Analyse des données RH : Comment utiliser efficacement vos données RH

Liam Reese

on May 7, 2026

Utiliser efficacement vos données et s’amuser un peu avec elles aussi.

Je travaille avec des entreprises technologiques en forte croissance depuis 20 ans en les aidant à constituer des équipes efficaces et évolutives.

Au cours de cette période, mes équipes et moi-même nous sommes largement appuyés sur nos données RH pour orienter la prise de décision.

Nous allons ici approfondir ce que nous avons abordé la dernière fois à propos de la construction des bases de vos données et indicateurs RH et de l’importance de disposer de processus clairs et auditables pour soutenir ces mesures.

Nous discuterons de la façon dont nous utilisons ces indicateurs pour tirer des conclusions sur la santé organisationnelle et inciter les dirigeants à agir.

Pour passer à l'étape suivante, nous devons réfléchir aux tendances et à ce que les données nous révèlent. Au-delà de cela, nous devons utiliser les données pour répondre aux questions les plus courantes de l'entreprise.

Nous devons également penser à notre public, qui est dans sa grande majorité très occupé ; il nous faut donc rendre les données aussi digestes que possible et raconter une histoire.

Nous allons aborder :

Présenter les données de manière parlante
Créer des personas pour vos données
S'amuser un peu

Comment collecter les données

Commençons par les bases. Je n’y passerai pas trop de temps, si ce n’est pour dire que vous devriez choisir votre logiciel RH en gardant à l'esprit le reporting. L’analyse des données RH est plus efficace avec des fonctionnalités HRMS robustes pour gérer de gros volumes d’informations.

Recherchez un logiciel RH offrant des rapports personnalisables, une analytique en temps réel et des analyses guidées par les données pour améliorer la prise de décision. Pensez également à l’analytique prédictive avancée, au benchmarking par rapport aux standards du secteur, ainsi qu’à l’intégration avec des outils d’intelligence d’affaires externes pour aller encore plus loin.

L’utilisation d’un logiciel RH dans le cloud peut également simplifier l’analyse des données RH en centralisant toutes les informations pertinentes sur une plateforme accessible partout (c’est l’un des nombreux avantages du logiciel RH cloud).

Présenter les données de façon parlante

Nous pouvons recueillir de nombreuses données mais commençons par la mesure la plus fondamentale — le nombre de salariés. Indiquer mensuellement le nombre de personnes dans l’organisation est utile.

428

Mais il est peut-être plus pertinent d’indiquer si ce chiffre est en hausse ou en baisse par rapport au mois/trimestre/année précédents :

382, 418, 420, 428….

Mais attendez, un graphique n’est-il pas mieux ici ?

Headcount, hires, leavers monthly starter and leaver numbers graphic

Ici, nous avons au niveau le plus basique une courbe de tendance indiquant une augmentation des effectifs.

On observe un ou deux mois où la croissance a été plus rapide et un mois où l’effectif a baissé.

Pourquoi ?

Ajoutons les chiffres mensuels d’entrées et de sorties, cela nous donnera une meilleure vision.

On constate donc un pic ici, mais comparer 15 et 400 sur le même axe n’est pas très clair, alors ajustons à nouveau.

Headcount, hires, leavers with bar Graphic

En transformant les entrées et sorties en histogrammes, en les comparant côte à côte chaque mois et en les plaçant sur l’axe de droite, nous facilitons la compréhension visuelle.

L’effectif s’accroît mais le recrutement a été inégal selon les mois avec septembre et mai comme exceptions. Savons-nous expliquer cela dans notre narration ?

Il faut aussi clarifier que notre graphique comporte deux axes verticaux et rendre le titre plus explicite.

Headcount, hires, leavers with bar 3 Graphic

Alors, que pouvons-nous encore voir ou que devons-nous observer de plus sur ce graphique ? Il me semble qu'il y a eu davantage de départs ces derniers mois, mais l'entreprise a aussi connu une croissance, donc c'est peut-être à prévoir. Si nous ajoutons le taux d'attrition au graphique, nous aurons une vision plus claire.

Effectif, embauches, départs avec graphique à barres 3

Aha ! Nous avons maintenant créé un riche ensemble de données sur les employés concernant ce groupe de travailleurs et montré dans un seul graphique que les recrutements sont irréguliers, l'effectif progresse, le taux d'attrition augmente et le nombre de départs croît.

