Chaque embauche génère un dossier. Chaque absence, une saisie. Chaque entretien annuel, un formulaire. Chaque fiche de paie, des dizaines de lignes. La fonction RH est, par nature, une machine à produire de la donnée. Et pourtant, quand on interroge les professionnels RH sur leur capacité à exploiter ces données, le tableau est saisissant : 88% déclarent saisir la même information dans plusieurs outils différents*, et seuls 33% peuvent analyser leurs données sans retraitement préalable*.
Le constat : les RH ne manquent pas d’outils, ils manquent de méthode.
Le SIRH, générateur de données le plus sous-exploité de l'entreprise
Avant de chercher des coupables, outils ou équipe, il faut regarder là où tout commence : le SIRH. C’est lui qui génère la matière première de toute décision RH. La gestion des temps, les absences, la paie, l’onboarding, les formations, les évaluations : toutes ces données naissent dans le SIRH, et transitent par lui. Il est, pour reprendre une image du Grand Livre Blanc de la Data RH que nous venons de publier, le premier moteur de données de la fonction.
Mais la plupart des SIRH sont conçus pour gérer des processus administratifs, pas pour produire des analyses. Leurs interfaces sont pensées pour alimenter des flux : valider une absence, déclencher un virement, envoyer un contrat. L’usage décisionnel n’est pas le sujet de départ. Et quand il revient sur le devant de la scène, on bricole.
Ce bricolage a un nom que tout le monde reconnaît : l’export Excel.
Excel n'est pas le problème. Il révèle le problème
Excel est omniprésent dans les entreprises. 73 % des offres d’emploi RH y font mention. Ce serait commode de le désigner comme le grand responsable du retard Data de la RH. Mais ce serait injuste et inexact. Excel est un outil puissant, versatile. Ce n’est pas l’outil qui pose question. C’est ce qu’il dit de l’organisation des données en amont.
Quand un professionnel RH exporte ses données de temps de travail depuis un module, celles de formation depuis un autre, et les croise manuellement dans un fichier avant de les coller dans un tableau de bord : il ne fait pas un mauvais choix. Il compense une architecture défaillante. Il colmate une fuite que personne n’a encore eu le temps de réparer.
C’est précisément pour ça que seuls 54% considèrent leurs données facilement accessibles. Non pas parce que les systèmes mentent. Mais parce que personne ne s’est mis d’accord sur ce que les données sont censées dire.
Le vrai coût n’est pas le temps passé sur le fichier. C’est l’invisibilité de la méthode. Les retraitements reposent sur une personne, avec ses raccourcis personnels, ses règles implicites de calcul, ses définitions qui ne correspondent peut-être pas à celle de son collègue de la business unit d’à côté. Et quand cette personne change de poste, la connaissance part avec elle.
La vraie question : quelle donnée, dans quel outil, pour quel usage ?
Les problématiques Data de fond sont les mêmes peu importe le métier. Source, qualité, gestion de référentiels… en RH, on retrouve tout ça en même temps. Ce n’est pas un problème spécifiquement RH. C’est un problème data classique, que la RH affronte avec une pression supplémentaire : ses décisions portent sur la rémunération, les carrières, qui impactent des personnes.
Le RGPD, nous apporte ainsi des questions simples, posée collectivement : quelle donnée, dans quel outil, pour quel usage, sous quelle habilitation ?
Cette question est le cœur de ce que le Livre Blanc appelle la gouvernance des données RH. Ce n’est pas un concept abstrait réservé aux DSI. C’est décider, une bonne fois pour toutes, si les mobilités internes comptent comme des sorties dans le calcul du turnover. C’est désigner qui est responsable de la qualité de l’indicateur « effectifs » quand il diverge entre le SIRH et le référentiel Finance. C’est documenter comment l’absentéisme se calcule pour que le chiffre soit le même selon que la question vient du DRH, du manager ou du contrôleur de gestion.
Ces décisions paraissent anodines. Elles sont en réalité le ciment qui renforce un métier.
Les organisations qui ont franchi ce cap ne sont pas celles qui ont investi le plus dans des outils avancés. Ce sont celles qui ont commencé par reprendre la main sur leur SIRH : s’assurer qu’un matricule unique identifie chaque collaborateur à travers l’ensemble des systèmes, que les référentiels de sites, de postes et de centres de coûts sont partagés et maintenus, que les règles de transformation des données sont persistantes et non dépendantes d’un fichier Excel personnel. C’est ce travail de fond, peu spectaculaire et rarement célébré, qui rend ensuite tout le reste possible : les analyses prédictives, l’automatisation, l’IA.
Les données de notre enquête le confirment d’une façon frappante. Il existe un lien fort entre les scores d’Architecture et d’Automatisation 52 parmi les 151 professionnels interrogés. Autrement dit, ce n’est pas la sophistication des outils qui ouvre la porte à l’automatisation. C’est la solidité de la fondation sur laquelle ils reposent.
Ce que ça change pour tout le monde, pas seulement pour les RH
Ce sujet dépasse les équipes RH. Quand un manager demande combien coûte vraiment l’absentéisme dans son équipe sur les six derniers mois, ou quelle est la durée réelle d’un processus de recrutement dans son périmètre, la qualité de la réponse dépend directement de la qualité des données en amont. Pas de l’analyste qui a produit le graphique. Pas du dashboard qui l’affiche. Pas de la façon dont le SIRH a été configuré. De la façon dont on a défini l’absentéisme et de l’approbation collective de cette définition.
90% des répondants à notre enquête estiment que les données influencent les décisions RH*. « Influencer » est un mot prudent. Entre influencer une décision et l’éclairer vraiment, il y a souvent la distance d’un retraitement manuel un vendredi soir. Mais cela montre une dynamique de fond. Les RH ont compris que la donnée serait un levier exceptionnel de crédibilité et d’impact.
La question n’est donc pas de savoir si votre organisation est prête à devenir data-driven. Elle l’est déjà, à sa façon, avec les moyens du bord et beaucoup d’Excel. La vraie question est : est-ce que les décisions que vous prenez chaque jour méritent mieux que ça ?
*Les données citées dans cet article sont issues du Grand Livre Blanc de la Data RH, publié par MyPeopleAnalytics en partenariat avec Octomine, Think Igo, Daven et HelloWork et Lucca. Il repose sur l’analyse sémantique de 160 000 offres d’emploi RH et sur une enquête menée auprès de 151 professionnels RH dans plus de 110 organisations.
