RH & Data : un nouveau duo stratégique à l’ère de l’IA ?

La data RH s’impose désormais comme l’un des leviers les plus décisifs de la transformation des Ressources Humaines. C’est l’enseignement clé de la table ronde « RH + data : amour ou dépendance ? », organisée lors de l’événement Septeo Future Insights.

Les experts Sylvain Grande (CPO Payfit), Juliette Martin-Châtenet (Chief People & Legal Officer – Groupe Septeo) et Kevin Kowu (Analyste RH – Exaegis Markess) sont unanimes : à l’ère de l’IA, les données RH ne se limitent plus à alimenter des reportings. Elles deviennent un véritable pilier de pilotage humain, organisationnel et business. 

Entre multiplication des outils, forte demande de personnalisation et besoin acru d’anticipation, la donnée RH s’impose comme la colonne vertébrale d’une stratégie RH performante.

Pourtant, d’après une étude de Exaegis Markess de 2025, 60% des DRH avouent ne pas pleinement exploiter les données RH. 

Dès lors, deux questions se posent : pourquoi la data RH devient-elle si stratégique aujourd’hui ? Et qu’est-ce qui freine encore son adoption par les directions RH ?

Une explosion sans précédent des données RH 

Pour répondre à ce besoin croissant d’exploitation des données RH, les organisations se sont équipées. Depuis 2020, la digitalisation RH s’est accélérée de façon spectaculaire.

Les investissements technologiques ont bondi, comme l’explique Kevin Kowu : 

« Depuis la crise Covid, l’investissement dans les solutions RH a quintuplé. »  

Cette montée en puissance génère à son tour, un volume inédit de données RH : paie, recrutement, formation, performance, engagement, activité… Jamais les entreprises n’avaient disposé d’autant de matière pour piloter l’humain. 

Comment la data RH améliore la compréhension humaine et organisationnelle 

La data RH donne une vision objective des dynamiques humaines 

Le premier apport de la data RH est de permettre de dépasser l’intuition. Correctement exploitées, les données RH apportent une lecture factuelle des dynamiques d’engagement, de turnover, d’absentéisme, de montée en compétences ou de signaux faibles RPS.  

En suivant ces indicateurs dans la durée et en les contextualisant, les RH obtiennent une photographie précise du fonctionnement réel de l’organisation : ce qui se passe, où cela se passe et avec quelle intensité. 

L’IA accélère massivement l’usage des données RH 

Longtemps difficiles à exploiter en raison de leur volume et du manque de temps ou de compétences analytiques, les données RH deviennent aujourd’hui bien plus accessibles grâce à l’IA. Celle-ci a profondément transformé la manière dont elles peuvent être analysées et mises en valeur.

L’IA permet désormais de produire des analyses instantanées, de détecter des signaux faibles, de générer des insights ou encore de relier entre elles des sources auparavant isolées. Là où les RH peinaient à manipuler des volumes croissants d’informations, l’IA rend désormais ce travail plus simple, plus rapide et surtout plus exploitable. 

 La data RH à l’ère de l’IA ouvre la voie à une analyse prédictive  

En combinant données RH, signaux opérationnels et analyses IA, les équipes RH peuvent désormais passer d’une lecture descriptive à une lecture prédictive des dynamiques humaines. Elles peuvent notamment anticiper : 

• les risques de départ, 
• les baisses d’engagement, 
• les tensions dans certaines équipes, 
• les besoins de montée en compétences, 
• les impacts organisationnels d’un changement. 

Cette montée en maturité se traduit directement en crédibilité stratégique.
Comme le souligne Kevin Kowu : « Les RH qui savent utiliser la data sont capables de démontrer plus de ROI, plus rapidement, et obtiennent plus facilement des fonds du COMEX. »  

En devenant capables d’expliquer, de prévoir et d’orienter, les RH gagnent un rôle bien plus décisif dans les décisions de l’entreprise. 