Avec peu de texte, nous pouvons « dialoguer » avec les parties prenantes sur ce qui se passe dans l'organisation et, espérons-le, inciter à l'action.

Cela illustre bien comment, en constituant les ensembles de données de base (effectif, recrutements, départs, attrition) mentionnés précédemment, nous pouvons dégager des tendances et effectuer une analyse simple à l'aide d'outils faciles d'accès (ces feuilles sont téléchargeables ici).

En examinant vos données sous leur forme la plus simple et en vous demandant « Quelle histoire est-ce que j'essaie de raconter ici ? », vous pouvez déterminer vos propres axes de réflexion, modifier la présentation des graphiques et créer une communication visuellement percutante à destination de vos parties prenantes.

La data visualisation est une composante essentielle de l'analyse des données RH. Les solutions logicielles RH modernes proposent souvent des tableaux de bord analytiques intégrés, ce qui facilite cette tâche.

Vous pouvez même exploiter des outils comme ChatGPT pour vous accompagner dans votre analyse. Par exemple, si nous reprenons le graphique ci-dessus et nous contentons de décrire ce que nous voyons, nous pouvons ensuite demander à ChatGPT d'en faire une synthèse.

« L'effectif est passé de 320 à 428 au cours des 12 derniers mois, 2 mois (septembre et octobre) enregistrent le plus grand nombre de recrutements avec respectivement 63 et 28, novembre compte le plus de départs avec 20, et le taux d'attrition a augmenté de 27 % à 36 % tout au long de l'année »

Capture d'écran de la présentation de commentaire

Comme vous pouvez le constater, en saisissant rapidement les points clés dans un outil comme ChatGPT, vous êtes capable de générer une version concise de votre commentaire en moins de temps qu’il ne vous en faudrait pour le réécrire vous-même et vos parties prenantes seront impressionnées (voici certains prompts ChatGPT utiles pour les RH pour vous aider).

À ce propos, prenons un instant pour réfléchir à nos parties prenantes et pousser l’exemple un peu plus loin.

Créer des personas pour vos données

Si l’on poursuit avec l’exemple ci-dessus, quelles autres données pourrions-nous ajouter pour mieux expliquer ce qui se passe ?

Un exemple évident serait le type, la localisation ou la démographie des postes pourvus, surtout lors des pics (par exemple, s'agit-il d'une intégration annuelle de jeunes diplômés ?).

L’autre aspect important concerne les personnes qui quittent l’entreprise (poste, localisation, démographie), leurs raisons de départ, l’évolution de ces raisons dans le temps, et si elles correspondent à ce que l’on entend sur le terrain.

Par exemple, la rémunération est souvent un motif invoqué pour quitter une entreprise, mais la mesurer à travers les départs reste plutôt un indicateur différé (par exemple, bien après l’événement), car les personnes concernées ont déjà cherché un autre emploi, l’ont trouvé, ont démissionné et effectué leur préavis.

Ainsi, si vous constatez que des indicateurs différés ressortent, il est nécessaire de trouver des moyens de récolter des données plus en temps réel via vos méthodes d’écoute des employés.

Nous abordons maintenant des niveaux plus profonds et complexes, il faut donc réfléchir soigneusement, non seulement sur les données mais également sur la conversation que l’on souhaite susciter et notre public cible, et c’est là que l’utilisation de personas internes prend tout son sens.

Les personas sont souvent utilisés par les équipes marketing pour définir le portrait de leurs clients cibles lors de la conception de campagnes. Cela peut devenir complexe, mais nous en ferons ici un usage simplifié.

Je vais vous présenter quelques exemples de personas qui m’ont été utiles dans le passé, les hypothèses que l’on peut émettre sur ce groupe, puis les données qu’il souhaite généralement recevoir et la manière de les leur transmettre.

Exemples de personas internes

Persona de l'Équipe de direction

Ce groupe dispose de peu de temps et doit comprendre l’impact à long terme de ce que révèlent nos données RH sur la santé de l’organisation et l’évolution vers des objectifs stratégiques clés.

C’est aussi un encadrant d'équipe ou de fonction, donc il a également besoin d’un haut niveau de détail à ce sujet.

