L’évaluation, par l’analytique RH, d’un dispositif d’ergonomie

Evaluer pour pérenniser

Une partie des réticences des entreprises à mettre en place des mesures de prévention de l’absentéisme tient en partie à la difficulté à en mesurer les effets. Le coût de ces dispositifs est certain et calculable. Ses effets sont en revanche incertains et difficilement mesurables. Rien de bon pour convaincre un DRH, encore moins un DAF.

Evaluer l’impact d’un dispositif sur un indicateur clef est pourtant une démarche classique de l’analytique RH.

Dans l’exemple qui suit, une collectivité territoriale constatait un niveau d’absentéisme élevé de ces ATSEM, les agents en charge de l’accueil des enfants en école maternelle, mais aussi d’assister les maîtres et maîtresses, … et de nettoyer leur classe. La pénibilité physique de ce métier est connue et génératrice d’absence. Cette collectivité a donc travaillé à sa réduction à travers un dispositif d’ergonomie de l’outil de travail : le nettoyage des classes se fait via un chariot adapté limitant les manipulations de seaux d’eau et les mouvements vers le sol (méthode dite de pré-imprégnation). Via la réduction des TMS notamment, la collectivité espérait une réduction de l’absence et de ses effets sur l’organisation. Qu’en est-il ?

Comment évaluer ?

Pour évaluer l’impact du dispositif, nous avons retenu un indicateur simple : le nombre quotidien d’ATSEM en arrêt « Maladie Ordinaire ». Nous avons observé cette variable pour deux groupes distincts : celui pour lequel le nouveau chariot était déployé (groupe test, ici de taille plus restreinte) et les autres (groupe référence). Pour chaque groupe, l’indicateur d’absence était observé avantla date de mise en place du dispositif, etaprès. 

Ces observations sont représentées sur le graphique suivant :

Au regard des effectifs de chacun des groupes, les deux séries correspondent exactement au même taux d’absentéisme (7%), et le démarrage de l’utilisation des nouveaux chariots se situe au jour 200, soit en septembre 2017.

Plusieurs constations peuvent être faites : 

-Le groupe de référence a connu une baisse assez importante de son niveau d’absence entre 2016 et 2017 (-3 jours en moyenne, Cf. tableau suivant). Cela se traduit notamment graphiquement par une tendance baissière (voir la courbe de tendance rectiligne associée à la courbe bleue).

-Inversement, le groupe test a connu une hausse de son niveau d’absence (+1 jour en moyenne). Mais dans le même temps on constate, entre 2016 et 2017, une diminution de ce même niveau d’absence sur la période qui suit la rentrée scolaire, c’est-à-dire après le déploiement du dispositif (-2 jours).Graphiquement, cela se traduit par le fait qu’après la rentrée 2017, la courbe (rouge) des absences est quasi-systématiq’uement en dessous de la tendance, alors qu’elle est systématiquement au dessus sur la première partie de l’année 2017 (ainsi que sur la deuxième partie de l’année 2016).

-Le taux d’exposition à l’absence (% d’agents qui ont connu une absence au moins durant l’année) a diminué dans le groupe test. Si ce taux d’exposition reste supérieur à celui du taux observé dans le groupe de référence (conséquence d’une moyenne d’âge plus élevée et d’un taux de sénior plus important), on constate une diminution assez sensible du taux d’exposition dans le groupe test (-3,9 points), alors que celui du groupe référence est resté très stable (-0,2 point).

-Enfin, on constate une diminution de la variabilité de l’absence du groupe (Cf. tableau suivant)

Dans le groupe référence, la variabilité des niveaux d’absence (mesurée par l’écart-type) est stable entre 2016 et 2017. Elle augmente sur la période qui suit la rentrée scolaire, plus fortement encore en 2017. Inversement dans le groupe test, la variabilité a diminué entre 2016 et 2017, très fortement sur la période qui suit la rentrée scolaire.

L’analytique RH permet d’évaluer

Au delà des résultats[GP1] , qui valident le principe de la mise en place de ce dispositif d’ergonomie (moindre coût des consommables, moindre pénibilité du travail, moindre absence),ce qu’il faut retenir c’est la démonstration de la capacité d’un outil analytique RH à permettre l’évaluation objectivée : moyennant une démarche statistique adéquate, l’impact des dispositifs RH sur des indicateurs de performance de la main d’œuvre peut être quantifié et appuyer la décision.