La fonction ressources humaines est entrée dans l’ère de la data. Transformation digitale, attentes des directions générales, besoin de pilotage, conformité réglementaire : les équipes RH ont une mission bien plus vaste que la seule gestion administrative du dossier RH. Elles doivent aussi exploiter les données RH pour comprendre, anticiper et décider. L’enjeu n’est donc pas seulement technique : les informations disponibles doivent devenir des décisions au service de l’entreprise, sans jamais perdre de vue le RGPD, la protection des données personnelles et les obligations de conservation.
Découvrez comment définir, utiliser et analyser finement vos données RH.
Ce qu’il faut retenir
- Les données RH couvrent toutes les informations liées au capital humain de l’entreprise, statiques (contrat, poste, ancienneté) ou dynamiques (absences, formations, performances), et doivent être gérées dans le strict respect du RGPD.
- Quantitatives ou qualitatives, elles s’exploitent de manière complémentaire : les chiffres (taux de turnover, absentéisme…) signalent les problèmes, les retours terrain les expliquent.
- Bien exploitées, les données RH deviennent un levier stratégique : elles permettent de piloter la performance, anticiper les besoins en compétences et éclairer la prise de décision.
- Fiabiliser sa data RH passe par une gouvernance rigoureuse : standardisation des formats, mise à jour systématique lors des événements RH et limitation des accès selon les fonctions.
Données RH : définition et typologies
Les données RH désignent toutes les informations collectées, stockées et traitées par la fonction ressources humaines pour suivre et piloter le capital humain de l’entreprise. Ces informations peuvent concerner aussi bien les données des salariés que les candidats, les équipes, les postes, les compétences, les formations, les absences ou les performances.
On distingue généralement deux grandes familles. Les données statiques décrivent une situation relativement stable : identité du salarié, poste de travail occupé, type de contrat, ancienneté, rattachement hiérarchique, établissement ou classification conventionnelle. Les données dynamiques évoluent au fil du temps : absences, formations suivies, rémunération, objectifs, résultats d’évaluation, mobilité interne ou historique de recrutement.
Une grande partie de ces informations relève des données personnelles, parfois sensibles selon leur nature. Leur collecte, leur traitement et leur conservation, dans le dossier du personnel notamment, doivent respecter le RGPD, les recommandations de la CNIL et les règles internes de confidentialité. L’entreprise doit donc toujours savoir quelles données elle collecte et à quelles fins.
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Les grandes catégories de données RH
Les données des ressources humaines couvrent plusieurs dimensions de la vie professionnelle. Les plus courantes d’entre elles sont :
| Données administratives et contractuelles | L’identité du salarié, ses coordonnées, le type de contrat, le poste occupé, l’ancienneté ou la classification |
| Données de rémunération | On y trouve le salaire de base, les primes, avantages en nature, charges patronales, éléments variables et informations liées à la paie |
| Données de présence et d’activité | Elles regroupent les absences, congés, heures supplémentaires, temps travaillé ou encore modalités de télétravail |
| Données de développement | Parmi ces données, les compétences, formations suivies, certifications, entretiens professionnels, mobilités internes ou souhaits d’évolution des collaborateurs |
| Données de performance | On retrouve ici les objectifs, évaluations, feedback, atteinte des résultats, indicateurs individuels ou collectifs |
| Données de recrutement | Celles-ci incluent les candidatures, sources d’acquisition, délais d’embauche, coûts de recrutement, étapes du processus et retours d’entretien |
Ces diverses catégories peuvent être gérées dans différents outils de digitalisation RH, du logiciel de gestion des entretiens à la plateforme de formation en passant par le SIRH. Bien sûr, plus ces systèmes seront interconnectés, plus l’analyse se révèlera fiable.
Données quantitatives et données qualitatives
Toute la data RH ne s’exploite pas de la même manière. Les données quantitatives permettront de suivre les évolutions concrètes telles que les effectifs, le taux d’absentéisme, taux de turnover ou le délai moyen de recrutement.
Les données qualitatives, au contraire, relèveront davantage de l’expérience des collaborateurs. Elles peuvent provenir d’entretiens, de sondages internes ou de retours managers et permettent de comprendre l’engagement ou la qualité du management.
Les indicateurs les plus courants seront généralement :
- taux de turnover ;
- taux d’absentéisme ;
- coût moyen par recrutement ;
- délai moyen de recrutement ;
- taux de complétion des formations ;
- eNPS ;
- taux de mobilité interne ;
- évolution de la masse salariale.
Les données qualitatives et quantitatives sont, somme toute, complémentaires. Si les chiffres signalent un problème, les informations qualitatives aideront à l’expliquer. L’analyse RH doit donc concilier data et terrain. Elle combinera les indicateurs mesurables avec une compréhension plus humaine des situations de travail.
Les objectifs stratégiques de la data RH
Les données RH font du service des ressources humaines un acteur plus proactif dans la prise de décision de l’entreprise.
Leur premier objectif : piloter la performance organisationnelle. Les données permettent de suivre les effectifs, la productivité, et les mobilités. Elles donnent immédiatement une vision plus claire de l’organisation.
Deuxième objectif : anticiper les besoins en compétences. La cartographie des compétences disponibles permet à l’entreprise de mieux comprendre les besoins futurs et d’adapter ses plans de formation et ses recrutements à venir.
Troisième objectif de la data RH : l’amélioration de l’expérience collaborateur. Les données sur l’engagement aident en effet à repérer les signaux faibles et peuvent aussi contribuer à prévenir certains risques psychosociaux au travail.