Dans les faits, la moindre incohérence suffit à fausser une analyse : 

• définition floue d’un indicateur, 
• mode de calcul différent d’une équipe à l’autre, 
• donnée mal saisie, 
• synchronisation imparfaite entre les outils… 

Comme le résume Sylvain Grande, la perfection n’existe pas, mais la rigueur est indispensable : « La data n’est jamais clean. L’objectif, c’est qu’elle soit la plus clean possible, notamment lorsqu’on va ajouter des sources de données. »  

Garantir cette qualité constitue donc un enjeu majeur. Sans ce socle, impossible d’obtenir une vision fiable, de réaliser des analyses croisées ou de tirer parti du potentiel prédictif de la data RH renforcé par l’IA. 

Un déficit d’acculturation data encore présent chez les RH 

L’un des freins majeurs à l’exploitation de la data RH tient au manque d’aisance des équipes RH face aux logiques de la donnée. Non pas par manque d’intérêt, mais parce que, pendant des années, la gestion des données a été externalisée à la fois aux équipes finance, qui maîtrisaient les indicateurs chiffrés, et aux DSI, qui géraient les systèmes et la structure de l’information. 

Conséquence : beaucoup de professionnels RH n’ont jamais été formés à : 

• comprendre comment les outils calculent les indicateurs, 
• évaluer la fiabilité d’une donnée ou d’un KPI, 
• interpréter les variations d’un indicateur, 

Cela crée des difficultés très concrètes : 

• difficulté à repérer une anomalie ou un indicateur incohérent, 
• crainte de manipuler les outils et de “mal faire”, 
• perte de temps à retraiter les données manuellement. 

Juliette Martin-Châtenet insiste sur la responsabilité collective de la fonction RH : 

« C’est notre responsabilité de nous intéresser à la data, d’être maîtres de cette donnée… et de ne pas attendre que ça vienne à nous. »  

Ce déficit d’acculturation n’est donc pas une fatalité mais un enjeu stratégique. Sans cette acculturation, impossible pour les RH de devenir réellement autonomes et stratégiques dans l’usage de la data RH. 

Ce morcellement de l’information complique fortement l’exploitation des données RH, car : 

• chaque outil utilise sa propre logique de calcul, 
• les données ne sont pas toujours synchronisées ou mises à jour à la même fréquence, 
• les champs ne portent pas les mêmes noms, 
• certaines unités de mesure diffèrent (jour, heure, type d’absence…), 
• certaines données RH stratégiques n’existent même pas dans les outils RH (ex. charges d’activité). 

Le résultat est très concret pour les professionnels RH : 

• impossible d’obtenir un indicateur consolidé sans un retraitement manuel, 
• risque de prendre des décisions sur des données incomplètes, 
• perte de temps immense dans des exports/imports de fichiers, 
• dépendance à la DSI pour effectuer des connexions entre systèmes, 
• incapacité à analyser les phénomènes RH dans leur contexte business. 

Comme le résume Kevin Kowu, tant que ces outils ne « se parlent pas », la valeur ne peut pas émerger : « Vous pouvez investir massivement dans l’IA, mais si vos outils ne communiquent pas et si vos données ne sont pas harmonisées, vous n’obtiendrez aucun ROI. » 

Tant que les outils restent fragmentés, la donnée RH ne peut pas raconter l’histoire complète, ni permettre aux RH d’anticiper ou d’expliquer les dynamiques humaines dans leur contexte réel. 

L’événement Septeo Future Insights l’a clairement démontré : les entreprises qui maîtrisent leurs données RH prennent déjà une longueur d’avance, autant dans leur capacité d’analyse que dans l’adoption efficace de l’IA dans leurs processus. 

Cette mise en perspective ouvre une question clé : comment passer de la prise de conscience à l’action ? Pour aller plus loin, nous vous proposons un éclairage opérationnel sur la mise en place d’indicateurs RH fiables et pertinents à l’ère de l’IA, un véritable plan d’action pour passer de l’intention à l’impact.