Publié le 23 mai 2016

ENTRETIEN. Les « small data » sont des quantités de données faciles à stocker, et dont la mise en commun permet d’ouvrir un grand nombre de possibilités pour les entreprises. Johan Chefdeville, Practice Leader BI/Big Data chez Experis IT partage son expérience.

Moins connues que le big data, les « small data » se font progressivement une place de choix dans les entreprises. Issues des capteurs physiques ou digitaux, ces micro-informations constituent une véritable mine d’or pour les Ressources Humaines, pour appréhender la gestion des talents, le management et même l’optimisation des espaces de travail. Comment s’ouvrir au potentiel de ces données factuelles, qui peuvent devenir de véritables leviers d’aide à la décision ?

HReview. Le big data est sur toutes les lèvres, mais on parle moins des « small data », aussi appelées « real data ». De quoi s’agit-il ?

Johan chefdevilleJohan Chefdeville.  Votre question aborde deux notions complémentaires. Les « small data » sont des données issues des capteurs de présence, de luminosité ou encore de température... qui envoient des informations limitées. Le terme « real data », quant à lui, est une simple dénomination, une manière de décrire les «small data » qui se réfèrent à des phénomènes extrêmement tangibles dans le réel : la présence ou non  de quelqu’un dans un bureau, le niveau de luminosité, la température à instant donné…

Concrètement, en fonction des données récoltées, on peut moduler certaines variables et ainsi améliorer la qualité de l’espace de travail !

Il peut y avoir une incompréhension en opposant « big » et « small data » car la notion de taille vient directement à l’esprit, or le big data n’est pas qu’une affaire de taille : le « small data » n’est pas antinomique du big data. En résumé, ce que nous appelons aujourd’hui le big data peut être composé d’un ensemble de  « small data », et ces dernières, lorsqu’elles sont historicisées, constituent le corpus, la base des big data.

Comment intégrer les « small data » au management de tous les jours ?

Vaste question… ! Nous avons conceptualisé un exemple dans notre Data Lab, le sujet étant l’analyse du niveau de collaboration avec l’Internet des Objets (IOT). Des études menées par le Massachusetts Institute of Technology (MIT) ont montré qu’il existait un lien entre le niveau de performance d’une entreprise et le niveau de collaboration de ses collaborateurs. Ainsi, il semblerait qu'une entreprise performante se caractérise par un haut niveau d'interactions.

A partir de cette hypothèse, nous nous sommes dit qu’il pourrait être intéressant de quantifier et de qualifier précisément le niveau de collaboration. L’idée serait alors d’exploiter les « small data » : capteurs de présence installés dans l’entreprise, données issues des agendas, courriers électroniques, messages instantanés ou encore  posts sur les réseaux sociaux d’entreprise. L’analyse de ces « small data » permettrait d’évaluer finement le niveau d’interactions entre les collaborateurs.

Comment les DRH pourraient-ils tirer profit des « small data » ?

Les DRH, en ayant connaissance de la manière dont  les collaborateurs  interagissent entre eux, enrichiraient leur vision de l’organisation : flux d’informations entre équipes, personnes fortement sollicitées, influenceurs, …

L’analyse des « small data » permettrait également de proposer des niveaux d’interactions requis par typologie de métiers/responsabilités, définissant ainsi un nouveau critère d’évaluation de la performance, voire de l’engagement. 

Stratégiquement parlant, les « small data » reflètent la météo du climat social de l’entreprise.

En quoi les « small data » peuvent-elles s’imposer comme des aides à la décision ?

Les « small data » permettent une aide à la décision basée sur des critères objectifs, quantifiables, mesurables. L’exploitation des « small data » représente forcément un gage d’amélioration substantielle pour les salariés, notamment pour l’évaluation de leur performance. L'idée serait de détecter des signaux faibles imperceptibles mais qui, sous la loupe des algorithmes des Data Sciences, vont être mis en évidence – donner de l'information et une aide à la décision. 

Pouvez-vous donner un exemple concret d’utilisation de ces « small data » dans la gestion des talents/collaborateurs ?

La  réduction de la fréquence d'utilisation des outils  de communication d’un collaborateur (email, agenda, réseau social d’entreprise) peut être le présage d'une certaine démotivation, signe avant-coureur d'une démission. Autant avoir connaissance de la situation en amont pour mieux l’analyser et mettre en place la stratégie de rétention/départ la plus efficace.

Attention cependant, pour que l’intégration des analytiques devienne un nouvel outil opérationnel, il est bien évidemment nécessaire de suivre à la lettre le droit du travail et la réglementation française et européenne sur les données personnelles ! Et n’oubliez pas de mettre dans la boucle la Direction Juridique et le « Chief Digital Officer/Data Privacy Officer » pour assurer la régularité et la bonne gouvernance des projets d’analytique RH.

Comment le recoupement et la consolidation algorithmique de ces « petites informations », impacte la relation collaborateur/entreprise ?

A mon sens, l’un des intérêts de ces nouvelles méthodes réside dans leur objectivité. En effet, l’analyse des « small data » exclut de fait l’affect, le copinage, les à priori, les facteurs discriminants inconscients…. qui peuvent impacter les trajectoires professionnelles au sein d’une même entreprise.

Fort heureusement, loin de moi et des Ressources Humaines l’idée de pratiques déshumanisées et robotisées ; le filtre de l'affect intervient, à juste titre, au moment de prendre des décisions et d’agir dans le réel. Les « small data » nous donnent des éclairages complémentaires pour analyser objectivement une situation. Ce sont bien les Hommes qui prennent les décisions, en toute connaissance de cause. Je pense qu'il y a une vraie réflexion à mener sur la complémentarité data/RH, pour se diriger de plus en plus vers le modèle des smart companies.

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