People Analytics RH — Des décisions basées sur les données, pas sur l'intuition
Votre DRH découvre les départs après le préavis, construit le bilan social à la main pendant des jours et ne peut pas justifier le budget RH avec des chiffres devant la direction. La plateforme people analytics Nehos identifie les signaux de risque de départ en amont, connecte votre SIRH existant et automatise le reporting RH.
Nos clients types
La plupart des DRH d'ETI françaises pilotent les ressources humaines sans tableau de bord consolidé. Les données RH existent — dans le SIRH, dans les fichiers Excel de la paie, dans les comptes-rendus d'entretiens — mais elles restent fragmentées, hétérogènes, jamais agrégées en temps réel. Résultat : les décisions RH structurantes se prennent sur l'intuition du manager ou sur des données périmées. Le turnover est le signal le plus emblématique de ce problème. Dans une ETI sans people analytics, le départ d'un collaborateur est découvert au moment du préavis — soit 3 mois maximum avant le départ effectif. Pourtant, les signaux faibles d'un départ imminent existent 6 à 12 mois avant : un refus de mobilité, un écart de rémunération par rapport au marché qui se creuse, un manager dont l'équipe tourne plus vite que la moyenne, des entretiens annuels au score d'engagement en baisse. Ces signaux ne sont simplement jamais agrégés ni analysés. Le coût de remplacement d'un cadre (recrutement, intégration, montée en compétence) est élevé — une dépense qui serait souvent évitable. L'absentéisme est le deuxième angle mort. Les ETI mesurent le taux d'absentéisme global, mais ne le corrèlent pas avec ses causes réelles : conditions de travail par service, style de management, surcharge sur certains postes, impact des horaires atypiques. Sans cette corrélation, les actions correctives sont génériques et peu efficaces. L'absentéisme représente un coût direct important (salaires et cotisations sur jours non travaillés, remplacement) — dont une fraction est actionnable si les causes sont identifiées. Les décisions de rémunération et de promotion restent une boîte noire dans les ETI sans benchmark structuré. La DRH sait que certains postes sont en dessous du marché, mais ne peut pas le documenter précisément par métier, niveau d'expérience et région. Les demandes d'augmentation se traitent au cas par cas, sans référence cohérente, ce qui génère des inégalités internes difficilement défendables — y compris sur les critères DEI (diversité, équité, inclusion). Enfin, le reporting RH absorbe un temps considérable pour peu de valeur. Le bilan social annuel — obligation légale pour les entreprises de plus de 300 collaborateurs — prend de nombreux jours à produire manuellement dans une ETI sans automatisation des données RH : extraction depuis plusieurs systèmes, retraitements Excel, vérifications et corrections. Des jours de travail consacrés à de la consolidation de données, au détriment de l'analyse et de l'action. Devant le Comité de Direction, le DRH qui ne dispose pas de données structurées ne peut pas chiffrer le retour sur investissement de la formation, ne peut pas défendre un budget recrutement par des taux de time-to-hire comparatifs, ne peut pas quantifier le coût de la non-rétention. Le budget RH reste une ligne de coût perçue comme incompressible, plutôt qu'un levier de performance mesurable.
