People analytics : piloter votre stratégie RH grâce aux donnéesPeople analytics : piloter votre stratégie RH grâce aux données

Les décisions RH reposent encore trop souvent sur l'instinct ou sur des remontées ponctuelles du terrain. Les people analytics changent cette logique : elles transforment les données collaborateurs, entretiens, compétences, formation, engagement, en base de décision. Concrètement, cela signifie repérer un risque de départ avant qu'il ne se matérialise, orienter un plan de formation vers un écart de compétences réel plutôt que supposé, ou justifier un budget RH avec des chiffres plutôt qu'un ressenti.

Cet article détaille ce que recouvrent les people analytics, les données et outils qui les rendent possibles, leurs applications concrètes pour les RH, la méthode pour lancer une démarche, et les limites à anticiper avant de s'y engager.

Qu'est-ce que les People Analytics ?

Les people analytics désignent l'analyse des données RH pour prendre des décisions plus objectives liées à la gestion des collaborateurs : recrutement, compétences, formation, engagement, ou risque de départ. Concrètement, il s'agit de croiser des données individuelles et collectives (performance, absentéisme, résultats de formation, réponses aux enquêtes) pour identifier des tendances, anticiper des risques et orienter l'action RH. À la différence d'un simple reporting RH, les people analytics cherchent à expliquer un phénomène et à en anticiper l'évolution.

‍People analytics et analytique RH : quelle différence ?

On confond souvent people analytics et analytique RH, alors qu'ils répondent à des besoins différents. L'analytique RH décrit un état à un instant T : nombre d'entretiens réalisés, taux de turnover du trimestre, effectif par service. C'est le tableau de bord qui répond à la question « où en sommes-nous ? ».

Les people analytics vont plus loin : elles cherchent à expliquer pourquoi un phénomène se produit et à anticiper la suite, en croisant plusieurs sources de données.

Par exemple, relier une baisse d'engagement, une hausse de l'absentéisme et l'ancienneté d'un collaborateur pour comprendre un risque de départ, plutôt que de simplement constater le départ une fois qu'il a eu lieu.

On rencontre aussi, dans la littérature RH, le terme anglophone de "workforce analytics". Il désigne plus précisément l'analyse des effectifs et de leur allocation : répartition des compétences, dimensionnement des équipes, anticipation des besoins en recrutement. C'est un sous-ensemble des people analytics, centré sur le pilotage quantitatif de la main-d'œuvre plutôt que sur le comportement individuel des collaborateurs.

Les composantes clés des People Analytics en gestion des ressources humaines

Les types de données RH utilisées

• Données administratives et contractuelles : ancienneté, type de contrat, temps de travail, historique de poste. Elles servent de socle pour la plupart des croisements, par exemple segmenter un taux de turnover par ancienneté.

💡 En France, d'après l'INSEE, le taux de turnover moyen est de 15%, tous secteurs confondus. Dans l'hôtellerie-restauration, ce chiffre dépasse souvent les 30%, alors que dans les industries manufacturières, la rotation est généralement en dessous de la moyenne nationale.

• Données de recrutement : délai de recrutement, coût par embauche, taux de transformation des candidatures, canaux de sourcing. Elles mesurent l'efficacité du recrutement, pas seulement son volume ou le nombre d'offres d'emploi publiées.
• Données de performance et de compétences : résultats d'entretiens, niveaux de maîtrise évalués, atteinte des objectifs. Elles alimentent la gestion des compétences et la détection des écarts.
• Données de formation : volume d'heures suivies, budget engagé, taux d'accès à la formation (part des collaborateurs ayant suivi au moins une formation dans l'année), résultats des évaluations à chaud.
• Données d'engagement : résultats d'enquêtes internes, eNPS (Employee Net Promoter Score), absentéisme, participation aux entretiens.

Chez Restalliance, après la digitalisation de ses campagnes d'entretiens avec Empowill, le taux de complétion des entretiens est passé de 22% en 2022 (avant le plein déploiement de son outil de gestion des entretiens Empowill) à 43% en 2023, puis a frôlé les 60% en 2024, pour atteindre un niveau record de 80% en 2025.

