Écoute passive dans l'expérience employé : limites, vie privée, confiance

Non, vos messages Slack ne remplacent pas un sondage d'engagement, quoi qu'en disent certains fournisseurs.

Ces fournisseurs affirment avoir trouvé la solution à la lassitude face aux sondages : déduire ce que ressentent les employés à partir des données de clavardage, de calendrier et du SIRH. Plus besoin, disent-ils, de leur poser toutes ces questions agaçantes.

Certains vont même plus loin et soutiennent que ces signaux comportementaux sont plus objectifs que ce que les employés déclarent eux-mêmes. C'est souvent l'argument phare de leur présentation commerciale. En réalité, c'est pourtant le maillon le plus faible de leur raisonnement.

Un agenda plein à craquer, par exemple, ne vous dit pas si une personne se sent valorisée dans votre organisation. Et le fait d'analyser ce qu'elle écrit peut même l'amener à vous en dire moins directement.

Même lorsque ces outils sont mis en place après une consultation en bonne et due forme des unités concernées, ils risquent de fausser vos prochaines démarches de rétroaction. Des employés qui se sentent observés seront sans doute moins francs dans votre prochain sondage.

Ils pourraient aussi cesser de prendre vos sondages au sérieux, puisque vous aurez désormais un autre moyen de les « surveiller ».

Avant de lancer quoi que ce soit, il faut donc savoir très précisément ce que chacun de vos jeux de données « mesure ».

Et ne comptez pas trop sur l'approvisionnement ou les TI pour s'en charger à votre place.

Dans cet article, nous vous montrons dans quels cas les données passives peuvent servir, et dans quels cas elles ne le peuvent pas. Nous abordons aussi leurs répercussions sur le plan juridique et sur la confiance, ainsi que les points à faire valider par votre service juridique avant de vous lancer, sans tambour ni trompette, dans un projet de données passives.

Que peut faire l'écoute passive pour votre organisation, et quelles sont ses limites ?

La collecte passive de données cherche à relier des comportements observés à des attitudes comme l'engagement des employés. Or, c'est plus compliqué qu'il n'y paraît, puisque le lien entre les deux n'a rien de direct.

Parmi les données passives, on trouve notamment :

• Des données agrégées du SIRH sur le roulement et l'absentéisme
• Des métadonnées de collaboration, comme le nombre de réunions ou l'activité en dehors des heures de travail
• Des données sur les réseaux de collaboration, qui montrent qui travaille avec qui
• Dans certains cas, le contenu des messages des employés

Les méthodes traditionnelles de mesure de l'engagement, qui reposent sur ce que les employés déclarent eux-mêmes, ont leurs biais : désirabilité sociale, effet de récence ou encore absence de réponse des employés qui ont déjà décroché mentalement.

La collecte passive, elle, en introduit d'autres. Elle ne tient compte, par exemple, que du travail qui laisse une trace numérique mesurable, puis elle part du principe que cette trace reflète l'ensemble du travail d'un employé.

Prenons deux gestionnaires dont l'horaire de réunions est identique. Le premier enchaîne les rencontres parce qu'il a une nouvelle équipe qui a besoin d'être épaulée. Le second, parce que rien ne se décide sans lui et qu'il ne peut jamais quitter le bureau.

De même, si les messages envoyés en dehors des heures de travail diminuent, c'est peut-être parce que les employés protègent leur équilibre travail-vie personnelle... ou parce qu'ils se détachent de l'organisation.

Une hausse des échanges entre équipes peut refléter une bonne collaboration. Elle peut aussi signaler que les équipes communiquent mal et que les employés doivent sans cesse faire des suivis.

N'oubliez pas non plus que le but ultime, c'est d'avoir des employés engagés. Selon les recherches mondiales de Gallup, seule une petite minorité d'employés sont engagés au travail. Or, la collecte passive ne vous dira pas lesquels, parmi tous les autres, se contentent de faire acte de présence et lesquels sont activement à la recherche d'un autre emploi.

Pourquoi l'argument « on veut juste savoir » ne clôt pas le débat

L'argument a de quoi séduire. Après tout, la baisse des taux de réponse, les limites des sondages instantanés et les données du SIRH qu'on exploite mal sont de vrais problèmes.

Mais « on veut juste savoir » laisse de côté la question qui déterminera le succès ou l'échec d'un programme d'analytique de l'expérience employé : les employés sont-ils à l'aise avec la façon dont on recueille leurs données ?

Pour rassurer les organisations à ce sujet, les fournisseurs citent souvent des études selon lesquelles les employés seraient plus à l'aise avec l'analyse de texte que ne le supposent les RH. Regardez toutefois ces études de plus près.

