L'Analytique RH au Service de la Prise de Décision Stratégique ; Une Recherche menée avec WEBGRAM (société basée à Dakar-Sénégal), meilleure entreprise(société / agence) de développement d'applications web et mobiles et d'outil de Gestion des Ressources Humaines en Afrique

L'Analytique RH au Service de la Prise de Décision Stratégique; WEBGRAM, meilleure entreprise / société / agence  informatique basée à Dakar-Sénégal, leader en Afrique du développement de solutions de Gestion des Ressources Humaines, RH, GRH, Gestion des ressources humaines, Suivi des ressources humaines, Gestion administrative des salariés et collaborateurs, Gestion disponibilités, Congés et absences des employés, Suivi des temps de travail et du temps passé par activité des agents, Suivi et consolidation des talents, compétences, parcours et formations du personnel, Gestion de projet et d'équipes, Gestion de la performance, Définition des objectifs, Formation du personnel, Gestion du processus de recrutement, Administration et logistique, Gestion des plannings, Gestion des demandes de missions, des déplacements et des dépenses de voyages professionnels, Gestion des alertes, Gestion des profils (rôles), Gestion du journal des actions (log), Gestion du workflow (circuit de validation). Ingénierie logicielle, développement de logiciels, logiciel de Gestion des Ressources Humaines, systèmes informatiques, systèmes d'informations, développement d'applications web et mobiles.

L'Analytique RH au Service de la Prise de Décision Stratégique fait référence à l'utilisation systématique de données et de techniques analytiques dans les ressources humaines (RH) pour améliorer la performance organisationnelle et éclairer les choix stratégiques. Émergente au début du XXIe siècle, l'analytique RH a évolué, passant d'une concentration principalement sur les indicateurs opérationnels, tels que les taux d'embauche et de roulement, à des analyses plus complexes qui alignent les initiatives RH sur les objectifs commerciaux plus larges. Cette évolution a été propulsée par les avancées en technologies de l'information, les systèmes de gestion de données et une reconnaissance croissante de l'importance de la prise de décision basée sur les données dans le paysage dynamique de la main-d'œuvre actuel.

La signification de l'analytique RH réside dans sa capacité à fournir des informations exploitables qui alimentent la prise de décision stratégique au sein des organisations. En utilisant divers types d'analytique — y compris descriptive, prédictive, prescriptive et diagnostique —, les services RH peuvent analyser les données des employés pour relever des défis critiques, améliorer la gestion des talents et favoriser une culture de travail positive. Des études ont montré que les organisations utilisant l'analytique RH connaissent souvent des taux de réussite de projet améliorés, une rétention accrue des employés et des indicateurs de performance améliorés, soulignant la valeur de l'exploitation des données pour une gestion efficace de la main-d'œuvre.

Cependant, la mise en œuvre de l'analytique RH n'est pas sans controverses et défis. Les problèmes liés à la confidentialité et à la sécurité des données, la résistance au changement au sein des organisations et la nécessité d'une qualité et d'une intégration des données constituent des obstacles importants. De plus, le déficit de compétences en littératie des données chez les professionnels des RH peut entraver l'adoption réussie des pratiques analytiques. Alors que les organisations s'efforcent d'exploiter pleinement le potentiel de l'analytique RH, elles doivent surmonter ces défis tout en favorisant une culture qui adopte la prise de décision basée sur les données.

Pour l'avenir, l'avenir de l'analytique RH devrait être façonné par les avancées en intelligence artificielle (IA) et en apprentissage automatique, qui promettent d'améliorer davantage les capacités prédictives et de rationaliser les processus RH. L'intégration de ces technologies permettra aux services RH non seulement d'anticiper les tendances de la main-d'œuvre, mais aussi de personnaliser les expériences des employés et d'améliorer l'efficacité organisationnelle globale. À mesure que les entreprises continuent d'évoluer, l'application stratégique de l'analytique RH sera essentielle pour relever les défis émergents de la main-d'œuvre et assurer un succès organisationnel durable.

Contexte historique Émergence de l'analytique RH

L'analytique RH, également connue sous le nom d'analytique des personnes, a commencé à gagner du terrain au début du XXIe siècle, lorsque les organisations ont reconnu la valeur de la prise de décision fondée sur les données dans les ressources humaines. Initialement, l'accent était principalement mis sur les indicateurs opérationnels, tels que les taux d'embauche et de roulement, mais à mesure que la technologie progressait, la complexité et la portée de l'analytique dans les RH ont également augmenté. Cette évolution a été influencée par la disponibilité croissante de données et d'outils analytiques sophistiqués, permettant aux professionnels des RH d'approfondir les indicateurs de performance, d'engagement et de rétention des employés. 

