Techniques et concepts de l'entreprise, de la finance et de l'économie 
(et fondements mathématiques)

L'effectif et les statistiques

logo

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Techniques statistiques pour une analyse de l'effectif

L'effectif d'une entreprise fait l'objet de statistiques descriptives, obligatoires pour établir le bilan social (voir la page suivi des effectifs). Mais au-delà du simple comptage, les statistiques permettent d'établir des diagnostics et de gérer la population des salariés en anticipant de nécessaires adaptations. Quelles statistiques peut-on réaliser à partir de l'effectif d'une entreprise ? Commençons par le commencement, c’est-à-dire par :

Les recrutements

L'étape préalable est la recherche de candidatures : choix des messages et des canaux (les candidats qui répondent à une annonce du Figaro n’ont peut-être pas le même profil que ceux qui répondent à une annonce sur Monster), suivi des délais et des coûts. Les techniques statistiques éventuellement utilisées sont les tests.

Les techniques de text mining servant à sélectionner les CV ne sont pas détaillées sur ce site et l’élaboration des tests psychologiques au moyen d’analyses factorielles n’est en principe pas réalisée en entreprise.

Analyse fouillée : les CV peuvent être classés selon des critères objectifs (tranche d’ancienneté, niveau de qualification…) voire subjectifs mais même les OVNI les plus étranges ont intérêt à être analysés, et pas seulement par respect pour les candidats. Après plusieurs campagnes de recrutement, certains de ces critères peuvent alimenter une base de  données (anonyme pour l’objet qui nous intéresse) qui permettra ensuite de cibler les canaux les plus appropriés aux postes vacants. Une typologie de type k-means lèvera le doute là-dessus et permettra d’éviter des dépenses inutiles.

Le choix du candidat peut reposer sur une méthode multicritère de type Electre (non détaillée sur ce site).

Enfin, les enquêtes permettant de vérifier l’attrait d’une société auprès de populations particulières (étudiants, informaticiens…) s’apparentent à celles utilisées pour les études de marché.

L'effectif en place

L’effectif en place fait surtout l’objet de statistiques descriptives univariées. Chaque salarié est affecté d'un matricule qui constitue une clé dans le fichier du personnel. En France, le numéro de sécurité sociale n'est utilisable que pour la paie. Les variables généralement retenues pour les statistiques sont le type de contrat, le sexe, le niveau hiérarchique, la direction, la zone géographique ou l'unité de production, le niveau d'étude, la tranche d'âge, éventuellement la situation familiale... La liste est loin d'être exhaustive.

Il est important de définir un code indiquant comment le salarié est géré : outre la situation "normale", celui-ci peut être en absence longue durée, en préretraite, mis à disposition d'une filiale (rémunéré par la maison-mère) ou détaché (payé par la filiale), etc.

On peut compter le nombre de personnes ou de contrats mais habituellement, c'est la notion d'ETP (Équivalent Temps Plein) qui est retenue. Ainsi, un contrat à mi-temps compte pour 0,5. De même, selon la problématique de l'étude et la précision cherchée, on comptabilise soit l'effectif fin de mois soit l'effectif moyen, c'est-à-dire en tenant compte des dates d'entrée et de sortie.

Le fichier de paie est différent du fichier de personnel. Le matricule fait le lien entre les deux.

La pyramide des âges est la représentation graphique d’une répartition de population sur un critère quantitatif (âge) et un ou deux critères qualitatifs (sexe et éventuellemnt une autre caractéristique).

Les tests de proportions sont adaptés pour comparer différentes unités : taux d’encadrement, proportion de travailleurs handicapés, taux d’absentéisme, taux de turnover

Néanmoins, des analyses un peu plus sophistiquées sont possibles. Des ensembles d’individus appartenant aux mêmes entités mais au sein de structures importantes, comme les agences d’une banque ou les restaurants d’une chaîne de fast-food, peuvent faire l’objet d’une ANOVA sur certains critères RH, par exemple dans le cadre d’une Gestion Prévisionnelle des Emplois et des Compétences (GPEC), mais aussi de techniques d'analyse de données (classifications, ACM…).

Les départs

Outre les types d’analyse qui viennent d’être évoquées, les techniques prédictives comme l'analyse discriminante peuvent être utilisées pour détecter les causes du turnover et en limiter les effets. Les résultats doivent être confortés par d’autres méthodes dans la mesure où les effectifs concernés ne sont pas extraordinairement élevés. Les variables explicatives comprennent des indices de satisfaction, de performance et de conflit, relatifs à plusieurs aspects du travail (management, objectifs, promotions, ambiance, etc.).

Il serait judicieux de généraliser les questionnaires de satisfaction des salariés au même titre que les entretiens annuels d’évaluation. Les techniques de data mining pourraient alors être utilisées pour améliorer les conditions psychologiques de travail, permettant ainsi une meilleure productivité. Ceci suppose que le DRH possède un réel pouvoir : un score de comportement, soulignant un problème humain dans telle unité de production ou telle direction fonctionnelle, doit permettre des actions correctives pour ne pas décrédibiliser l’action de la DRH, renforçant le malaise au lieu de le régler.

 

pirate DRH

 

© JY Baudot - Droits d'auteur protégés