03.06.2022

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Les 3 principaux avantages de la normalisation automatique des métiers

Un même métier a de grandes chances d’être désigné différemment au sein de deux organisations différentes, voire au sein des différents services d’une même organisation. Malheureusement, la variété de ces appellations rend complexe le traitement et l’exploitation de ces données. Comment la technologie permet-elle de résoudre ce problème ? Et qu’ont à gagner les acteurs de l’écosystème qui ont recours à cette démarche ? Zoom sur les 3 principaux avantages de la normalisation automatique des métiers.

 

 

1. La normalisation automatique des métiers permet de gagner en efficacité

 

Il est possible de normaliser les données métiers manuellement, toutefois ce procédé n’est pas adapté à tous les volumes de données.

 

En effet, cet exercice peut être réalisé à la main lorsque l’on souhaite normaliser de faibles quantités de données. En revanche, si l’on cherche à normaliser de grands volumes de données, il s’agit d’une activité très chronophage.

 

Pour normaliser 1000 intitulés de poste, par exemple, la démarche manuelle peut prendre plus d’une semaine de travail, tandis qu’à l’aide de l’algorithme, la normalisation des métiers ne requiert qu’une dizaine de minutes. 

 

Ainsi, pour les projets à grande échelle, tels que la normalisation de l’ensemble des données d’une organisation, il est généralement plus adapté de s’appuyer sur la technologie.

 

 

À lire aussi : Pourquoi et comment normaliser les données métiers et compétences ?

 

 

2. La normalisation automatique des métiers aide à gagner en lisibilité

 

À première vue, le fait que les métiers soient désignés sous différentes appellations au sein d’une organisation peut ne pas sembler problématique.

 

Toutefois, dans les faits, plus les organisations grossissent, plus la quantité et la diversité des données dont elles disposent augmentent, et plus il devient complexe d’obtenir une vision d’ensemble des ressources en place.

 

En effet, dans un monde idéal, au sein d’une structure donnée, chaque intitulé de poste devrait correspondre à un métier. Or, dans la pratique, nous observons qu’un même métier est décliné en moyenne sous 9 intitulés de poste différents. Ces 9 appellations font référence à des postes identiques ou extrêmement similaires du point de vue des compétences exigées et déployées.

 

Normaliser automatiquement ces données permet ainsi de rationaliser les intitulés de poste des organisations afin de gagner en lisibilité. Les résultats standardisés obtenus participent à l’optimisation de la gestion des ressources humaines, en identifiant plus rapidement les besoins en recrutement ou les passerelles possibles entre les postes, par exemple.

 

 

À lire aussi : Mapper et matcher les métiers et les compétences : les opportunités insoupçonnées

 

 

 

3. La normalisation automatique des métiers facilite leur mise en relation avec d’autres données

 

La démarche de normalisation automatique des métiers rend possible leur mise en relation avec d’autres objets RH et d’autres informations stratégiques. En effet, sans normalisation et « traduction » des métiers en compétences, il est extrêmement laborieux de trouver un langage commun permettant de les relier avec d’autres données pertinentes.

 

Concrètement, cette approche permet d’associer chaque métier à un ensemble de compétences propres à son exercice. Les compétences normées mises en évidence servent ensuite de clé de lecture pour relier le métier concerné avec d’autres objets RH, eux-mêmes associés à des compétences spécifiques, (CV, contenus de formation, etc.), ou bien d’autres données relatives aux métiers et aux compétences (automatisation des tâches, métiers émergents etc.).

 

Grâce à cette approche « ontologique », les organisations disposent des éléments clés pour :

 

 

  • anticiper et/ou s’adapter aux conséquences de certaines évolutions du marché de l’emploi sur leur structure et leurs collaborateurs, en prenant en compte certaines tendances dans le cadre de la GPEC et la GEPP.

 

À lire aussi : À quoi sert l’extraction des compétences ?

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