Développement grâce à la technologie 

La prolifération des technologies de l'information et des systèmes de gestion des données dans les années 2000 a joué un rôle central dans le développement de l'analytique RH. Les organisations ont commencé à adopter des systèmes d'information sur les ressources humaines (SIRH) capables de collecter et d'analyser les données relatives à la performance de la main-d'œuvre. Cette capacité a permis aux services RH de passer des méthodes traditionnelles de gestion du capital humain à des approches plus stratégiques et informées par les données, ce qui a entraîné une amélioration de la performance organisationnelle et des pratiques de gestion des talents. 

Expansion de l'orientation stratégique 

Dans les années 2010, l'analytique RH avait évolué pour englober non seulement des informations opérationnelles, mais également une analytique avancée et prédictive. Les organisations ont commencé à comprendre que l'exploitation des données RH pouvait éclairer la planification stratégique à long terme et aligner les initiatives RH sur les objectifs commerciaux globaux. Ce changement a été souligné par des études montrant que les organisations utilisant l'analytique RH ont constaté des améliorations significatives des taux de réussite des projets et de la rétention des employés, démontrant le lien critique entre les pratiques RH fondées sur les données et l'efficacité organisationnelle.

Tendances actuelles et orientations futures 

Ces dernières années, l'orientation de l'analytique RH s'est encore élargie pour inclure la prise de décision stratégique dans le contexte de changements technologiques rapides et de l'évolution de la dynamique de la main-d'œuvre. La pandémie de COVID-19 a souligné l'importance d'une prise de décision agile et la nécessité d'informations en temps réel pour faire face efficacement aux crises. Alors que les organisations adoptent de plus en plus des modèles de travail à distance et hybrides, l'analytique RH est devenue essentielle pour guider la gestion des talents, les décisions d'embauche et les stratégies d'engagement des employés. 

Types d'analytique RH 

L'analytique RH peut être classée en quatre types principaux : descriptive, prédictive, prescriptive et diagnostique. Chaque type sert un objectif distinct en aidant les organisations à utiliser les données pour une prise de décision éclairée et le développement de stratégies. 

Analytique descriptive 

L'analytique descriptive se concentre sur l'analyse des données historiques pour comprendre les tendances et les résultats passés. Elle aide les organisations à résumer et à interpréter les données relatives à la performance des employés, aux taux de roulement et à d'autres indicateurs. En fournissant des informations sur ce qui s'est passé, l'analytique descriptive jette les bases d'analyses plus complexes dans le domaine des RH. 

Analytique prédictive

L'analytique prédictive utilise des données historiques et des algorithmes statistiques pour prévoir les résultats futurs. Ce type d'analyse peut évaluer la probabilité de divers scénarios, tels que la réussite des employés dans des rôles spécifiques ou les taux de roulement potentiels. Par exemple, l'analytique prédictive peut identifier les employés à haut risque et aider les organisations à prendre des mesures préventives pour améliorer la rétention. En utilisant des modèles prédictifs à différentes étapes du cycle de vie de l'employé, les entreprises peuvent améliorer leurs processus d'embauche et la gestion de leur main-d'œuvre. 

Analytique prescriptive 

L'analytique prescriptive va au-delà de la prédiction en offrant des recommandations basées sur l'analyse des tendances et des modèles de données. Ce type d'analytique peut suggérer des stratégies pour divers défis RH, notamment les initiatives de rétention et les programmes d'engagement des employés. Par exemple, si l'analytique prédictive indique des niveaux de stress élevés chez les employés, l'analytique prescriptive peut recommander des actions telles que des programmes de bien-être ou des ateliers sur la santé mentale pour atténuer ces problèmes. 

Analytique diagnostique

L'analytique diagnostique vise à comprendre les raisons des résultats passés en analysant les données plus en profondeur. Cette approche aide les professionnels des RH à identifier les causes profondes de problèmes tels que l'insatisfaction des employés ou les taux de roulement élevés. En utilisant différents types de données, tels que les données démographiques et les indicateurs de performance des employés, les organisations peuvent mieux diagnostiquer les problèmes et mettre en œuvre des solutions ciblées. 

Intégration des types de données 

Pour maximiser les avantages de l'analytique RH, les organisations sont encouragées à intégrer plusieurs types de données, combinant à la fois les données sur les personnes (comme les données démographiques et les compétences) et les données sur le travail (telles que les indicateurs de productivité et les échéanciers de projet). Cette approche holistique permet aux entreprises de découvrir des tendances et des modèles qui peuvent ne pas apparaître lors de l'analyse d'un seul type de données. L'objectif de l'utilisation de ces différents types d'analytique est de faciliter la prise de décision fondée sur les données, permettant aux services RH de passer de la conjecture à des actions stratégiques éclairées.

Outils et technologies

Les outils d'analytique RH sont des plateformes logicielles spécialisées qui jouent un rôle crucial dans la collecte, l'analyse et la visualisation des données sur les personnes afin de soutenir la prise de décision stratégique au sein des organisations. Ces outils sont essentiels pour les services RH modernes, leur permettant d'obtenir des informations sur diverses fonctions des ressources humaines et d'optimiser des indicateurs clés tels que les taux de recrutement et de rétention, les évaluations de performance, les initiatives de diversité et d'inclusion, et la planification des effectifs.

