Compte Rendu de l’évènement : Big Data & GPEC

BIG Data et GPEC

Zoom sur l’atelier Gestion des talents avec 365Talents

 

365Talents, une solution cloud qui détecte et développe les talents des entreprises

Loïc Michel – Président et cofondateur de 365Talents

Lancée durant l’été 2015, par trois co-fondateurs (Loïc Michel, Mathieu Martin et Paul Mougel), 365Talents propose aux départements RH et Organisation une plate-forme SaaS de Change Management. Celle-ci est alimentée en temps réel par l’analyse de l’activité et des compétences clés de leurs équipes grâce au Big Data. L’objectif étant de donner aux équipes en charge du changement une vision la plus fine et la plus à jour possible sur le patrimoine humain (c’est-à-dire les compétences) de l’entreprise à un instant T. Il s’agit de fournir un outil de pilotage du changement à la fonction RH avec des leviers d’actions très concrets tels que :

  • L’identification d’experts et de collaborateurs clés
  • La cartographie instantanée de la présence ou non de compétences stratégiques
  • Le matching des meilleurs profils avec des opportunités de mobilité interne
  • La constitution d’équipes projets
  • L’identification de leaders et ambassadeurs digitaux
  • La mesure de la collaboration digitale au sein des équipes

La Data science permet l’exploitation de toutes les données dans l’entreprise. Loïc Michel donne une explication simple de l’algorithme : il s’agit de capitaliser sur les données disponibles et les données détectables, c’est-à-dire les données avec une valeur RH à aller chercher. Les interactions digitales étant de plus en plus nombreuses, 365Talents arrive, à partir des profils professionnels et des interactions entre les collaborateurs, à apprendre sur les modes de collaborations d’entreprise.

Il est essentiel de préciser qu’il faut s’appuyer sur la meilleure source de données : le collaborateur. Les algorithmes utilisés par 365Talents collectent des données RH extraites des SIRH, les réseaux Linkedin, les outils digitaux internes aux entreprises (réseau social interne), des informations détectables au travers des outils internes métiers, CRM, plate-forme de knowlegde management. Par exemple, pendant les projets, les membres, travaillant sur une thématique, acquièrent des expertises ainsi qu’une expérience. Ce type d’information a de la valeur.  

Après avoir collecté toutes ces informations, les algorithmes de 365Talents sont capables de les restituer d’un point de vue individuel et collectif. Le collaborateur a accès à « une interface collaborateur », qu’il peut modifier et rendre accessible par les RH. De son côté, le RH a accès à une autre interface, celle validée par le collaborateur comprenant toutes les informations « classiques » du salarié (contrat, poste, etc.).

La notion de talent est vaste. Pour 365Talents, le talent c’est un tout : le collaborateur, ses atouts (compétences, envies, motivations, centres d’intérêt, attentes, etc). La détection de ce talent en particulier se fait notamment en s’appuyant sur les réseaux sociaux d’entreprise : en mesurant l’influence des collaborateurs. Par exemple, les réseaux sociaux extra-entreprise permettent le personal branding. Les individus ont alors tendance sur Linkedin à se surévaluer et donner davantage d’informations. Ainsi seulement de 70 à 80% des informations sont réalistes alors qu’en interne, les gens ont tendance à se sous valoriser.

Avec 365Talents le processus d’évaluation, un système top down (décente d’informations) représente également un outil, une source de données qui vient compléter les autres informations récoltées.  

Quelles sont les difficultés que peut rencontrer 365Talents ?

  • La première difficulté réside dans l’actualisation des données : c’est la raison pour laquelle les collaborateurs peuvent importer les données. L’objectif est de capitaliser les compétences en provenance de sources multiples.
  • La deuxième difficulté est le fossé digital existant entre les collaborateurs : certains vont produire plus de données digitales que d’autres. Cependant, on est de plus en plus digitaux et on capitalisera de mieux en mieux les profils qui ne l’étaient pas.

 

Q&A : synthèse du temps d’échange avec le public

COMMENT IDENTIFIER LES ATOUTS (DONNÉES CONSTITUANT UN TALENT) ?

La première source de donnée pour nous, c’est le collaborateur. Avec le digital, on peut le mobiliser davantage, donc il génère davantage d’informations en continu et en masse. Avant, il fallait rencontrer chacun des talents avant la people review pour collecter les informations puis les faire remonter dans les outils SIRH.

