Faire de la data RH le socle de votre stratégie

Contenu de la ressource

Temps de lecture : 4 minutes

Il y a quelques mois, deux DRH de grands groupes ont raconté, à quelques semaines d’intervalle, une situation étonnamment similaire. Le contexte : un projet d’affectation de la taxe d’apprentissage. Une question simple : combien de diplômés de l’École Polytechnique avaient été recrutés dans l’année ?
Direction le SIRH. Et là : des champs vides, mal renseignés, ou complétés de multiples façons selon les pratiques de saisie, les moments ou les définitions retenues
Deux entreprises différentes. Deux DRH expérimentés. Et la même impasse. Ce n’est pas une anecdote sur la qualité des données. C’est le révélateur d’un choix non fait : celui de considérer la data RH comme un actif stratégique, plutôt que comme un simple sous-produit administratif.

Le SIRH, reflet des priorités réelles

Un SIRH n’est pas qu’un outil de stockage. C’est un miroir organisationnel.

Ce qu’on y trouve traduit ce que l’entreprise a décidé de connaître d’elle-même… ou d’ignorer. Un champ vide n’est pas un bug technique. C’est souvent le signe qu’à un moment donné, personne n’a clarifié pourquoi cette donnée devait exister, comment elle devait être définie, ni à qui elle servirait.

Dans la majorité des organisations, la data RH s’est construite sans intention globale. Par empilement d’outils : SIRH, ATS, LMS, fichiers Excel locaux… sans vision d’ensemble.

Résultat : une masse d’informations dispersées, hétérogènes, peu fiables et difficilement exploitables pour piloter.

Il n’est d’ailleurs pas rare de voir des projets de datalake lancés par la DSI sans intégrer les données RH. Non par rejet, mais par habitude. La donnée RH n’est pas spontanément perçue comme stratégique, contrairement aux données financières ou clients. Et les RH, absorbées par l’opérationnel, ne revendiquent pas toujours leur place dans ces dispositifs.

Le coût invisible de l’approximation

Ce manque de structuration a un coût. Mais un coût diffus, rarement identifié comme tel.

Il se traduit par :

  • Des recrutements décidés sans vision claire des compétences internes
  • Des plans de formation basés sur des intuitions plutôt que sur des écarts mesurés
  • Des mobilités subies faute d’anticipation
  • Des transformations pilotées à vue

À cela s’ajoutent les pressions réglementaires croissantes : transparence salariale, exigences prudentielles, reportings CSRD etc.

Ces obligations ne créent pas un besoin nouveau : elles rendent visible un manque ancien.

Faute d’anticipation, les organisations produisent les chiffres demandés dans l’urgence, sans construire les fondations qui permettraient de les exploiter réellement.

Remettre la data au bon endroit

Dans beaucoup d’organisations, l’équilibre est inversé : le Build (les projets) capte l’attention, le Run (l’opérationnel) subit, et la data est traitée comme un résidu.

C’est une erreur de structure. La data RH n’est pas un produit dérivé de l’activité. Elle en est la base. Sans un socle fiable et gouverné, le Run génère du bruit et le Build repose sur des hypothèses fragiles.

Ce socle n’est pas d’abord technologique. Il est organisationnel :

  • Savoir quelles données existent
  • Où elles sont stockées
  • Qui en est responsable
  • Et pour quels usages elles sont définies

Cela suppose aussi un référentiel de compétences vivant. Pas un modèle parfait et exhaustif, souvent trop complexe pour être déployé, mais un outil utile, évolutif, et réellement utilisé.

Quand cette base est en place, tout change :

  • L’opérationnel devient pilotable
  • Les projets s’appuient sur des diagnostics solides
  • Le dialogue avec la direction générale gagne en crédibilité

L’oubli majeur : rendre la donnée lisible

Un autre angle mort persiste : la capacité à visualiser la donnée.

Dans la plupart des entreprises, les outils de datavisualisation restent l’apanage de la finance, du contrôle de gestion ou de la DSI. Les RH travaillent encore trop souvent avec des exports Excel et des présentations reconstruites manuellement.

Résultat : des indicateurs tardifs, trop agrégés et peu lisibles.

Or, une donnée qu’on ne peut pas visualiser simplement est une donnée qui ne sera pas utilisée. Et une donnée non utilisée ne guide aucune décision.

La datavisualisation n’est pas un habillage cosmétique. C’est ce qui rend la donnée actionnable. C’est ce qui permet, en quelques secondes, de matérialiser un risque de départ ou une évolution d’engagement.

Si les RH ne sont pas équipées pour piloter, c’est aussi parce qu’on ne les considère pas toujours comme une fonction de pilotage. Et parfois, parce qu’elles ne se positionnent pas encore comme telles.

La vraie décision

Au fond, ce qui manque n’est ni un outil, ni un budget supplémentaire.

C’est une décision explicite : considérer la data RH comme un actif stratégique, à construire, gouverner et sécuriser.

Cette responsabilité ne peut pas être entièrement déléguée à la DSI. La collaboration est indispensable, mais l’impulsion doit venir des RH, car elles seules savent quelles décisions doivent être éclairées.

Ce socle ne se construit pas en un grand programme théorique. Il se bâtit progressivement, à partir de cas d’usage concrets, en commençant par les questions auxquelles la direction ne peut pas se permettre de ne pas répondre.

Newsletter

Articles similaires

Robo-advisor : pourquoi l’IA générative rebat les cartes – et ce que ça change pour vos équipes

Le robo-advisor existe depuis dix ans dans les services financiers. Pourtant, dans la majorité des établissements, il sous-performe. Non par manque de puissance algorithmique, mais par défaut d'intégration dans le
En savoir plus

AI Workplace : réussir la transformation et structurer la gouvernance du knowledge

L’intelligence artificielle s’impose progressivement comme un standard dans les environnements de travail. Avec l’essor des IA génératives, chaque collaborateur peut désormais produire, analyser et synthétiser de l’information à une vitesse
En savoir plus

Knowledge & Data Management : le véritable pré-requis à la transformation IA

Le 16 avril dernier, la Matinale de l’IA organisée par le Groupe Kanbios a réuni des décideurs de différents secteurs autour d’un constat partagé : si l’intelligence artificielle n’a jamais
En savoir plus