Ici, le système RH ne sert pas qu'à la paie : son référentiel de compétences décide qui part sur quelle mission. Un consultant marqué « Databricks confirmé » sans l'être se retrouve chez un client qui l'a choisi pour ça. Et l'équipe data interne branche volontiers le SIRH sur l'entrepôt Snowflake de l'entreprise, ce qui multiplie les copies de données du personnel.

Ce qu'il fait chaque jour chez vous

Contrôler le référentiel de compétencesIl repère les compétences déclarées sans date de mise à jour, les niveaux qui ne correspondent à aucune mission ni certification, et envoie au manager la liste à confirmer avant la prochaine affectation.
Rapprocher le SIRH et l'outil de staffingIl compare les consultants actifs, leurs dates de mission et leurs statuts entre le système RH et l'outil de staffing, et signale par exemple un consultant sorti encore proposé sur un appel d'offres.
Surveiller les exports vers l'entrepôt interneIl tient la liste des flux qui copient des données RH vers la plateforme de données de l'entreprise, vérifie que les champs sensibles passent par la pseudonymisation convenue et signale tout flux non déclaré.
Revoir les droits des profils techniquesIl prépare la revue des accès en isolant les comptes de l'équipe data ou de l'informatique qui ont une vue large sur les données RH, et demande à chaque responsable de confirmer leur nécessité.
Repérer les fiches incohérentes avant la paieIl cherche les contradictions propres à ce secteur : une fin d'alternance sans sortie saisie, un doctorant sans date de fin de convention, une mission client datée après un départ.
Documenter chaque champ que d'autres outils consommentIl tient la liste des champs du SIRH lus par d'autres outils internes, avec leur sens et leur responsable, pour qu'une modification de saisie ne casse pas un tableau ou un flux sans prévenir.

Sur le terrain

Un modèle de staffing nourri de vieilles fiches

L'équipe data interne prépare la mise en production d'un modèle qui suggère des consultants pour chaque mission, à partir du référentiel de compétences. L'agent constate que près de la moitié des compétences n'ont pas été revues depuis plus de deux ans, et que ce jeu de données d'entraînement reproduirait donc des profils périmés. Il transmet le constat au responsable RH et à l'équipe, avec la liste des fiches à faire confirmer.

Un consultant parti, toujours proposé

Un directeur commercial s'étonne qu'un ingénieur parti depuis un mois figure encore dans une réponse à appel d'offres. L'agent remonte la chaîne : la sortie a bien été saisie dans le SIRH, mais le flux vers l'outil de staffing s'est arrêté après une mise à jour. Il envoie au gestionnaire concerné la preuve et la liste des six autres fiches touchées, et relance jusqu'à la remise en route du flux par l'informatique.

Les mots qu'il emploie chaque jour

Pseudonymisation: Elle remplace les identifiants mais laisse des données personnelles ; seule une anonymisation véritable est irréversible.
Jeu de données d'entraînement: Les données qui servent à fabriquer le modèle : leur origine et leurs droits conditionnent tout ce qu'on pourra en faire.
Mise en production d'un modèle: Le passage du prototype au service utilisé : c'est là qu'apparaissent le coût, la latence et la surveillance.

Son métier de départ : Assistant SIRH. Toute l'activité : Données et intelligence artificielle.