À propos	Adaptations
Occupé	- Ne vous fiez pas aux données auto-sélectionnées, mettez-les dans une présentation et envoyez-la avec un suivi. Prenez le temps d’ajouter des commentaires et d’expliquer - Soyez concis dans ce que vous présentez en vous assurant que tout ce que vous incluez est pertinent et restez aussi bref que possible.
Axé sur les finances et une vue d’ensemble générale de l’organisation	- Concentrez-vous sur les indicateurs liés aux finances - Comment ces indicateurs sont-ils liés aux objectifs stratégiques globaux ? Par exemple : cherchez-vous à vous développer ? À réduire le nombre de postes de managers ?
Bonne compréhension des données et du business	- Ils sont habitués à ce que des informations complexes soient bien présentées, prenez donc plus de temps pour cela
Besoin d'une vue détaillée de leur fonction	- Présentation détaillée de leur fonction incluant recrutements, départs, attrition, portées, niveaux hiérarchiques, diversité, formation, engagement, démographie et relations sociales - Fournir des informations adaptées à leur fonction, idéalement avec le reste de l’organisation comme point de comparaison

Personas des managers

Les managers doivent être informés globalement sur l’organisation afin de leur fournir le contexte nécessaire à propos de leurs équipes et de leur rôle (il s’agit donc de beaucoup de données générales facilement accessibles).

Ils vont intégrer de nouveaux arrivants dans l’entreprise et mener des entretiens avec des candidats potentiels, ils doivent donc connaître les bases ainsi qu'un peu plus—suffisamment pour pouvoir commencer à raconter une histoire.

À propos	Adaptations
Le groupe est varié à travers différents sites, équipes et niveaux de responsabilité	- Besoin de données solides et globales facilement accessibles - Besoin de savoir où trouver des données plus spécifiques sur les équipes, sites, etc. - Donner quelques informations, mais vous pouvez aussi compter sur le libre-service pour ceux qui recherchent des données plus spécifiques
Besoin d’être informés	- Moins besoin de leur dire ce qui doit changer au niveau organisationnel, mais il faut tout de même leur donner les informations nécessaires pour qu’ils puissent tirer leurs propres conclusions
Besoin de guider les entretiens et l’intégration	- Ils doivent savoir qui nous sommes—les faits amusants sur l’organisation par exemple la démographie (voir ci-dessous)

Personas des employés

Semblable aux managers, ils ont besoin d'une vue d’ensemble globale mais probablement avec moins de détails.

À propos	Adaptations
Le groupe est varié selon les sites, équipes et niveaux hiérarchiques.	- Besoin de données solides, globales et facilement accessibles - Fournir quelques informations mais compter aussi sur l’auto-service pour ceux qui souhaitent des données spécifiques
Besoin de guider les entretiens et l'intégration.	Ils doivent connaître l’organisation — les faits intéressants sur votre organisation

Personas des ressources humaines

Votre équipe RH a besoin d’informations différentes de celles des employés et des managers car elle élabore des stratégies et explique la vision d’ensemble.

Par exemple, l’entreprise peut vouloir connaître le nombre moyen de candidatures par poste à pourvoir, ou encore le total de candidatures sur un mois donné, mais votre équipe acquisition de talents aura besoin de visualiser ces données poste par poste et souhaiterait également voir les candidatures incomplètes et les visites sur le site carrières afin de mieux gérer l’entonnoir des candidats.

Ils peuvent ensuite analyser l’efficacité globale du marketing de recrutement ou des fiches de poste en particulier pour voir s’il y a des ajustements à apporter.

À propos	Adaptation
Responsables RH et analystes	- Besoin d’un accès aux données appropriées afin de pouvoir tirer des conclusions et développer des analyses
Partenaires RH de l’entreprise	- Besoin d’accéder à des données spécifiques à leur rôle/groupe client

J’ai constaté que créer des personas m’a grandement aidé à clarifier pourquoi nous partageons certaines données et à quel objectif elles servent.

Ces quatre simples exemples de personas démontrent que, à partir du même jeu de données de base, nous pouvons transmettre les mêmes informations avec des commentaires adaptés, des appels à l’action et des niveaux de détail différents.

En reprenant notre exemple d’attrition, recrutements, départs et effectifs vu plus haut, cette information serait particulièrement utile à l’équipe de direction (pour l’ensemble de l’entreprise et pour leurs propres services), aux managers (vision globale mais aussi orientation vers l’auto-service pour leur équipe si besoin) et aux RH (accès à l’auto-service par type de rôle).

