Skills Finder
Après avoir balayé les grandes lignes du positionnement du Skills Finder dans l’organisation, un descriptif des différentes fonctionnalités ainsi que des sources de données est développé. Le concept ayant été présenté à plusieurs responsables RH de grands groupes, leurs différentes remarques sur l’appétence d’un tel concept dans leur organisation permet une meilleure compréhension des fonctionnalités identifiées.
DESCRIPTIF
Skills Finder est un outil d’aide à la décision destiné aux différentes stratifications du management d’une entreprise ayant placé la donnée au cœur de son système. L’outil se fonde sur les données internes, notamment RH, mais également issue d’un intranet, d’un réseau social d’entreprise (type Workplace) ou autre. Il peut intégrer des données internes. Souvent, les intranets corporate relaie un flux RSS de news relatives aux collaborateurs, comme leurs publications sur les réseaux sociaux externes (rubrique « who’s blogging »). Il permet d’identifier les compétences de manière extrêmement ciblée afin d’apporter des réponses sur une multitude de problèmes précis. Cet outil est basé sur une utilisation importante de données diverses, qu’elles soient actuellement à disposition dans les entreprises ou qu’elles nécessitent un travail de sourcing à venir. Skills Finder est utilisable suivant ses différentes configurations dès la phase de développement des concepts jusqu’au déploiement grande échelle de ceux-ci.
Comme détaillé dans la partie gouvernance du chapitre III, les concepts issus de la phase d’idéation des collaborateurs sont examinés par plusieurs comités. Le premier comité d’évaluation est constitué d’experts, identifié par l’algorithme du Skills Finder pour leurs connaissances relatives à l’idée exposée.
Les membres du comité d’experts sont susceptibles d’être renouvelés régulièrement car leur participation repose uniquement sur l’expertise qu’ils apportent pour évaluer une idée précise. Cette étape doit se faire en comité plénier car elle nécessite consensus de la part des experts qui doivent, à l’issue de leurs échanges, attribuer une note au concept qui déterminera en partie son caractère prioritaire. Les notations des concepts sont légitimes et objectives car elles sont effectuées par des personnes qualifiées dont l’expertise est reconnue. La description de l’idée et les différentes notes, les commentaires et recommandations, sont ensuite envoyés au comité d’investissement. Ce comité est composé des membres réguliers du comité exécutif (ou équivalent) et alloue ou non des ressources pour la première phase de développement du concept selon les principes du « Cash Burn » précédemment exposés. Une fois que les phases de priorisation sont terminées et que les ressources financières sont allouées, le Skills Finder est à nouveau utilisé dans l’optique de constituer l’équipe optimale en charge de son développement. Grâce à des algorithmes dédiés, Skills Finder utilise l’ensemble des données disponibles dans l’environnement interne et externe de l’entreprise pour aider les « intrapreneurs » au développement des concepts avec des équipes de travail optimisées autour des compétences.
BUILD – MEASURE – LEARN : TESTS TERRAIN
Le Bengs Lab a mené 7 entretiens avec les services des ressources humaines et des experts de la donnée afin de tester l’appétence des utilisateurs potentiels du Skills Finder. L’outil a été très bien reçu par l’ensemble des interviewés, il répond à un besoin qui n’est pas satisfait aujourd’hui. Les principaux bénéfices perçus par les « Ressources Humaines » concernent l’amélioration de la gestion des compétences. Pour les experts de la donnée, l’intérêt porte plus sur l’optimisation des données disponibles au sein du datalake et la transversalité de la connaissance.
LES SOURCES DE DONNEES ET LES FONCTIONNALITES DE L’OUTIL
Les données nécessaires au fonctionnement de l’outil proviennent de sources de données diverses. La prépondérance d’une source de données par rapport à une autre sera à déterminer au cas par cas par les entreprises. Quatre types de données sont à différencier, correspondant à une différenciation du mode l’évaluation d’une compétence ainsi que l’appétence du collaborateur :
- La compétence est certifiée : diplômes, certifications, formations, etc.
- La compétence est validée au cours d’un travail. Cette validation provient alors d’une notation par la hiérarchie, les pairs et les équipes de travail.
