisions qui sont prises qui dépend de la data, ici les primes, ce n'est pas neutre."</li><li>"Les données relatives à la masse salariale qui elle permet 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."</li><li>"les données rh sont peu exploitées en tant qu'aide à la décision en tant que suivi de la performance sociale."</li><li>"Les données régulièrement utilisées sont les données liées aux coûts relatifs aux FTE, aux coûts salariaux et finalement à la masse salariale". Ils pilotent assez régulièrement."</li><li>"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."</li><li>"Derrière, il y a des décisions qui sont prises qui dépend de mes rapports, des rapports de Léon, le DRH s'appuie sur l'ensemble de son équipe RH pour pouvoir piloter l'ensemble des RH pour s'aligner sur la stratégie de rubix."</li></ul></td></tr><tr><td>Dimension Informationnelle</td><td><ul><li>"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."</li></ul></td></tr></tbody></table>
<table><tr><td></td><td><ul><li>"J'ai jamais attendu d'un fichier excel qu'il me dise ce que je dois faire. Beaucoup réfléchissent à l'envers, se basent sur des fichiers excels pour prendre des décisions. Qu'est ce que donne leur résultats ?, et le résultat est ce qu'on doit faire ! Bah non, bah non ! Parfois le fichier que vous faites selon les sujets, la difficulté du truc c'est savoir de quoi on parle."</li><li>"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."</li><li>"Pourquoi prendre des médicaments alors que je ne sais pas si j'ai de la température ou pas, les décisions qu'ils pourraient être amené à prendre, certains n'en n'ont pas conscience aujourd'hui car il n'y a pas d'indicateurs."</li><li>"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."</li><li>"Là ou vous avez raison, c'est qu'il y a pleins de tableaux de bord qui sortent et qui ne sont pas exploités parce que au bon moment vous ne regardez plus la data, il suffit d'arrêter de l'envoyer et on voit tout de suite si des gens nous la réclame ou pas."</li><li>"Les indicateurs que vous avez doivent vous donner des pistes, vous ouvrir des horizons au cas ou si besoin."</li><li>"Il y a un côté sécurisant à la notion de reporting."</li><li>"La quantification des données peut permettre de s'assurer que son système de rémunération est cohérent et corrélu entre les performances des collaborateurs."</li><li>"Le bilan social est très peu exploité."</li><li>"En effet, il y peu y avoir une dimension de reporting ou il ne peut rien se passer, ou on a tendance à regarder si il y a dérapage et si il y a un événement, on bascule vers de l'analytique rh, et aussi avoir une analyse de pourquoi ça ne bouge pas, ou du niveau de détails. Exemple, on avait en 2022 autant de sorties par mois qu'en 2021, sauf que ce n'était pas du tout les mêmes sorties, en 2021, 60 % des sorties était à notre initiative, en 2022, c'était tout l'inverse."</li><li>"Sur certains sujets les fichiers peuvent, et la data peut être la conclusion, exemple typique le fichier sur l'absentéisme de juillet, il ya pas plus de jours qui ont été posés en 2024 vs 2023, il n'y a pas de sujets, donc arrêtez il y a pas de sujets."</li><li>"Si il ya des soucis et qu'on est au courant de ces soucis, un potentiel burn out et que le collaborateur l'a émis dans son entretien, que ça revient massivement, on ne peux pas faire l'ignorant. On doit mettre des actions en place, voilà c'est dire ce qui va, ce qui va pas, ce qui est améliorer."</li><li>"Les demandes de formations, je les transmets aux rrh, et à Louis. Je donne une vision macro sur l'ensemble des avis des collaborateurs sur les formations à travers les EAP, ce qui peut en ressortir."</li></ul></td></tr><tr><td>Dimension Prévisionnelle</td><td><ul><li>"Lui, derrière il a été Claire, il lui a dit 8% des collaborateurs ont + de 60 ans, et là on fait comment en interne ? 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 partager avec la trésorerie, car elle gère les indemnités de départs à la retraite, c'est une provision très particulière qui est vu avec les commissaires aux comptes, donc il faut adapter et prévoir les budgets."</li><li>"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."</li></ul></td></tr></table>
- "Et après dans la restitution à Louis, c'est : "voilà la pyramide des âges, et voilà par rapport à ce qu'il s'est passé par rapport à 2015 et voila ce que ça pourrait donner comme départ en tant que tel"."

