L’analyse des gros volumes de données et la sémantique offrent de nouveaux outils pour les recruteurs, de nouvelles perspectives pour les candidats et un meilleur suivi de l’évolution des collaborateurs.

Publié le 9 juillet 2013, mis à jour le 21 juillet 2015

2 ans pour recruter 100 collaborateurs… C’est selon le site d’emploi Monster, le temps qu’il faudrait à un recruteur expérimenté pour opérer un premier tri suite à une campagne de recrutement de 100 personnes (environ 300 réponses pour une seule offre) rapporte le journal Les Echos*.

Autant dire mission impossible pour la DRH sans l’appui d’outils analytiques et la maîtrise de l’analyse sémantique. Aux États-Unis, cette dernière permettrait des gains de productivité d’environ 70 % sur le premier tri de candidatures.

Pourtant, seuls 6 à 7 % des responsables RH disposent d’un niveau d’expertise adéquat face au Big Data et à l’analyse sémantique, selon Deloitte* qui préconise au sein de la DRH de créer une équipe dédiée avec des compétences en base de données, en analytique et des compétences métiers pour accompagner le recrutement, l’évolution des salariés et in fine, la stratégie de développement et la compétitivité de l’entreprise. En 2015, bien que les bénéfices du Big Data soient reconnus par la profession RH,  la technologie reste encore « un sujet émergent » souligne un responsable Deloitte dans l’Usine Digitale*.

Chez Google, on utilise le Big Data mais avec modération

Vous envisagez de postuler chez Google ? Lors des entretiens, vous serez exempté des habituels QCM ou des questions hors contexte du type « combien un avion peut-il contenir de balles de golf ? ».

« Nous avons remarqué que ces questionnaires sont une totale perte de temps, ils ne permettent aucune prédiction » martèle au NY Times* Laszlo Bock, Vice-président des opérations chez Google et « la corrélation entre niveau d’étude – le monde scolaire reste un environnement artificiel – et les performances chez Google n’est pas forcément établie pour un employé au sein de l’entreprise depuis 2 ou 3 ans ». Votre scolarité n’est donc pas forcément un critère pour juger de votre efficacité future (14 % des collaborateurs Google n’ont pas le niveau Bac+2) !

D’où proviennent ces conclusions ? De l’analytique car le Big Data chez Google est tout même utilisé à partir de ses historiques de process RH : pour définir le nombre de candidatures à sélectionner pour bénéficier d’un choix pertinent, sans perte inutile de temps , pour évaluer les managers en poste et leur faire changer d’attitude grâce aux taux de satisfaction de leurs équipes, pour définir le nombre ‘’idéal’’ de collaborateurs et former une équipe performante. Et Laszlo Bock de conclure, « le jugement, l’inspiration et la créativité humaine ne peuvent pas être remplacées par les seules données ».

Le big data et l’ère du « scoring RH »

L’étude LinkedIn sur les tendances en recrutement* a entre autres mis en avant l’usage du Big Data dans les entreprises asiatiques pour anticiper les besoins en ressources humaines.

Les données sont aussi exploitées en aval du recrutement, pour suivre le turn over, l’anticiper et le limiter ou pour apprécier les performances globales des collaborateurs et des équipes, comme chez Google cité précédemment.

Cette approche a aussi été utilisée avec succès par Xerox. En croisant les résultats de sondages internes, d’analyses des médias sociaux, d’entretiens individuels, il est possible d’identifier les motifs de désengagement des employés et de limiter les départs. Chez Xerox, l’analytique a permis de diminuer de 20 % les départs des employés des call centers selon Entrepreneur*. Un exemple qui illustre des conclusions faites par Deloitte. Les entreprises qui exploitent les data pour leurs ressources humaines sont 2 à 3 fois plus performantes en matière de qualité d’embauche, de développement du leadership et de rotation du personnel.

L’analytique est aussi un moyen de mesurer l’efficacité des programmes de formation des employés et leurs performances. C’est ce que l’économiste Pascal de Lima appelle dans Les Echos* l’ère du « scoring RH et le screening,  pour détecter les éventuels démissionnaires, comparer les rémunérations, budgéter la planification en réalisant des corrélations à partir de données croisées (dernière promotion, dernière augmentation, niveau de salaire, place dans la hiérarchie, ancienneté des résultats) ».

*Les sources de référence