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Analyse du personnel
Date de publication : 27 juin 2024
Contributeurs : Keith O’Brien, Amanda Downie
L'analyse du personnel consiste à collecter et à analyser des données liées aux ressources humaines (RH) pour mieux comprendre les performances des employés dans leur environnement de travail. L'analyse des données collectées joue un rôle clé dans la stratégie de prise de décision fondée sur les données et dans l'amélioration de l'expérience employé au sein d'une organisation.
L'analyse du personnel aide les organisations à mieux cerner les performances des employés et à allouer les ressources nécessaires pour optimiser la gestion des effectifs. Souvent, ce type d’analyse intègre d’autres formes d’analyses, telles que l’analyse RH, des talents ou des effectifs, et constitue un élément clé de la planification du personnel.
Les organisations recourent de plus en plus à l’analyse des données de leur personnel pour définir leurs objectifs commerciaux et anticiper l'avenir du travail au sein de leurs structures. Cette approche fondée sur les données vise à concevoir des initiatives pertinentes pour améliorer les résultats commerciaux.
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De nombreuses organisations utilisent le terme « analyse du personnel » pour désigner une approche globale consistant à exploiter les données et analyses afin d’examiner tout ce qui touche leurs employés. Il existe deux autres catégories d'analyses qui s'inscrivent dans le cadre de la gestion des employés :
Il existe plusieurs types d'analyses du personnel que les organisations peuvent utiliser, soit pour examiner des événements passés, soit pour prévoir des situations futures.
L'analyse historique consiste à étudier des événements et des données passés pour comprendre la situation actuelle. Citons, par exemple, une comparaison entre les délais actuels et historiques d'embauches au sein d'une organisation. Cela lui permet de déterminer si ses processus ont été améliorés par de nouvelles initiatives spécifiques.
L'analyse prédictive permet de modéliser les événements futurs en s'appuyant sur des données historiques et sectorielles. Cela permet d’anticiper des problèmes futurs, tels qu’une hausse de la rotation du personnel liée à l’occurrence de certains critères. À titre d'exemple, si une baisse de participation aux réunions ou aux événements est constatée, cela peut signifier que les employés ne sont pas aussi investis qu'on le souhaiterait et qu'ils risquent de quitter l'entreprise.
L'analyse prescriptive mesure les résultats futurs potentiels et propose des solutions visant à les maximiser. Par exemple, une baisse d'efficacité pourrait révéler un déficit de compétences, que les dirigeants peuvent combler par des formations supplémentaires pour les employés.
Les organisations exploitent plusieurs types de données latentes et en temps réel, dont certaines sont accessibles via les tableaux de bord des données RH.
De nombreuses entreprises utilisent des plateformes d'analyse des ressources humaines, telles que les systèmes d'information sur les ressources humaines (SIRH) ou les logiciels HCM, pour suivre les analyses et établir des indicateurs clés de performance (KPI). Ces applications intègrent la planification, la gestion et l'analyse des talents au sein d'un système unique. Le logiciel fournit des solutions de gestion du capital humain à grande échelle, en particulier lorsqu'elles sont alimentées par l'IA. Les organisations peuvent également utiliser des outils de visualisation des données pour interpréter les informations collectées par leurs systèmes RH.
Il existe plusieurs parties prenantes dont les actions collectives contribuent à l'analyse du personnel. Certaines organisations développent des capacités spécifiques en matière d'analyse du personnel, souvent dirigées par des cadres. D'autres adoptent une approche plus collaborative.
Les organisations adoptent des approches différentes pour leur stratégie d'analyse du personnel, mais la plupart suivent une démarche simple.
L'intégration des données issues de l'analyse du personnel dans la stratégie d'une organisation présente de nombreux avantages importants.
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1 « Talent at a turning point: How people analytics can help » (lien externe à ibm.com), McKinsey, le 24 février 2022.