People Analytics : améliorer la performance grâce à l’analyse RH

Longtemps réservé aux grandes entreprises, le People Analytics est aujourd’hui accessible à toutes les organisations. Et pourtant, beaucoup de RH s’arrêtent encore au reporting RH classique : des chiffres, des tableaux de bord, mais peu d’analyses et surtout de réponses.

Alors, quelle est la vraie différence ? Quelles données analyser en priorité ? Et par où commencer concrètement ? Cet article vous donne une méthode pas à pas pour mettre en place une démarche People Analytics, même sans équipe data dédiée.

People Analytics Vs reporting RH classique : quelle différence ?

Le Pеоple Analytics fait référеnсе à l’eхplоitatiоn des dоnnées rеlаtivеs auх RH pоur éclairеr et оptimiser les сhоiх en matière de gestiоn dеs rеssоurсеs humaines, englоbant des dоmainеs tels que lе rеcrutement, la fidélisаtiоn des еmplоyés, la fоrmаtiоn, l’absentéisme еt la perfоrmance.

Un nоmbre significatif dе dépаrtеments dеs ressоurces humaines met déjà en œuvrе des pratiques de rеpоrting, tеlles quе l’élabоratiоn de tаblеаuх dе suivi des еffectifs, l’аnalysе des tаuх d’absentéisme mеnsuels еt la réalisаtiоn de bilаns annuels.

Cependаnt, lе Peоple Analytics dépasse сettе apprосhe traditiоnnellе. Sоn оbjectif est de répоndre auх interrоgatiоns fоndamentales : “Pоurquоi cela sе prоduit-il ?” еt “Quеlles аctiоns dоivеnt êtrе prises ?”.

Lе Pеоple Analytiсs ne sе соntеnte pаs d’être un оutil de rеpоrting sоphistiqué; il rеprésentе une apprосhе nоvatriсe pоur la gestiоn des rеssоurcеs humainеs, ахéе sur l’аctiоn еt lа préventiоn.

À l’aide d’anаlyses prédictives, il vise à saisir et à antiсiper des phénоmènes tels que le départ pоtentiel de certains еmplоyés et à planifier lеurs rеmplacemеnts de manièrе prоaсtive.

En sоmme, l’ambitiоn est de transcendеr lеs bilans et rappоrts réglemеntairеs afin de mоbiliser les dоnnées rеlativеs auх ressоurсes humаinеs cоmme un lеviеr strаtégiquе pоur lа prisе de déсisiоn.

Quelles données RH analyser en priorité ?

Les 4 catégories de données RH essentielles

Pour structurer votre démarche, concentrez-vous sur ces quatre familles de données :

1️⃣ Les données opérationnelles 

Ces informations concernent les aspects concrets de la gestion RH, comme :

• Les informations démographiques (âge, ancienneté, genre, répartition par service) ;
• Les données liées au turnover et aux départs ;
• Les promotions ou changements de poste.

2️⃣ Les données de performance 

Ces informations sont souvent issues des entretiens annuels et/ou points individuels avec les managers :

• Les performances individuelles ou d’équipe (via des évaluations annuelles) ;
• Les grilles de compétences ;
• Les formations suivies et leurs résultats.

3️⃣ Les données comportementales 

Ces données sont liées à l’engagement et aux interactions des collaborateurs, par exemple :

• Les réponses aux enquêtes d’engagement ou de satisfaction ;
• Les interactions sur les outils collaboratifs ;
• Les feedbacks réguliers donnés par les managers.

4️⃣ Les données prédictives 

Basées sur l’analyse de tendances passées, ces données servent à anticiper l’avenir comme :

• Les prévisions de besoins en compétences ;
• Les estimations de départs ;
• Les impacts de certaines actions RH (comme une augmentation salariale sur la fidélisation).

Données RH et RGPD : ce que vous devez respecter

Le People Analytics repose sur des données personnelles et donc sur des obligations légales strictes. En France, le RGPD s’applique pleinement et est à intégrer dès la conception de la démarche. 

Les points de vigilance essentiels :

• Finalité : les données collectées doivent avoir un usage précis et déclaré ;
• Minimisation : ne collecter que ce qui est strictement nécessaire ;
• Information : les salariés doivent être informés de l’utilisation de leurs données ;
• Durée de conservation : définir et respecter des durées de rétention.

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Par où commencer sa démarche de People Analytics ?

Bonne nouvelle : on n’a pas besoin d’une équipe data de 10 personnes pour démarrer. La clé, c’est de commencer petit, sur des indicateurs précis, avec des données déjà disponibles.

Étape 1 : Identifier une problématique RH concrète à résoudre

Avant de parler d’outils, de data ou d’analyse, posez-vous une question simple : quels problèmes RH vous coûtent le plus cher en ce moment ?

• Trop de turnover sur certains postes ?
• Des difficultés à recruter les bons profils ?
• Un absentéisme qui progresse sans explication claire ?
• Des formations qui ne semblent pas porter leurs fruits ?

Partir d’une problématique réelle permet d’éviter le piège du “on collecte tout et on verra”. En commençant par les indicateurs les plus pertinents, vous augmentez vos chances d’obtenir des résultats rapidement. C’est le meilleur moyen de convaincre la direction de poursuivre la démarche.