D'abord, ces conclusions reposent sur des questions de sondage hypothétiques. Ensuite, les propres recherches de Qualtrics ont révélé que les hauts dirigeants étaient beaucoup plus enclins que les employés à adhérer à un programme d'analytique de l'expérience employé. Autrement dit, ceux qui approuvent un tel programme, et que le fait d'être analysés inquiète peut-être moins, ne sont pas ceux qui fournissent la majorité des données. Celles-ci proviennent plutôt d'employés beaucoup plus méfiants.

Une étude de l'American Psychological Association sur la surveillance en milieu de travail a par ailleurs montré que les travailleurs surveillés étaient plus nombreux que les autres à faire état de stress et d'une moins bonne santé mentale. Cela ne prouve pas que toute démarche d'analytique nuit au bien-être des employés, mais c'est un signe que la surveillance risque d'être mal reçue.

Qualifier un programme d'analytique d'« objectif » ou d'« équitable », c'est aussi faire abstraction de la validité des mesures. Un indicateur comme le délai de réponse, par exemple, avantage les employés qui passent beaucoup de temps sur le clavardage, mais pénalise ceux qui donnent le meilleur d'eux-mêmes loin de leur écran.

Les employés de première ligne, ceux qui travaillent par quarts, qui utilisent surtout leur téléphone ou qui travaillent dans leur langue seconde produisent tous moins de données, ou des données différentes. Ils deviennent donc moins visibles dans un modèle d'analytique passive, et on court le risque de désavantager des groupes d'employés déjà vulnérables (n'importe quel avocat en droit du travail vous dira que ce n'est pas un détail !).

Enfin, il y a la loi de Goodhart : dès qu'une mesure devient un objectif, elle cesse d'être une bonne mesure. Le livre de Jerry Z. Muller, The Tyranny of Metrics, vaut d'ailleurs la peine d'être relu. L'auteur y explique que dès que des chiffres servent à juger ou à récompenser, les gens se mettent à « jouer avec les chiffres ».

Concrètement, une fois que des indicateurs comme « le nombre d'heures en réunion » ou « le délai moyen de réponse aux courriels » font partie des évaluations de rendement des gestionnaires, ceux-ci vont chercher à les optimiser. Au bout d'un trimestre ou deux, les rapports montreront surtout à quel point les gestionnaires maîtrisent ces indicateurs, et bien peu la charge de travail réelle de leurs équipes.

Bien distinguer les données d'« effectifs » de la surveillance des messages

Les entreprises ont tendance à mettre toutes les techniques d'« écoute passive » dans le même panier. C'est un problème, car ces techniques sont très différentes les unes des autres et ne devraient pas être approuvées en bloc.

À l'extrémité la moins intrusive, on trouve les données agrégées et anonymisées du SIRH : taux de roulement regrettable, tendances d'absentéisme, mobilité interne ou taux de promotion par cohorte. Ce sont surtout des indicateurs tardifs. Comme le service des RH les recueille déjà pour une raison précise, il est toutefois plus facile d'en encadrer l'utilisation.

Cela dit, lorsque les groupes sont petits, on risque de pouvoir identifier des personnes. Vous pourriez notamment faire face à une attaque par différenciation, qui consiste à identifier quelqu'un en soustrayant un sous-groupe filtré d'un groupe plus large. Et plus on croise d'ensembles de données, plus ce risque augmente.

Au niveau suivant, on recueille des métadonnées liées au travail : volume de réunions, temps de concentration, délais de réponse ou analyse de réseau. Ces données peuvent aider une entreprise à vérifier des hypothèses précises sur la charge de travail à l'échelle de l'organisation ou d'une fonction. Les risques pour la vie privée sont toutefois plus élevés, surtout si l'on peut descendre jusqu'au niveau individuel et identifier des employés.

Même sans contenu, les métadonnées peuvent en dire long. Un graphe de réseau peut révéler qui communique souvent avec les RH, avec un représentant des travailleurs ou avec un collègue qui vient de déposer une plainte. Voilà une information sensible, et l'entreprise n'a même pas besoin de lire les messages pour l'obtenir.

Les recherches de Microsoft pour son Work Trend Index ont par exemple montré que la plupart des travailleurs avaient du mal à trouver assez de temps pour se concentrer sans interruption. Une hausse des heures de réunion dans une fonction donnée peut donc vous aider à repérer un problème de charge de travail. Par contre, elle ne vous dit pas si les employés se sentent soutenus.