- "C'est une datas qui est très froide. Ça c'est notre existant, ça c'est notre photo actuelle, voila comment ça s'est comporté dans le passé, et si je le reporte sur notre photo actuelle, et les caractéristiques de la nouvelle loi, voila ce que ça donne, c'est froid."

## 2. Défis et Limites dans le processus de quantification des données RH

### Automatisation

- "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 a faire que de compter des bonshommes 6 jours dans le mois."

- "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 fiabilisé."

- "Il faut automatiser ça un maximum, qu'il y est le moins possible de retraitement manuels, car à partir du moment ou il ya retraitement manuel, il a erreurs potentielles. Mais, quand j'automatises, il ne faut pas rêver non plus, les bases des données peuvent vriller. Il y a pleins de choses qui font qu'un champ change chez l'éditeur, d'un coup nom de jeune fille devient nom de naissance en 2024, le simple fait que l'éditeur change ce champ, si j'avais des interfaces automatisées sur ce champ, c'est mort, ça peut remettre tout en question."

### Enjeu de collaboration entre les fonctions

- "Il y a un véritable enjeu de mélanger la data sociale et de performance commerciale pour étudier s'il y a des corrélation entre la performance commerciale et la data sociale. C'est étudier finalement si j'ai 5% de ressources en moins dans une région, si je retrouve les - 5% dans le chiffre d'affaires."

- "On a inventé un nouveaux champs avec le directeur de la fonction commerciale pour se comprendre, on va appeler ça les "fonctions commerciales", et on est d'accord que "fonction commerciale", c'est le résultat et le fruit du mapping qu'on a construit ensemble, ok on y va donc la définition de ce qu'on attend est extrêmement importante."

- "et c'est là ou je suis content du mapping pour la fonction commercial, c'est un mapping c'est à dire qu'on se met d'accord sur le mapping qu'on va faire et sur les exceptions mapping."

- "Si on on parlait de logistique ça serait parfait, les délais de livraisons c'est comme le taux d'absentéisme, vous avez 50 boites, vous avez 50 façons de le calculer, c'est clair et net. Pareil pour les effectifs, les effectifs, dans 9 boites 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."
<table><tr><td></td><td><ul><li>“Bon ceci dit nous, on a pas la bataille avec la finance, mais on a la bataille enfin la bataille c'est excessif car on en a pas a se foutre sur la tronche, mais c'est un gros sujet d'incompréhensions. Enfin c'était, je crois pouvoir dire c'était un gros sujet d'incompréhensions, avec le département de performance commerciale. Il disait le responsable de ce département : “vous faite n'importe quoi côté RH, vous déclarer au groupe tant d'externes, et puis j'en ai plus, j'en ai moins, et puis j'ai des hommes métiers, et toi tu les comptes pas et moi j'ai des insight et toi tu m'en donne que 20 mais c'est n'importe quoi, et puis c'est quoi ses unpaid, je comprend pas.””</li><li>“C'est hier les 20s 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.”</li><li>“Avec rubix talent, au début il n'y avait que la france, puis nos collègues du benelux se sont dit que c'était aussi sympa ce qu'on utilisait, ils ont également voulu le mettre en place. ça veut dire qu'il y a contrat français un contrat lié au benelux mais on partage le même domaine, le même sirh, en tant qu'administrateur on voit l'ensemble des paramétrage de chaque pays. L'allemagne s'est aussi ajoutée et le fait d'être à 3 sur un même outil, ça demande une certaine gouvernance pour éviter de supprimer le travail des uns et des autres, de connaître le calendrier de chacun et au niveau de l'organisation interne, c'est certainement un remaniement de l'organisation parce que on peux 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.”</li></ul></td></tr></table>

Qualité des données

- “Quels sont les principaux défis auxquels vous êtes confronté lors de la collecte et de l'analyse des données RH ?”, “la fiabilité, il y a rien d'autre, fiabilité, fiabilité, fiabilité, fiabilité et encore fiabilité car dans le terme fiabilité, il y a pleins de choses qui se cachent. Est ce que ma data ressort exactement à l'identique de ce qu'elle doit ressortir ? Est ce que le fait de l'extraire l'a pollue ? Est ce que c'est le bon champs ? Est ce qu'on est tous d'accord sur la définition du terme que j'utilise ?”