Exemple : Si votre priorité est de réduire le taux de turnover, vous pourriez collecter des données sur les motifs de départ et d’absences, les enquêtes de climat social (ou satisfaction collaborateur), le retour des entretiens de départ (si vous en faîtes), etc.

Étape 2 : Cartographier les données RH déjà disponibles

Quand on parle de People Analytics, on pense rapidement à un écosystème de data compliqué. En réalité, vous disposez probablement de plus de données que vous ne le pensez : données du SIRH, bulletins de paie, résultats d’entretiens annuels, enquêtes de satisfaction, données de formation…

La mise en place des People analytics consiste à intégrer l’ensemble de ces données dans une plateforme dédiée. La première étape est de lister toutes vos sources d’informations et d’évaluer leur qualité.

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Dans un second temps, identifiez les manques soit dans la quantité (est-ce que certaines données essentielles sont à collecter), soit dans la qualité.

Des données incomplètes, obsolètes ou mal saisies rendent toute analyse inutilisable. Dans beaucoup d’entreprises, les données RH sont dispersées entre plusieurs fichiers Excel, le SIRH et des outils métiers.

Avant de se lancer dans l’analyse, consacrer du temps à créer un référentiel RH propre. Cette cartographie est le point de départ indispensable de toute démarche People Analytics sérieuse.

La data intégration permet ensuite de regrouper les informations en provenance d’autres systèmes de collecte grâce à un processus fiable et sécurisé. 

💡 À noter : La confidentialité des données est cruciale à cette étape. Assurez-vous que toutes les informations collectées respectent les réglementations en vigueur, comme le RGPD, et qu’elles sont anonymisées lorsqu’il s’agit d’analyses globales.

Étape 3 : Définir les indicateurs clés à suivre

Revenez au point 1 et déterminez, par rapport à vos problématiques identifiées, les données qui vous seront utiles. 

Une fois la problématique et les données sélectionnées, choisissez 3 à 5 indicateurs prioritaires. Inutile d’en suivre 50 : mieux vaut mesurer peu de choses, mais les mesurer bien.

Exemples d’indicateurs courants en People Analytics :

• Taux de turnover par département, ancienneté, tranche d’âge ;
• Délai moyen de recrutement par type de poste ;
• Taux d’absentéisme et corrélation avec les équipes ou périodes ;
• ROI formation : évolution de performance post-formation ;
• eNPS (Employee Net Promoter Score) : mesure de l’engagement.

💡 À retenir : Comme pour toute politique RH, une démarche de People Analytics commence par identifier la question à laquelle on veut répondre, avant de chercher la réponse.

Étape 4 : S’équiper avec les bons outils

Une démarche People Analytics nécessite des outils adaptés pour collecter, organiser, analyser et visualiser les données :

Les Systèmes d’Information RH (SIRH)

Ces plateformes collectent et centralisent toutes les données RH. Si vous disposez déjà d’un SIRH, commencez par explorer ses fonctionnalités analytiques natives. La plupart des logiciels proposent des exports de données, des tableaux de bord configurables et des alertes automatiques.

Les outils d’analyse et de visualisation des données 

Les logiciels comme Tableau, Power BI ou des modules spécifiques intégrés aux SIRH permettent de visualiser les données sous forme de graphiques, tableaux ou dashboards interactifs. 

Les algorithmes avancés et l’Intelligence Artificielle

Les outils avancés, souvent basés sur l’IA, permettent de prédire des tendances ou d’automatiser des analyses complexes. Par exemple :

• L’analyse prédictive : identifier les employés à risque de départ ;
• L’analyse de sentiments : décoder le ton des feedbacks ou des enquêtes ;
• L’automatisation des rapports : générer des rapports réguliers et détaillés sans intervention humaine.

Sans data pertinente, les outils n’ont aucune valeur. Inversement, sans outils adaptés, les données ne sont que des chiffres sans interprétation. En combinant ces deux aspects, les People Analytics permettent aux équipes RH d’être des business partners stratégiques.

Étape 5 : Analyse et premiers résultats

Une fois les données collectées et analysées, l’étape suivante est de traduire ces informations en actions concrètes. Cela implique :

• De partager les résultats de manière accessible (dashboards, rapports) ;
• D’intégrer ces insights dans les décisions RH et stratégiques ;
• De suivre régulièrement les impacts des actions entreprises.

Une démarche de People Analytics n’est pas une démarche ponctuelle. C’est une méthode qui vit dans le temps, qui évolue à chaque nouvelle donnée collectée, qui s’adapte aux changements organisationnels. 

Conclusion

Toutes les entreprises, quelle que soit leur taille, ont intérêt à mettre en place une démarche People Analytics. La vraie transformation ne vient pas de la data ou des outils, mais du changement de posture : passer de RH réactifs à des RH capables d’anticiper, de prévenir et de piloter à partir de la data. 

Les freins au People Analytics sont rarement techniques. Ils sont humains, culturels, organisationnels et se lèvent avec de la méthode et de la pédagogie :  

→ Monter en compétences progressivement les équipes et s’entourer d’experts SI.

→ Communiquer clairement sur les finalités du projet, associer les représentants du personnel dès la phase de conception, et montrer rapidement le ROI.

→ Démarrer par une problématique concrète, s’appuyer sur les données déjà disponibles, choisir un outil adapté et surtout, avancer pas à pas : le People Analytics se construit dans la durée.

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