En première lecture, on pourrait néanmoins s’interroger de savoir si la DRH est bien concernée par ce sujet. Or, si l’on cherche à cerner quelques uns des traits majeurs de ce mouvement, on peut penser que certains d’entre eux ne seront pas sans conséquence sur la fonction RH.Le «Big Data» constitue une évolution significative qui va bien au-delà du traitement massif de données.

En effet, la nécessité de traiter une volumétrie considérable d’informations en provenance de sources hétérogènes – et avec des fréquences de rafraichissement très élevées – révolutionne la conception habituelle des entreprises en matière de méthodes d’analyse de données. Au point que certains analystes et observateurs annoncent presque la fin des méthodes purement hypothético-déductives traditionnelles au profit de logiques plus intuitives, privilégiant l’induction à la déduction… ou lorsque la dialectique s’invite dans la tradition analytique.Le «Big Data» révèle au grand jour en effet des méthodes qui ne sont pas nouvelles en tant que telles mais qui ont été certainement laissées en jachère en entreprise dans les sciences de gestion : approches probabilistes, logique floue, technique de visualisation, appel au design etc.

Pour s’en convaincre, il suffit d’observer le seul développement de la «Data Visualization» (à ne pas confondre avec la mode, au demeurant plaisante, de l’infographie) et des possibilités que la culture du design ouvre à la compréhension des informations que l’on manipule (de nombreux exemples sont donnés sur le site http://datavisualization.ch/).

Ces tendances de fond, complémentaires aux approches hypothético-déductives plus traditionnelles auxquelles la DRH est habituée, s’inviteront progressivement dans les années à venir dans le monde RH, et ce pour plusieurs raisons :

• La fonction RH dispose d’ores et déjà d’une importante masse de données sur ce qui constitue la plus grande richesse de l’entreprise, son capital humain. Et pourtant cette masse de données est encore très largement sous-exploitée ;
• La fonction RH dispose d’un potentiel considérable d’informations complémentaires dont l’apport serait à l’évidence utile pour l’entreprise tant en termes de compréhension et analyse que de pilotage (ouverture à des sources externes, exploitation de sources d’informations métier à des fins RH, etc.) ;
• La fonction RH reste souvent cantonnée à des approches statistiques purement descriptives (de type tris à plat / tris croisés comme dans un bilan social) et délaisse trop souvent le champ des approches explicatives et prospectives (mises en relation de données par des méthodes de types régressions multiples, analyses factorielles etc.) ;
• La fonction RH exploite peu la dimension temporelle de ses informations alors qu’il s’agit à l’évidence d’une dynamique dont le pouvoir explicatif est élevé.
• Etc.

Si cette prise de conscience a réellement lieu dans les faits et qu’elle se traduit par des avancées concrètes dont la preuve de l’utilité aura été faite, on peut alors aisément prédire l’émergence d’une pratique RH nouvelle: «faire parler les données».
Et son corollaire sera naturellement celui de l’émergence de nouveaux métiers. Dans cette perspective, le métier de «HR data scientist» verra probablement le jour, mobilisant un ensemble varié de qualités personnelles :

• des qualités en matière d’analyse de données, combinant compétences techniques informatiques inspirées du Big Data mais aussi connaissances économétriques;
• des qualités plus intuitives qui permettent d’observer des représentations graphiques complexes de manière à mieux mettre en relation les données clés ; ce qui suppose une maturité RH importante, une vision transverse, un décloisonnement des expertises et un esprit synthétique ;
• des qualités de restitution et mise en forme d’informations complexes pour être en mesure de transmettre leur vision et leur analyse.