- “La fiabilité c'est ce que ma data est bien tenu a 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 ? Ca c'est tout l'enjeu, et ça ça renvoie au vrai problème de la data.”

- “Déjà, le premier défis est la collecte de la donnée, (...) donc le premier défis c'est de l'avoir, de l'avoir mais de façon propre, mais ça c'est un défis quotidien pour l'ensemble des équipes rh d'avoir la data la plus clean pour pouvoir éviter tous les biais possible.”

- “Si ma data n'est pas propre, l'extrapolation qui en est faite la lecture qui en est faite est erronée, révolue.”

- “de 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. Je prend un échantillon, je regarde s'il y a de la data manquante, je regarde si c'est ok sur toutes les lignes pour un
<table><tr><td></td><td>petit nombre de collaborateurs, c'est simplement de vérifier, avant de commencer à la travailler."<br/>- "Ce qui est de ma responsabilité forte, c'est "Louis le nombre de sorties exactes pour ce mois" : "Il faut s'assurer de la qualité de la data qui va piloter les décisions".<br/>- "Dès le lendemain, la data ne sera plus propre, ne sera plus à jour. Il ya déjà des changements, et c'est comment on suit ses changements, c'est une horreur absolu, et l'enjeu il est là, c'est la remontée d'info, c'est la maintenance"</td></tr><tr><td>Neutralité</td><td>- "Mais quand on est sur 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 ses cas la on fait dire à la data ce qu'on a envie qu'elle dise, on la fait rentrer même s'il le faut a grand coup de chausse pied dans une chaussure carré mais on y arrive et dieu sait que je le fais quand c'est orienté"<br/>- "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."<br/>- "Le meilleur des exemples, quand on avait été voir Louis 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'as 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 la dedans nous sommes plus neutre et la restitution de votre data ne l'est plus"<br/>- "Moi j'ai, à titre personnel, je fais toujours l'effort, j'ai un rôle. C'est pas Léon qui parle, c'est le responsable rémunérations et avantages sociaux, j'écarte les 2, et il faut travailler comme ça, pour avoir cette neutralité donc la neutralité de la restitution est clé, votre souvenir de l'intéressement participation, est parfait."<br/>- "Alors que sur une aide à la prise de décision, il faut que ce soit juste des faits, interprétable, mais des faits que nous pouvons prendre dans un sens ou un autre, c'est ce qu'on a fait parfaitement lorsque qu'on a travailler sur la pyramide des âges, l'algorithme, c'est un excellent exemple finalement, à la fois dans la conception et dans l'approche, l'approche j'ai fait du pure mathématiques entre guillemet, qu'est ce que je constate ? et je le met et je vais pas dire oui mais je pense que..., je pense que c'est déjà mort, il ya déjà du personnel dedans"<br/>- "La neutralité de la restitution est clé, votre souvenir de l'intéressement participation, est parfait."<br/>- "Toute la difficulté dans la restitution, il faut que la data soit analysable et base de décision, sans pour autant être influençable. Elle doit être neutre. Moi, quand je fais des présentations aux élus, elles sont tout sauf neutre, je prend un effet caricatural, je suis pas d'une mauvaise foi, elle est très orienté ma data, je vais la pousser vers ce qu'il m'arrange, mais c'est le jeu, et eux font la même chose de leur côté. On en revient au fait que les chiffres peuvent leur faire dire tout ce qu'on veut."</td></tr></table>
## Humain

- "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."

- "Il faut qu'il y ait du détrompeur dans tout ce qu'on fait."

- "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."