La plateforme people analytics Nehos transforme les données RH dispersées en indicateurs actionnables, en temps réel, sans remplacer aucun outil déjà en place dans l'ETI. Connexion SIRH existants — zéro saisie double La plateforme se connecte aux principaux SIRH du marché ETI français : Lucca (API REST), Sage Paie (connecteur SQL + API), SAP HCM (RFC + OData), ADP Decidium (API partenaire), Silae (export automatisé). Le délai de connexion varie selon le SIRH. Pour les ETI multi-SIRH (fréquent après une acquisition), un bus de données central normalise les données dans un format collaborateur unique avant toute analyse. Aucune saisie manuelle, aucune ressaisie : les données RH alimentent la plateforme en continu. Indicateurs RH temps réel — le tableau de bord que votre DRH n'a jamais eu Dès la connexion, le tableau de bord DRH affiche en temps réel : headcount par périmètre (BU, site, métier, statut CDI/CDD/alternants), taux de turnover volontaire et involontaire (mensuel, glissant 12 mois, par manager), taux d'absentéisme par cause et par service, évolution de la masse salariale (brut chargé vs budget, écarts en €), time-to-hire par poste et par canal de recrutement, coût-par-embauche, score d'engagement moyen issu des entretiens. Ces indicateurs sont segmentables par n'importe quel axe RH et exportables pour le Comité de Direction en un clic. Modèle ML prédictif turnover — 6 mois d'avance Le cœur différenciant de la plateforme est le modèle prédictif de risque de départ. Basé sur une architecture gradient boosting (XGBoost), le modèle analyse plusieurs facteurs par collaborateur : ancienneté dans le poste actuel, ancienneté dans l'entreprise, écart de rémunération vs benchmark marché (données DARES + Apec par métier/région/expérience), score d'engagement issu des entretiens annuels et des enquêtes internes, taux de réponse aux sollicitations RH, mobilités demandées et refusées, historique des absences (fréquence, durée), taux de turnover du manager direct (signal fort), formation reçue vs objectifs de développement, ratio promotions de l'équipe vs promotions de la personne, et indicateurs de surcharge (heures supplémentaires, congés non pris). Entraîné sur l'historique des 24 derniers mois de l'ETI, le modèle génère un score de risque de départ (0 à 100) pour chaque collaborateur, mis à jour chaque semaine. Au-delà d'un seuil paramétrable (que vous définissez), une alerte nominative est envoyée au manager direct et à la DRH. L'alerte inclut les 3 principaux facteurs de risque identifiés par le modèle et les actions RH recommandées (entretien de rétention, revue salariale, proposition de mobilité, plan de développement). Nous ne promettons pas de précision a priori : elle se mesure sur votre historique, par validation rétroactive (collaborateurs identifiés comme à risque qui ont effectivement quitté l'entreprise dans la période). Elle varie selon les populations, par exemple selon l'ancienneté ou la catégorie professionnelle. Benchmark salarial intégré — DARES et Apec La plateforme intègre les données de rémunération des enquêtes DARES (Enquête sur la structure des salaires), de l'Apec (Baromètre rémunérations cadres) et des conventions collectives, mis à jour semestriellement. Pour chaque poste de l'ETI, le DRH dispose d'un positionnement salarial précis par niveau d'expérience, région et secteur (P25, médiane, P75 du marché). Cette donnée alimente directement le modèle prédictif turnover sur le facteur rémunération, et constitue la base documentée des décisions de revalorisation lors des NAO. Analyse DEI — diversité, équité, inclusion Module dédié à la mesure de l'équité interne : analyse des écarts de rémunération H/F à poste et niveau d'expérience comparables (index Pénicaud automatisé), répartition des promotions par genre et origine de diplôme, représentation par niveau hiérarchique. Permet de documenter les progrès DEI avec des chiffres vérifiables pour le rapport RSE. Bilan social automatisé Tous les indicateurs du bilan social annuel (rubriques réglementaires pour les entreprises concernées) sont pré-remplis automatiquement depuis les données de la plateforme. La DRH valide, ajuste les commentaires qualitatifs et exporte le document final conforme au décret du 8 décembre 2008. La durée de production est mesurée avant et après l'automatisation. Alertes managers et tableau de bord direction Chaque manager reçoit une alerte hebdomadaire consolidée sur son équipe : collaborateurs à risque de départ (avec facteurs et actions recommandées), absentéisme de la semaine vs moyenne de l'équipe, congés non pris à risque de perte. Le tableau de bord direction affiche les indicateurs stratégiques : ratio masse salariale/EBITDA, ROI de la formation (coût des formations vs progression des évaluations de performance), coût total de l'absentéisme en €, taux de rétention des talents clés.
Turnover volontaire
Taux de départs volontaires, par population et par manager, comparé à la période précédant le déploiement
Précision du modèle
Part des collaborateurs identifiés à risque qui sont réellement partis, validée rétroactivement sur votre historique
Temps de reporting
Temps de production du bilan social annuel, avant et après l'automatisation
#Le problème : sans tableau de bord consolidé
On le constate sur le terrain : La plupart des DRH d'ETI françaises pilotent les ressources humaines sans tableau de bord consolidé. Les données RH existent — dans le SIRH, dans les fichiers Excel de la paie, dans les comptes-rendus d'entretiens — mais elles restent fragmentées, hétérogènes, jamais agrégées en temps réel. Résultat : les décisions RH structurantes se prennent sur l'intuition du manager ou sur des données périmées.