- La compétence est déclarée par le collaborateur, comme c’est déjà le cas aujourd’hui sur les réseaux sociaux professionnels.
- L’appétence pour l’acquisition d’une compétence spécifique est déclarée par le collaborateur.
L’initialisation et la mise à jour des différentes données doit se faire suivant un cycle régulier afin de rester au plus proche de la réalité dans la pertinence des recommandations. Cette mise à jour peut se faire de manière ponctuelle lors d’évènements précis (la dissolution d’un groupe de travail, les EAE, …) mais elles peuvent aussi être automatisées via des routines de récupération d’informations et des analyses sémantiques associées.
Les différentes sources de données étant identifiées, il est alors nécessaire de décrire le besoin en compétences pour que l’algorithme mette en avant une liste de collaborateurs. C’est cette logique qui est utilisée pour la détermination des membres du comité expert décrit dans le chapitre III. Pour que le comité puisse faire son examen, il est nécessaire de bien détailler le concept et les compétences qu’il sollicite. De la même manière, il faudra, une fois le début de la phase de cash-burn actée, bien identifier les compétences à mobiliser ainsi que leur importance dans le bon déroulé de cette phase du concept.
REFLEXION SUR LE BUSINESS MODEL
Le Business Model ci-dessus est décrit tel qu’il a été conçu par les membres du Lab pour le lancement de Skills Finder. A terme, l’outil est amené à évoluer et avec lui, son business model. En se plaçant dans un scénario dynamique de collecte du premier euro de chiffre d’affaires, les membres du lab ont envisagé deux scénarios :
Dans le premier scénario, Skills Finder élargit la base de données qui alimente son algorithme. Pour cela, il établit une connexion avec d’autres outils du système d’information, comme entre autres le SIRH (Système d’Information des Ressources Humaines), réseaux sociaux et RSE (Réseau Social d’Entreprise). En multipliant les API, et en diversifiant la nature des données, Skills Finder améliorera la pertinence de ses recommandations. L’aspect disponibilité des collaborateurs peut être obtenu par différents moyens tels que : les congés renseignés dans le SIRH, le calendrier numérique ou même les informations enregistrées dans la gestion des ressources. Il faudra toutefois garder à l’esprit le cadre du RGPD et ne pas prendre de risque de conformité, c’est-à-dire éviter d’utiliser des données personnelles de façon illégale.
Dans le second scénario, les fonctionnalités de Skills Finder s’étoffent grâce à son intégration dans d’autres outils de gestion. On peut envisager de développer en priorité une nouvelle offre construite autour d’un SIRH, et particulièrement du module de GPEC dans une optique de gestion de carrière du collaborateur.
Le cœur de cible du Skills Finder est le département des ressources humaines des ETIs entre 100 et 500 employés. Ces entreprises ont atteint la taille critique requérant un outil de gestion des ressources et constituent une cible plus accessible que les grandes entreprises qui disposent déjà de ce genre d’outils.
La performance de Skills Finder repose sur la pertinence de son algorithme. Les développeurs et les data scientists qui contribueront à son élaboration constituent alors la ressource clé du business model. Les partenariats sont les autres éléments déterminants de la performance de Skills Finder car l’enrichissement des sources de données prises en compte dans l’algorithme permet d’améliorer la pertinence des recommandations. Ces deux postes de dépenses sont également les plus importants de la structure de coûts. Il peut être associé à du machine Learning et de l’intelligence artificielle pour améliorer la performance et la finesse des recherches.
Le modèle économique de Skills Finder est typique des plateformes SaaS (Software as a Service) et basé sur un abonnement mensuel dont le prix varie en fonction du nombre de collaborateurs de l’entreprise.
Dans la démarche d’open innovation du Bengs Lab, Skills Finder correspond parfaitement à l’ambition d’innovation déterminée par le groupe. Cependant en élargissant le spectre de cette ambition, deux autres concepts ont été identifiés. L’utilisation de ces deux concepts prend tout son sens lors de l’implémentation de Skills Finder dans l’organisation.