Les technologies et outils d'analyse

Une fois les données RH collectées, les technologies et outils permettent de les exploiter pour obtenir des résultats pertinents. Voici les principaux supports utilisés le plus souvent par les professionnels des ressources humaines :

a) Les systèmes d'information RH (SIRH)

Ces plateformes centralisent toutes les données RH (contrats, formations, évaluations, etc.). Elles sont souvent la base pour collecter et organiser l'analyse des données de votre entreprise.

b) Les outils d'analyse et de visualisation des données

Les logiciels comme Tableau, Power BI ou des modules spécifiques intégrés aux SIRH permettent de visualiser les données sous forme de graphiques, tableaux ou dashboards interactifs. Souvent les SIRH proposent également des systèmes de visualisation des données rh.

c) Les algorithmes et intelligence artificielle (IA)

Les outils avancés, souvent basés sur l'IA, permettent de prédire des tendances ou d'automatiser des analyses complexes, par exemple :

• L'analyse prédictive : Identifier les employés à risque de départ.
• L'analyse de sentiments : Décoder le ton des feedbacks ou des enquêtes.
• L'automatisation des rapports : Générer des rapports réguliers et détaillés sans intervention humaine.

d) Une collaboration indispensable entre données et technologies

Sans data pertinente, les outils n'ont aucune valeur. Inversement, sans outils adaptés, les données ne sont que des chiffres sans interprétation. En combinant ces deux aspects, les People Analytics permettent aux professionnels RH d'être à la fois stratégiques et réactifs, un peu comme un chef cuisinier qui transforme des ingrédients bruts en un plat parfaitement équilibré.

Les avantages des People Analytics pour les RH et l'analyse des données

L'amélioration du processus de recrutement

Tout d'abord, les People Analytics permettent de rationaliser et d'optimiser chaque étape du recrutement. Fini les intuitions hasardeuses : les données prennent le relais pour cibler les bons candidats et affiner les processus.

• Cibler les profils idéaux : En analysant les caractéristiques des meilleurs employés actuels, vous pouvez définir des critères précis pour identifier des candidats similaires.

Exemple : Une analyse peut révéler que les commerciaux les plus performants partagent des compétences en négociation et en data analyse . Vous pouvez alors ajuster vos fiches de poste et outils de sélection en conséquence.

• Réduire le temps et le coût de recrutement : Les outils de People Analytics permettent de suivre les indicateurs clés de performance, comme le temps nécessaire pour pourvoir un poste ou le taux de conversion des candidats.
  Exemple : En identifiant les canaux de recrutement les plus efficaces, vous pouvez concentrer vos efforts sur les plateformes qui génèrent les meilleurs talents.
• Prédire la réussite d'un candidat : En analysant des données passées, vous pouvez prédire quelles compétences ou expériences augmentent les chances de succès d'un candidat dans un poste donné.

Exemple : L'analyse des performances des recrues passées montre que celles ayant suivi une formation spécifique réussissent mieux. Cela oriente vos décisions lors de l'entretien.

La gestion et le développement des compétences

Les People Analytics aident également les RH à mieux comprendre les compétences disponibles dans l'entreprise et à anticiper les besoins futurs. Résultat : des plans de développement personnalisés et une gestion des compétences plus stratégique.

• Identifier les compétences clés : la plupart des logiciels de gestion des compétences proposent des outils d'analyse permettent de dresser une cartographie des compétences existantes et de détecter les écarts entre les compétences actuelles et celles nécessaires à la réalisation des objectifs stratégiques.
• Améliorer l'efficacité des formations : En analysant l'impact des formations sur les performances, vous pouvez ajuster vos programmes pour maximiser leur efficacité.
• Faciliter la revue de personnel grâce aux données : Les People Analytics permettent également de structurer et d'optimiser le processus people review en fournissant de la data objective sur les performances, les aspirations et le potentiel des collaborateurs. À terme, vous proposerez ainsi des plans de carrières personnalisés et adaptés à vos collaborateurs.

L'optimisation de la fidélisation des collaborateurs

Un départ non anticipé coûte cher. Au-delà des coûts de recrutement pour le remplacement, il faut compter la perte de compétence, le temps de formation du remplaçant et la charge reportée sur l'équipe en place.

Selon plusieurs études, le coût global d’un départ non anticipé dans une PME se situe fréquemment entre 0,5 et 1 fois le salaire annuel, soit typiquement 15 000 à 30 000 € pour un poste autour de 30–35 k€ brut. Dans les ETI, où les salaires moyens sont plus élevés et les postes plus qualifiés, plusieurs études estiment qu’un départ non anticipé coûte le plus souvent entre 1 et 1,5 fois le salaire brut annuel. Concrètement, pour un poste autour de 45–50 k€ brut, cela représente couramment 40 000 à 80 000 € par turnover, voire davantage pour les profils rares ou stratégiques.

Le désengagement, lui, coûte même quand il ne se traduit pas encore par un départ : plusieurs études RH l'estiment autour de 14 900 euros par collaborateur et par an, en perte de productivité.

Les people analytics permettent de détecter les signaux faibles avant que le départ ne devienne une décision actée : une hausse de l'absentéisme, une baisse de participation aux entretiens ou aux enquêtes internes, un ralentissement de la progression sur les compétences évaluées sont autant d'indicateurs à croiser.

