Les référentiels RH à l’épreuve de la transparence salariale

Lorsqu’une entreprise doit expliquer un écart de rémunération, elle suppose généralement que ses données racontent la même histoire partout dans l’organisation. Une hypothèse plus fragile qu’il n’y paraît.

Prenez deux équipes RH qui analysent les mêmes données salariales, au même moment, avec des outils réputés fiables. Leurs conclusions sont pourtant différentes. Rien de spectaculaire : quelques points d’écart, une population dont le périmètre varie légèrement, un niveau de responsabilité renseigné différemment selon leurs différents SIRH.

Au départ, ces écarts ressemblent à des problèmes ordinaires de consolidation ou de reporting. Pourtant, ils persistent parfois alors même que les données ont été vérifiées, les calculs contrôlés et les méthodes documentées.

Dans ces situations, ce ne sont pas les données qui sont en cause mais leur comparaison.

La directive européenne sur la transparence salariale ne crée pas cette situation, mais la rend beaucoup plus visible. Comparer des emplois de même valeur, documenter les écarts de rémunération, expliquer les différences entre populations comparables : les exercices qu’elle impose obligent les organisations à s’interroger sur la cohérence des référentiels qui structurent leurs données.

Le sujet pourrait n’être que réglementaire. Mais il conduit en réalité à une question beaucoup plus profonde : comment maintenir des comparaisons fiables lorsque les classifications, les organisations et les systèmes évoluent plus vite que les référentiels censés les relier ?

CE QUE LES SIRH NE GARANTISSENT PAS

Les systèmes d’information RH ont été conçus pour faire fonctionner les opérations : produire la paie, administrer les contrats, alimenter les déclarations sociales ou suivre les effectifs. Au fil du temps, chaque entité a développé ses propres grades, classifications et grilles de lecture, façonnés pour répondre à ses contraintes opérationnelles. Dans cet environnement, une donnée est jugée fiable dès lors qu’elle permet d’exécuter correctement un processus.

Une date d’embauche ou un taux d’activité s’inscrivent relativement bien dans cette logique, car leur définition évolue peu. En revanche, les classifications, les grades ou les familles de métiers répondent, eux, à une réalité différente. Ils ne prennent leur sens qu’au sein d’un référentiel, lui-même exposé aux évolutions de l’organisation.

Il se transforme sous l’effet des acquisitions, des réorganisations, de l’émergence de nouveaux métiers ou encore de l’évolution des structures managériales. Un intitulé peut ainsi conserver exactement le même nom alors même que le contenu du poste a profondément changé. À l’inverse, des fonctions comparables peuvent être rattachées à des classifications différentes selon les entités. En d’autres termes, les données demeurent cohérentes dans leur système d’origine jusqu’au jour où les référentiels doivent être rapprochés et converger.

L’enjeu ne se limite donc pas à produire des données fiables. Il consiste aussi à préserver les règles qui permettent de les interpréter de façon cohérente. Or, selon une étude Esteval publiée en 2026, seulement 13,5 % des entreprises équipées d’un SIRH disposent d’un référentiel métier ou grade digitalisé…[1][2]

LA DETTE DE MAPPING COMMENCE BIEN AVANT LE PAY GAP

Comparer des personnes exerçant un travail de même valeur suppose avant tout que l’organisation soit capable de démontrer ce qui rend réellement ces emplois comparables. Cette démonstration repose sur un ensemble de correspondances : entre grades et responsabilités, entre classifications locales et référentiel groupe, ou encore entre les différentes versions d’un même modèle organisationnel.

Après une réorganisation, un grade peut voir son périmètre évoluer sans que cette transformation soit formalisée. Une classification locale, à la suite d’une acquisition, peut être conservée sans être véritablement alignée sur le référentiel groupe. Ou, dans le même temps, une rémunération variable peut être intégrée dans une lecture RH tout en étant exclue d’un calcul Finance. Pris séparément, chacun de ces écarts reste généralement maîtrisable. Mais lorsqu’ils s’accumulent, ils finissent par former une véritable « dette de mapping », c’est-à-dire un ensemble de correspondances non documentées que l’organisation doit reconstituer chaque fois qu’elle cherche à rapprocher, comparer ou consolider ses données.