- "Pour en revenir sur la gestion d'un projet, et d'autant plus de digitalisation et de dématérialisation, d'amélioration, c'est que ça peut redistribuer les cartes. Quand vous êtes sur quelque chose de très papier, de très administratif, vous pouvez avoir des gens qui sont référents sur cette dimension-là. Le fait de dématérialiser va faire bouger les référents. Exemple : je suis sur des contrats papiers, Word évidemment, gérer les papiers, envoyer un petit mail avec le document Word. Une ARH serait plutôt la référente sur comment tu gères ton truc, comment tu le fais, ce que tu mets, les mots d'accompagnement, les relances, ton organisation autour de ton envoi. Ok, formidable, c'est la référente. Demain, c'est ce qu'on a fait : on est passé sur DocuSign. Tous les documents sont mis à disposition à signature via DocuSign. Les gens qui savent se servir de DocuSign ne sont pas les référents de base sur des fichiers Word, c'est une autre personne. Donc ça bouscule les équilibres sur l'organisation et 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. Quand on est manager d'une équipe et qu'on a ce genre de choses, et ce qui est le cas pour quasiment tout le monde, car tout le monde est touché par la dématérialisation, que ce soit nous, la compta, tout le monde est touché. Et avec l'IA qui arrive, je ne vous en parle même pas. Il faut avoir en tête ce chamboulement, car il faut l'accompagner. C'est aussi l'humain qui subit l'effet, enfin pas subi, mais il y a des effets sur le microcosme qui est concerné par les évolutions".

- "Je pense qu'il faut juste faire attention quand on parle de gain de temps et de productivité autour de la digitalisation. Il faut être mesuré, car la digitalisation nécessite du temps en amont. Typiquement, pour la carte resto, oui, on va arrêter de les distribuer, mais cela nécessite que les paramétrages soient faits, que les paramètres soient corrects, que les adresses et les fichiers Excel soient bons. Il n'y a pas de place à l'erreur. Pour les élections professionnelles, le gain de temps est plus discutable, car en amont, il faut travailler avec la poste pour monter les fichiers. C'est une fois tous les 4 ans, donc la rentabilité est plus discutable. Il ne faut pas le faire uniquement pour gagner du temps".

- "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"

- "Le gros défi est aussi le retraitement des données. Même si le SIRH permet d'obtenir des rapports massifs, il y a certains problèmes, notamment le fait qu'il faut passer énormément de temps à retraiter les données en parallèle.
Parfois, il y a des erreurs ou des coquilles liées au logiciel, et il est toujours nécessaire d'avoir une vérification humaine. Cela prend du temps ; ce n'est pas simplement une question d'exporter et de transmettre les données. Il y a un traitement derrière, et cela peut prendre des demi-journées de travail".
**Annexe 7. Processus pour réaliser le traitement des données par une approche de loi normale - process réalisé lors de mes missions chez Rubix France.**

1) Récuperer les données de 2013 : Salaires, Sexe dans des anciens fichiers

2) Extraction SIRH de celles de 2024

3) Retraiter la data, check doublons

4) Filtrer sur les salaires des homme ATI, les ranger par ordre croissant, les copier dans une colonne sur une nouvelle feuille, puis calculer la moyenne et l'écart type → Utilisation de formules sur Excel que sont $=MOYENNE, =ECARTYPE$

5) Puis calculer la fonction de densité de probabilité grâce à la moyenne et à l'écart type. Pour cela, utiliser la formule suivante : $=LOI.NORMALE.STANDARD((cellule du premier salaire des hommes, autrement dit le moins élevé) - $Moyenne salaires)/$ecarttypesalaire$, Faux)

6) Reproduire la même chose pour les femmes

7) Pour tracer la courbe, il faut sélectionner les 2 colonnes, salaires par ordre croissant + colonne fonction de densité de probabilité (celle qu'on aura calculé) et insertion, graphiques puis nuage de point et choisissez le graphique avec des lignes lissées

8) Faire la même chose pour les femmes, cela ajoute une seconde courbe sur le graphique
**Annexe 8. Courbes de Gauss, approche loi normale réalisées lors de mes missions chez Rubix France.**

**Analyse n°1 :** Graphique 1 & 2 représentant les salaires des internes (ATI) en 2013 vs en 2024 (approche loi normale)

<figure><img src="image_20.png" /><figcaption>Graphique 2 :</figcaption></figure>

<figure><img src="image_21.png" /></figure>
## Lecture et analyse :

- L'axe des ordonnées indique la densité de probabilité.