Quatrième objectif : garantir la conformité des données. Les RH ont l’obligation de produire plusieurs reportings obligatoires ou fortement encadrés : BDESE, Index Égalité professionnelle, bilan social, audit interne, etc. Si les données sont fiables, ces obligations sont facilitées.
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Data RH et prise de décision
Les données RH prennent toute leur valeur lorsqu’elles soutiennent la prise de décision. Avec elles, on pourra par exemple arbitrer entre mobilité interne et recrutement externe sur la base des compétences disponibles, du coût d’embauche ou du délai de recrutement.
S’appuyer sur les ressources humaines et leurs données pour faire ces choix permet de ne plus décider dans l’urgence : on exploite alors des indicateurs et tendances clairs, qu’il sera possible de partager avec la direction.
Le rôle des données dans la gestion prévisionnelle
Les données RH sont essentielles pour anticiper les évolutions de l’organisation. L’analyse des historiques et des signaux faibles permet de dessiner une tendance, de comprendre où se dirige l’entreprise (manque de talents sur un périmètre clé, besoin d’améliorer l’engagement…)
On regardera enfin ces informations à la lumière de la stratégie de l’entreprise, toute croissance, réorganisation ou transformation digitale ayant un impact RH. La data alimentera ainsi la gestion prévisionnelle et permettra de mieux soigner le volet humain lors des multiples changements auxquels fait face l’entreprise.
Collecte, utilisation et analyse des données RH : les bonnes pratiques
La data RH suit un véritable cycle de vie. Elle est collectée, stockée, utilisée pour décider, puis évolue dans le temps jusqu’à sa suppression. Chaque étape compte donc dans sa gestion.
La qualité de la donnée est une condition essentielle pour une bonne gestion. Les informations inexactes ou obsolètes produisent des analyses biaisées et nuisent à la gestion. Il est donc indispensable de mettre en place une gouvernance claire : l’entreprise définira, pour sa collecte de data, des référentiels communs et précisera ses règles de mise à jour. On évitera ainsi les interprétations différentes d’une équipe à l’autre et on instaurera une compréhension commune de la donnée.
Collecter les données RH de manière fiable
Côté outils, les principales sources de données RH sont le SIRH, le logiciel de paie, les outils de gestion du temps, les plateformes de recrutement, les outils d’évaluation, les logiciels de formation et les outils d’évaluation de l’engagement.
Quels que soient ceux qu’utilise l’entreprise, l’essentiel est de limiter la dispersion des informations dans plusieurs systèmes non connectés entre eux.
Pour fiabiliser la collecte, on pourra s’appuyer sur des bonnes pratiques telles que :
| Standardiser les formats | On instaurera une même logique pour les dates, intitulés de poste, services, statuts et motifs d’absence |
| Contrôler les saisies | Les erreurs devront être repérées dès la phase de collecte de la donnée. Une donnée bien collectée dès le départ demande moins de correction ensuite |
| Mettre à jour les données lors des événements RH | Embauche, promotion, mobilité, formation, absence longue ou départ |
| Limiter les accès | Chaque utilisateur accèdera uniquement aux informations nécessaires à sa fonction |
| Documenter les règles | Pour éviter les conflits de gestion, les équipes devront savoir qui met à jour quoi, et à quel moment |
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Analyser les données RH : niveaux et outils
L’analyse de la data RH passe généralement par plusieurs niveaux :
- Le premier niveau sera descriptif : on identifiera un problème à l’aide d’indicateurs clés comme le taux de turnover, les temps de travail, le feedback des collaborateurs en matière de satisfaction
- Le deuxième niveau sera diagnostique : en croisant les variables, on comprendra l’origine du problème et sa répartition par service, ancienneté, métier ou charge de travail.
- Le troisième niveau sera prédictif : idéalement, on pourra employer des modèles statistiques ou des outils de machine learning pour anticiper des risques de départ, des besoins en recrutement ou des tensions sur les compétences.
En matière d’analyse de data, le niveau d’outillage dépend surtout de la maturité de l’organisation. Les petites structures pourront bien sûr commencer par une gestion sur Excel, à condition de bien maîtriser leurs sources de données. Les PME ou ETI gagneront quant à elles en fiabilité avec les modules analytiques d’un SIRH. Enfin, les grandes entreprises pourront aller plus loin avec des plateformes de people analytics. Celles-ci permettent de croiser les données RH pour mieux comprendre les tendances internes et anticiper certains besoins majeurs côté ressources humaines.
Cadre éthique et réglementaire
Enfin, notons que les données RH touchent directement aux salariés, et nécessitent donc une gestion des plus rigoureuses. Le RGPD impose plusieurs principes : finalité claire, durée de conservation limitée, sécurité, droits d’accès, rectification et suppression lorsque les conditions sont réunies.
La CNIL rappelle aussi l’importance de protéger les données personnelles dans le cadre professionnel. L’entreprise doit ainsi éviter de collecter des informations inutiles ou disproportionnées par rapport à l’objectif poursuivi.
La vigilance est encore plus forte avec les outils prédictifs. Les algorithmes peuvent reproduire des biais si la data utilisée est incomplète ou déséquilibrée : l’analyse RH doit donc toujours faire intervenir l’humain et être bien cadrée en amont.
La transparence en matière de données RH est essentielle. Les salariés pourront comprendre facilement quelles données sont collectées, pour quels usages, par qui elles sont consultées et combien de temps elles sont conservées.
En fin de compte, la bonne gestion des données RH exige donc une réflexion préparatoire de l’entreprise et une vraie compréhension de leur finalité. Bien poser le cadre de sa gestion de la data RH est tout autant une exigence de conformité qu’une condition de confiance pour les collaborateurs.