Elle ne vous dit pas non plus si ces réunions sont la cause du problème, ou plutôt le symptôme d'un flou sur qui prend les décisions dans cette fonction.

Au niveau le plus élevé, on trouve l'analyse du contenu des messages : on recueille les clavardages et les courriels, ou on y applique des modèles d'analyse du sentiment. On touche alors à ce que les employés se disent entre eux, ce qui peut inclure des confidences sur leur santé, des discussions syndicales ou des questions personnelles qui débordent largement de l'objectif annoncé.

Dans bien des juridictions, ce n'est pas seulement contraire à l'éthique : c'est illégal.

La surveillance modifie le comportement que vous mesurez

Que se passe-t-il quand les employés apprennent qu'un outil surveille leurs conversations au travail ?

Il y a fort à parier qu'ils cesseront d'aborder les sujets sensibles dans les forums ou les canaux publics. Ils passeront plutôt par des appels, leur téléphone personnel ou WhatsApp. Ils continueront peut-être de publier dans les canaux publics, mais en mesurant leurs mots pour ne pas être passés au peigne fin.

Du jour au lendemain, vos données ne mesurent plus que ce que les employés acceptent d'écrire publiquement en sachant qu'un modèle lit leurs messages. La qualité des données baisse donc précisément au moment où vous en avez le plus besoin.

Pire encore, vous pourriez ne même pas vous en rendre compte. Si les employés cessent de discuter des vrais enjeux sur une plateforme surveillée, votre score de sentiment risque même de grimper, faute de commentaires négatifs pour le faire baisser. Sur le tableau de bord, tout semble calme et sous contrôle, alors qu'en réalité, les discussions ont simplement déménagé ailleurs.

Les modèles d'apprentissage automatique ont aussi leurs limites. Ils peinent parfois à bien interpréter l'ironie, les tournures propres à différents milieux linguistiques, les particularités régionales et culturelles ou les styles de communication neurodivergents. Tout cela peut influer sur les scores d'analyse du sentiment.

Imaginons qu'un robot conversationnel reçoive un message qui dit « génial » à la suite d'une réunion difficile sur une restructuration. Il risque de passer à côté du sarcasme qu'un lecteur humain aurait saisi tout de suite. Voilà une des difficultés de l'analyse du sentiment.

Enfin, la surveillance par analyse du sentiment peut avoir des effets plus larges sur votre entreprise. Dès que les gens se demandent ce qu'on pourra retracer jusqu'à eux, ils risquent de voir votre prochain sondage pulse d'un mauvais œil. Résultat : une participation plus faible, ou davantage de réponses neutres au milieu de l'échelle (p. ex. « ni d'accord ni en désaccord »).

Les gens doivent se sentir assez en sécurité pour répondre

Comme l'explique Amy C. Edmondson dans The Fearless Organization, la sécurité psychologique, c'est la conviction de pouvoir soulever une préoccupation ou reconnaître une erreur sans être puni. Ce n'est pas la même chose que de simplement se sentir à l'aise.

Les gens ne prennent la parole que s'ils estiment pouvoir le faire sans danger. Dans le doute, ils se taisent.

Lorsqu'on les analyse à leur insu, les employés n'ont pas la possibilité de choisir ce qu'ils veulent révéler d'eux-mêmes à leur employeur. Et lorsque la collecte est annoncée, mais que ses règles restent floues, elle suscite de l'anxiété et de l'incertitude.

Même une phrase aussi vague que « Nous pourrions utiliser les données de collaboration pour améliorer l'expérience employé » sera comprise ainsi par la plupart des gens : « Partez du principe que tout sera utilisé. »

Selon Gallup, seule une minorité d'employés sont tout à fait d'accord pour dire que leur opinion compte au travail. Multiplier les canaux d'écoute ne changera rien à ce chiffre. Ce qui le fera bouger, c'est de montrer clairement que vous agissez à partir de ce que les gens vous ont dit.

Un sondage a au moins le mérite de rendre les règles du jeu claires. Vous pouvez expliquer aux employés sur quoi il porte, qui verra quoi, à partir de quel nombre de réponses les résultats seront diffusés et selon quel échéancier.

Cela dit, si quelqu'un d'une équipe s'aperçoit que vous essayez de savoir qui a écrit tel ou tel commentaire, votre promesse d'anonymat ne vaudra plus grand-chose aux yeux de cette équipe pour tous les sondages suivants. C'est pourquoi il est judicieux de prévoir des conséquences explicites pour ce genre de comportement avant de lancer vos sondages, et de vous assurer que les employés les connaissent.

