Le Design Thinking au service de la fiabilisation des données RH

Une démarche centrée sur l’humain pour travailler une donnée centrée sur l’humain. Proposer d’investir le sujet data RH par le Design Thinking c’est engager le sujet de manière tangible par l’axe du consommateur et du générateur de la data pour mieux définir l’infrastructure et la gouvernance.

Tout l’enjeux sera de répondre à la simple à la question : à quoi sert la data RH à l’échelle du plus petit dénominateur commun de chaque entreprise ?

Il nous faudra centrer la démarche non pas exclusivement sur la data elle-même ou l’infrastructure, mais sur sa cible finale : le métier ; le collaborateur.

Le collaborateur maillon essentiel pour conquérir une part stratégique de la donnée qui échappe au SIRH, ou pourquoi la donnée Linkedin est davantage temps réel, complète et fiable que celle du SIRH ?

Quelle qu’en soit la qualité de vos infrastructures, la donnée RH est spécifique. Contrairement à d’autres données de l’entreprise comme la donnée industrielle, la donnée RH n’est pas sourcée exclusivement via des éléments factuels purement informatiques ou comptables mais par le collaborateur lui-même, par l’humain.

Au sein du SIRH, les données qui peuvent participer activement à la stratégie, à la différenciation de son pilotage RH ou à s’emparer des enjeux talents sont constituées de données molles.

Celles justement pour lesquelles il est très difficile, voire impossible de générer une acquisition automatique.

Le collaborateur semble finalement le seul à connaitre cette donnée molle à pouvoir la partager, la corriger. Alors pourquoi ne la partage-t-il pas sur le SIRH?

Il n’a tout simplement aucun intérêt à le faire. Cela lui prend du temps sur sa tâche principale, permet de nourrir des rapports qu’il ne verra pas ou peu, ou se réalise sur des supports inadaptés.

Pour renforcer l’acquisition et ainsi fiabiliser la donnée, il faut s’interroger sur deux axes essentiels : qu’est-ce que le collaborateur ou le manager gagne à ce partage de donnée ? Pourquoi mettrait-il à jour sa donnée ? et le Design Thinking permet de concevoir des solutions spécifiques d’engagement pour la fiabilisation des données

Le collaborateur comme acteur clefs de la fiabilisation des données molles : Offrir le cadre et l’intérêt d’une gouvernance de ses propres données

Notre objectif pour chaque collaborateur : créer l’urgence de déclarer une donnée individuelle, fiable et fraiche.

La démarche Design Thinking nous a mené à envisager 5 leviers pour booster la fiabilisation de données RH auprès des collaborateurs. Les solutions sous-jacentes sont variables en fonction des organisations et co-construite avec les collaborateurs.

  1. Le Bénéfice : Rendre un service direct à chaque collaborateur grâce à la data RH
  2. La Récompense : elle n’est pas forcement financière, des mécaniques de points ou de valorisation du profil par ‘badges’ peuvent être imaginées.
  3. Le Groupe de proximité et le partage : proposer une donnée utile et partagée à l’échelle de son groupe de collaborateur de proximité (en tenant compte de la RGPD) permettant le partage de services, la recommandation, …
  4. La Visibilité du collaborateur : rendre visible chaque collaborateur et sa donnée via un portail public. Chaque collaborateur est identifié par les autres et partage les informations qu’il souhaite pour augmenter son ‘bénéfice’.
  5. La Mixité des données : mélanger donnée chaude et donnée froide du collaborateur pour mieux valoriser l’intérêt de ces données RH et sa mise à jour.

L’ensemble de ces leviers permettent de valoriser la donnée RH pour chaque collaborateur. Il est incité ainsi à pratiquer le data share, et une data gouvernance de proximité de ses propres données.

Le design thinking : Une gouvernance de la data centrée métier

Ces démarches d’innovation Data RH nous ont amené à définir des schémas de gouvernances de la data orientés métier, faisant intervenir une démarche Design Thinking adaptée. Celle-ci permet une amélioration continue accélérée, une atteinte des 5 leviers d’acquisition et de fiabilisation et met en place les démarches de qualités, avant une intégration définitive dans le SIRH.

Le design thinking engage les métiers dans cette aventure de la data RH pour mieux la mixer avec toutes les datas de l’entreprise.

Ne pas engager le collaborateur dans cette collecte, en ciblant principalement les aspects techniques de cette fiabilisation, c’est prendre le risque de fiabiliser une donnée pauvre, périmé, peu stratégique pour l’entreprise.

Jérôme JACQUET
CEO Fondateur, SKAPA
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Mots-clés: MAGRH10, SIRH, DATA RH, METIERS