En utilisant les personas ainsi, vous en tirez une réelle valeur ajoutée, tout en gagnant beaucoup de temps et d’efforts.

Si vous reprenez les 40 KPIs que nous avons vus précédemment, vous pouvez les associer aux personas—voici un exemple rapide tiré de la partie indicateurs de recrutement de cet article :

Nom du KPI	EMT	Managers	Employés	RH
Combien de personnes recrutez-vous et dans quel lieu/service exécutif ?	Oui pour l’entreprise et la fonction Oui pour l’organisation spécifique qu'ils encadrent et toute information supplémentaire si vous l’avez	Oui pour l’entreprise et la fonction	Oui pour l’entreprise	Acquisition de talents : tous les détails Business Partners : tous les détails pour leur fonction Reste : Oui pour l’entreprise et la fonction
Combien de temps mettez-vous pour recruter quelqu’un à un poste précis ?	Oui pour les postes pertinents par rapport aux objectifs stratégiques de l’organisation Oui pour le chiffre global	Non mais accès en libre-service	Non	Oui pour les Business Partners et l’Acquisition de talents

En procédant ainsi, vous construisez une base de données simple de qui a besoin de quoi et pourquoi. Je garderais également la méthode de calcul, la source de données, la visualisation et le processus sous-jacent/d’audit pour chacun de ces éléments afin d’avoir tout à un seul et unique endroit, facilement accessible.

Pour aller plus loin

Je souhaite approfondir un autre exemple ici qui est pertinent pour toutes vos entreprises, et même au-delà — comment présenter les données démographiques de notre société ?

Lorsque je raconte l’histoire d’une entreprise, j’ai toujours constaté que ce qui intéresse le plus les gens, c’est « qui nous sommes », et le fait le plus marquant que j’ai trouvé est le nombre de nationalités présentes dans une société.

Alors, prenons quelques exemples simples.

Genre
Nationalité
Âge
Ancienneté

Sachons que nous avons les données sur ces sujets (au passage, toutes les données présentées ici sont fictives).

Genre : 45 % hommes, 55 % femmes
Nationalités (13 au total). Top 3 : Britannique 59 %, Français 12 %, Italien 8 %
Âge (moyenne 34 ans) : <30 ans 42 %, 31-40 ans 28 %, 41-50 ans 27 %, 51+ 3 %
Ancienneté : <1 an 26 %, 1-2 ans 24 %, 2-3 ans 22 %, 3-4 ans 12 %, 4-5 ans 6 %, 5+ ans 10 %

C’est très clair mais pas vraiment engageant, n’est-ce pas ?

Graphique Genre Nationalités Âges Ancienneté

En utilisant 4 graphiques issus de Google Sheets ou Slidesgo (tous deux gratuits), en quelques minutes vous pouvez transformer une liste de chiffres en quelque chose de captivant et raconter l’histoire de votre organisation.

Ces types de visualisations peuvent être utilisés pour une autre cible — ceux qui sont extérieurs à votre société — et être publiés sur votre site web et autres canaux à destination de l’extérieur pour mettre en valeur votre organisation auprès du grand public.

Elles peuvent aussi être utilisées en interne et réparties par pays/fonction/département pour fournir des analyses approfondies en interne.

Les images et graphiques sont simples à présenter de cette manière et ne nécessitent pas beaucoup d'expérience, il suffit vraiment de tester et il existe des centaines de vidéos Youtube ou de démonstrations gratuites en ligne pour apprendre à le faire.

L’usage des systèmes d’information RH de cette manière pour l’analyse des données peut améliorer la prise de décision et la planification stratégique.

Utiliser vos données de cette façon dynamisera vos utilisateurs et vous apportera les retours nécessaires pour avancer sur ce qui suit.

Indicateurs RH et IA

L’intelligence artificielle (IA) permet de donner du sens aux indicateurs RH en repérant des motifs ou des tendances plus rapidement que les humains. Par exemple, l’IA peut prévoir si un collaborateur risque de quitter l’entreprise ou suggérer des améliorations pour les processus de recrutement. En s’appuyant sur l’IA, les équipes RH peuvent prendre de meilleures décisions pour accroître la satisfaction des employés et la réussite de l’entreprise.