QUELLES  DONNÉES PRENEZ-VOUS EN COMPTE : CELLES DU SIRH OU CELLES PRÉSENTES SUR LES RÉSEAUX SOCIAUX ?

A travers le SIRH, les réseaux sociaux (Linkedin, Viadéo, etc.). Ne sont prises en compte uniquement les données publiques sur la toile transmises par le collaborateur, il s’agit de données disponibles.

Il y a également les données détectables, c’est à dire les actions entreprises de manière autonome par le collaborateur hors de sa fiche de poste. Jusqu’à présent, ce type de compétences (marqueurs de talent) n’était pas forcément pris en compte par les RH. Exemple : un contrôleur de gestion qui crée un groupe à propos du blockchain sur le réseau social de l’entreprise.

 

L’UTILISATION DE DONNÉES PERSONNELLES NE POSE-T-ELLE PAS PROBLÈME ?

Il a été demandé aux collaborateurs leur autorisation d’utiliser ces données et ils ont la main sur toutes ces informations. Soit ils décident que ces données sont anonymes, soit ils décident d’enrichir leur profil avec ces informations. Dès qu’une compétence a été détectée dans le workflow, le collaborateur, qui a décidé d’afficher son profil, reçoit une notification.

COMMENT INTÉGRER AU PROFIL LES COMPÉTENCES RECOMMANDÉES SUR LINKEDIN ?

Il y a un travail de consolidation qui est effectué et notre algorithme (deep learning) est capable d’affecter chaque compétence identifiée dans un groupe de compétences grâce à un référentiel effectué pour le client. L’algorithme permet de préconiser le rattachement d’une compétence à un regroupement de termes proches.

COMMENT AVOIR UNE INFORMATION DE QUALITÉ À PARTIR DES INFORMATIONS EXTRAITES PAR LE BIG DATA ?

Sur Linkedin, il y a beaucoup d’informations. Je pense qu’il y a 60% d’informations qui sont réalistes, structurées et concrètes (début et fin d’expérience, entreprise, formation). On valorise plus les données internes à l’entreprise que celles externes car elles ont plus de crédibilité. Je pense que le Big Data doit être un outil permettant aux RH d’identifier des compétences qui seront vérifiées et c’est dans ces moments-là, que son rôle prend tout son sens. Le Big Data n’a pas réponse à tout.

QUEL EST LE POURCENTAGE MOYEN DE SALARIÉS QUI ACCEPTE D’ENRICHIR LEUR PROFIL INTERNE GRACE AU BIG DATA ?

Dans les déploiements effectués, environ 60% des salariés acceptent.

SI LE COLLABORATEUR REFUSE CETTE COLLECTE D’INFORMATIONS, SON PROFIL NE SERA PAS TRAITÉ PAR L’APPLICATION ?

Il sera moins bien traité par l’algorithme. Il y a donc un vrai enjeu en termes de communication à faire auprès des collaborateurs en leurs montrant les avantages pour eux d’être visible auprès des RH et de leurs managers s’ils souhaitent une évolution de carrière.

Ceux qui ne veulent pas auront toujours d’autres moyens d’expression de leurs compétences (l’entretien annuel).

COMMENT ARRIVEZ-VOUS À COMBINER LES DONNÉES EXPRIMÉES EN PLUSIEURS LANGUES ?

La plate-forme peut être dans plusieurs langues. Notre préconisation pour la structure globale de la donnée est d’avoir un référentiel dans une langue de préférence. S’il y a plusieurs langues, il est possible de faire des traductions du référentiel.

UTILISEZ-VOUS DES DONNÉES EXTERNES ?

Oui, nous proposons au collaborateur de lui-même aller chercher ses informations pour faire vivre son profil, mais nous ne prenons pas l’initiative de collecter à son insu ce type de données.

COMMENT TECHNIQUEMENT CATEGORISER/STRUCTURER LES INFORMATIONS ?

On part d’un référentiel d’entreprise existant (techniques métiers et humaines par exemple), on a un algorithme qui analyse et structure les données, l’algorithme aide à la catégorisation.

Posted on: 24 mai 2016, by : M2 GRH Multinationales