L'analyse des départs passés complète ce dispositif : si une part significative des départs d'un service ou d'un métier partage une cause commune (absence de perspective d'évolution, écart de rémunération, charge de travail), cela oriente une action corrective ciblée plutôt qu'un plan de fidélisation générique.

Le suivi de l'engagement et de la productivité

Le pilotage régulier de l'engagement complète le suivi ponctuel des entretiens annuels. Le eNPS en est l'indicateur le plus répandu : il mesure, via une question simple (« recommanderiez-vous votre entreprise comme lieu de travail ? »), la probabilité qu'un collaborateur en parle positivement à son entourage.

Suivi seul, l'eNPS reste un indicateur froid. Croisé avec des enquêtes internes plus qualitatives et avec les données de performance ou d'absentéisme, il devient un signal exploitable : une baisse d'engagement sur un site ou un service précède souvent, avec quelques mois de décalage, une hausse du turnover ou une baisse de productivité mesurable sur les objectifs suivis en entretien. C'est ce lien entre engagement et productivité qui justifie de sortir l'engagement du seul baromètre annuel pour en faire un indicateur suivi au même rythme que les autres données RH.

Comment mettre en place une démarche People Analytics ?

1. Définir les objectifs stratégiques

La méthode varie mais avant tout, il est essentiel d'identifier les questions auxquelles vous voulez répondre. Quels sont vos objectifs RH ? Est-ce de réduire le turnover, d'améliorer le processus de recrutement ou d'optimiser le plan de formation ? Cette étape permettra de concentrer les efforts sur les indicateurs RH les plus pertinents à suivre.

Exemple : Si votre priorité est de réduire les départs, vous pourriez collecter des données sur les enquêtes d'engagement, les absences et les retours d'entretiens de départ afin d'identifier le meilleur levier d'action.

2. Sélectionner les données pertinentes

Toutes la data n'est pas utile. Identifiez celles qui sont directement liées à vos objectifs. Cette data  peuvent inclure :

• Les données opérationnelles (performances, absences, formations suivies).
• Les données comportementales (résultats d'enquêtes, feedbacks).
• Les données historiques/prédictives pour détecter des tendances.

La confidentialité des données est cruciale à cette étape. Assurez-vous que toutes les informations collectées respectent les réglementations en vigueur, comme le RGPD, et qu'elles sont anonymisées lorsqu'il s'agit d'analyses globales.

Conseil d'expert Empowill : Impliquez votre DSI ou un expert en cybersécurité pour vérifier quelles données sont collectées, en sécuriser la mise en œuvre et la qualité de la donnée exploitable.

3. S'équiper avec les bons outils

Une démarche People Analytics nécessite des outils adaptés pour collecter, organiser, analyser et visualiser les données. Comme listés précédemment, il existe des :

• Systèmes d'Information RH (SIRH) : Pour centraliser la data RH. De plus en plus de SIRH vous permettent d'avoir des tableaux de bord d'analyse également.
• Outils d'analyse : Comme Power BI, Tableau ou des solutions intégrées aux SIRH.
• Algorithmes avancés : Pour l'analyse prédictive, notamment dans les cas complexes comme le turnover ou les besoins en compétences futures (hard skills comme soft skills).

4. Impliquer les parties prenantes

La réussite des People Analytics dépend de l'engagement de plusieurs acteurs :

• Les RH : Pour définir les indicateurs et piloter les analyses.
• Les managers : Pour interpréter les résultats et agir sur le terrain.
• La direction : Pour soutenir la démarche et intégrer les analyses dans la prise de décision stratégique.

5. Analyser, interpréter et agir

Une fois les données collectées et analysées, l'étape suivante est de traduire ces informations en actions concrètes. Cela implique :

• De partager les résultats de manière accessible (dashboards, rapports).
• D'intégrer ces insights avant de prendre des décisions RH et stratégiques.
• De suivre régulièrement les impacts des actions entreprises.

6. Évaluer et ajuster la démarche

Les People Analytics ne sont pas figés. Pour rester efficaces, il est important de mesurer régulièrement les résultats de la démarche et de la réajuster en fonction des nouveaux objectifs ou des évolutions organisationnelles.

Conseil d'expert Empowill : Vous pouvez intégrer un retour d'expérience annuel pour recueillir l'avis des utilisateurs sur les outils et les analyses RH.

‍Des exemples concrets de people analytics en entreprise

Les cas suivants sont tirés de clients Empowill évoluant dans des environnements terrain, où le pilotage par la donnée doit composer avec des populations peu digitalisées et des enjeux de sécurité réglementaire.

Chez Würth Elektronik France (240 collaborateurs, industrie électronique), le tableau de bord RH centralise en un coup d'œil le nombre d'entretiens et de formations en cours, le budget de formation engagé et le suivi des formations et habilitations obligatoires, notamment les habilitations électriques et leur recyclage.

