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Négociation collective et représentation du personnel
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La data : nouvel eldorado du dialogue social

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16 mai 2022
Dans cette chronique, Jérôme Didry, et Yoan Guérin, respectivement responsable de projet & du développement commercial et du directeur du Centre Etudes & Data du groupe Alpha, analysent les enjeux de la data pour améliorer le dialogue social.
La data : nouvel eldorado du dialogue social

On ne présente plus les grands enjeux liés à l’acquisition, la transformation et l’utilisation de la data. La donnée est volumineuse, dynamique et omniprésente dans notre vie quotidienne et professionnelle, ce qui renforce sa valeur. Tous les secteurs d’activités y sont confrontés et se transforment. Les grands acteurs de l’économie numérique mondiale (Gafam/ BATX) ont mis la data au cœur de leur business model. Les organisations, publiques et privées, prennent de plus en plus conscience de la valeur ajoutée que ces données apportent, tant sur des aspects évidents, économiques, marketing ou commerciaux, que sur d’autres, moins mis en avant, mais tout aussi importants pour le collectif et les individus, les RH et le social. En réalité, data et transformation numérique supposent une prise de conscience à tous les niveaux de l’entreprise afin d’agir sur l’ensemble de la chaîne de valeur de l’entreprise.

"Data centric" : comment les données deviennent un actif central de l’entreprise

C’est dans les modalités de conduite de projet de cette transformation que les écarts sont significatifs. De nombreuses entreprises ne construisent pas une vision de la data "top down". En effet, elles commencent par déployer des services qui répondent à des besoins précis sans avoir décliné une vision stratégique claire en amont. Ce déficit se traduit par des architectures "systèmes d’information" complexes, peu intégrées, avec de nombreux outils internes. La data y est insuffisamment exploitée, avec des données éparpillées et non structurées. On parle souvent de concept "data driven" ou "data centric" pour définir les entreprises qui ont compris comment utiliser leurs données. Pour le premier, la data participe au pilotage de l’entreprise et des décisions : contenus personnalisés, moteurs de recommandations, e-commerce. Dans le second cas, cela se traduit davantage par la mise en place d’une architecture de données centrales, à l’instar d’un actif stratégique de l’entreprise dont les usages peuvent varier. Il est donc indispensable de raisonner par la construction d’une vision stratégique, puis de la décliner dans la gouvernance, de sécuriser et simplifier son architecture, enfin, de développer, tester et déployer des services associés.

Des données internes sous-exploitées et valorisées par d’autres !

À l’heure d’une croissance exponentielle du volume de données créées ou répliquées à chaque instant, l’analyse de la valeur reste un sujet épineux et déterminant, car elle ouvre un espace stratégique de discussion entre la direction et les représentants du personnel. En effet, la donnée n’est pas statique. Il faut réussir à passer le cap de la sélection des données, en apportant de la valeur et, surtout, en maintenant un effort réactif et perpétuel dans le suivi et le contrôle d’une data dynamique. En outre, l’automatisation des outils et process, l’interopérabilité des équipements, les avancées en intelligence artificielle (IA), les stratégies d’expérience client et de personnalisation tendent vers l’accroissement du big data, dont l’analyse, le traitement et sa réutilisation nécessitent des technologies, des compétences et une maturité organisationnelle. Le travail et les contours des emplois en sont d’autant transformés : nouvelles formes de travail, nouvelles compétences. Mais cela conduit également à des approches innovantes ainsi qu’à des expertises et analyses nouvelles.

Comme le dit l’adage, l’entreprise est souvent assise sur sa propre mine d’or en parlant de ces données, sauf qu’elle ne parvient pas suffisamment à les valoriser, d’où l’appellation de donnée dormante (ou dark data). D’après IBM, plus de 80 % de l’ensemble des données sont des "dark data".

Dans ces conditions, cette donnée peut être, en partie, disponible pour des prestataires de services ou de logiciels qui peuvent capter cette donnée essentielle, l’analyser et créer de la valeur. Cette valeur peut être exploitée en-dehors du cadre premier de l’entreprise ou lui être restituée après analyse et valorisation… dans le meilleur des cas.

Piloter la data : l’exemple des données sociales

Intéressons-nous aux données sociales des entreprises, parmi lesquelles citons, pêle-mêle, l’absentéisme, le turnover, la rémunération et l’évolution des effectifs ou encore l’index égalité femmes-hommes et la formation…

L’intérêt majeur à piloter ce type de données n’est plus à démontrer. Or, actuellement, ces dernières sont souvent peu structurées, statiques et multiformes. La capacité de l’entreprise à s’en emparer est l’une des questions centrales, qui plus est dans le contexte actuel, entre relance et incertitude économique mais aussi préservation des ressources clés et collectifs de travail. L’entreprise n’investit pas suffisamment le champ de ses propres données sociales comme un outil de performance.

