Avec la montée en complexité des métiers, la pénurie de talents et l’émergence des compétences transversales, la façon dont les entreprises conçoivent la formation sera complètement bouleversée à partir de 2026.
Les approches traditionnelles, entretiens annuels, auto-évaluations, impressions managériales, restent utiles, mais montrent clairement leurs limites lorsqu’il s’agit d’anticiper les besoins réels, d’allouer les budgets efficacement et d’accompagner les collaborateurs dans des parcours durables.
L’analyse prédictive ouvre une nouvelle voie : elle permet de détecter les écarts de compétences avant même qu’ils n’impactent la performance, et d’identifier les leviers de développement les plus pertinents pour chaque collaborateur.
L'objectif est de mieux former moins, et surtout de manière stratégique.
Comprendre l'analyse prédictive appliquée à la formation
L’analyse prédictive consiste à exploiter des données fiables, psychométriques, comportementales, de performance et contextuelles, pour anticiper les compétences qu’un collaborateur devra renforcer pour réussir à l’avenir.
Contrairement aux approches classiques qui se limitent au constat, cette méthode utilise l'analyse prédictive pour anticiper, évaluer l'importance, classer par ordre de priorité et adapter les besoins de formation.
Plusieurs raisons expliquent son importance :
- Les compétences changent plus vite que les fiches de poste.
- Les entreprises doivent mieux utiliser des budgets formation très surveillés.
- Les RH ont besoin de décisions objectives et suivies dans le temps.
- Les managers manquent de temps pour évaluer finement les besoins et définir des plans individuels cohérents.
Les données essentielles pour un diagnostic prédictif fiable
L’efficacité de l’analyse prédictive dépend de la qualité des données utilisées. Une approche robuste combine différentes sources.
1. Les données psychométriques
Ces données : personnalité, aptitudes cognitives, motivations et comportements professionnels, forment le socle scientifique du diagnostic. Ils servent à anticiper les attitudes, la posture relationnelle et la gestion du stress ou du changement.
2. Les données liées au rôle et aux exigences métier
Chaque fonction possède ses compétences critiques.
Par exemple : le sens stratégique pour un manager, la rigueur analytique pour un data analyst, ou bien la persuasion pour un commercial B2B.
L’analyse prédictive met en relation le profil réel du collaborateur et le modèle de réussite du poste.
3. Les données internes : performance, feedbacks, 360°
Ces analyses enrichissent la compréhension des besoins de formation en intégrant les résultats antérieurs, les retours d'équipe, les observations des managers et les trajectoires d'évolution. Elles offrent une lecture dynamique des compétences dans le temps.
4. L’analyse sémantique du parcours collaborateur
L'analyse du langage (NLP) permet d'identifier des compétences cachées, de repérer des signaux faibles dans les missions ou des situations à risque, et de détecter des répétitions de comportements problématiques. C'est un outil essentiel pour révéler des talents inexploités ou anticiper des risques futurs au sein de l'organisation.
La méthode prédictive : étape par étape
Voici un exemple de méthode complète, pour montrer concrètement comment l’analyse prédictive permet d’identifier avec précision les besoins de formation en reliant données individuelles, exigences du poste et priorités stratégiques.
Étape 1 : Définir les compétences critiques pour l'avenir
Avant toute analyse, l’entreprise doit clarifier ses priorités pour l’année :
- Où veut-on aller ?
- Quelles compétences seront nécessaires pour exécuter cette stratégie ?
- Quels métiers vont évoluer ?
- Quelles compétences doivent être maîtrisées rapidement par les équipes ?
Par exemple, une équipe commerciale B2B, vise à atteindre un objectif stratégique de développement des ventes et de maîtrise de l'approche consultative. Pour ce faire, quatre compétences critiques ont été identifiées : l'assertivité, la persuasion, l'orientation résultats et l'adaptabilité. Ces compétences constituent les axes prioritaires sur lesquels se base le modèle prédictif pour identifier les besoins de formation.
Étape 2 : Évaluer les collaborateurs sur une base commune
La prédiction n’est fiable que si les collaborateurs sont évalués avec des outils objectifs comme les évaluations psychométriques, les grilles d’observation structurées, les données de performance.
Cette base commune permet de comparer, mesurer l’écart et construire des plans de développement équitables.
Étape 3 : Détecter les écarts grâce au scoring prédictif
Le modèle calcule la probabilité réelle de réussite sur un poste donné, en pondérant les compétences selon leur poids sur la performance.
Par exemple, pour un commercial B2B, l'analyse révèle un manque d'assertivité et d'orientation résultats, mais une bonne communication et un bon sens relationnel.
Ces écarts sont critiques car ils nuisent à sa capacité à conclure des ventes, à gérer les objections et à sa performance globale.
Par conséquent, le modèle recommande des formations ciblées sur des aspects comme les techniques de closing, la négociation ou le développement d'une posture plus assertive.
Étape 4 : Prioriser les compétences à développer
Une formation ne peut pas cibler toutes les compétences simultanément.
Pour garantir un Retour sur Investissement (ROI) concret et mesurable, il est crucial de prioriser les actions de formation en fonction de deux critères principaux :
L'impact sur la performance : déterminer quelles compétences apporteront le bénéfice le plus immédiat.
L'effort de développement : identifier les compétences les plus rapides et faciles à acquérir.
Par exemple, développer l'assertivité peut être un levier d'amélioration rapide et donc prioritaire, tandis que les compétences stratégiques, qui demandent plus de temps à transformer, nécessiteront un plan de développement progressif.
Étape 5 : Construire un plan de formation vraiment individualisé
Une fois les gaps identifiés et hiérarchisés, un plan personnalisé est construit. Ce plan est aligné sur le niveau réel de chaque collaborateur et structuré autour des axes de progression prioritaires.
Les méthodes recommandées incluent : le micro-learning ciblé, le coaching individuel, la gamification, les mises en situation pour développer des compétences en situation réelle et le blended learning pour consolider les acquis.
Un suivi continu permet d’ajuster le plan en fonction de la progression et des besoins émergents.
Ce que l’analyse prédictive ne doit jamais devenir
Pour garantir une démarche éthique, claire et centrée sur l’humain, il est essentiel de rappeler que l’analyse prédictive doit être vue comme une aide à la décision, et non un remplacement du jugement humain.
Elle n'offre pas une vérité absolue, car les données et les situations changent. Enfin, elle sert strictement d’outil de développement des compétences et de gestion des carrières, jamais de sanction.
Ainsi l’analyse prédictive permet d’investir dans les compétences qui auront un impact réel, d’éviter les plans de formation génériques et de soutenir la performance durable des équipes.
