Arrêtons-nous un instant sur le e-learning. La consommation d’une simple séquence de quelques minutes suppose déjà que l’apprenant se soit préalablement enregistré sur la plateforme LMS utilisée dans l’entreprise, et souvent hébergée chez un prestataire, en saisissant un premier jeu d’informations dont le plus court contiendra nom, fonction et email… et parfois aussi des données complémentaires importées du SIRH. Ensuite, le seul fait de consommer ce module e-learning va générer de nouvelles informations : état d’avancement, temps passé, score obtenu, nombre de fois où l’apprenant s’est connecté, où il a dû passer son test pour le réussir… Toutes les traces laissées par l’utilisateur chaque fois qu’il a «cliqué» sur un objet, ouvert un document… L’apprenant est à la même enseigne que l’internaute : le dispositif conserve la mémoire de toute interaction, actes manqués inclus !

Multiplions ces informations par le nombre de modules suivis, par exemple sur une période d’un an (mais un mois suffirait), par l’ensemble des collaborateurs : le «big data» mérite bien son nom !

Quelles données exporter vers le SIRH ?

Que faire de toutes ces données ? D’après la théorie, dont on voit bien quel intérêt les fournisseurs d’outils ont à la promouvoir, elles sont la matière première pour prendre les meilleures décisions (stratégies, régulations), notamment en matière d’offres proposées par le département formation à ses clients internes et externes. Sous réserve de disposer du logiciel pour analyser et corréler cette masse d’informations… Une opération devenue hors de portée d’un ou plusieurs cerveaux humains, au moins à coût raisonnable. Vision à l’oeuvre : le modèle Amazon et sa capacité à suggérer à chaque consommateur les produits et services prenant en compte un profiling dont le niveau de précision s’accroît avec le nombre de transactions effectuées sur le site.

Il y a loin de cette vision à la réalité du « big data RH et formation » dans l’entreprise. Pour en rester au seul registre de la formation, la question se pose déjà au moment d’interfacer le LMS avec le SIRH : quelles données constituées par l’apprenant (temps, score, etc.) et tracées par la plateforme de formation sera-t-il utile d’exporter dans le SIRH ?  Pour quel autre usage, que celui d’alimenter ces entrepôts de données (data warehouse) où l’on se risque rarement à mettre les pieds ? A partir de quel point, l’enrichissement des profils salariés devient-il de l’art pour l’art ?

Affaire de droit, d’outils et… d’humain

Force est de constater que les entreprises se contentent souvent de cantonner ces informations sur la plateforme LMS, l’exportation vers le SIRH visant essentiellement à s’assurer de l’intégrité des référentiels (fichier salariés x fichier apprenants). La réglementation est passée par là, bien sûr, particulièrement en France où la Loi Informatique et Libertés veille au respect des données concernant les salariés, tandis que le droit du travail et de la formation encadre strictement l’utilisation des nouveaux dispositifs d’autoformation. Affaire d’outils, aussi, mais l’avènement des plateformes de gestion intégrée de la formation et des talents, et des outils de «Business Intelligence»,  permet de lever une partie des obstacles techniques qui empêchent les entreprises de tirer tout le parti du big data.

Il restera toutefois à répondre à la question des enjeux, au-delà de la réponse convenue… Toujours mieux connaître les talents de l’entreprise pour les fidéliser et les développer ? Certes, à condition d’admettre qu’un talent n’est pas réductible à l’ensemble des données numériques qui lui sont attachées !

A propos de l’auteur :

Michel Diaz est Directeur associé de Féfaur (www.fefaur.com), premier cabinet d'études et de conseil e-learning indépendant sur le marché français et l'un des leaders européens, au sein duquel il conseille et accompagne les grandes entreprises et organisations dans leur stratégie et gouvernance e-learning et formation mixte. Conférencier recherché, il intervient et publie régulièrement en France et à l'étranger.

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