Ce qu'il faut soumettre au service juridique et aux responsables de la protection de la vie privée

Commencez par formuler une hypothèse par écrit. « Mieux comprendre l'engagement » ne passerait pas un test de nécessité ou de proportionnalité. « Vérifier si la charge de réunions aux Opérations a augmenté depuis la réorganisation » pourrait, lui, le passer.

Présentez cette hypothèse au service juridique, à l'équipe responsable de la vie privée et, là où ils ont leur mot à dire, aux représentants des employés. Incluez quelqu'un du groupe dont les données seraient utilisées, et pas seulement les dirigeants qui parrainent l'outil. Comme les règles varient beaucoup d'une juridiction à l'autre, voyez les questions qui suivent comme un moyen de structurer votre examen, et non comme des conseils juridiques.

Si vous êtes présent dans plusieurs pays, attendez-vous à ce que le conseil d'entreprise ou l'autorité de protection des données la plus exigeante fixe la barre.

Les employés peuvent-ils faire un choix éclairé ?

Précisez exactement de quelle donnée il s'agit. Est-ce le taux d'absentéisme d'un service, l'heure d'envoi d'un message ou le contenu du message ? Les fournisseurs ont tendance à brouiller ces distinctions.

Votre avis de confidentialité, lui, doit les nommer.

Vérifiez si vos avis actuels couvrent cette nouvelle finalité. Un avis rédigé pour la paie et les journaux de sécurité s'étend rarement à l'analytique comportementale sans qu'on réévalue la compatibilité des finalités.

Méfiez-vous du consentement. Les organismes de réglementation européens soutiennent depuis longtemps qu'en raison du rapport de force inhérent à la relation d'emploi, le consentement est rarement donné librement. Le service juridique devrait déterminer quel est le véritable fondement juridique.

S'il s'agit de l'intérêt légitime, documentez la mise en balance des intérêts. Une case cochée ne règle rien.

Faites lire l'avis à quelques personnes qui ne travaillent ni aux RH ni au service juridique.

Existe-t-il une façon moins intrusive de répondre à la question ?

C'est souvent sur cette question que butent les projets de surveillance du contenu, et avec raison. Des données agrégées du SIRH pourraient-elles faire ressortir la tendance ? Deux questions ciblées dans un sondage suffiraient-elles, sans qu'on ait à toucher aux communications ?

Déterminez le niveau de détail des rapports avant que quiconque voie les résultats. Une tendance à l'échelle d'une fonction et une liste classant les personnes dont le sentiment est faible sont deux traitements bien différents, et le second exige une tout autre justification.

Précisez aussi ce qui est exclu. Si la question porte sur la charge de travail, le contenu des messages individuels n'est à peu près jamais nécessaire.

Que se passe-t-il une fois les données recueillies ?

Précisez par écrit qui peut accéder aux données, pendant combien de temps elles seront conservées et à quel moment elles seront supprimées, et ajoutez une règle qui interdit toute utilisation secondaire. Le dérapage le plus fréquent ne vient pas de la finalité de départ, mais de l'équipe d'enquête qui redemande les données six mois plus tard.

Demandez au fournisseur qui, chez lui, a accès aux données, où elles sont traitées et ce que prévoit l'entente de traitement des données au sujet de l'entraînement des modèles. Vérifiez également si une évaluation des facteurs relatifs à la vie privée en bonne et due forme s'impose.

Vérifiez si des droits de codécision s'appliquent. En Allemagne, par exemple, tout système technique capable de surveiller le comportement ou le rendement exige l'intervention du conseil d'entreprise, peu importe l'usage que vous dites vouloir en faire. Voyez aussi si le fait d'utiliser l'outil pour surveiller ou évaluer les travailleurs pourrait le soumettre aux nouvelles règles encadrant l'IA.

Enfin, entendez-vous sur la façon dont vous saurez si le signal se trompe. Avant le début du projet pilote, choisissez une mesure de groupe à laquelle vous vous fiez déjà, comme le roulement observé par la suite ou une question directe de sondage, et fixez le niveau de concordance que le signal passif devra atteindre.

Inscrivez aussi une date de fin et une condition d'arrêt. Si, à la date de révision, le signal ne fait pas mieux que la mesure plus simple, le projet pilote prend fin et les données sont supprimées. Sans cette clause, les projets pilotes ont la fâcheuse habitude de se prolonger d'eux-mêmes.

Servez-vous de ce tableau pour faire un premier tri avant cet examen :

Est-ce la fin des sondages auprès des employés ?

