L'importance de la gestion intelligente des ressources

Pour les prestataires de services aux entreprises confrontés à un marché des talents tendu et à une multitude de pressions sectorielles, il est nécessaire de repenser la méthode d'attribution des projets. Nous avons demandé à Patrice Cappello et Justin Joseph de Workday de nous expliquer pourquoi la gestion intelligente des ressources peut être utile.

L'affectation de ressources aux projets a toujours été un chemin semé d'embûches pour les prestataires de services aux entreprises qui doivent affecter les compétences adaptées au projet d'un client sans se perdre en route. Ce rapprochement est depuis longtemps effectué au niveau local, les responsables faisant systématiquement appel aux talents éprouvés. Le travail est fait, même lorsque les prestataires de services aux entreprises sont confrontés à un turnover assez important.

Or, le secteur a connu des bouleversements ces dernières années. Le marché des talents est plus tendu que jamais avec un taux de chômage au plus bas dans l'Union européenneet près dedeux postes vacantspour chaque salarié disponible aux États-Unis.

Un grand nombre de collaborateurs attendent désormais autre chose de leur employeur, tandis que les prestataires de services aux entreprises continuent d'appliquer des modèles de télétravail ou de travail hybride. Dans le même temps, l'incertitude économique générale pousse les clients à davantage de vigilance et accroît la pression sur les marges. L'augmentation du nombre de fusions-acquisitions et le recours à des talents externes compliquent également la tâche des entreprises qui tentent de comprendre les compétences et capacités de leur écosystème étendu de talents.

Certaines entreprises choisissent le statu quo, et rencontrent des difficultés. D'autres adoptent l'automatisation et leMachine Learningpour obtenir une visibilité en temps réel sur leurs effectifs et rendre l'affectation des projets sensiblement plus efficace, performante et intelligente.

«在ne supprimera jamais等等一系列l 'aspect胡main, affirme Patrice Cappello, Global Head of Professional Services Industry Strategy chez Workday. Mais parce que le Machine Learning intègre beaucoup plus de dimensions autour de la composition de l'équipe idéale pour un projet, la personne chargée de l'affectation des ressources peut prendre des décisions basées sur les données plus rapidement et avec plus de précision et de confiance. »

« Des marges réduites et un approvisionnement en ressources de plus en plus complexe chez les clients obligent les entreprises à repenser leur gestion des ressources. Nous constatons ainsi un regain d'intérêt pour l'automatisation dans le secteur. »

Patrice CappelloGlobal Head of Professional Services Industry StrategyWorkday

De telles décisions basées sur les données peuvent aussi avoir un impact positif sur les résultats. Une étude réalisée par le groupe du secteurService Performance Insightrévèle que l'automatisation de la gestion de projets permet d'augmenter l'activité facturable des collaborateurs de 4 %. Les analystes constatent que, pour une entreprise de 100 collaborateurs avec un taux de facturation moyen de 200 $ par heure, cette augmentation de 4 % représente 8 000 heures facturables en plus par an, soit 1,6 million de dollars de revenus supplémentaires.

Aux côtés de Justin Joseph, Senior Director of Product Strategy for Professional Services Industries chez Workday, Patrice Cappello revient sur la manière dont la gestion intelligente des ressources va transformer le secteur et sur ce que les prestataires de services aux entreprises peuvent faire pour en maximiser la valeur.

Nous parlons de l'automatisation dans le secteur des services aux entreprises depuis la fin des années 90. Qu'est-ce qui a changé et pourquoi les entreprises adoptent-elles aujourd'hui une technologie intelligente ?

P. Cappello: Auparavant, les prestataires de services aux entreprises hésitaient à faire les efforts requis pour implémenter une véritable gestion des ressources à l'échelle de l'entreprise. Ils savaient que certaines ressources restaient cachées et que des collaborateurs quittaient l'entreprise, mais le système ne fonctionnait généralement pas trop mal. Cependant, la situation de ces dernières années a révélé les failles de cette approche. Des marges réduites et un approvisionnement en ressources de plus en plus complexe chez les clients obligent les entreprises à repenser leur gestion des ressources. Nous constatons ainsi un regain d'intérêt pour l'automatisation dans le secteur.

J. Joseph: La popularité actuelle de la gestion intelligente des ressources trouve également sa source dans l'adoption du télétravail et du travail hybride. Les nouveaux modes de travail ont facilité la composition d'équipes à partir de ressources de l'ensemble de l'entreprise, quel que soit leur emplacement ou leur fuseau horaire. Mais ils ont également révélé à un grand nombre d'entreprises leur manque de visibilité sur les compétences réelles de leurs effectifs.

Certaines entreprises gèrent peut-être une taxonomie des compétences dans des feuilles de calcul, mais on ne peut pas appeler ça « gérer ». Pour faire simple, elles s'appuient sur des collaborateurs qui affectent aux projets des personnes qu'ils connaissent. C'est tout sauf une stratégie évolutive, surtout dans un environnement de télétravail ou de travail hybride.

Que signifie la gestion intelligente des ressources ? Qu'est-ce qui la rend intelligente ?

J. Joseph: D'un point de vue logiciel, l'« intelligence » est presque synonyme de Machine Learning. PrenonsWorkday Skills Cloud, par exemple. Cette solution utilise le Machine Learning pour rassembler des informations provenant de sources variées (CV, évaluations de la performance, systèmes de formation, types de projets précédemment attribués à une personne) pour produire une ontologie des compétences complète et continuellement mise à jour. Une compréhension précise et en temps réel des compétences existantes est impossible avec une feuille de calcul.