Un référentiel commun ne se résume pas à un simple dictionnaire d’intitulés. Uniformiser l’appellation « Responsable développement » dans l’ensemble des filiales règle peu de choses si les relations entre les concepts que recouvre ce titre n’ont jamais été décrites ni modélisées. Deux postes peuvent partager le même intitulé tout en correspondant à des niveaux de responsabilité très différents. À l’inverse, des métiers désignés de manière distincte peuvent relever d’un même niveau de contribution à l’organisation. Plus qu’un dictionnaire, il s’agit d’un système de continuité analytique : il doit permettre de décrire ce qu’est un emploi à un instant donné, de suivre son évolution dans le temps et de rendre intelligible la façon dont un niveau se traduit d’un référentiel ou d’une convention à une autre.

Avant même de mesurer un pay gap, l’organisation doit être en mesure de démontrer que les éléments qu’elle compare sont effectivement comparables.

GOUVERNER SES RÉFÉRENTIELS : UN SUJET AUTANT ORGANISATIONNEL QUE TECHNIQUE

Cette question soulève un point souvent négligé, celui de l'ownership. Dans les groupes multi-filiales, la frontière entre ce que le groupe normalise et ce que ses entités adaptent localement reste rarement clairement définie. Les référentiels groupe coexistent ainsi avec des classifications locales héritées, sans règles toujours explicites sur ce qui peut être modifié, par qui, dans quelles limites et selon quel processus de validation.

Une absence de responsabilité clairement établie devient particulièrement problématique lorsque l'organisation évolue. Les métiers se transforment et les structures changent. Dans ce contexte, la question n'est plus seulement de définir un référentiel pertinent à un instant donné, mais de maîtriser son évolution.

C'est ce que les experts data désignent sous le terme de « Slowly Changing Dimensions ». Derrière cette notion technique se cache un enjeu très concret : s'assurer qu'une analyse produite aujourd'hui conservera le même sens lorsqu'elle sera relue dans deux ans, alors même que l'entreprise aura connu plusieurs transformations. L'historisation constitue une partie de la réponse, mais elle ne peut suffire sans une gouvernance capable de faire évoluer les règles de manière maîtrisée.

Cette gouvernance implique nécessairement plusieurs acteurs. Quel que soit le choix d'architecture retenu, qu'il s'agisse de maintenir des référentiels versionnés ou de consolider des données issues de filiales différentes, la DSI doit y être associée. Car, dès lors que les référentiels impactent la structure du SIRH, les flux de données ou les mécanismes de consolidation, leur gestion ne peut plus relever des seules équipes RH. C'est d'ailleurs sur ce point que de nombreuses organisations rencontrent des difficultés : non par manque de volonté, mais parce qu'aucune responsabilité n'est formellement attribuée à la gestion de ce qui relie les enjeux métiers et les contraintes techniques.

Les conséquences peuvent pourtant être importantes. Mis à jour en cours de campagne salariale, un référentiel peut rompre la comparabilité avec les exercices précédents. À l'inverse, laissé inchangé après une réorganisation majeure, il peut produire des résultats cohérents en apparence mais trompeurs dans leur interprétation. Selon une enquête de l'ANDRH, seulement 22 % des entreprises engagées dans leur préparation travaillent actuellement à la mise à jour de leurs référentiels emplois. Sa vice-présidente, Laurence Breton-Kueny, estime qu'il faut en moyenne deux ans pour construire une classification suffisamment robuste pour soutenir ce type d'exercice. [3][4]

Un délai qui révèle une difficulté plus profonde : nombre de catégories utilisées quotidiennement n'ont jamais été conçues pour rester cohérentes au fil des transformations. Dès lors, le véritable enjeu n'est pas seulement de définir un référentiel, mais de décider quand et comment il évolue, puis d'assumer collectivement sa gouvernance dans le temps.