Le turnover est le signal le plus emblématique de ce problème. Dans une ETI sans people analytics, le départ d'un collaborateur est découvert au moment du préavis — soit 3 mois maximum avant le départ effectif. Pourtant, les signaux faibles d'un départ imminent existent 6 à 12 mois avant : un refus de mobilité, un écart de rémunération par rapport au marché qui se creuse, un manager dont l'équipe tourne plus vite que la moyenne, des entretiens annuels au score d'engagement en baisse.
Ces signaux ne sont simplement jamais agrégés ni analysés. Le coût de remplacement d'un cadre (recrutement, intégration, montée en compétence) est élevé — une dépense qui serait souvent évitable. (source : DARES — Ministère du Travail)
L'absentéisme est le deuxième angle mort. Les ETI mesurent le taux d'absentéisme global, mais ne le corrèlent pas avec ses causes réelles : conditions de travail par service, style de management, surcharge sur certains postes, impact des horaires atypiques. Sans cette corrélation, les actions correctives sont génériques et peu efficaces.
L'absentéisme représente un coût direct important (salaires et cotisations sur jours non travaillés, remplacement) — dont une fraction est actionnable si les causes sont identifiées.
Les décisions de rémunération et de promotion restent une boîte noire dans les ETI sans benchmark structuré. La DRH sait que certains postes sont en dessous du marché, mais ne peut pas le documenter précisément par métier, niveau d'expérience et région. Les demandes d'augmentation se traitent au cas par cas, sans référence cohérente, ce qui génère des inégalités internes difficilement défendables — y compris sur les critères DEI (diversité, équité, inclusion).
Enfin, le reporting RH absorbe un temps considérable pour peu de valeur. Le bilan social annuel — obligation légale pour les entreprises de plus de 300 collaborateurs — prend de nombreux jours à produire manuellement dans une ETI sans automatisation des données RH : extraction depuis plusieurs systèmes, retraitements Excel, vérifications et corrections. Des jours de travail consacrés à de la consolidation de données, au détriment de l'analyse et de l'action.
Devant le Comité de Direction, le DRH qui ne dispose pas de données structurées ne peut pas chiffrer le retour sur investissement de la formation, ne peut pas défendre un budget recrutement par des taux de time-to-hire comparatifs, ne peut pas quantifier le coût de la non-rétention. Le budget RH reste une ligne de coût perçue comme incompressible, plutôt qu'un levier de performance mesurable.
Pour approfondir ce sujet, consultez notre page vertical RH & Formation Nehos.
#Notre approche en 4 phases
La plateforme people analytics Nehos transforme les données RH dispersées en indicateurs actionnables, en temps réel, sans remplacer aucun outil déjà en place dans l'ETI. Connexion SIRH existants — zéro saisie double
La plateforme se connecte aux principaux SIRH du marché ETI français : Lucca (API REST), Sage Paie (connecteur SQL + API), SAP HCM (RFC + OData), ADP Decidium (API partenaire), Silae (export automatisé). Le délai de connexion varie selon le SIRH.
#Phase 1 — Audit SIRH et cartographie des données RH (2-3 semaines)
Inventaire des SIRH en place (Lucca, Sage, SAP HCM, ADP, Silae), qualité et complétude des données historiques (ancienneté, absences, entretiens, rémunération), identification des indicateurs manquants.
#Phase 2 — Connexion SIRH et construction du socle data RH (3-4 semaines)
Déploiement des connecteurs SIRH, normalisation des données (format unique collaborateur/contrat/poste), construction du data warehouse RH, premiers indicateurs temps réel (headcount, turnover brut, absentéisme).
Point clé : Aucune saisie manuelle, aucune ressaisie : les données RH alimentent la plateforme en continu.
#Phase 3 — Modélisation ML prédictive turnover et calibration (4-6 semaines)
Entraînement du modèle prédictif turnover (gradient boosting + features: ancienneté, manager, écart rémunération vs marché, mobilité refusée, score engagement). Calibration sur historique 24 mois. Validation de la précision sur l'historique, avec un seuil défini avec la DRH.