L’enjeu est alors de mettre l’analyse de ces données plus au cœur des réflexions stratégiques et des négociations collectives pour un meilleur équilibre entre l’économique et le social. Il ne s’agit pas de favoriser l’un plus que l’autre mais d’en faire un sujet plus central dans et pour le dialogue social. En effet, ce sont ces réflexions et négociations qui permettent d’articuler, d’une part, les politiques sociales, par nature collectives, et, d’autre part, la prise en charge fine de leur application et de leurs conséquences, par essence individuelle.

Les sujets sont multiples et offrent tous des éclairages essentiels, qu’il s’agisse de l’analyse dynamique des données des bilans sociaux, des DSN ou des accords d’entreprises. Cette analyse peut être centrée sur l’entreprise ou comparée avec des données de concurrents, du secteur, d’une situation géographique, d’une dynamique territoriale…

Le volet emploi est également un pan important des analyses data à mener pour mieux agir sur l’offre et la demande du marché du travail, mieux cerner les nouveaux besoins du bassin d’emploi ou de l’entreprise. Quelles capacités d’absorption du marché de l’emploi de personnes en transition professionnelle sur des métiers et territoires ? Quels sont les métiers les plus recherchés ? Quelles sont les compétences les plus demandées ? Quelles entreprises recrutent et où se situent-elles ? Quels sont les salaires à l’embauche proposés ? Des interrogations qu’il convient de suivre sur la durée et d’enrichir en continu pour permettre aux acteurs de l’entreprise d’anticiper les projets de réorganisation ou de politique sociale et d’éclairer les questionnements essentiels dans le dialogue social.

Certes, le champ est vaste mais ces données sont au cœur des préoccupations des employeurs, salariés et représentants du personnel qui ont besoin d’être accompagnés pour s’en emparer pleinement, y compris par des apports d’expertise et de conseil en optimisant le traitement. Ils adhérent, de plus en plus, à ces enjeux de prospective au service de l’humain.

Une opportunité d’améliorer le dialogue social

Une étude récente de septembre 2020 de la Dares sur le lien entre "les formes de dialogue social et la performance de l’entreprise" montre qu’un dialogue social "très actif" affecte positivement la productivité des entreprises françaises de manière significative. Elle y est supérieure de 2,7 % à celle des autres entreprises

La data peut devenir un outil de performance sociale et de prévention et être au cœur de la stratégie d’entreprise. Elle pourrait notamment aider à mieux identifier les signaux faibles sur les indicateurs de santé, être prédictive dans l’évolution des besoins en compétences, apporter des propositions de formations personnalisées. Les échanges lors des réunions CSE peuvent revêtir parfois une certaine "théâtralisation" donnant lieu à des frustrations, des pertes de temps sur des niveaux de perception différents, des défauts chroniques dans l’objectivation des faits, des débats juridiques sur l’accès aux données… Il faut s’engager à rapprocher la data des salariés en objectivant son utilisation au quotidien ainsi que son impact. En ce sens, la data contribue à améliorer le dialogue social dans les entreprises.

La mise en œuvre de la BDESE au sein des CSE pourrait constituer un levier d’opportunité pour objectiver l’importance de la data dans l’amélioration du dialogue social. Cependant, on peut regretter sa faible exploitation dans une grande majorité des entreprises. On constate, trop souvent, des déposes d’information sans que cela n’influe sur le processus décisionnel, l’anticipation des transformations ou l’association des représentants du personnel. Ce n’est pas non plus en y ajoutant plus d’indicateurs ou de données récoltées que les partenaires sociaux pourront apporter de la valeur à la qualité du dialogue social. Un investissement dans son traitement et sa mise à disposition de manière intuitive, transparente et pédagogique auprès de l’instance pourrait bénéficier à la direction et aux représentants du personnel. Cela contribuerait à améliorer leur engagement dans les débats ainsi que les négociations et à anticiper des dysfonctionnements.

Ainsi, pouvons-nous imaginer des visualisations dynamiques, en temps réel, des données du bilan social avec les tendances et les évolutions sur les dernières années, des analyses plus détaillées et croisées permettant d’autonomiser les représentants du personnel dans leur travail et de pallier le temps perdu dans la transmission d‘informations. Des nouveaux métiers, comme "data analyst " en relations sociales, sont probablement une des compétences nouvelles que les entreprises doivent embarquer.

Pour parvenir à cette ambition, il reste un travail important d’acculturation et de persuasion important qu’il faudra poursuivre et accentuer autour de l’accompagnement des salariés et des formations adaptées. Les différentes parties prenantes doivent s’engager mutuellement pour recenser et qualifier la donnée, interne ou externe à l’entreprise, la mettre en débat, la rendre facilement accessible et donner les clés de lecture. Pour lever, de la façon la plus transparente possible, les craintes liées à son exploitation.

Aujourd’hui, il faut savoir faire parler la data, ce qui sous-entend apprendre à la traiter, à l’interpréter pour apporter de la valeur à l’entreprise, lieu légitime de démocratie sociale.

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Yoan Guérin
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