Chez Restalliance (3 500 collaborateurs, restauration en établissements de santé, 80% de profils terrain éloignés du numérique), la disponibilité immédiate des données a permis de réinstaurer un suivi hebdomadaire rigoureux et de diffuser des bilans précis aux différentes régions, un exercice qui mobilisait auparavant jusqu'à 15 jours de retraitement manuel par campagne.

Chez Eden Auto (2 900 collaborateurs, réseau de concessions automobiles), le constat de départ était net : « Avant d'avoir Empowill, l'analyse des résultats d'entretiens ne pouvait pas nous servir d'alerte, car ceux-ci nous remontaient en masse. Donc, le temps de lire tous les entretiens, nous avons parfois eu des départs qui auraient pu être anticipés. » Le volume d'entretiens papier empêchait toute analyse à froid des signaux faibles. La digitalisation du processus a permis de traiter les remontées d'entretien au fil de l'eau plutôt qu'en bloc, et de mieux anticiper les souhaits de mobilité interne, sur un objectif affiché de 50% de mobilité interne pour 50% de recrutement externe.

Les défis liés à l'implémentation des People Analytics

Les questions d'éthique et de confidentialité

L'un des principaux défis des People Analytics est de garantir que l'utilisation des données respecte les principes d'éthique et de confidentialité des données, tout en maintenant la confiance des collaborateurs.

Les problèmes potentiels :

• Intrusion perçue dans la vie privée : Les collaborateurs peuvent craindre une surveillance excessive si les analyses incluent des données sensibles, comme les communications internes ou les données comportementales.
• Non-conformité avec les réglementations : Des réglementations comme le RGPD imposent des règles strictes sur la collecte, le stockage et l'utilisation des données personnelles. Toute erreur peut entraîner des sanctions financières et nuire à l'image de l'entreprise.

Les solutions possibles :

• Transparence : Informer les salariés sur les types de données collectées, leur finalité et la manière dont elles seront utilisées.
• Anonymisation des données : Limiter l'accès aux informations personnelles et privilégier les analyses globales.
• Éthique en priorité : Établir une charte éthique pour guider l'utilisation des People Analytics et rassurer les collaborateurs.

Les complexités techniques et le besoin de compétences spécialisées

L'implémentation des People Analytics exige des outils performants, mais surtout des compétences spécifiques pour traiter, analyser et interpréter les données. C'est la raison pour laquelle les experts en Data Science sont de plus en plus convoités pour analyser les données qui émanent de votre capital humain. En effet, ces exigences techniques peuvent devenir un obstacle, en particulier pour les organisations moins équipées ou moins expérimentées.

Les problèmes potentiels et solutions possibles :

• Fragmentation des données : Les informations RH sont souvent dispersées dans différents systèmes (paie, SIRH, enquêtes d'engagement), ce qui rend leur centralisation complexe. La mise en place un SIRH ou un outil unique pour regrouper et harmoniser les données RH peut être une solution. Il est également possible de constituer un écosystème logiciel qui garantit la connectivité de vos données. Nous avons d'ailleurs rédigé un guide pour tout savoir sur le logiciels de la gestion de personnel.
• Manque de compétences analytiques : Les RH doivent acquérir ou recruter des experts en données capables de manipuler des outils avancés comme Power BI ou des algorithmes d'analyse prédictive. Une solution : Sensibiliser les responsables RH aux bases de l'analyse de données et les former sur des outils accessibles.
• Technologies coûteuses : Les entreprises doivent investir dans des plateformes d'analyse, dont les coûts peuvent être élevés, en particulier pour les petites structures. Une solution : En attendant de débloquer du budget, travailler avec la DSI et les analystes de données pour pallier le manque de compétences spécifiques au sein des RH.

Les biais d'analyse et l'équité

Un algorithme entraîné sur des données passées reproduit les biais qui s'y trouvaient. Si les promotions historiques ont favorisé certains profils, un modèle prédictif entraîné sur ces données risque de recommander les mêmes profils, en reproduisant une discrimination plutôt qu'en la corrigeant. Le risque augmente quand les données disponibles sont partielles : une entreprise qui ne suit l'engagement que via un outil digital, par exemple, sous-représente mécaniquement les collaborateurs terrain les moins équipés, et toute analyse tirée de ces données hérite de ce biais de départ.

Deux garde-fous limitent ce risque :

• La revue humaine systématique des décisions RH assistées par la donnée : une recommandation issue d'une analyse prédictive doit rester un point de départ pour un manager ou un RH, jamais une décision automatique.
• La transparence sur les données utilisées et leur périmètre : documenter ce qui alimente une analyse (quelles populations sont couvertes, quelles périodes, quelles sources) permet d'identifier les angles morts avant qu'ils ne se traduisent en décision inéquitable.