#Phase 4 — Déploiement tableaux de bord, alertes managers et bilan social automatisé
Tableaux de bord DRH et direction (EBITDA/€ masse salariale, ROI formation, absentéisme coût). Alertes managers (collaborateur à risque dans leur équipe). Bilan social automatisé (conforme décret 2008). Formation équipe RH et montée en autonomie.
Point clé : Ces indicateurs sont segmentables par n'importe quel axe RH et exportables pour le Comité de Direction en un clic.
On s'appuie sur notre service Data & Analytics Nehos pour cadrer chaque étape.
#Ce que l'on mesure
Nous ne publions pas de résultats chiffrés pour le people analytics : ils dépendent de la qualité de vos données RH. Voici ce que nous mesurons avec la DRH, sur douze mois.
- Turnover volontaire : Taux de départs volontaires, par population et par manager, comparé à la période précédant le déploiement
- Précision du modèle : Part des collaborateurs identifiés à risque qui sont réellement partis, validée rétroactivement sur votre historique
- Temps de reporting : Temps de production du bilan social annuel, avant et après l'automatisation
#Exemple de situation
Cet exemple est illustratif : il décrit une situation typique, pas un client précis.
#Contexte
Une ETI industrielle de sous-traitance aéronautique, implantée sur un site unique, avec une majorité d'opérateurs de production, des techniciens, des ingénieurs et des fonctions support. Le SIRH est en ligne depuis quelques années et la paie est externalisée. Le turnover a nettement augmenté en deux ans : la direction générale demande à la DRH d'identifier les causes avant que cela ne devienne un risque pour les délais clients.
#Défi
Une petite DRH sans aucun tableau de bord consolidé. Le suivi du turnover se fait dans un fichier Excel mensuel, sans analyse des causes. Le bilan social annuel mobilise la DRH pendant de nombreux jours. Les managers ne reçoivent aucune information préventive sur leur équipe. La direction réclame des chiffres pour justifier un plan de rétention, et la DRH n'a pas les données pour les fournir.
#Approche
Connexion au SIRH et à la paie, audit de la qualité des données historiques et construction d'un entrepôt de données RH. Mise en service des tableaux de bord DRH, intégration du benchmark salarial DARES et Apec pour les familles de postes, et du module de bilan social automatisé. Entraînement du modèle prédictif sur l'historique, calibration et validation rétroactive, puis mise en production des alertes managers.
#Ce que l'on suivrait
Nous ne publions pas de chiffres de résultat : ils dépendent de la qualité des données et de la taille de l'ETI. Les indicateurs sont fixés avec la DRH avant le déploiement : turnover volontaire, précision du modèle validée sur l'historique, temps de production du bilan social, coût de l'absentéisme par service, postes sous le marché identifiés. Ils sont relevés sur douze mois.
#Pourquoi Nehos pour people analytics rh
Nehos n'est pas un prestataire générique. On est une equipe technique qui comprend votre métier.
Expertise sectorielle RH & Formation — On connaît les contraintes réglementaires, les outils métier, les workflows terrain. Foued Cherni (Fondateur & CEO — Lead vertical RH & Formation) pilote ce type de projet personnellement.
Approche ROI-First — On chiffre le retour avant de coder. Si le ROI n'est pas démontrable, on vous le dit.
Stack maîtrisée — XGBoost gradient boosting, API REST (Lucca, ADP, SAP OData, Sage), SQL, export automatisé Silae, data warehouse RH, alertes managers nominatives pseudonymisées. Pas de dépendance a un outil qu'on découvre sur votre projet.
Accompagnement après go-live — TMA, monitoring, evolution. On ne disparaît pas après la mise en production.
