De la GTA au Workforce Management : ce que change la planification

La Gestion des Temps et des Activités (GTA) donne aujourd’hui l’image d’un marché largement stabilisé. Les fonctions de base sont connues, les offres semblent proches et les différences entre éditeurs sont parfois difficiles à apprécier au-delà des grilles fonctionnelles. Dans le même temps, certaines solutions revendiquent des capacités de planification plus avancées, de prédiction ou d’intelligence artificielle, souvent regroupées sous la bannière du workforce management.

Pour les entreprises qui doivent choisir ou remplacer une solution, cette évolution complique l’arbitrage. Toutes les nouveautés ne modifient pas de la même manière la capacité du logiciel à répondre aux contraintes de l’organisation, et toutes ne justifient pas le même niveau d’investissement ou de sophistication.

L’enjeu aujourd’hui consiste donc à comprendre où se situent désormais les écarts significatifs entre les solutions, ce qui les explique et dans quelles situations/secteurs ils deviennent réellement déterminants.

LE SUIVI DU TEMPS DE TRAVAIL, UNE FONCTIONNALITÉ GTA DEVENUE STANDARD

La fonction standard de la GTA est bien établie : calculer et notifier des alertes légales, calculer le temps réalisé, appliquer les règles qui lui sont associées et en traduire les résultats sur les compteurs, les absences, les plannings ou la paie. Cette fonction répond aussi à une exigence juridique, à l’échelle européenne et nationale. Dans son arrêt du 14 mai 2019, la Cour de justice de l’Union européenne a jugé que les États membres doivent imposer aux employeurs un système de mesure de la durée du temps de travail journalier de chaque salarié, objectif, fiable et accessible[1]. Tandis qu’en France, l’article L. 3171-4 du Code du travail impose à l’employeur, en cas de litige, de fournir les éléments justifiant les horaires réalisés, et prévoit que tout système d’enregistrement automatique soit fiable et infalsifiable[2]. La Cour de cassation a toutefois précisé en février 2024 que l’absence d’un tel système ne prive pas l’employeur du droit de produire d’autres preuves[3].

Le droit n’impose donc pas d’acheter un logiciel, mais de maîtriser les informations sensibles et d’en expliquer le calcul. Un logiciel y répond de façon industrielle, en appliquant à de larges populations un grand nombre de règles d’horaires, de repos, de compteurs et de conventions collectives.

C’est sur cette base que le marché a progressivement mûri. On observe aujourd’hui une réelle homogénéité des logiciels GTA sur des fonctions standards (dossier collaborateur, self-service, absences, gestion des organisations, etc.). Pour autant, cette maturité reste inégale. La gestion des absences a atteint un plateau, tandis que les écarts entre solutions peuvent atteindre quarante points sur certaines fonctionnalités avancées, notamment la gestion de règles spécifiques ou la planification sous contrainte.

La GTA n’a donc pas achevé son évolution.  Ses fonctions historiques étant désormais largement couvertes, les différences entre solutions apparaissent surtout lorsqu’il faut gérer des situations plus complexes.

DE LA GESTION DU TEMPS À LA PLANIFICATION SOUS CONTRAINTE DES EFFECTIFS

C’est précisément dans ces cas de figure que la fonction du logiciel commence à changer. Lorsque les horaires sont réguliers, les équipes stables et la charge prévisible, établir le planning nécessite relativement peu d’arbitrages. La difficulté augmente dès que se combinent saisonnalité, multi-établissements, intérim, astreintes, prévisions, remplacements, compétences spécifiques ou variations rapides de l’activité.

Prenons pour exemple une coopérative qui doit intégrer environ 500 saisonniers en un mois. Là où la création de dossiers, le suivi des temps et l’alimentation de la paie relèvent de la GTA, la répartition des saisonniers selon le besoin quotidien, leurs disponibilités et les contraintes de temps relève déjà du workforce management. Le logiciel ne sert plus ici seulement à constater et traiter le temps réalisé : il contribue à organiser, en amont, la capacité de travail nécessaire à l’activité.

