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RH Analytics — Data-driven People Management

Application des techniques d'analytics et de ML aux données RH pour améliorer le recrutement, la rétention des talents, la performance et la planification des effectifs.

💡Explication simple

Les DRH ont des décisions stratégiques à prendre : quels profils recruter, qui risque de démissionner, quels managers retiennent le mieux leurs équipes, quelle politique de formation maximise la performance. Le RH analytics transforme ces décisions d'intuitives en data-driven. Attention : c'est aussi le domaine où les biais algorithmiques et les enjeux RGPD sont les plus sensibles.

🏗️Exemple concret

L'Oréal utilise un modèle d'attrition pour prédire les départs volontaires. Variables : temps depuis la dernière promotion, comparaison du salaire au marché, notation du manager, mobilité géographique refusée. Le modèle identifie 200 talents à risque élevé par trimestre. Le DRH programme des entretiens de rétention ciblés. Taux de rétention des talents identifiés passé de 62% à 83%.

🎯Quand l'utiliser ?

Prédiction d'attrition et stratégie de rétention
Optimisation du sourcing recrutement (quels canaux amènent les meilleurs profils ?)
Planification des effectifs (workforce planning) sur 3-5 ans
Mesure de l'efficacité des formations

✅ Avantages

+Décisions RH stratégiques basées sur des faits
+ROI mesurable sur les programmes de rétention et de formation
+Identification précoce des talents à risque

⚠️ Limites

Très sensible sur le plan éthique et légal (données personnelles, discrimination)
DPIA obligatoire pour tout traitement automatisé impactant les salariés
Risque de déshumaniser les décisions RH

🛠️ Outils principaux

Workday People Analytics
SAP SuccessFactors Analytics
Visier
Python (scikit-learn sur données ATS/SIRH)
Tableau / Power BI pour les tableaux de bord RH
RHPeople AnalyticsAttritionRecrutementTalents

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