Thai Roong Ruang Sugar Group
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Certaines choses sont faciles à mesurer, d'autres moins. L'équité fait plutôt partie de la deuxième catégorie. Sans référence, la conciliation des idéaux de chacun peut s'avérer problématique, en particulier sur le lieu de travail. Une mesure qu'un employé considère comme équitable peut être perçue comme une injustice par un autre ; la mise en place de procédures objectivement équitables relève alors du défi.
Le groupe Thai Roong Ruang (TRR), un des principaux fabricants de sucre en Thaïlande, a examiné le processus d'évaluation des performances de ses employés pour résoudre les problèmes d'incohérence entre les critères d'évaluation des employés appliqués par les différents responsables de service. En utilisant Minitab Statistical Software pour examiner les évaluations dans chaque service de ses trois usines sucrières, le directeur des ressources humaines de l'entreprise a étudié les différences significatives entre les résultats d'évaluation et a conçu un nouveau formulaire d'évaluation pour éliminer les différences entre les critères d'équité. L'analyse des données a supprimé l'écart entre les critères incohérents des responsables de service ou le risque de subjectivité envers leurs employés en permettant la mise en place de nouveaux critères normalisés établissant des lignes directrices pour une rémunération équitable.
La problématique
Le service des ressources humaines (RH) du groupe TRR envoie des formulaires d'évaluation standard aux responsables de service afin qu'ils les utilisent lors du processus d'évaluation annuelle mis en place par l'entreprise. Les responsables utilisent les formulaires pour évaluer chaque employé sous leur supervision et les renvoient au service RH une fois complétés. Les résultats d'évaluation que reçoivent les employés permettent au groupe TRR de déterminer les ajustements de salaire, les primes et les plans d'amélioration.
Les formulaires d'évaluation incitent les responsables à évaluer les travailleurs en fonction de leurs performances. Puisque le groupe TRR ne disposait d'aucune méthode pour déterminer la façon dont chaque responsable mesurait les compétences des employés, il devait pouvoir compter sur ces évaluations subjectives pour prendre des décisions.
Des résultats à la fois anormalement élevés et anormalement bas ont attiré l'attention du directeur des ressources humaines en charge de trois raffineries de sucre du groupe TRR. A l'aide de méthodes statistiques d'exploration des données, il a cherché à comprendre les différences entre les évaluations des employés de chaque service dans les différentes usines et à expliquer les valeurs aberrantes. A partir de ce que les données ont révélé, le formulaire d'évaluation a dû être remanié pour uniformiser la façon dont les responsables mesurent les performances des employés et pour assurer l'égalité dans le processus d'évaluation.
La contribution de Minitab
"Le plus grand défi de ce projet a été de convaincre la direction du groupe TRR que l'utilisation des mêmes critères d'évaluation pour chaque service entraînait la formulation de jugements différents par les superviseurs", a déclaré Veerasak Suriyakrai, responsable de projet et directeur des ressources humaines. Il a utilisé des outils de Minitab, tels que des histogrammes et des boîtes à moustaches, pour identifier et illustrer le nombre de résultats aberrants parmi les évaluations des employés, des preuves qui pourraient indiquer un traitement injuste ou préférentiel de la part des superviseurs, ou simplement des opinions différentes des responsables concernant la façon de noter les performances des employés.
Les valeurs aberrantes qui apparaissent sur un graphique pouvant ne pas être évidentes sur un autre graphique, l'utilisation d'un histogramme et d'une boîte à moustache pour étudier la fréquence de certains résultats d'évaluation pour chaque service a garanti qu'aucune valeur aberrante n'avait été négligée. Les graphiques ont facilement pu être combinés pour former un récapitulatif à des fins de comparaison.
Les données de chaque service ont été affichées sur des diagrammes de probabilité pour définir l'ajustement de la loi. Dans les diagrammes de probabilité, les données de chaque service étaient à peu près alignées avec la droite normale d'ajustement. Les données ont donc répondu aux critères des tests d'hypothèse. Les tests d'hypothèse ont mis en évidence les différences entre les résultats de chaque service dans les trois entreprises et ont permis à Suriyakrai de confirmer ses soupçons concernant les évaluations. Les résultats des tests d'hypothèse de Minitab comprenaient des graphiques, ainsi qu'une valeur de p qui indiquait une différence statistiquement significative entre les évaluations des trois usines.
Grâce aux résultats de son analyse, Suriyakrai a pu justifier auprès de la direction la nécessité d'améliorer les méthodes d'évaluation. De plus, la clarté des résultats de Minitab lui a permis d'avancer des arguments convaincants. "La direction ne comprenait pas ce que je faisais. La présentation des résultats de façon efficace a donc été essentielle à la réussite du projet", a expliqué Suriyakrai. "Les valeurs de p ont constitué des preuves solides dans nos débats."
Résultats
En fin de compte, l'analyse de données a permis de réduire le risque de subjectivité et de veiller à ce que le processus d'évaluation normalisé du groupe TRR assure l'égalité des chances à chaque employé quant à la progression dans l'entreprise.
L'analyse a convaincu la direction du groupe TRR de l'inadéquation du formulaire d'évaluation des performances et a conduit à l'élaboration d'un nouveau formulaire d'évaluation, plus précis et plus efficace. Le service des RH accordant désormais une plus grande confiance aux informations remontées par les responsables, Suriyakrai a pu fournir à la direction en toute certitude un plan de rémunération et d'évolution équitable fondé sur des données issues des trois raffineries de sucre du groupe TRR. Les prochaines étapes consisteront à appliquer ces découvertes aux sept filiales.
Le projet a également suscité des discussions sur l'offre de formation aux statistiques avec des techniques comme le plan d'expériences (DOE) à d'autres secteurs du groupe TRR, comme l'équipe des RH, les ingénieurs de production et le personnel de contrôle de la qualité. "Je leur fais part des avantages de l'intégration de Minitab à leurs processus et de l'amélioration de la qualité du travail qu'entraîne la prise de décisions en fonction de données", indique Suriyakrai. Pour le groupe TRR, il semble naturel d'envisager de nouvelles façons de faire profiter à l'entreprise des avantages et des réussites de l'analyse de données.