Mais cette ontologie globale des compétences n'est qu'un aspect de la gestion intelligente des ressources. Vous pouvez aller plus loin, c'est-à-dire, extraire des données sur la relation client, telles que l'emplacement, les préférences de langue, voire l'importance stratégique de certains clients. Vous pouvez combiner les données de différentes fonctions (Vente, Marketing, RH et Finance) pour vraiment affiner la rentabilité du déploiement de certaines ressources ou ajuster les hypothèses relatives au pipeline.

« Le Machine Learning supprime certains biais et garantit une juste répartition du travail et l'affectation des bons talents aux bons projets à l'échelle de l'entreprise. »

Justin JosephSenior Director of Product Strategy for the Professional Services IndustriesWorkday

Le logiciel est capable de prendre en compte toutes ces données et de faire des recommandations spécifiques pour l'affectation des ressources à un projet particulier, ainsi que de produire des modèles alternatifs. Lorsqu'on parle de la gestion « intelligente » des ressources, on parle en réalité de l'application du Machine Learning sur plusieurs dimensions.

P. Cappello: Il est important de noter que plus une organisation se développe, plus la gestion des ressources peut être imprévisible. Le Machine Learning peut faire une grande partie du travail pour intégrer tous les facteurs et optimiser les recommandations. L'aspect humain n'a pas disparu. Ce sont toujours des personnes qui prennent les décisions, mais désormais à l'aide d'outils avancés.

Quel rôle joue la gestion intelligente des ressources dans le développement et la fidélisation des talents ?

J. Joseph: Dans le secteur des services aux entreprises, les mêmes personnes travaillent toujours sur les mêmes projets. Un partenaire ou responsable qui affecte toujours les mêmes ressources peut créer une surcharge de travail pour ses dernières, voire un sentiment de stagnation dans leur carrière. De plus, les nouvelles recrues ou les collaborateurs dotés de nouvelles compétences peuvent être négligés et inexploités, simplement parce qu'il leur est difficile de se faire remarquer. On se retrouve alors avec une personne en burnout et une autre laissée de côté : aucune des deux n'ayant le sentiment d'avancer.

Le Machine Learning supprime certains biais et garantit une juste répartition du travail et l'affectation des bons talents aux bons projets à l'échelle de l'entreprise. De plus, parce qu'elle est axée sur les données sur les effectifs, telles que les compétences, les capacités ou les intérêts et ambitions professionnels, la gestion intelligente des ressources peut faire des recommandations quant au développement et au renforcement continus des compétences des collaborateurs. Cela peut représenter un réel avantage concurrentiel dans un secteur où la croissance passe souvent après les demandes urgentes des clients.

P. Cappello: La chaîne d'approvisionnement des ressources a toujours eu une importance cruciale dans le secteur des services aux entreprises. Mais la pénurie de talents est telle en ce moment que les entreprises développent activement des stratégies afin de pallier l'augmentation de la charge de travail et la réduction des effectifs. Dans cette optique, trouver un moyen de déployer les talents appropriés, mais aussi de développer l'ensemble des compétences existantes, est la solution idéale.

Sur quels éléments les entreprises cherchant à optimiser leur gestion des ressources doivent-elles d'abord se concentrer ?

P. Cappello:几个元素的ei,但是我dirais tout d'abord la précision des données. Une bonne gestion des ressources n'est possible que si vous disposez de données précises sur votre personnel. C'est la base de tout système, quelle que soit la technologie utilisée. Certaines entreprises qui se précipitent pour affecter les nouvelles recrues aux projets retardent leur onboarding, ou ne recueillent pas toutes les données sur leurs compétences. Je leur conseille d'arrêter immédiatement ! Sans données sur les effectifs, la gestion des ressources est vouée à l'échec.

我conseillerais合理辅助信息化d 'examiner la manière dont elles suivent les compétences de l'ensemble de leur personnel. Si elles s'appuient sur une feuille de calcul rarement mise à jour, ou sur les connaissances stockées dans la tête d'une personne, elles vont droit dans le mur. Surtout en cas de pénurie de collaborateurs, les entreprises doivent savoir quelles sont les compétences disponibles et quand. Les données connectées en temps réel leur permettent d'optimiser leurs effectifs et de saisir plus rapidement des opportunités.

Enfin, je leur recommanderais d'examiner leurs processus d'affectation, et plus particulièrement la gestion des ressources. Sont-ils formalisés et quelles sont les personnes impliquées ? Ont-elles constaté une monopolisation de certaines ressources ? Les mêmes personnes font-elles sans arrêt appel aux mêmes ressources ? Le processus entre-t-il dans le cadre des besoins de l'entreprise et de ses objectifs globaux ? Ont-elles été affectées par les nouvelles habitudes de télétravail ou de travail hybride ?

J. Joseph: Force est de constater que le secteur des services aux entreprises dans son ensemble ne semble pas vouloir revenir aux processus utilisés il y a quelques années. Les entreprises veulent comprendre leur personnel afin d'optimiser l'affectation de ressources aux projets, de combler les déficits de talents et de préparer leurs collaborateurs pour l'avenir. Et comme souvent, le meilleur moyen d'y parvenir est tout simplement de faire le premier pas. Lancez-vous et enclenchez une dynamique en constatant les premiers avantages de la gestion intelligente des ressources.

Pour découvrir comment Workday aide les prestataires de services aux entreprises à implémenter une gestion intelligente des ressources et favorise la transformation digitale,rendez-vous sur notre site Web.

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