La data utilisée pour la détection, la rétention et l’anti discrimination dans les RH chez Saint-Gobain

Claire Pedini, Directrice Générale Adjointe de Saint-Gobain

Saint-Gobain, le poids lourd des matériaux pour le bâtiment, utilise la donnée afin de compléter ses processus RH, détecter les talents ou les retenir. La prochaine étape sera de vérifier la non discrimination vis-à-vis des femmes.

Un projet porté par la DRH en charge de la transformation digitale

C’est le projet de Claire  Pedini, Directrice Générale Adjointe de Saint-Gobain, qui est à la fois en charge des Ressources Humaines et de la Transformation Digitale du groupe. Elle est membre du comité exécutif. La dirigeante a pris la parole à l’occasion des Assises de la Data transformation organisées par Netexplo, le 28 janvier.

« Le sujet c’était de comprendre si notre modèle et notre processus étaient pertinents au regard de l’analyse des données« 

Il y a 3 ans, la DRH a eu l’idée d’employer la donnée afin de vérifier si les processus de détection de talents chez Saint-Gobain n’étaient pas discriminatoires. Ce processus vise à identifier les futurs dirigeants ou cadres supérieurs dans l’ensemble des pays et des activités du groupe. Dans ce cadre, Saint Gobain a développé une application qui s’appelle HR Analytics, qui permet de détecter les talents. « Le sujet c’était de comprendre si notre modèle et notre processus d’identification des talents étaient pertinents au regard de l’analyse des données » précise Alban Bureau, Directeur Rémunérations et Avantages Groupe chez Saint-Gobain.

D’autre part, il s’agissait d’appliquer ce modèle sur les autres profils afin d’identifier parmi eux des personnes répondant aux critères recherchés par Saint-Gobain.  Une équipe a été constituée pour l’occasion. Il s’agit de responsables RH, qui maîtrisent les données et les processus, des informaticiens capables d’extraire des informations pour l’analyse, des Data scientists, capables de faire parler les données. Il y a également des juristes, et des General managers.  

Création d’un algorithme en itérant sur plusieurs semaines

« Nous avons extrait les données. Nous avons procédé par itération pendant plusieurs semaines, afin d’identifier les données les plus pertinentes pour construire le modèle, et dès que le modèle a été construit nous l’avons appliqué sur l’ensemble des profils » décrit Alban Bureau. Ce projet data a permis à Saint-Gobain d’une certaine manière d’ouvrir le champ des possibles, et d’identifier des personnes que le groupe n’aurait pas identifiées par ses processus classiques de People Review annuels, relate le responsable. Cela a également mis en lumière la nécessité d’améliorer la qualité des données. « Cela nous a obligé à travailler énormément la qualité des données, et à impliquer l’ensemble de nos DRH à la mise à jour permanente des systèmes d’information » pointe Alban Bureau.

« On trouve des gens de grande valeur et qui ne sortaient pas forcément dans nos processus« 

La data a ouvert une nouvelle voie d’analyse des profils des personnes travaillant pour Saint-Gobain. « On s’est servi de la data pour nous assurer que la détection de nos talents n’était pas discriminatoire. Et effectivement on trouve des gens de grande valeur et qui ne sortaient pas forcément dans nos processus » se félicite Claire  Pedini. « Cela nous a permis aussi d’identifier les talents à risque », c’est-à-dire en instance de quitter le groupe. Saint-Gobain a croisé les données et a mis cela en face des profils des gens qui sont partis.

« Quand vous utilisez ces critères qui participent du départ de certaines personnes, et que vous les appliquez à votre population existante, vous sortez régulièrement des personnes qui sont à risque de quitter Saint-Gobain » décrit-elle. « Nous avons non seulement rattrapé des gens comme cela, mais il nous est arrivé malheureusement dans une autre circonstance, d’arriver en réunion, de faire tourner le modèle et de l’expliquer au General manager » débute-t-elle. « Il nous a dit alors un peu embêté, c’est une blague ? Cette personne a démissionné hier » relate-t-elle. « C’est extrêmement puissant » résume la DRH. « Rétention des talents, identification des talents. Nous travaillons sur un 3ème processus qui est la carrière des femmes chez Saint-Gobain afin devoir comment sortir de la discrimination grâce aux data » termine Claire  Pedini.

Deux Data Scientists ont créé l’algorithme

L’application HR Analytics de Saint-Gobain est détaillée dans le livre blanc « Vers des Ressources humaines augmentées » publié en octobre 2020, co-écrit par le Top Employers Institute et le cabinet de conseil en transformation et en innovation Julhiet Sterwen. Deux Data Scientists internes de Saint-Gobain ont construit un algorithme sur le modèle du « Random Forest ». L’algorithme confirme que 88% de 3000 talents identifiés dans le groupe correspondent à plus de 70% au profil recherché. Parmi 7000 autres personnes éligibles, la machine en identifie aussi 200 autres qui correspondent à plus de 70% au profil recherché.

Dans la moitié des cas, il y avait un risque clair de départ de la personne

Côté départs, l’algorithme s’est appuyé sur les données des 10 000 derniers départs. Il a identifié 150 cas présentant un risque de départ élevé. Dans 23% des cas, les DRH du groupe ont répondu qu’il y a un risque de départ réel, dans 26% autres cas, le risque est élevé et des actions correctives ont été mises en place immédiatement par le DRH, dans 18% des cas, les DRH répondent qu’il faut investiguer davantage et  dans 33% des cas, les DRH estiment qu’il n’y a pas de risque de départ immédiat. Depuis quelques mois, l’équipe projet de HR Analytics a débuté l’analyse sémantique des contenus des entretiens annuels pour améliorer la précision des travaux des algorithmes.

« Les premiers constats sont intéressants, sur le contenu des entretiens annuels des corrélations fortes avec des ensembles de mots liés par exemple au Leadership apparaissent plus fortement pour les talents et potentiels talents » note Alban Bureau. Saint-Gobain souligne que le projet vise à améliorer la détection des talents par une analyse exhaustive dans une démarche inclusive et qu’il ne s’agit en aucun cas d’un outil destiné à accroître la sélectivité. Aucune décision n’est déléguée à la machine. L’algorithme n’a pas accès aux identités et seules les RH peuvent accéder aux noms des personnes au moyen d’une table de conversion maîtrisée par elles-seules.

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