Rappelez-vous que l'intention de rester, la confiance envers la haute direction et le sentiment d'inclusion sont tous des attitudes. Vous pouvez certes formuler des hypothèses raisonnables à partir de signaux comportementaux, mais certains aspects de ces attitudes ne se mesurent qu'en posant directement la question aux employés.

Les sondages anonymes laissent aux employés le choix de participer et de donner leur avis. Ils leur permettent aussi d'exprimer leur point de vue d'une façon qu'aucune donnée passive ne peut capter, ce qui est particulièrement précieux pour les travailleurs de première ligne ou sans poste de travail fixe.

Pour limiter les risques d'identification, les organisations peuvent notamment exiger un nombre minimal de répondants avant d'afficher les résultats. Elles doivent toutefois garder en tête qu'il existe d'autres façons d'identifier les répondants : des commentaires trop précis, la différenciation entre des filtres qui se chevauchent, ou le croisement des rapports de sondage avec d'autres caractéristiques des employés conservées dans le SIRH.

Les sondages auprès des employés ont évidemment leurs limites, et la communauté de l'expérience employé a de bonnes raisons de débattre de leur importance réelle. Les biais causés par l'absence de réponse des employés désengagés, ou par des réponses qui varient selon la semaine que vient de passer un employé, sont aussi des préoccupations fondées. Et une baisse de participation est une bonne raison de revoir les questions ou d'améliorer le suivi.

Cependant, aucune de ces raisons ne justifie de remplacer une vraie rétroaction des employés par des suppositions tirées de leurs données de calendrier.

Selon Gallup, le gestionnaire expliquerait jusqu'à 70 % de la variance de l'engagement des équipes. C'est l'une des meilleures raisons de s'intéresser aux résultats de sondage à l'échelle de l'équipe : ils permettent au gestionnaire d'avoir avec son équipe une conversation concrète sur ces résultats et sur ce qu'elle peut faire pour faire bouger les choses.

Si vous vous demandez si vos initiatives d'expérience employé du genre « on adore les réunions » donnent vraiment des résultats, Sparkbay vous permet d'interroger directement vos employés sur leur expérience, y compris sur des aspects qu'aucun décompte de réunions ne peut saisir.

Vous pouvez adapter le libellé du sondage d'engagement à l'hypothèse que votre organisation cherche à vérifier, plutôt que de poser des questions aux employés pour ensuite déduire leurs sentiments à partir de données passives.

Vous pouvez aussi adapter le libellé et le contenu du tableau de bord aux besoins de votre organisation.

Dès que nous avons reçu assez de réponses pour un groupe (le minimum est de 5 réponses par défaut, mais il peut être personnalisé), nous lui attribuons un score d'engagement sur 10. Si le groupe n'atteint pas le nombre minimal de réponses, aucun résultat n'est affiché.

Une fois qu'ils ont accès aux résultats du sondage, les chefs d'équipe peuvent les consulter pour décider s'il y a lieu de prévoir une discussion de suivi. L'accès aux rapports est automatiquement arrimé à la structure hiérarchique de votre organisation : chaque gestionnaire ne voit que son équipe, et personne d'autre, sans que les RH aient quoi que ce soit à faire manuellement.

Aucun gestionnaire ne peut savoir, à aucun moment, quel employé a donné quelle réponse.

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Quand est-il approprié de combiner des sources de données ?

Faut-il choisir entre les données opérationnelles et les données de sondage ? Non, mais certaines choses doivent tout de même rester séparées.

Supposons que vous constatiez une hausse du roulement regrettable dans un service. Les données opérationnelles peuvent vous aider à déterminer s'il s'agit d'un problème local ou d'une tendance plus large au sein de la cohorte.

Vous pouvez ensuite vous servir d'un sondage pour poser aux employés restés dans ce service quelques questions ciblées sur leur charge de travail et leur intention de rester.

Vous pourrez combiner ces ensembles de données plus tard, mais il faut le faire dans le respect de la vie privée de vos employés.

Soyez transparent, par exemple, sur les ensembles de données que vous utilisez pour votre analyse et sur les raisons de ce choix. Mesurez aussi les risques de réidentification avant de les combiner. C'est d'autant plus important si votre organisation compte de petits groupes ou des profils uniques (p. ex. le seul ingénieur à temps partiel à un endroit donné).

Dans la mesure du possible, il est aussi recommandé de conserver les données recueillies passivement (comme vos données opérationnelles) sous forme agrégée. Mieux vaut voir une tendance comme un point de départ pour poser des questions que d'en tirer des conclusions sur ce que pense une équipe en particulier.

Enfin, quand vos employés vous confient leurs réponses, il est important de boucler la boucle et de leur donner suite.

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