Les statistiques sociales

Tableaux de bord et statistiques de la DRH

Dans une entreprise, ce n’est pas la direction des ressources humaines (DRH) qui utilise les techniques quantitatives les plus élaborées. Certes, il existe quelques mécanismes descriptifs propres, notamment d’analyse de la masse des rémunérations, et c'est ici que l'indice de Gini trouve sa principale utilisation en entreprise. Mais les statistiques se cantonnent le plus souvent au tri à plat tandis que les analyses factorielles possèdent l’exotisme d’une soucoupe volante.

Facilités et difficultés

En effet, le principal enjeu pour un responsable ou un chargé d'études quantitatives RH n'est pas d'appliquer diverses techniques statistiques apprises à l'université mais de sélectionner puis d'évaluer les indicateurs les plus pertinents qui mesurent non seulement l'activité de la DRH mais aussi ses répercussions, y compris financières, au niveau global de l'entreprise. Le métier réclame donc une certaine créativité...

Par ailleurs, les chargés d'études RH ont en principe l’immense avantage de travailler une base de données fiable (ce que leurs homologues du marketing leur envient certainement). Mais s'ils doivent analyser des fichiers signalétiques et de paie de plusieurs sociétés, ou d’entités d’un groupe ayant chacun un mode de rémunération propre, les choses se compliquent (systèmes de primes différents, voire conventions collectives différentes…). Ainsi, les données RH peuvent se révéler être, pour le chargé d'études, aussi bien le materiau le plus facile à traiter que son pire cauchemar.

À l'instar d'un panel de consommateurs, les salariés d'une entreprise offrent la possibilité d'études longitudinales dès lors que la base de données permet de retracer les évènements de leur carrière ainsi que l'évolution de leur rémunération. Attitudes et comportements au travail trouvent ainsi certaines explications dans les parcours professionnels. Il est tout de même rare que la DRH se lance dans ce type d'étude certes instructif mais assez lourd, les décideurs estimant souvent que la psychologie des salariés présente un intérêt financier moindre que celle des consommateurs...

Tableaux de bord

Le mode de calcul des indicateurs du bilan social ou de tableaux de bord RH (tableau de bord des recrutements, de la masse salariale...) doit impérativement faire l'objet d'un livre blanc, la moindre des choses étant de disposer de définitions précises et pérennes. En effet, la plupart des notions ne se réfèrent pas à des définitions unaniment acceptées mais à une convention collective ou à des habitudes propres à l'entreprise.

Peu importe qu'un ou plusieurs tableaux de bord soient publiés. L'important est de disposer de plusieurs types d'indicateurs permettant l'évaluation du travail ou encore la gestion des emplois et parcours professionnels (GEPP). Les plus nombreux mesurent les actions RH et sont parfois regroupés dans un document nommé tableau de bord social (ou de gestion RH), abrégé en TBS. Il est un prolongement du bilan social, document obligatoire en France pour les entreprises d'au moins 300 salariés. Les grandes entreprises qui possèdent plusieurs établissements de plus de 300 salariés géographiquement distincts établissent quant à elles autant de bilans d'établissement, en plus du bilan global d'entreprise, la réalisation du document étant facultative en-deça du seuil légal.

Par opposition aux indicateurs mesurant les actions, il en existe qui évaluent leurs effets, éventuellement financiers.Par exemple, la formation fait l’objet d’un suivi descriptif dans le TBS (voir le suivi de la formation). L’évaluation de son efficacité (de tel ou tel stage ou à un niveau agrégé), en revanche, utilise des indicateurs de résultats.

La page consacrée au bilan social reprend tous les indicateurs obligatoires et vous oriente vers d'autres pages pour entrer dans les modalités de calcul.

Terminons sur un point important : si les statistiques un peu plus fouillées que les tris à plat ne font pas partie de la culture de votre DRH, elles vous serviront néanmoins à sélectionner les indicateurs du TBS les plus judicieux !

RH et statistiques

On l'a vu, les RH ne donnent pas souvent lieu à des travaux statistiques bien que les bases de données permettraient des travaux aux conclusions sans doute fort intéressantes. L'enjeu n'est cependant pas perçu comme suffisant au regard du travail fourni.