La planification constitue ainsi le point de passage entre les deux, à condition de ne pas la réduire à la génération automatique d’un planning. Une planification sous contrainte doit arbitrer simultanément entre plusieurs paramètres : effectif nécessaire, compétences requises, durée maximale du travail, temps de repos, disponibilités ou préférences des salariés. Elle ne cherche plus seulement à construire un planning valide, mais à rapprocher au mieux les ressources disponibles du besoin opérationnel.

C’est également à ce niveau que deux logiciels apparemment équivalents commencent à produire des réponses très différentes. L’un peut nécessiter de nombreuses interventions manuelles dès qu’une absence ou une exception survient tandis que l’autre peut recalculer une proposition en intégrant directement les différentes contraintes et leurs interactions.

La comparaison des solutions doit donc être méthodologique et challengée. Une grille fonctionnelle permet d’écarter les solutions manifestement inadaptées, mais elle suffit moins à départager les finalistes. Des scénarios réels ou POC permettront à une organisation de se projeter dans ses cas de gestion complexes réalistes et devient donc le meilleur révélateur du niveau de workforce management dont elle a besoin.

DONNÉES RH ET BESOINS D’ACTIVITÉ : LES NOUVELLES EXIGENCES DE LA PLANIFICATION

Plus la planification doit intégrer de contraintes, plus elle dépend de données nombreuses, qui doivent être non seulement fiables mais aussi disponibles au bon moment. Aux informations traditionnellement gérées dans le SIRH (contrat, affectation, absences, règles de temps ou compétences), s’ajoutent progressivement des données liées à l’activité : prévisions de charge, volumes de production, fréquentation d’un site ou, selon les secteurs, taux d’occupation.

Le passage au workforce management élargit ainsi le périmètre d’information mobilisé par la planification. Le logiciel doit toujours traiter correctement les données RH, mais aussi les rapprocher de données opérationnelles pour dimensionner les ressources et ajuster les affectations au besoin réel de l’activité.

Cela renforce les exigences d’intégration, de circulation et de cohérence des données entre les différentes briques du SIRH. Un planning construit à partir d’un contrat obsolète, d’une absence non transmise ou d’une compétence mal renseignée peut être techniquement valide mais inutilisable opérationnellement. De la même manière, une modification réalisée dans la GTA doit pouvoir se répercuter correctement jusqu’aux éléments variables de paie, sans créer plusieurs versions concurrentes d’une même information.

La qualité de l’architecture dépend alors moins du nombre d’interfaces disponibles que de la manière dont les données sont gouvernées. Pour chaque information, il faut identifier l’application de référence, définir les règles de mise à jour et organiser sa propagation vers les autres briques concernées. Les difficultés apparaissent notamment lorsque plusieurs systèmes peuvent modifier une même donnée ou que les responsabilités ne sont pas clairement établies. Et s’accentuent lorsque la planification mobilise également des données issues de systèmes opérationnels distincts.

À mesure que le logiciel intervient en amont de l’organisation du travail, sa performance dépend donc autant de ses capacités de calcul que de la qualité des données sur lesquelles il s’appuie.

OPTIMISATION, PRÉDICTION, INTERACTION : CE QUE L’IA APPORTE RÉELLEMENT

Cette combinaison de données et de capacités de calcul permet de développer des fonctions avancées de prévision et d’optimisation, auxquelles viennent désormais s’ajouter certains usages de l’intelligence artificielle. Celle-ci n’est ni à l’origine de cette évolution ni un critère suffisant pour distinguer une GTA d’une solution de workforce management.

Pour comprendre son apport réel, trois registres doivent être distingués :

• L’optimisation : les moteurs de planification utilisent de longue date des techniques de recherche opérationnelle pour calculer un planning en conciliant plusieurs contraintes, sans que cela relève nécessairement de l’intelligence artificielle.
• La prédiction : à partir de données historiques, des modèles peuvent estimer une charge future, anticiper certains besoins ou détecter des écarts récurrents afin d’améliorer la planification.
• L’interaction : les technologies génératives permettent d’interroger l’application en langage naturel, d’expliquer un compteur ou d’assister un manager face à une anomalie.

