Vers une gestion prévisionnelle des ressources humaines

La prévision permet de se projeter dans l’avenir pour apprendre à mieux l’appréhender. Nous pourrions rêver de la boule de cristal dans laquelle se dessinerait le futur de l’organisation. Si la méthode est douteuse, l’idée reste alléchante. Celle de savoir comment développer le capital humain dans la durée pour fournir demain les produits et les services que le marché attendra !

Pour anticiper les besoins en effectifs ou en compétences et les coûts salariaux associés, le simple rapport rétrospectif ne suffit pas. Les analyses qui permettent d’imaginer un avenir probable exploitent toute l’intelligence des systèmes décisionnels.
Différentes méthodes existent : prévision, prédiction, simulation ou optimisation.

Prévision : à partir d’un historique de données, la mise en évidence de tendances et de cycles permet de prévoir les données sur une période future. Ces techniques s’adaptent par exemple à l’utilisation de personnel temporaire pour un surcroît saisonnier d’activité. Cette prévision sert à établir le budget précis des frais de personnel temporaire par mois.

Prédiction : dans le domaine du CRM (gestion de la relation client), une analyse comportementale des consommateurs et la compréhension des facteurs d’attrition permettent de mettre en place un marketing qui fidélise. Pour l’ERM (gestion de la relation salarié), le même type d’analyse s’applique à une politique de fidélisation du personnel.

Simulation : quand le passé ne peut servir de référence à l’anticipation, une solution consiste à modéliser le système de masse salariale par des règles arithmétiques et à influencer ce modèle par la saisie d’hypothèses. Il est alors possible de simuler l’organisation dans le futur. Cette simulation s’appuie sur une photographie des effectifs et des coûts du travail, et évolue en fonction des règles et des paramètres saisis : changements de taux, augmentations, mouvements d’effectifs…

Optimisation : anticiper consiste également à disposer d’une offre de compétences en adéquation avec la demande à venir. Le professionnel RH peut définir le référentiel de compétences par métier pour le développement de l’entreprise et évaluer la performance des collaborateurs.
Un score de performance dans la situation professionnelle peut être calculé. Au niveau global, le faisceau de compétences existant peut également être comparé au niveau collectif requis et mettre en évidence des axes forts de sur-performance ou de sous-performance, évaluer la maîtrise collective des compétences ou encore la polyvalence au sein des équipes.

La fonction RH recherche de nouveaux supports pour la réussite de sa gestion prévisionnelle. Spécialiste de la transformation de données en connaissance, SAS apporte des solutions technologiques innovantes de prospective sociale.

Les départs : du constat à l’anticipation
Pour fidéliser les collaborateurs stratégiques

Le modèle prédictif intégré de SAS® HCM permet de dépasser le simple constat de l’évolution du turnover. Il aide à répondre aux questions suivantes :

Pourquoi mes collaborateurs quittent l'entreprise ?
En s'appuyant sur son modèle de données décisionnel, SAS® HCM recherche de façon holistique tous les facteurs liés statistiquement aux départs : l'âge, le salaire, les promotions, la situation familiale...

Quelles populations présentent un risque élevé de départ ?
Les facteurs explicatifs détectés sont placés dans un processus de comparaison de modèles Data Mining : régression, réseau de neurones,... Le modèle le plus pertinent est appliqué à l'ensemble des collaborateurs afin de calculer les risques de départ.

Comment fidéliser les collaborateurs clés ?
Le risque calculé permet de classer les salariés en fonction de leur propension à quitter l'entreprise. Ceux ayant une propension élevée peuvent faire l'objet d'un plan de fidélisation personnalisé. La planification des plans de succession et de recrutement est facilitée.

Pour en savoir plus sur l'offre SAS.

Pour plus d'informations, n'hésitez pas à nous contacter en utilisant le formulaire en ligne ou par mail : comsas@fra.sas.com.