Données et analytique des personnes • 7 MIN DE LECTURE
Qualité des données RH : pourquoi c’est important et comment corriger le tir
MAY 22, 2026
Les constats ne valent que ce que valent les données qui les sous-tendent. Voici comment auditer, améliorer et maintenir la qualité des données RH dans votre SIRH.
Le coût d’une mauvaise qualité des données
Une mauvaise qualité des données RH a des coûts à la fois opérationnels et stratégiques. Sur le plan opérationnel : des dossiers d’employés erronés mènent à des erreurs de paie, à des risques de conformité au RGPD, à des rapports de gestion inexacts et à des intégrations système ratées. Sur le plan stratégique : l’analytique fondée sur de mauvaises données produit des conclusions qui ont l’air confiantes mais qui sont fausses, ce qui est plus dommageable que de n’avoir aucune analytique du tout. Une équipe de direction qui prend des décisions sur l’effectif à partir d’un rapport du SIRH et découvre plus tard que les données étaient peu fiables n’est probablement pas près de faire de nouveau confiance aux données RH.
Mener une vérification de la qualité des données
Un audit de qualité des données vérifie l’exactitude, l’exhaustivité, la cohérence et l’actualité des données du SIRH. Choisissez les dix champs de données les plus critiques : nom de l’employé, titre du poste, département, centre de coûts, gestionnaire, salaire, type de contrat, ETP, date de début et lieu de travail. Exportez un échantillon de 100 dossiers d’employés et vérifiez chaque champ par rapport à la source de vérité (contrat de travail, fichier de paie ou dossier de décision RH). Calculez un taux d’exactitude pour chaque champ. Tout champ ayant moins de 95% d’exactitude devrait être examiné et corrigé, et une correction de cause racine mise en place pour éviter la récurrence.
