Le projet big data RH d’Orange va bientôt souffler ses deux bougies. « C’est un core RH adossé à des référentiels, sur lequel peuvent agir des algorithmes qui génèrent des restitutions de résultats à travers des outils de data visualisation », résume Stéphanie Stumm. Arrivée chez Orange à mi-2018, elle est aujourd’hui responsable de l’équipe Data science et valorisation au sein du service RH du groupe. Si elle existe, la fusée n’est pas encore prête à décoller. Il a d’abord fallu construire le socle technique ainsi que les circuits de collecte des données à partir des applications RH et valider les solutions techniques. « Nous sommes à la fin de cette étape, explique Stéphanie Stumm. Nous avons vérifié le flux industriel d’alimentation du data lake, depuis la création de la donnée jusqu’à sa restitution. »

Une seconde étape s’est ouverte en 2020 pour aller vers une approche prédictive grâce à la data science et avec des méthodes agiles pour intégrer une dynamique d’amélioration continue. L’équipe de Stéphanie Stumm va concentrer ses efforts sur cinq domaines : la formation, le développement managérial, le suivi des talents, le recrutement et la mobilité. Selon Stéphanie Stumm, les avantages ne manquent pas : « Ce dispositif doit permettre de mieux développer les compétences des salariés en fonction de la stratégie de l’entreprise. Les managers sauront plus précisément ce qui se passe réellement et pourront prendre des décisions pour mieux développer les compétences de leurs salariés. »

Il sera aussi possible de mieux cerner les besoins de recrutement sur les métiers émergents, d’améliorer la gestion des talents, voire d’augmenter l’attractivité : « Nous pourrons dire aux métiers de quelles écoles viennent les jeunes candidats et ainsi déterminer quels profils sont attirés par Orange. »

Les algorithmes devraient aussi permettre d’identifier et de localiser toutes les compétences présentes dans le groupe. De quoi fournir aux différents métiers une vision transverse et assurer ainsi une meilleure allocation des ressources. L’équipe de Stéphanie Stumm doit aussi veiller à la protection des données et à la conformité des traitements avec le RGPD. Plus globalement, elle joue le rôle d’un véritable accélérateur de compétitivité. Une fois soulagés de calculs complexes et nourris d’analyses inédites qui vont alimenter leur réflexion, les métiers pourront dégager des ressources supplémentaires à investir dans le développement de leur stratégie.

Pour mener à bien une mission aussi importante, Stéphanie Stumm dispose d’une équipe de sept personnes constituée de product owners, de data scientists et de data analysts. Elle bénéficie aussi du soutien d’une seconde équipe, forte de six collaborateurs (data ingénieurs, data architects et développeurs), chargée des questions techniques. Si 80 % du temps de travail d’un data scientist consiste à préparer les données avant de développer les algorithmes, l’équipe de Stéphanie Stumm ne fonctionne pas en vase clos pour autant : « Nous travaillons en interaction avec les métiers en voyant régulièrement si les résultats obtenus sont pertinents et s’il faut aller plus loin. Quand ils sont satisfaits des résultats, nous industrialisons la solution et la mettons à la disposition de ce métier. » Ces utilisateurs disposent même d’une autonomie poussée puisqu’ils se voient remettre une base de données (un dataset), des algorithmes, des graphiques et des outils de data visualisation, « pour leur permettre de mener si besoin leur propre exploration ».

Pour concrétiser tous les objectifs, il reste cependant deux conditions à remplir. D’abord que les métiers aient recours à l’équipe de Stéphanie Stumm, ce qui n’est pas encore acquis : « Nous devons encore enrichir la vision que les métiers ont de la data, leur montrer ce qu’il est possible de faire, comment mieux exploiter la valeur de ces données, écouter leurs difficultés et voir comment les soutenir. Nous souhaitons apporter une vision “décomplexifiée” de la data et aider les métiers à aller plus loin. » Il faudra aussi sélectionner et prioriser les demandes. Cette « gouvernance s’appuiera sur la valeur ajoutée que peut apporter le cas d’usage proposé par le métier et sa légitimité à mobiliser les ressources big data », indique Stéphanie Stumm. Quant à l’évaluation de cette valeur ajoutée, elle sera confiée aux membres de l’équipe du data marketing.