Recherche en Ressources Humaines : Science des Données Comportementales
Le Centre de Recherche en Psychologie (CIP) aborde la gestion du capital humain (RH) comme un domaine de la science des données comportementales, essentiel pour l'optimisation organisationnelle et l'obtention d'un avantage concurrentiel durable. Notre recherche se concentre sur l'application rigoureuse de la psychologie industrielle et organisationnelle (PIO) et de la psychométrie avancée pour générer des modèles prédictifs à haute valeur stratégique.
1. Modélisation Prédictive du Comportement Organisationnel
Nos axes de recherche visent à transcender la mesure descriptive pour se concentrer sur la prédiction et la manipulation des variables critiques de la performance.
Validité Prédictive en Sélection : Nous développons et validons des modèles de screening prédictif de haute performance, en utilisant des techniques d'Analyse Factorielle Confirmatoire (AFC) et de régression logistique pour établir la relation entre les construits de personnalité, les capacités cognitives et motivationnelles, et les mesures objectives de la performance au travail (Job Performance). Notre objectif est d'élever le coefficient de validité prédictive ($\rho$) des processus de sélection, minimisant ainsi l'erreur de recrutement de type II.
Analyse du Turnover Volontaire : Nous implémentons des modèles d'analyse de survie (ex : régression de Cox) pour identifier les moteurs spécifiques du départ volontaire (turnover) et calculer la propension au risque de chaque cohorte d'employés. Cela permet une intervention proactive et la minimisation du coût de remplacement (CoR) associé à la rotation du personnel.
2. Conception et Validation d'Interventions Fondées sur les Preuves
L'efficacité des interventions RH (formation, développement, coaching) est évaluée au moyen de protocoles quasi-expérimentaux et expérimentaux.
Impact de la Formation et du Développement (T&D) : Nous appliquons des protocoles avec groupes témoins et mesures pré/post-test (pretest-posttest control group design) pour mesurer le retour sur investissement (ROI) des programmes de T&D. Nous étudions le transfert d'apprentissage (training transfer) par la modélisation de variables médiatrices et modératrices (ex : soutien organisationnel, auto-efficacité).
Climat Organisationnel et Bien-être : Nous utilisons la modélización par équations structurelles (SEM) pour cartographier les relations causales entre les variables psychosociales (leadership, justice organisationnelle, burnout) et les résultats organisationnels (productivité, absentéisme). Cela permet d'identifier les leviers précis pour l'amélioration du climat et de l'engagement des employés.
3. Intégration de People Analytics et Technologies Prédictives
Notre recherche se nourrit de l'intégration du Big Data et du People Analytics pour offrir des perspectives exploitables :
Détection de Schémas par Machine Learning : Nous utilisons des algorithmes de clustering et de classification supervisée (Random Forest, réseaux de neurones) pour segmenter l'effectif et identifier les modèles latents de succès ou de risque, permettant des stratégies de gestion des talents hyper-personnalisées.
Analyse des Réseaux Organisationnels (ONA) : Nous étudions la structure des réseaux de communication formels et informels (social networks) au sein de l'organisation, en utilisant des mesures telles que la centralité (centrality) et la densité (density) pour identifier les acteurs clés (nœuds critiques) et les goulots d'étranglement dans le flux d'information et l'innovation.
En s'associant au CIP, les organisations accèdent à une recherche appliquée et indépendante qui transforme la gestion des personnes en un moteur stratégique basé sur des preuves psychométriques et l'analyse avancée de données.