L’analyse de données de RH offre le potentiel d’une croissance d’affaires substantielle et soutenue, surtout si les dirigeants de l’entreprise peuvent transposer l’analyse en action. Lors du sommet virtuel de 2023 intitulé Insights in Action, un panel d’experts a discuté des étapes clés pour faire ressortir l’essentiel des mégadonnées afin d’apporter de véritables changements. Voici ce que les personnes avaient à dire.
Comment les entreprises peuvent-elles transformer l’analyse de données de RH en renseignements exploitables? Tout est dans les détails.
Lors de la séance du sommet 2023 d’ADP Insights in Action sur la façon d’utiliser les données pour favoriser la croissance et le progrès, trois experts de l’industrie — Darren Root, stratège en chef chez Rightworks; Devin Engelsen, chef de la rémunération globale et de l’analyse du personnel chez Databricks; et Giselle Mota, dirigeante principale de l’inclusion de produit chez ADP — ont exploré la façon dont les entreprises peuvent faire ressortir l’essentiel des mégadonnées afin d’apporter de véritables changements au sein de leurs organisations.
Animé par Aileen Gemma Smith, chef de la stratégie commerciale pour le marketing de la diversité chez Amazon Web Services, le panel s’est penché sur les quatre éléments clés d’une bonne connaissance des données : comprendre le récit, obtenir du contexte, utiliser la technologie et commencer petit. Voici les détails pour chaque élément.
Comprendre le récit
Lors de la discussion, l’animatrice souligne qu’il faut poser les bonnes questions pour obtenir les bonnes données.
« Une chose que je trouve utile, mentionne Devin Engelsen, c’est de faire des sondages, sur la culture ou le niveau d’engagement, pour prendre le pouls de l’organisation. » En ayant une compréhension de la diversité d’expérience dans les équipes et parmi le personnel, les entreprises peuvent commencer à découvrir les récits les plus courants, comme des problèmes avec l’équité salariale ou les attentes liées au rendement.
Par contre, comme le souligne Giselle Mota, ces récits ne sont que la pointe de l’iceberg. « Il est important de savoir que les données nous parlent d’un récit, indique-t-elle, mais qui en est l’auteur? Et qui sont les acteurs du récit? »
En guise d’exemple, elle désigne les sondages sur l’équité salariale entre les sexes auprès des membres non binaires du personnel. Comme ces personnes ne s’identifient ni à un homme ni à une femme, on ne leur demandera probablement pas de répondre aux questions sur l’équité salariale. Si on le fait, le nombre moyen d’employés non binaires (habituellement chiffré à environ un pour cent du personnel) signifie que leurs réponses peuvent être considérées comme négligeables sur le plan statistique. Par conséquent, les organisations peuvent omettre de grands pans de récit de RH si elles ne creusent pas davantage.
Obtenir du contexte
Le contexte vient ensuite. Grâce à une bonne compréhension de l’auteur du récit et de sa perspective, selon Giselle Mota, les employeurs doivent approfondir davantage les questions de sondage, découvrir la façon dont elles sont interprétées et tenir compte des personnes qui y répondent à 100 pour cent.
Par exemple, lorsqu’on a posé la question de l’équité salariale aux hommes et aux femmes, les deux ont indiqué avoir un meilleur sentiment d’inclusion au travail lorsqu’ils et elles étaient rémunérés de manière équitable. On leur a également demandé si le genre jouait un rôle dans l’inclusion en milieu de travail, et tant les hommes que les femmes ont répondu par la négative. Pour Giselle Mota, cela pose une question intéressante : « Comment peut-il y avoir une corrélation entre l’équité salariale et non le genre, alors que l’équité salariale a tout à voir avec le genre? »
La réponse est : le contexte. Pour les femmes qui travaillent et s’occupent des enfants à la maison, l’équité salariale peut comprendre des heures flexibles en plus du salaire. En revanche, les hommes peuvent voir la question comme si elle concernait uniquement l’aspect monétaire. Obtenir du contexte permet d’approfondir la valeur des données.
Utiliser la technologie
Lorsqu’il est question de récit et de contexte dans les données de RH, la technologie comme l’intelligence artificielle (IA) peut jouer un rôle dans l’analyse.
« Je pense qu’il existe beaucoup d’occasions pour que l’IA nous aide à faire mieux et à voir une autre perspective que la nôtre, souligne Devin Engelsen, parce qu’on ne fournit pas toujours tout le contexte. » Les outils d’IA peuvent accéder à d’énormes ensembles de données qui peuvent aider les équipes à découvrir des tendances émergentes ou des corrélations antérieures.
Bien sûr, les solutions d’IA ont aussi leurs inconvénients potentiels. Les biais en sont un des plus importants : qu’arrive-t-il si l’IA donne une mauvaise réponse en raison de la façon dont elle a été alimentée ou à cause des données fournies?
Devin Engelsen y répond simplement : « As-tu déjà parlé à une personne? Tout le monde a des biais. Il existe plusieurs points de référence différents. Nous faisons beaucoup confiance aux gens parce que nous avons une compréhension partagée de l’expérience humaine jusqu’à un certain point, mais il existe aussi des différences dans nos propres expériences humaines. »
En d’autres mots, l’IA ne devrait pas être discréditée en raison des biais qu’elle peut véhiculer. À la place, les organisations doivent tenir compte des renseignements de l’IA de la même façon qu’elles le feraient pour ceux du personnel, soit avec un grain de sel.
Commencer petit
Des renseignements détaillés sur les données peuvent aider à initier le changement organisationnel, mais les entreprises ne savent pas toujours par où commencer et à quoi ressemble un changement significatif.
La solution est de commencer petit. Même si les efforts ne sont pas parfaits, ils peuvent stimuler le développement d’une meilleure collecte de données et de processus pouvant mener à de meilleurs résultats.
Par exemple, Giselle Mota souligne la façon dont les outils d’IA activés par la voix ont été conçus initialement comme moyen de favoriser une meilleure inclusion des personnes handicapées. Cependant, il est devenu manifeste que ces outils pouvaient offrir des avantages à tout le personnel. Maintenant, ils se sont taillé une place dans la conception de produits courants, rendant certaines tâches de travail plus efficaces pour tous.
Darren Root souligne la façon dont une petite part de responsabilité peut faire démarrer les choses.
« Cela n’a qu’à devenir une priorité pour une personne dans l’organisation, déclare-t-il. Quelqu’un au sein de l’organisation a besoin d’être outillé pour réfléchir plus amplement à propos de l’entreprise. » Cette personne peut penser à une solution pour une tâche ou un groupe précis, et finir par développer une application universelle.
Conserver la notion humaine dans l’analyse de donnée de RH
Les donnes humaines aident à préparer le terrain pour une diversité et une inclusion accrues ainsi qu’une meilleure croissance des affaires. Mais il faut beaucoup plus que les données elles-mêmes. À la place, les entreprises doivent se concentrer sur la combinaison de personnes et de processus pour obtenir les résultats idéals.
En ayant une compréhension du récit et en obtenant du contexte, les organisations sont mieux préparées à utiliser les outils d’IA et à découvrir de nouveaux renseignements. Tout cela ne doit pas nécessairement avoir lieu en même temps. Commencer petit permet de collecter les données et de les traiter de manière fiable avant d’agrandir les modèles pour se pencher sur les renseignements à l’échelle de l’entreprise.
Cet article est paru à l’origine dans SPARK parrainé par ADP.
