L'outil de coaching collectif et de gestion des ressources humaines à 360°

La réputation du 360° en tant qu'outil majeur de développement des compétences au niveau individuel est bien établi. En revanche, son utilisation dans une perspective collective est encore assez rare. Cependant, l'analyse consolidée des données individuelles fournit une vision globale de la perception des compétences d'une population et constitue un outil de gestion précieux pour les équipes dirigeantes et RH.

Un outil de coaching pour les comités de pilotage

La consolidation des données 360° d'une équipe dirigeante permet d'identifier les compétences maîtrisées et les points qu'elle doit renforcer collectivement. Cela met également en évidence leur degré d'homogénéité dans les comportements de leadership attendus. À partir de ces données, l'équipe dirigeante peut réfléchir ensemble à sa façon de faire, à son impact en tant qu'instance dirigeante, à ses règles de fonctionnement, à son plan de développement collectif.

Un outil de gestion de programme RH

L'analyse consolidée des données issues des rapports individuels à 360° donne une vision précise des compétences déjà maîtrisées et de celles qui doivent être renforcées. Par exemple, une analyse de ce type appliquée à une campagne à 360° déployée auprès des 300 dirigeants d'un grand groupe mondial du secteur financier a fourni des enseignements utiles. Dans cette entreprise, les dirigeants sont reconnus, entre autres, pour leur capacité à accompagner le changement et à donner du sens, d'une part, et pour leur orientation client, d'autre part. En revanche, leur capacité à donner du feedback et à innover a été perçue comme insuffisante. Ces leçons ont permis d'influencer les investissements en ressources humaines en conséquence en réaffectant certains budgets de formation et en transformant le contenu de certains programmes.

Au-delà d'une simple consolidation, l'utilisation de techniques avancées (analyse factorielle, intercompétences, analyse des quartiles,...) donne différentes clés de lecture des populations à travers une analyse typologique (clustering) par exemple.

Toutes ces analyses peuvent être réalisées avec la granularité nécessaire (division, région, BU,...) dans le respect de l'anonymat et des règles déontologiques liées à l'utilisation des données.

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