La data RH, un enjeu pour les gestionnaires de paie

Le recours croissant à la digitalisation offre aux professionnels des ressources humaines un nouvel « or noir » à exploiter : la donnée. Le service paie est lui aussi concerné, bénéficiant d’un capital précieux pour analyser, orienter et améliorer les politiques de rémunération.

Quels points communs peuvent exister entre deux métiers aussi différents que gestionnaire de paie et data scientist ? A première vue, aucun… ou presque. D’abord, tous deux sont régulièrement présents dans le top 10 des jobs les plus recherchés par les entreprises ; ensuite, la frontière entre eux est plus poreuse que l’on ne l’imagine, l’exploitation de la donnée s’invitant désormais dans les missions clés du gestionnaire de paie.

La data RH représente en effet un gisement d’informations considérable, quantitatives comme qualitatives, qui permettent de mieux orienter les décisions et de définir plus efficacement les priorités. Par exemple, l’examen du bilan social ou de l’index d’égalité professionnelle, sur une période donnée, peut permettre de repérer les évolutions mais aussi d’identifier des gaps avec les objectifs stratégiques. La donnée permet donc de sortir d’une logique de gestion pour entrer dans une démarche de pilotage, offrent une opportunité unique de projection étayée par la data.
 

Un regard dans le rétroviseur pour préparer l’avenir

Une data qui peut servir plusieurs objectifs : à un instant T, elle fournit des éléments pour analyser la performance organisationnelle et repérer des axes d’amélioration – par exemple, un redéploiement des effectifs en fonction de pics d’activité ou une vague de promotions pour renforcer l’encadrement de proximité. La donnée offre aussi la possibilité de gagner en capacité d’anticipation, par exemple pour prévenir un turn-over massif lié à des augmentations salariales inférieures à la moyenne du marché ; ou pour mieux ajuster les démarches d’adaptation des compétences à la transformation de l’entreprise.

En offrant la possibilité d’analyser le passé – et le présent – pour préparer l’avenir, la data s’impose de plus en plus comme un élément déterminant de la stratégie RH. Le service paie est donc pleinement concerné afin d’analyser les données salariales – à la fois pour établir des audits, limiter le risque d’anomalies et corriger celles existantes, ou encore garder un coup d’avance sur les prochaines NAO.
 

Les atouts de l’analyse de masse salariale

La plus-value du gestionnaire de paie porte notamment sur l’analyse de masse salariale ; un enjeu RH majeur pour mettre en place et/ou maintenir une politique de rémunération à même d’attirer et de retenir les talents, tout en étant en capacité de maîtriser les coûts et leur évolution. Cette approche analytique va donc contribuer à cet équilibre subtil, en prenant si besoin des mesures correctives et, plus largement, en concrétisant les axes d’amélioration indispensables à court ou moyen termes.

Comment s’engager dans cette dynamique ? Avec le concours de la DSI et/ou de la solution digitale, le gestionnaire de paie doit apprendre à produire et à exploiter des tableaux de bord. En fonction des indicateurs souhaités, il va s’agir de réaliser des extractions pertinentes, puis d’interpréter ces données afin de contribuer à la prise de décision des dirigeants. Les tableaux de bord vont aussi démontrer toute leur pertinence pour analyser la conformité des données avec le cadre légal et conventionnel.
 

L’importance d’une data qualitative, utilisée à bon escient

Bien sûr, d’autres prérequis s’imposent, par exemple la qualité de la data : les données RH utiles au gestionnaire de paie sont-elles disponibles ? Centralisées ? Facilement accessibles et exploitables ? Par ailleurs, sont-elles complètes et à jour ? Harmonisées et structurées, dans des formats et référentiels établis ?

Un dernier point de vigilance concerne le cadre d’exploitation de la data : quelles sont les finalités envisagées ? Comment, par exemple, mettre en parallèle les enjeux stratégiques de l’entreprise et les usages prédictifs de la data ? Il est donc essentiel d’être au clair avec les objectifs visés pour les prioriser, et tirer parti de la bonne donnée, au bon moment, afin de maximiser l’impact de son exploitation.