Ces différences évitent notamment de confondre des moteurs de planification déjà sophistiqués avec les apports plus récents de l’IA générative. Un assistant conversationnel ne transforme pas davantage, à lui seul, une GTA en solution de workforce management.

Une vigilance particulière s’impose en revanche lorsque l’IA intervient dans des décisions concernant les salariés. Le règlement européen sur l’intelligence artificielle classe parmi les systèmes à haut risque certains usages liés à l’emploi et à la gestion de la main-d’œuvre, notamment lorsqu’ils servent à attribuer des tâches sur la base du comportement ou de caractéristiques individuelles, ou à suivre et évaluer les performances[4]. Toutes les fonctions d’IA intégrées à un logiciel RH ne relèvent pas de cette catégorie. Leur finalité et leur rôle dans la décision doivent être examinés.

Une logique qui vaut plus largement pour les fonctionnalités avancées de workforce management car leur intérêt ne tient pas à leur sophistication, mais à leur capacité à améliorer réellement la manière dont l’organisation planifie, arbitre et ajuste ses ressources.

CHOIX D’UNE SOLUTION GTA : L’ENJEU DE LA MATURITÉ ORGANISATIONNELLE

L’évolution de la GTA vers le workforce management ne signifie pas que toutes les entreprises doivent élargir leur périmètre fonctionnel. Elle oblige surtout à mieux qualifier le besoin. Plus une organisation combine contraintes sociales, variabilité d’activité, multiplicité des populations et décisions de planification fréquentes, plus elle peut tirer parti de capacités avancées. À l’inverse, ajouter des fonctions de prévision, d’optimisation ou d’automatisation à un environnement peu préparé risque surtout de déplacer la complexité plutôt que de la réduire.

C’est pourquoi un projet GTA - Planification ne devrait plus être abordé uniquement comme un simple choix de solution. Il engage aussi le modèle de gestion qui l’entoure : qualité des règles et de la donnée, responsabilités sur les données, niveau d’autonomie laissé aux managers, articulation entre décisions centrales et locales, RH & Production, capacité à exploiter les recommandations produites. Deux entreprises équipées du même logiciel peuvent obtenir des résultats très différents selon la manière dont ces dimensions ont été pensées.

Le choix d’une solution GTA doit donc mettre en regard deux niveaux de maturité : celle du logiciel et celle de l’organisation qui va l’utiliser. Un moteur de planification sophistiqué apporte peu si les données sont instables, si les arbitrages restent informels ou si les managers n’ont pas les moyens d’agir sur les recommandations proposées. À l’inverse, lorsque ces conditions sont réunies, le workforce management peut faire évoluer la GTA d’un outil principalement centré sur le temps vers un dispositif plus directement connecté au pilotage de l’activité.

La bonne solution n’est donc pas celle qui couvre le plus grand nombre de cas de figure, mais celle dont le niveau de sophistication correspond à la complexité que l’organisation doit réellement gérer et qu’elle est capable de piloter dans la durée.

[1]CJUE (grande chambre), 14 mai 2019, CCOO c/ Deutsche Bank, aff. C-55/18, ECLI:EU:C:2019:402. Texte de l’arrêt, EUR-Lex. eur-lex.europa.eu

[2]Code du travail, article L. 3171-4. Texte en vigueur, Légifrance. legifrance.gouv.fr

[3]Cass. soc., 7 février 2024, n° 22-15.842, publié au bulletin. Texte intégral, Légifrance. legifrance.gouv.fr

⁴Règlement (UE) 2024/1689 sur l’intelligence artificielle, annexe III, point 4 (emploi et gestion de la main-d’œuvre). Texte au Journal officiel, EUR-Lex. eur-lex.europa.eu