QUAND LES DÉFINITIONS DÉRIVENT, LES ANALYSES S'ÉRODENT

Les organisations qui construisent un référentiel commun découvrent généralement un effet très concret : une partie des analyses qui dépendaient jusque-là de retraitements manuels est enfin facilitée. Des travaux mobilisant plusieurs semaines de reconstitution de populations comparables peuvent être rejoués sans dépendre exclusivement des personnes qui « connaissent » historiquement les données. Les divergences récurrentes entre les lectures RH et Finance de la masse salariale s'atténuent à mesure qu'une couche commune de définition et d'historisation se stabilise.

Ces bénéfices concernent d'abord les activités de reporting et d'analyse traditionnelles. Mais leur portée s'élargit à mesure que les organisations développent des usages plus avancés de leurs données. Car lorsque les traitements se standardisent, que les analyses se multiplient et que les décisions s'appuient davantage sur des modèles, la stabilité des définitions devient une condition de fiabilité des résultats.

Y compris, et peut-être surtout, lorsque ces résultats sont produits par des modèles prédictifs. Appliqués aux données RH, ils reposent en effet sur une hypothèse rarement formulée : celle selon laquelle les variables utilisées conservent une signification suffisamment stable dans le temps. Or cette stabilité n'a rien d'acquis. Une famille de métiers peut être redécoupée, des règles de classification peuvent évoluer ou certaines catégories peuvent être réinterprétées au fil des transformations de l'organisation.

Un indicateur de mobilité interne calculé sur des périmètres métiers modifiés entre deux exercices peut alors signaler une tendance qui n'existe pas ou, au contraire, masquer une évolution bien réelle. Les modèles continuent de produire des résultats. Ce qui devient plus incertain, c'est la capacité à les interpréter correctement. Une variation observée peut refléter autant un changement dans l'organisation qu'une modification silencieuse des catégories utilisées pour le mesurer.

Cette fragilité apparaît rarement sous la forme d'une erreur visible. Elle s'installe progressivement. À mesure que les définitions évoluent sans être historisées ni gouvernées de manière cohérente, la capacité des systèmes à produire des analyses comparables dans le temps se dégrade. Les indicateurs continuent d'être calculés, les tableaux de bord restent disponibles, mais il devient plus difficile d'affirmer avec certitude ce qu'ils mesurent réellement.

CE QUE LES DONNÉES RH DEVRONT DÉSORMAIS PROUVER

En obligeant les entreprises à justifier leurs écarts de rémunération et à comparer des emplois de même valeur, la directive met sous tension des classifications rarement confrontées à un tel niveau d'exigence analytique. Ce travail est nécessairement progressif et ne peut être entièrement délégué à la technologie, car il suppose de maintenir dans le temps des catégories dont le sens évolue au rythme de l'organisation elle-même.

Mais l'enjeu dépasse désormais le seul cadre réglementaire. Les systèmes RH ne servent plus uniquement à administrer des effectifs ou à produire des reportings. Ils constituent progressivement l'infrastructure à partir de laquelle les entreprises cherchent à comprendre leurs propres transformations : évolution des métiers, trajectoires salariales, mobilités, politiques de rémunération ou encore analyses prospectives.

Dans ce contexte, la question n'est plus seulement de disposer de davantage de données. Elle consiste à préserver dans le temps la cohérence des catégories qui permettent de leur donner du sens. Car lorsque les définitions évoluent plus vite que les mécanismes chargés de les documenter et de les historiser, la confiance accordée aux analyses finit inévitablement par s'éroder.

C'est au cœur de ces transformations que s'inscrit le travail conduit par les équipes d'ACT-ON DATA aux côtés des directions RH. Au-delà des exigences réglementaires, l'enjeu est souvent plus fondamental : s'assurer que les décisions prises aujourd'hui pourront encore être comprises, expliquées et comparées demain à partir des mêmes repères.

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[1] Directive (UE) 2023/970 du Parlement européen et du Conseil du 10 mai 2023.

[2] Esteval, « Transparence salariale : 7,2 % d’écart inexpliqué à poste égal F/H », étude 2026.

[3] ANDRH, « Transparence des rémunérations : les DRH alertent sur les risques d’une transposition précipitée», enquête janvier-février 2026.

[4] La Gazette France, « Transparence salariale : un chantier RH à haut risque social », conférence ANDRH, février 2026.