Pourquoi la qualité des données RH est-elle un défi majeur ?
Maîtriser la qualité des données RH est un enjeu complexe, souvent sous-estimé, mais crucial pour la performance et la conformité des organisations. En effet, les données RH se distinguent par leur diversité, leur sensibilité et leur constante évolution. Cinq raisons principales expliquent cette complexité :
- La multiplicité des sources : Les données proviennent de systèmes variés (SIRH, logiciels de paie, outils de recrutement, etc.), chacun avec ses propres formats et niveaux de qualité.
- La nature des données : Au-delà des chiffres, les données RH incluent une majorité d’informations textuelles, riches en nuances et en complexité linguistique, rendant leur traitement automatisé délicat.
- La pression temporelle : Dans un environnement où le temps est une ressource rare, la saisie manuelle et la vérification des données deviennent des tâches difficiles à prioriser.
- La multiplicité des référentiels : Chaque service, chaque outil, chaque pays peut avoir ses propres référentiels, rendant la constitution d’une source unique de vérité particulièrement ardue.
- La coexistence de modèles de données multiples : Les fusions, acquisitions ou évolutions organisationnelles génèrent des données manquantes ou incohérentes, compliquant leur exploitation.
Face à ces défis, comment garantir la fiabilité, la cohérence et l’exhaustivité des données RH ? La réponse réside dans la maîtrise de trois clés fondamentales : l’utilisation ciblée de l’IA, la structuration des référentiels, et l’intégration stratégique de l’humain dans le processus.
1. L’IA : un levier puissant, à condition d’être précis, fiable et éthique
L’intelligence artificielle offre des opportunités inédites pour améliorer la qualité des données RH. Cependant, son déploiement doit répondre à des exigences strictes :
Précision et fiabilité
L’IA permet de collecter, structurer et enrichir les données à grande échelle. Grâce à des algorithmes avancés, elle peut identifier les incohérences, compléter les informations manquantes et normaliser des données issues de sources hétérogènes. Par exemple, elle peut harmoniser les intitulés de postes, les classifications métiers ou les données de paie, réduisant ainsi les risques d’erreurs et de doublons.
Conformité et éthique
L’utilisation de l’IA dans le domaine RH doit impérativement respecter les directives du RGPD et les principes d’éthique. Cela implique une transparence totale sur les traitements effectués, une minimisation des biais algorithmiques et une protection renforcée des données personnelles. Une IA bien conçue et bien encadrée devient alors un atout majeur pour la qualité des données.
Normalisation et interopérabilité
L’un des atouts les plus précieux de l’IA est sa capacité à faire coexister des référentiels et des modèles de données différents. En automatisant la normalisation, elle facilite la constitution d’un référentiel commun, essentiel pour une vision unifiée et exploitable des données RH.
Exemple concret : Un grand groupe international utilise l’IA pour rapprocher les données de paie de ses filiales, chacune utilisant des logiciels et des classifications différentes. Résultat : une réduction de 40 % des erreurs de reporting et un gain de temps considérable pour les équipes RH
2. Les référentiels : une structure indispensable, même à l’ère de l’IA
Certains défenseurs de l’IA pure affirment que les référentiels sont obsolètes. Pourtant, dans le domaine RH, où l’humain reste au cœur des processus, une structuration claire et partagée des données est indispensable.
Pourquoi les référentiels restent-ils essentiels ?
Les machines peuvent traiter des données non structurées, mais les systèmes RH sont conçus pour et par des humains. Supprimer les référentiels, c’est risquer de perdre en lisibilité, en traçabilité et en capacité de décision. De plus, les avancées récentes en bases de données graphiques (Graph RAG) montrent que les approches structurées offrent de meilleurs résultats que les méthodes purement vectorielles (RAG). Les machines elles-mêmes bénéficient d’une structuration logique des données pour produire des analyses pertinentes et fiables.
Graph RAG vs RAG : une question de pertinence
Les bases de données graphiques, en reliant les données entre elles selon des référentiels définis, permettent une compréhension contextuelle plus fine. Par exemple, un référentiel métier bien construit permet à l’IA de mieux interpréter les compétences, les parcours professionnels ou les besoins en formation, évitant ainsi les interprétations erronées ou les approximations.
Cas d’usage : Une entreprise du CAC 40 a mis en place un référentiel compétences centralisé, alimenté par l’IA. Résultat : une meilleure adéquation entre les besoins en compétences et les plans de formation, et une réduction des coûts liés aux erreurs de recrutement ou de mobilité interne.
Crédit photo : © Resource Lab. Image créée sous Procreate.
« Un processus dynamique alliant technologie et interaction humaine : l’auto-saisie intelligente guide les collaborateurs et l’IA détecte les anomalies pour des données RH de qualité. »
3. L’humain : un acteur clé dans la mise en qualité des données
Si l’IA et les référentiels sont des outils puissants, l’humain reste irremplaçable dans certains cas. Lorsque une donnée est manquante ou ne peut être déduite sans risque de spéculation (comme les intentions ou préférences individuelles), la solution la plus sûre reste de solliciter directement la personne concernée.
Un processus interactif et collaboratif
La mise en qualité des données RH doit être un processus dynamique, associant technologie et interaction humaine. Par exemple, un outil d’auto-saisie intelligent peut guider les collaborateurs pour compléter ou valider leurs informations, tout en s’appuyant sur l’IA pour détecter les anomalies ou proposer des corrections.
Équilibre entre automatisation et intervention humaine
L’enjeu est de trouver le bon équilibre : automatiser ce qui peut l’être, tout en laissant à l’humain le soin de valider, enrichir ou corriger les données sensibles ou ambiguës. Cette approche hybride garantit à la fois l’efficacité et la qualité des données.
Illustration : Un groupe hospitalier a déployé une solution combinant IA et validation humaine pour la gestion des plannings et des compétences. Les gains en qualité et en satisfaction des équipes ont été immédiats.
Conclusion : Une approche globale pour une qualité durable
Maîtriser la qualité des données RH repose donc sur trois piliers indissociables :
1. L’IA, utilisée de manière précise, fiable et éthique, pour automatiser et enrichir les données.
2. Les référentiels, structurés et partagés, pour garantir la cohérence et la traçabilité.
3. L’humain, intégré de manière stratégique, pour valider, compléter et donner du sens aux données.
Chez Resource Lab, nous avons toujours défendu cette approche équilibrée. Nos solutions technologiques, conçues pour répondre aux enjeux spécifiques des SIRH, RH et Paie, intègrent ces trois clés pour vous accompagner dans la maîtrise de vos données.
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