#Pour aller plus loin
- ATS recrutement IA
- agent IA RH FAQ collaborateurs
- audit maturité data RH (outil interactif)
Questions & réponses
Questions fréquentes sur le people analytics RH
Le people analytics est encadré par le RGPD et la loi Informatique et Libertés — mais il est parfaitement légal dans le cadre d'une mise en œuvre correcte. Points clés : (1) Base légale : l'intérêt légitime de l'employeur (gestion RH, sécurité de l'emploi) est la base légale valide pour la majorité des traitements people analytics. (2) Information : les collaborateurs doivent être informés du traitement (mention dans le règlement intérieur ou note d'information). (3) Droits : droit d'accès, de rectification et d'opposition (hors obligations légales) maintenus. (4) Données sensibles bannies : origine ethnique, religion, opinions politiques, données de santé ne sont jamais utilisées dans nos modèles. (5) Pseudonymisation des alertes managers : les alertes précoces turnover sont présentées de façon nominative uniquement à la DRH et au manager direct — pas de liste accessible à l'ensemble de l'encadrement. Le registre des traitements (Article 30 RGPD) est fourni et maintenu. Consultation du DPO recommandée avant déploiement — nous accompagnons ce processus.
Oui, pour les principaux SIRH du marché ETI français. Lucca : intégration via API REST Lucca. Sage Paie & RH : connecteur SQL + API Sage. SAP HCM / SuccessFactors : RFC + flux OData. ADP Decidium : API partenaire ADP. Silae : export automatisé configuré côté Silae. Pour les SIRH moins courants (Talentia, HR Access, Cegid RH) ou les outils maison : connecteur sur mesure via API REST ou export structuré. Les délais sont précisés à l'audit, selon le SIRH et la qualité de sa documentation. Dans tous les cas, le principe est le même : lecture seule depuis le SIRH existant, aucune écriture, aucun remplacement. Votre SIRH reste votre outil de saisie principal.
La plateforme est conçue pour être utilisée par une équipe RH sans profil data analyst. L'interface est pensée pour une DRH opérationnelle : pas de SQL, pas de code, navigation par filtres et menus. Formation incluse dans le déploiement : formation de la DRH et des managers (prise en main des tableaux de bord, lecture des alertes turnover, benchmark salarial) et session pour la direction (lecture du tableau de bord CoDir). Support : documentation contextuelle dans l'outil et sessions de montée en compétence. L'objectif est l'autonomie complète de la DRH ; les alertes turnover sont à présenter aux managers comme un outil de management, pas comme une surveillance.
La précision d'un modèle de ce type se lit en « vrais positifs » : sur dix collaborateurs que le modèle identifie comme à risque de départ dans la période, combien quittent effectivement l'entreprise. Un modèle génère aussi des faux positifs : des collaborateurs finalement restés, qui déclenchent un entretien RH préventif, sans conséquence négative si l'alerte est bien gérée. La précision varie selon les populations : elle est généralement meilleure sur les profils dont l'historique est riche et plus faible sur les populations très volatiles, comme les personnes récemment arrivées. Nous ne l'annonçons pas à l'avance : elle est mesurée sur votre historique par validation rétroactive, et le modèle est ré-entraîné régulièrement sur les nouvelles données.
Le benchmark salarial Nehos combine 3 sources complémentaires, mises à jour régulièrement. (1) DARES (Direction de l'Animation de la Recherche, des Études et des Statistiques, Ministère du Travail) : Enquête sur la Structure des Salaires (ESS), données par secteur NAF, taille d'entreprise, région, catégorie socioprofessionnelle — source officielle et représentative. (2) Apec (Association Pour l'Emploi des Cadres) : Baromètre des rémunérations cadres, ventilé par fonction, niveau d'expérience et région — source de référence pour les populations cadres et ingénieurs. (3) Conventions collectives sectorielles : grilles de classification et de salaire minimum conventionnel par niveau, actualisées lors de chaque révision. Ces trois sources couvrent la plupart des familles de postes d'une ETI industrielle ou de services. Le positionnement est présenté en P25/médiane/P75 — pas une valeur unique qui masquerait la dispersion réelle du marché.
Les premiers indicateurs RH en temps réel (headcount, turnover brut, absentéisme) sont disponibles dès la fin de la connexion au SIRH. Le benchmark salarial est activé ensuite. Le modèle prédictif de turnover a besoin d'un historique de données RH suffisant pour être entraîné de façon robuste ; il devient opérationnel selon la qualité et l'étendue de cet historique, que nous évaluons à l'audit. Les premières alertes managers sont générées dès la mise en production du modèle. Les impacts sur le turnover et l'absentéisme se jugent sur plusieurs mois, le temps naturel des décisions RH de rétention. Le bilan social automatisé est disponible dès la première clôture annuelle après déploiement.