People analytics sur un CV RH : projets et outils à mettre en valeur

« Pilotage d’indicateurs RH » : la formule revient sur beaucoup de CV, et elle recouvre aussi bien l’envoi mensuel d’un tableau d’effectifs qu’une étude complète des causes du turnover. Pour un recruteur, la différence est énorme. Le people analytics, c’est l’usage des données RH pour éclairer des décisions : où perd-on des talents, pourquoi l’absentéisme augmente sur un site, quelles équipes risquent de manquer de compétences dans deux ans.

Que tu sois people analyst, HRBP, contrôleur de gestion sociale ou chargé·e SIRH, ce guide t’aide à présenter tes projets data RH de façon crédible : les types d’analyses, les outils, le cadre juridique à respecter et des exemples de lignes de CV avant / après.

Du reporting au people analytics : situer ton niveau

Il est utile de distinguer plusieurs niveaux de maturité. Ton CV doit indiquer honnêtement où se situent tes réalisations :

| Niveau | Question traitée | Exemples | |---|---|---| | Reporting | Que s’est-il passé ? | Effectifs, entrées et sorties, absentéisme, bilan social | | Analyse diagnostique | Pourquoi est-ce arrivé ? | Causes du turnover, écarts entre sites, facteurs d’engagement | | Analyse prédictive | Que risque-t-il de se passer ? | Risque de départ, besoins en recrutement, pyramide des âges projetée | | Aide à la décision | Que devrait-on faire ? | Scénarios d’organisation, priorisation des plans d’action |

Le reporting a toute sa place sur un CV, à condition de l’appeler par son nom. Le présenter comme du « prédictif » serait vite démasqué en entretien.

Les projets qui parlent aux recruteurs

Rétention et turnover

C’est le cas d’usage le plus fréquent. Un projet solide combine plusieurs sources : données SIRH (ancienneté, mobilité, rémunération, manager), entretiens de sortie, enquêtes d’engagement.

Avant :

Suivi du turnover.

Après :

Analyse des départs volontaires sur 3 ans (1 200 sorties) croisant ancienneté, mobilité interne et changements de manager : identification d’un pic de départs entre 12 et 18 mois d’ancienneté chez les commerciaux, à l’origine d’un programme de mobilité interne à 1 an.

Absentéisme et santé au travail

Construction d’un tableau de bord de l’absentéisme par site et par type d’absence ; mise en évidence d’une concentration des arrêts courts sur deux équipes en horaires décalés, présentée avec le médecin du travail au CSSCT.

Attention : les données de santé sont particulièrement protégées. Mentionne que tu as travaillé sur des données agrégées, pas sur les motifs médicaux.

Engagement et écoute collaborateurs

Enquêtes annuelles, baromètres courts, eNPS : cite l’outil et ce que l’analyse a produit, pas seulement le taux de participation.

Analyse des verbatims de l’enquête d’engagement (3 500 commentaires) par regroupement thématique : trois priorités retenues par le comité de direction, suivies par un baromètre trimestriel.

Planification des effectifs et des compétences

La gestion des emplois et des parcours professionnels (GEPP) s’appuie sur des projections : départs à la retraite, besoins métiers, compétences critiques.

Modèle de projection des effectifs de maintenance à 5 ans (départs prévisibles, taux de sortie historique, plan de charge) : chiffrage du besoin en alternants et en recrutements externes, intégré au plan stratégique.

Recrutement

Les données de recrutement se prêtent bien à l’analyse : délais par étape, sources efficaces, taux de conversion. Notre article sur les KPI à mettre sur un CV de recruteur détaille les indicateurs et leur définition.

Rémunération et égalité

Analyse des écarts de salaire, simulation de budgets, préparation de l’index de l’égalité professionnelle : ces projets sont à la frontière avec le Comp & Ben. Si tu veux orienter ta carrière dans ce sens, lis notre guide sur le CV Comp & Ben.

Modèle de régression des salaires de base contrôlant le niveau de poste, l’ancienneté et le site : isolation de l’écart femmes-hommes inexpliqué par famille de métiers, utilisé pour cibler l’enveloppe de rattrapage.

Les outils à mentionner

Les briques de base

• Excel avancé : tableaux croisés dynamiques, Power Query, fonctions de recherche ; c’est encore l’outil de travail quotidien de beaucoup d’équipes.
• Power BI ou Tableau pour la visualisation et les tableaux de bord partagés.
• SQL pour extraire les données directement des bases.

Les langages d’analyse

• Python (pandas, scikit-learn) ou R pour les analyses statistiques et les modèles.
• Précise les méthodes réellement utilisées : régression, analyse de survie pour le turnover, classification de textes pour les verbatims.

Les solutions RH spécialisées

• Modules analytiques des SIRH : Workday (Prism Analytics, reporting), SAP SuccessFactors (People Analytics) ;
• plateformes dédiées comme Visier ;
• outils d’écoute collaborateurs : Qualtrics, Culture Amp, Workday Peakon Employee Voice.

La qualité des analyses dépend de la qualité des données du SIRH. Si tu as participé à un projet de fiabilisation ou de migration, c’est une réalisation à part entière, à décrire avec le périmètre de données repris et les contrôles mis en place.

