Les Big Data promettent de prédire le comportement des salariés… mais pour l’instant, ça ne fonctionne pas encore si bien que ça, estime Bourree Lam pour The Atlantic. Pourtant, cela commence à faire quelques années que les entreprises ont réalisé qu’elles étaient assises sur une masse de données pour mieux comprendre leurs employés et prendre de meilleures décisions de management, estime Josh Bersin fondateur du cabinet Bersin, une filiale de Deloitte spécialisée dans ces questions. Une industrie de l’analyse des employés est pourtant née, notamment autour d’entreprises qui utilisent des algorithmes et des données pour le recrutement (voir « L’emploi à l’épreuve des algorithmes »). Selon un rapport de McKinsey, les technologies sociales, comme les réseaux sociaux d’entreprises pourraient augmenter ‘le bonheur au travail’ des employés… enfin surtout leur productivité.

Bienvenue à l’ère de “l’économie sociale” (qui n’est pas très solidaire, celle-ci), comme on l’appelle de l’autre côté de l’Atlantique, une économie fondée sur la mesure de la productivité via de nouveaux capteurs et de nouveaux indicateurs.
Les entreprises qui promettent de mesurer l’engagement des employés se multiplient comme Culture Amp, BlockbookHR, RoundPegg, BetterWorks, Sociometric… Mais les résultats ne sont pas encore tout à fait là.

Une étude de Bersin montre que seulement 4 % des plus grandes entreprises parviennent à faire des prédictions et des analyses qui ont du sens sur leurs employées, alors que 90 % d’entre elles savent parfaitement analyser et prévoir leurs métriques d’affaires comme les dépenses, la logistique, les budgets ou les résultats financiers. Où sont donc les outils qui vont permettre de prévoir les absences ou les surcharges de travail ? Où sont les outils qui vont permettre de mieux organiser les équipes, les échanges, les réunions… ?

VoloMetrix fouille les calendriers et les boites e-mails de salariés pour les entreprises afin de déterminer par exemple ce qui fait un bon vendeur ou comment rendre les e-mails plus efficaces. Chez un de ses clients, VoloMetrix a regardé quelle était la meilleure heure pour organiser des réunions. La société a donc analysé le nombre de mails envoyés durant les réunions et a montré que les réunions entre 10 heures et 14 heures étaient celles où les employés envoyaient le moins d’e-mails et donc certainement le meilleur moment pour les organiser pour avoir des employés plus réceptifs. VoloMetrix a également montré que les meilleurs employés n’étaient pas seulement ceux qui avaient le plus large réseau relationnel dans l’entreprise, comme on l’entend souvent, mais également et d’abord ceux qui s’engageaient autant avec des employés plus seniors et plus juniors.

Mais du fait de manque de données et plus encore d’analyse systématique, les Big Data ne peuvent pas tout. D’où l’idée de s’appuyer parfois sur d’autres formes de données, rapporte encore l’article de The Atlantic. Tinypulse propose aux entreprises d’envoyer de mini-enquêtes à leurs employés sous forme d’une question anonyme. Des questions qui ont permis parfois d’avoir des réponses peu conventionnelles. Pour mesurer la satisfaction, Tinypulse demande ainsi si les employés ont reçu ou sollicité des propositions d’embauches durant les 3 derniers mois. Dans une enquête auprès de 30 000 employés, la société a montré que ce qui rendait les gens le plus heureux était de travailler avec « des gens bien ». Pour David Niu, son fondateur, les employeurs doivent montre qu’ils font quelque chose des données et pas seulement dépenser le temps de leurs employés à y répondre.

Economie sociale ou économie humaine ?

Reste que le risque de cette « économie sociale » pilotée par les données est de développer des rapports productifs reposant sur le contrôle plus que sur l’agilité ou l’humanité. Pas sûr que cette démesure nécessaire à la compréhension des rapports productifs développe beaucoup de bonheur au travail…

C’est peut-être pour cela que dans la Harvard Business Review, Dov Seidman (@dovseidman) qui dirige le cabinet de conseil LRN, qui propose des solutions de mesure adaptées aux entreprises, évoquait plutôt « l’économie humaine » que l’économie sociale. Pour lui, l’économie humaine succède à l’économie de la connaissance : elle ne repose plus tant sur le « cerveau », mais sur les qualités humaines des employés. Alors que les connaissances et les compétences analytiques vont être de plus en plus dévolues aux machines, l’avantage humain va reposer sur son humanité, ses capacités d’empathie, de créativité, de passion, de collaboration… Autant de forces difficiles à programmer et qui feront demain la supériorité de certaines organisations sur d’autres.

Pour Dov Seidman, nous devons mettre en place des « systèmes d’exploitation humains », explique-t-il en prenant l’exemple d’un pilote d’avion qui a retardé son vol pour attendre un passager coincé au contrôle d’embarcation qui devait prendre l’avion pour se rendre au chevet de son petit-fils mourant. Mais les entreprises contrôlées par les chiffres sont-elles capables d’empathie ? Pas si sûr. Le développement des mesures, des règles et des process n’aide pas beaucoup au développement des initiatives.

Dov Seidman prend un exemple. Imaginons une entreprise désirant lancer une initiative pour aplanir sa hiérarchie. Si elle fonctionne dans une culture où la peur ou l’aversion aux erreurs est importante, les employés continueront à rechercher l’approbation de leurs supérieurs. Les entreprises sont de plus en plus à la recherche de gens créatifs. Or, la plupart d’entre elles traitent leurs employés comme un simple moyen de production, dont la variabilité est un problème plus qu’une solution, des bêtes de somme dont les idées originales et les impulsions doivent être maîtrisées. Pour Dov, citant le célèbre gourou du management Peter Drucker, nos systèmes d’exploitation humains doivent être capables demain de faire la différence avec les machines. « Les entreprises qui réussiront le mieux seront celles qui se concentreront sur l’humain et capitaliseront sur ce que seuls les humains peuvent faire ».

Hubert Guillaud