- L'axe des abscisses indique les salaires en euros (les échelles ont volontairement été retirées pour préserver la confidentialité des données).

Ce qu'on observe en 2013 : le pique de la courbe bleu des hommes se situe un peu plus à droite, signifiant que le salaire le plus courant chez les hommes est plus élevé que celui des femmes. La courbe est aussi plus étendue vers les salaires les plus élevés alors que la courbe des femmes est plus étroite et concentrée autour de la moyenne.

Ce qu'on observe en 2024 : les 2 courbes ont des pics à peu près au même niveau, ce qui suggère que les salaires moyens pour les hommes et les femmes sont très semblables. On observe également que la courbe des femmes est très proche de celle des hommes donc nous pouvons conclure qu' en 2024 que l'égalité salariale semble presque atteinte chez les commerciaux internes.

**Analyse n°2** : Graphique 3 & 4 représentant les salaires des externes (ATE) en 2013 vs en 2024 (approche loi normale)

<figure><img src="image_22.png" /><figcaption>Graphique 3 :</figcaption></figure>
<figure><img src="image_23.png" /><figcaption>Graphique 4 :</figcaption></figure>

## Lecture et analyse :

Nous pouvons simplement observer qu'il y a un rapprochement des 2 courbes en 2024 (celles des hommes et celle des femmes) démontrant ainsi une évolution positive vers une plus grande équité salariale entre les hommes et les femmes même s'il reste encore des efforts à produire pour un équité salariale parfaite.
# Liste des figures et tableaux

## Figures :

<table><tr><td>Figure 1. Le Groupe Rubix en chiffres provenant de la documentation interne de Rubix France</td><td>3</td></tr><tr><td>Figure 2. Rubix France en chiffres provenant de la documentation interne de l'entreprise</td><td>4</td></tr><tr><td>Figure 3. Diagramme en secteurs représentant les 3 dimensions d'information selon Robert Reix</td><td>10</td></tr><tr><td>Figure 4. Les raisons à l'origine de la transformation digitale</td><td>15</td></tr><tr><td>Figure 5. Carte d'identité type du collaborateur Rubix</td><td>22</td></tr><tr><td>Figure 6. Schéma représentant les 6 cités modélisées par Boltanski et Thévenot</td><td>24</td></tr><tr><td>Figure 7. Schéma illustrant le reporting RH</td><td>25</td></tr><tr><td>Figure 8. Schéma illustrant le processus analytique (adapté d'Andrée Laforge)</td><td>26</td></tr><tr><td>Figure 9. Schéma illustrant l'analytique RH</td><td>28</td></tr><tr><td>Figure 10. Schéma illustrant les 5 « V » du Big data</td><td>29</td></tr><tr><td>Figure 11. Schéma illustrant le modèle des niveaux culturels selon Edgar Schein</td><td>45</td></tr><tr><td>Figure 12. Schéma illustrant le modèle des six dimensions culturelles selon Hofstede</td><td>47</td></tr><tr><td>Figure 13. Schéma illustrant le modèle de la pyramide de la connaissance selon Liew</td><td>68</td></tr><tr><td>Figure 14. La place de l'IA dans le processus de recrutement</td><td>85</td></tr><tr><td>Figure 15. Part de l'emploi par exposition et complémentarité à l'IA selon le FMI</td><td>90</td></tr></table>

## Tableaux :

<table><tr><td>Tableau 1. Analyse de l'entreprise Rubix France à partir des caractéristiques de l'entreprise digitale selon Aurélie Dudézert</td><td>17</td></tr><tr><td>Tableau 2. Modèle représentant l'éventail des indicateurs de pilotage selon Cristallini</td><td>21</td></tr><tr><td>Tableau 3. Tableau représentant les justifications apportées pour les dispositifs de reporting RH/ analytique RH et de big data RH</td><td>32</td></tr><tr><td>Tableau 4. Focus sur les emplois repères retenus provenant de la documentation interne de Rubix France</td><td>39</td></tr><tr><td>Tableau 5. Exemple de TCD réalisé pour la répartition de l'enveloppe, méthode par emploi type et par quintiles de rémunération</td><td>40</td></tr><tr><td>Tableau 6. Focus sur la répartition de l'enveloppe égalité professionnelle de 2024 provenant de la documentation interne de Rubix France</td><td>41</td></tr><tr><td>Tableau 7. TCD illustrant le delta en euros et en % entre une participation au temps de travail et à la rémunération</td><td>43</td></tr><tr><td>Tableau 8. Analyse de l'impact de la culture organisationnelle sur la quantification des données RH</td><td>48</td></tr></table>
## Liste des abréviations

