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Le big data adapté aux RH ouvre le champ des possibles avec le recrutement prédictif, permettant aux entreprises de recruter les compétences les plus adaptées à leur besoins. Au-delà de ces formidables opportunités de pilotage des ressources, l'analyse prédictive peut avoir un réel impact financier, grâce à l'optimisation des processus RH, comme la formation et la réduction du risque de conformité. Par Geoffroy de Lestrange, product marketing manager EMEA, Cornerstone OnDemand.

Les données au service d'une véritable stratégie de conformité
Le sujet du risque de conformité en entreprise est systématiquement abordé par son aspect négatif, lorsqu'une entreprise contrevient à ses obligations. On peut citer des cas dans tous les secteurs et dans tous les pays, de la finance à l'automobile (le scandale Volkswagen), de l'énergie à l'agro-alimentaire. Mais il y a une autre face à explorer, et autrement plus intéressante : mettre en place une politique ambitieuse de prise en compte du risque de conformité. Cette stratégie implique de modifier la culture d'entreprise vers une meilleure compréhension des risques… et une plus grande considération des clients et des collaborateurs. En effet, tous les scandales liés au non-respect de réglementations ou de directives pointent vers un dysfonctionnement de l'ensemble de la chaîne hiérarchique, et un mépris à peine déguisé de l'intérêt des normes et des obligations (perçues comme des obstacles au business).

Une étude du cabinet Deloitte a montré que la formation est la première des tâches des responsables conformité (Deloitte In Focus: 2015 Compliance Trends Survey). La formation est donc le levier essentiel d'action pour faire adopter une culture de respect des normes et de prise en compte réelle du risque opérationnel, grâce à la transmission d'informations. Cet aspect culturel est essentiel puisque, par exemple, le fait de refuser un contrat parce qu'il ne serait pas conforme à l'éthique de l'entreprise devrait non seulement être accepté, mais surtout mis en valeur (voire même, pourquoi pas, récompensé).

Concrètement, l'application opérationnelle des mégadonnées peut se faire de deux manières : la première option est de s'adresser à un spécialiste qui donnera accès aux algorithmes tout en laissant le soin à l'entreprise d'effectuer le travail d'analyse des résultats. Cela donne une certaine liberté mais oblige à disposer des ressources suffisantes en interne (notamment des profils d'analystes de données hautement qualifiés). La seconde option consiste à demander au prestataire d'effectuer les traitements d'analyse des données et de mettre à disposition les résultats, sous forme de tableaux de bord prédictifs, immédiatement utilisables par les équipes.

C'est avec la deuxième méthode que l'analyse prédictive prend tout son sens pour le risque de conformité. Les données historiques donnent des enseignements : une étude réalisée sur des bases de données réelles de Cornerstone OnDemand a produit une analyse des types de populations les plus susceptibles de ne pas suivre une formation obligatoire dans les temps. Sans grande surprise, on découvre que les équipes commerciales sont les moins assidues ! Les outils analytiques donnent aujourd'hui des leviers d'action opérationnels particulièrement utiles : grâce à des corrélations statistiques, il est possible de simuler les critères pouvant influer sur le suivi d'une formation conformité. Certains enseignements sont assez logiques, comme la durée optimale d'une formation inférieure à 2h. D'autres le sont moins, comme le jour de la semaine fixé comme date de fin de ladite formation. En l'occurrence, il faut éviter le mardi ! Je précise qu'il s'agit de corrélation, pas de causation : l'analyse permet d'identifier des éléments qui peuvent influer, mais n'explique pas pourquoi. Comme la météo, il s'agit d'une indication et non d'une garantie. Cependant, l'analytique permet aux responsables RH de prendre des mesures immédiates pour optimiser le succès des formations. En analysant d'autres critères, ils peuvent repenser plus globalement l'organisation, car les données étudiées par Cornerstone ont également observé que la taille optimale d'une équipe était de 12 personnes.

Ces leviers d'action s'appuient donc sur des corrélations analysées à partir des données disponibles chez le prestataire de Big Data RH. Mais quelle est l'origine des données analysées ? C'est une question complexe, mais piocher des informations sur le web ou les réseaux sociaux est pour le moins risqué, sans autorisation préalable des propriétaires des données. Les entreprises sont donc avisées d'en discuter en profondeur avec leur prestataire.