Les négociations paritaires annuelles sont toujours l'occasion d'exécuter moult simulations pour chiffrer le coût des mesures proposées mais qui ne nécessitent ni statistiques stricto sensu, ni techniques particulières.

On procède peu aux échantillonnages, sauf pour des projets très particuliers. Par exemple, une enquête peut être réalisée lors d’un audit social.

Note : la page effectif et statistiques zoome sur quelques statistiques intéressantes pour analyser un effectif et ses mouvements.

Principales techniques :

• Les statistiques descriptives servent à résumer les données RH : âge moyen des salariés, taux d'absentéisme, pyamide des âges...


• L'analyse de corrélation permet de vérifier si deux variables évoluent ensemble : satisfaction au travail et absentéisme, nombre d'heures de formation et performance, temps de trajet et risque de démission...


• La régression permet d'expliquer ou de prédire un phénomène : prédire le départ d'un salarié, estimer l'impact de la rémunération sur la fidélisation, évaluer les facteurs influençant la performance... Ce type d'analyse est très lié à la corrélation. À titre d'exemple, on peut procéder à une régression entre l'ancienneté et la rémunération pour chaque niveau hiérarchique. On remarquera alors probablement que la corrélation devient plus faible pour les niveaux d'encadrement puisque la part liée au mérite devient généralement plus forte lorsqu'on s'élève dans la hiérarchie...


• Les tests sont peu utilisés. Ils servent à vérifier si une différence observée est statistiquement significative. On peut tester, par exemple, la conformité d'une moyenne observée à une norme nationale, la conformité d'une proportion à la norme du secteur... mais on n'est jamais certain des définitions retenues par ailleurs ! Il peut être utile de vérifier si deux sous-populations peuvent être considérées comme identiques par rapport à un critère quantitatif donné (voir la comparaison de deux populations avec un exemple sur la structure des rémunérations ou encore le test des signes, entre autres). Autre idée : vérifier si une politique de télétravail réduit réellement l'absentéisme.


• Diverses problématiques de gestion des ressources humaines peuvent conduire à considérer le niveau de rémunération de base comme variable à expliquer d’une régression multiple. Les variables explicatives peuvent alors être l’âge, l’ancienneté, les points Hay ou le nombre d’années d’études. Si le modèle obtenu est jugé fiable, il permet d’identifier d’éventuels outliers qui ne manqueront pas de susciter de bonnes questions sur leur déroulement de carrière. Il permet surtout d’identifier les variables les plus déterminantes, ainsi que leurs évolutions relatives si la régression est effectuée chaque année. Calculés distinctement sur plusieurs sous-populations (par genre, cadres / non cadres…), les t de Student attachés aux coefficients de régression montrent à quels facteurs les rémunérations de ces sous-populations sont le plus sensibles.


• L'analyse de survie est utilisée pour étudier la rétention des salariés.


• Les séries temporelles permettent des prévisions (de recrutements, d'absentéisme...).

À noter qu’une unité statistique n’est pas obligatoirement un salarié. Ce peut être une élection professionnelle, une référence de formation, un contrat d’intérim ou un mouvement social, pour ne mentionner que ces quelques exemples.

Voir aussi : https://www.manager-go.com/ressources-humaines.htm

RH et IA

Quant à l'IA, elle complète les statistiques plutôt qu'elle ne les remplace.

Ainsi des modèles de machine learning peuvent détecter des profils à risque :

• démisions,
• absences,
• risques de burn out,
• difficultés de recrutement...

Les logiciels ATS automatisent une partie du travail de présélection des CV (extraire les compétences, classer les candidatures, identifier les profils pertinents...).

L'IA est utile pour les analyses de texte :

• enquêtes de satisfaction,
• commentaires libres,
• entretiens annuels,
• retours d'expérience (tels que les rapports d'étonnement) ...

Des algorithmes de prévision peuvent prévoir les besoins en recrutement, les départs futurs ou les compétences qui manqueront dans quelques années.