<table><tr><td>ATE</td><td>Attaché Technico Commercial Externe</td></tr><tr><td>ATI</td><td>Attaché Technico Commercial Interne</td></tr><tr><td>ATS</td><td>Applicant Tracking Systems</td></tr><tr><td>ChaA</td><td>Chargé d'affaires</td></tr><tr><td>CA</td><td>Chiffre d'Affaires</td></tr><tr><td>CFE</td><td>Coffre Fort Employeur</td></tr><tr><td>CNIL</td><td>Commission nationale de l'informatique et des libertés</td></tr><tr><td>CODIR</td><td>Comité de direction</td></tr><tr><td>COMEX</td><td>Comité exécutif</td></tr><tr><td>CP</td><td>Congés payés</td></tr><tr><td>CSE</td><td>Comité Social économique</td></tr><tr><td>CSP</td><td>Catégorie Socio-Professionnelle</td></tr><tr><td>CV</td><td>Curriculum vitae</td></tr><tr><td>DSI</td><td>Direction des systèmes d'information</td></tr><tr><td>EAP</td><td>Entretien Annuelle Professionnelle</td></tr><tr><td>EBM</td><td>Evidence-Based Management</td></tr><tr><td>ETP</td><td>Équivalent Temps plein</td></tr><tr><td>FMI</td><td>Fonds monétaire international</td></tr><tr><td>GA</td><td>Garantie Annuelle</td></tr><tr><td>GRH</td><td>Gestion des Ressources Humaines</td></tr><tr><td>IA</td><td>Intelligence Artificielle</td></tr><tr><td>JNT</td><td>Jours Non travaillés</td></tr><tr><td>La DRH</td><td>La Direction des Ressources Humaines</td></tr><tr><td>NAO</td><td>Négociations Annuelles Obligatoires</td></tr></table>
<table><tr><td>PC</td><td>Personal Computer</td></tr><tr><td>PDG</td><td>Directeur Général</td></tr><tr><td>RGPD</td><td>Règlement général sur la protection des données</td></tr><tr><td>RH</td><td>Ressources Humaines</td></tr><tr><td>RRH</td><td>Responsable des Ressources Humaines</td></tr><tr><td>RSP</td><td>Réserve spéciale de participation</td></tr><tr><td>RTT</td><td>Réduction du temps de travail</td></tr><tr><td>RVI</td><td>Responsable des Ventes Internes</td></tr><tr><td>SAS</td><td>Société par actions simplifiée</td></tr><tr><td>SGC</td><td>Système de gestion de la collaboration et du partage du savoir</td></tr><tr><td>SIAD</td><td>Système d'aide à la décision</td></tr><tr><td>SIC</td><td>Système de communication</td></tr><tr><td>SIG</td><td>Système d'Information de Gestion</td></tr><tr><td>SIRH</td><td>Système d'Information des Ressources Humaines</td></tr><tr><td>SI</td><td>Système d'Information</td></tr><tr><td>TCD</td><td>Tableau Croisé dynamique</td></tr><tr><td>UES</td><td>Unité économique et sociale</td></tr></table>
## Table des matières

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

1.1. Historique et évolution des systèmes informatisés en ressources humaines.........7

1.1.1. Les Années 70 : Les premiers pas de l'Informatique de Production..............7

1.1.2. Les Années 80 : L'émergence de l'Informatique Personnelle..................8

1.1.3. L'Introduction des SIRH....................................................................................9

1.2. Impacts de l'informatisation sur la gestion des ressources humaines (GRH)....11

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

2.1. Entreprise digitale et ses caractéristiques.................................................................13

2.1.1. L'émergence de l'informatique de groupe et la 2nde génération de SIRH.. 13

2.2.2. La transformation digitale..................................................................................14

2.2.3. L'entreprise digitale.........................................................................................16

2.2. La fonction RH à travers l'entreprise digitale.................................................................17

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

3.1. Reporting RH..................................................................................................................20