Organiser la rubrique compétences

Données et outils : SQL, Python (pandas), Power BI, Excel (Power Query) SIRH : Workday (rapports avancés), extraction DSN Méthodes : régression, analyse de survie, analyse de verbatims Cadre : RGPD appliqué aux données RH, pseudonymisation

Le cadre juridique : un marqueur de maturité

Les données RH sont des données personnelles, et certaines sont sensibles. Un profil people analytics crédible montre qu’il intègre ces contraintes dès la conception des projets.

RGPD

Le règlement général sur la protection des données s’applique pleinement aux données des salariés : finalité déterminée, minimisation des données, durée de conservation limitée, information des personnes. Pour certains traitements susceptibles d’engendrer un risque élevé, une analyse d’impact relative à la protection des données (AIPD) est requise ; la CNIL publie des ressources dédiées au secteur RH.

Sur ton CV, cela se traduit par des formulations concrètes :

Conception du tableau de bord engagement avec le DPO : seuil minimal de répondants par équipe pour l’affichage des résultats, pseudonymisation des extractions, durée de conservation définie.

Consultation du CSE

Dans les entreprises d’au moins 50 salariés, le CSE est informé et consulté, préalablement à leur mise en œuvre, sur les moyens ou techniques permettant un contrôle de l’activité des salariés (article L. 2312-38 du Code du travail), ainsi que sur l’introduction de nouvelles technologies. Un outil d’analyse RH peut entrer dans ce champ : si tu as préparé ces consultations, mentionne-le.

Le règlement européen sur l’intelligence artificielle

Le règlement (UE) 2024/1689, dit AI Act, classe comme systèmes à haut risque certains systèmes d’IA utilisés dans l’emploi : recrutement et sélection des candidats, décisions de promotion ou de licenciement, attribution des tâches, suivi et évaluation des performances. Ils sont soumis à des exigences renforcées. Si tu travailles sur des modèles prédictifs appliqués aux collaborateurs, montrer que tu connais ce cadre est un vrai plus. Notre article sur l’IA en RH approfondit ce sujet.

Raconter un projet data : la bonne structure

Un recruteur people analytics veut comprendre ta démarche, pas seulement l’outil. Pour chaque projet important, vérifie que ta ligne de CV répond à quatre questions :

1. Quelle question métier ? (pourquoi les jeunes ingénieurs partent-ils)
2. Quelles données et quelle méthode ? (SIRH et entretiens de sortie, analyse de survie)
3. Quel résultat ? (facteur principal identifié)
4. Quelle décision ou quel effet ? (programme lancé, indicateur suivi)

Avant :

Réalisation de dashboards Power BI pour la DRH.

Après :

Déploiement de 4 tableaux de bord Power BI (effectifs, mobilité, absentéisme, recrutement) pour 25 HRBP et directeurs : fin des extractions manuelles mensuelles, revue des indicateurs intégrée aux comités RH trimestriels.

Les erreurs fréquentes

• Surestimer la sophistication : appeler « machine learning » un tableau croisé dynamique.
• Oublier la question métier : un modèle sans décision associée intéresse peu une DRH.
• Ignorer la protection des données : aucune mention du RGPD sur un CV people analytics interroge.
• Des volumes absents : nombre de collaborateurs couverts, sources croisées, fréquence de mise à jour.
• Une liste de langages sans preuve : relie chaque outil à au moins un projet.

Les profils qui recrutent sur ces compétences

• People analyst / HR data analyst dans les grands groupes et les scale-up ;
• Contrôleur de gestion sociale, avec une dominante masse salariale et effectifs ;
• HRBP à forte dimension data, qui s’appuie sur les chiffres pour conseiller les managers ;
• Consultant en cabinet de conseil RH ou chez un éditeur de solutions RH.

Pour un HRBP, la compétence data est un différenciateur plutôt que le cœur du rôle : mets-la en avant dans l’accroche sans effacer l’accompagnement des managers.

Conclusion

Le people analytics se valorise par des projets concrets : une question métier, des données fiables, une méthode adaptée, une décision éclairée et un cadre juridique respecté. Si tu es HRBP et que la data est ton atout, ouvre le CV HRBP pré-rempli et ajoute tes projets d’analyse dans les expériences. Pour un profil d’analyste pur, commence directement dans l’éditeur RH-CV.

Questions fréquentes

Faut-il savoir coder pour faire du people analytics ?

Pas forcément pour démarrer : beaucoup d’analyses se font avec Excel et Power BI. Pour les postes de people analyst en grand groupe, SQL et Python ou R sont en revanche souvent attendus.

Comment valoriser un projet dont les résultats sont confidentiels ?

Décris la question, la méthode et le type de décision prise, sans donner de résultat sensible. « Identification des facteurs de départ ayant orienté le plan de rétention » reste parlant sans révéler de données internes.

Le reporting RH compte-t-il comme du people analytics ?

C’est la base, et c’est une compétence réelle. Présente-le comme du reporting, en montrant ce que tu as fiabilisé ou automatisé ; garde le terme « analyse » pour les travaux qui expliquent ou anticipent.

Dois-je mentionner le RGPD si je ne suis pas juriste ?

Oui, sous forme de pratiques concrètes : seuils d’anonymat, pseudonymisation, travail avec le DPO. C’est un signal de maturité apprécié des DRH.