Voici quelques exemples d’utilisation de l’IA pour l’analyse RH :

Prédire le turnover des employés : L’IA peut analyser les schémas de comportement des employés, tels que les scores de satisfaction au travail ou l’absentéisme, pour prévoir qui pourrait quitter l’entreprise.
Améliorer le recrutement : Les outils d’IA peuvent filtrer rapidement les CV, classant les candidats selon leurs qualifications, ce qui rend le processus d’embauche plus rapide et plus précis.
Analyse de l’engagement des employés : L’IA peut analyser les enquêtes, les emails ou les discussions pour détecter le ressenti des employés et fournir des conseils sur l’amélioration du moral au travail.
Suivi des performances : L’IA peut surveiller les indicateurs de performance, tels que les taux d’achèvement de projet, afin de mettre en avant les meilleurs éléments et d’identifier ceux qui pourraient avoir besoin de soutien.
Analyse de la diversité et de l’inclusion : L’IA peut aider les équipes RH à analyser les tendances de recrutement et de promotion pour s’assurer que les objectifs de diversité sont atteints et que les biais sont minimisés.
Recommandations de formation et développement : L’IA peut suggérer des programmes de formation personnalisés aux employés en fonction de leurs compétences et de leurs objectifs de carrière.
Prévision de l’absentéisme : L’IA peut prévoir les schémas d’absentéisme et proposer des solutions pour réduire les problèmes d’absences.
Analyse de la rémunération : L’IA peut aider les équipes RH à revoir les structures salariales pour garantir l’équité et la compétitivité sur le marché.

De nombreux systèmes RH d’entreprise utilisent l’analytique pilotée par l’IA pour extraire des informations exploitables à partir des données RH.

Points clés à retenir

Ainsi, dans ces deux articles, nous avons vu comment :

Auditer et consigner efficacement nos données
Utiliser des personas pour identifier qui doit voir quoi
Prendre les chiffres et utiliser des représentations visuelles simples ou plus avancées pour simplifier nos données
Expérimenter avec nos visuels pour les rendre plus engageants, y compris à l’aide de ressources en ligne gratuites
Identifier certaines données clés que la plupart ou toutes les personnes doivent voir, même si elles sont présentées sous un angle légèrement différent
Identifier les tendances de fond dans les données clés.

Vous êtes maintenant dans une excellente position pour commencer à communiquer de façon cohérente avec votre public. Lorsque vous êtes en mesure de :

Calculer la plupart des 40 indicateurs clés
Transformer l’attrition, les effectifs, les embauches et les départs en visuels et les segmenter par groupe pertinent
Partager de manière visuelle les données démographiques clés pour chaque persona
Diffuser ces informations régulièrement (mensuellement ou trimestriellement selon vos besoins)
Créer une base de données RH/tableur interactif pour vos indicateurs, leur méthodologie et les destinataires.

Vous racontez à votre entreprise une histoire intéressante et suscitez pour chaque persona un ensemble différent de questions sur lesquelles ils peuvent vous faire part de leurs retours.

Même si vous avez des problématiques et des questions complexes, commencer par les bases et progresser régulièrement est la bonne démarche. Mois après mois, vous pouvez ajouter de nouvelles données et de nouveaux graphiques pour raconter une histoire de plus en plus riche.

Les mêmes principes s’appliquent si vous disposez d’une multitude d’outils et de systèmes générant des rapports ; prenez le temps de vérifier que les calculs sont cohérents et compris, et que les bases sont partagées avec les bons personas de façon régulière.

La leçon à retenir, c’est qu’une fois que vous décidez de vous lancer dans la collecte de métriques et l’analyse, vous pouvez avancer rapidement même sans être un expert des données et vous disposez de la base pour aller vers une analyse approfondie des talents à l’avenir.

Les outils existent, il ne vous reste qu’à mettre à profit votre expertise métier sur ce que sont les données et votre sens des affaires pour comprendre comment elles peuvent vous aider.

Cela vous aidera à trouver la façon la plus claire possible de partager l’information, et sans doute vous allez y prendre plaisir et en apprendre davantage sur votre entreprise.

Voici quelques lectures complémentaires pour vous accompagner dans vos démarches autour de la donnée :

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