3.2. L'Analytique RH............................................................................................................25

3.3. Big data RH..................................................................................................................28

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

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

1.1. La quantification des données RH : Un outil essentiel pour des décisions éclairées.................................................................................................................................................. 34

1.2. Cas d'utilisation stratégique chez Rubix France.................................................................37

1.2.1. La répartition de l'enveloppe égalité professionnelle........................................38

1.2.2. La simulation du calcul de la RSP en fonction du temps de présence............42

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

2.1. L'impact de la culture organisationnelle sur la quantification et l'utilisation des données RH..................................................................................................................................................44

2.2. Maîtrise des compétences techniques : clé de l'optimisation de la quantification des données RH..................................................................................................................................................49

2.3. Collaboration entre services : Un atout pour la gestion des données RH............ 53

3. Enquête qualitative auprès des professionnels RH de l'entreprise Rubix France : Impacts de la quantification des données RH sur le pilotage RH..................................................55
<table><tr><td>3.1. Méthodologie de l'enquête</td><td>55</td></tr><tr><td>3.1.1. Matériel et méthode</td><td>55</td></tr><tr><td>3.1.2. Planification et organisation de la collecte des données</td><td>56</td></tr><tr><td>3.1.3. Traitement des données et méthodes d'analyse</td><td>57</td></tr><tr><td>3.2. Présentation des résultats</td><td>58</td></tr><tr><td>3.2.1. L'impact de la quantification des données RH sur le pilotage des ressources humaines - Résultats d'enquête</td><td>59</td></tr><tr><td>3.2.2. Les défis et limites rencontrées dans le processus de quantification des données RH - Résultats d'enquête</td><td>62</td></tr></table>

### III. Complémentarité de l'Humain/technologie dans la quantification et le pilotage des données RH : Expertise RH, limites, et prospective de l'IA

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

1.1. L'importance de l'expertise RH dans le traitement et l'analyse des données

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

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

2.1. Éthique et cognitif

2.2. Légale

2.3. Technique

3. L'impact de l'intelligence artificielle sur la gestion des Ressources Humaines :

Transformations et défis

3.1. Transformation des pratiques actuelles de recrutement sous l'influence de l'intelligence artificielle

3.2. Enjeux futurs de l'intelligence artificielle

3.3. Le rôle irremplaçable de processus de quantification des données RH

Conclusion

Bibliographie

Annexes

Liste des figures et tableaux

Liste des abréviations
# 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.

## Résumé :

Ce mémoire examine comment la quantification des données RH contribue au pilotage des ressources humaines dans le contexte de la transformation digitale des entreprises. L'étude cherche à déterminer comment l'analyse et l'utilisation des données RH améliorent la prise de décision, optimisent la gestion des effectifs et alignent les stratégies RH avec les objectifs globaux de l'organisation. Une approche mixte a été adoptée, incluant une revue de la littérature et une analyse des pratiques chez Rubix France. Une enquête auprès des professionnels RH a permis de recueillir des données qualitatives, qui ont été analysées pour identifier les facteurs clés influençant l'impact des données RH sur le pilotage RH. Les résultats montrent que la quantification des données RH améliore significativement la prise de décision, renforce la connaissance interne de l'entreprise pour mieux gérer les talents. Cependant, des défis subsistent, tels que l'automatisation sans sacrifier la fiabilité des données, le respect de la confidentialité ou encore les compétences requises pour traiter les données RH. L'étude souligne l'importance de l'intelligence artificielle pour l'avenir du pilotage RH, tout en insistant sur la complémentarité entre technologie et expertise humaine.

**Mots clés :** Transformation digitale, SIRH, Pilotage RH, Quantification des données RH, Big Data RH, Analytique RH, Intelligence Artificielle, Reporting RH

UNIVERSITÉ LUMIÈRE LYON 2
UFR Sciences Economiques et de Gestion
Master Expertise-Intervention sur le Travail, l'Emploi et les Ressources Humaines
Année universitaire 2023 - 2024

Clara FERNANDEZ

Mémoire soutenu le 5 septembre 2024