Types d'outils d'analytique RH 

Il existe plusieurs types d'outils d'analytique RH disponibles qui répondent à différents besoins analytiques:

• Outils d'analytique prédictive : Ces outils utilisent des données historiques pour prédire les résultats futurs, aidant ainsi les professionnels des RH à anticiper les défis potentiels.
• Outils d'analyse des sentiments : Conçus pour évaluer le sentiment des employés, ces outils analysent les commentaires pour comprendre les niveaux d'engagement et de satisfaction des employés.
• Outils de visualisation des données : Des plateformes telles que Power BI et Tableau fournissent des représentations visuelles des données, ce qui facilite l'interprétation des ensembles de données complexes et la communication efficace des informations par les équipes RH.
• Outils d'analyse statistique : Des logiciels comme R et Python sont utilisés pour une analyse statistique plus avancée, permettant d'obtenir des informations plus approfondies sur les tendances de la main-d'œuvre. 

Principales fonctionnalités à considérer

Lors du choix d'outils d'analytique RH, les organisations devraient tenir compte de plusieurs fonctionnalités essentielles pour s'assurer qu'elles répondent à leurs besoins évolutifs:

• Capacités d'intégration : Les outils sélectionnés doivent être compatibles avec les SIRH existants et d'autres systèmes de gestion du personnel afin de rationaliser la collecte et l'analyse des données.
• Convivialité et interface utilisateur : Une conception intuitive est essentielle, car des outils compliqués peuvent entraver l'adoption par les utilisateurs et l'interprétation des données.
• Évolutivité : À mesure que les organisations se développent, leurs besoins analytiques évolueront. Par conséquent, les outils doivent être capables de s'adapter à la croissance de l'entreprise.

Support et formation : Les fournisseurs doivent proposer un support complet et des ressources de formation pour aider les équipes RH à maximiser l'utilisation du logiciel.

Importance de l'exactitude des données

La collecte de données exactes est fondamentale pour une analytique RH efficace. Il est conseillé aux organisations de collecter des données directement alignées sur leurs objectifs stratégiques et d'extraire des informations de toutes les sources disponibles pour une représentation plus précise de leur situation actuelle. De plus, l'exécution d'une analyse de données efficace — qu'elle soit descriptive, diagnostique ou prédictive — nécessite des outils capables de s'adapter aux besoins changeants à mesure que les organisations se développent. 

Applications de l'analytique RH

L'analytique RH est devenue une composante cruciale de la gestion moderne des ressources humaines, offrant des informations précieuses qui alimentent la prise de décision stratégique dans divers domaines au sein des organisations. 

Analytique prédictive

L'analytique prédictive utilise l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle pour anticiper les tendances et les comportements futurs au sein de la main-d'œuvre. En analysant les données historiques, les RH peuvent prévoir le roulement du personnel, identifier les leaders potentiels et discerner les facteurs influençant l'engagement des employés. Cette approche proactive permet aux organisations d'élaborer des stratégies qui atténuent les problèmes avant qu'ils ne surviennent, améliorant ainsi la stabilité et la performance globales de la main-d'œuvre. 

Amélioration de l'expérience employé

Les plateformes intégrées d'expérience employé, telles que celles développées par Qualtrics et Culture Amp, exploitent le feedback des employés en temps réel pour surveiller et améliorer continuellement les environnements de travail. Ces plateformes permettent aux RH d'évaluer le sentiment des employés et de répondre rapidement à leurs préoccupations, ce qui, en fin de compte, améliore leur satisfaction et leur engagement. 

Gestion des talents

L'analytique RH joue un rôle essentiel dans la gestion des talents en fournissant des informations qui éclairent les stratégies efficaces d'embauche, de rétention et de développement. Des indicateurs tels que la qualité de l'embauche, la source de l'embauche et les taux d'abandon des candidats aident les organisations à affiner leurs processus de recrutement et à identifier les domaines à améliorer. De plus, l'analytique de la gestion des talents identifie les déficits de compétences et les besoins en formation, facilitant ainsi la croissance professionnelle au sein de la main-d'œuvre. 

Initiatives de diversité et d'inclusion 

Les informations fondées sur les données aident les organisations à élaborer et à mettre en œuvre des initiatives de diversité et d'inclusion (DE&I). En utilisant l'analytique prescriptive, les RH peuvent sélectionner les stratégies de DE&I les plus efficaces pour améliorer la rétention, réduire les biais et favoriser un environnement de travail plus sain. Cette application stratégique soutient non seulement les pratiques éthiques, mais contribue également à la performance globale de l'organisation. 

Gestion de la performance

L'intégration de l'analytique dans les processus de gestion de la performance permet aux équipes RH d'identifier les employés à haut potentiel, les futurs leaders potentiels et les domaines nécessitant un soutien ou une formation supplémentaire. Cette approche fondée sur les données facilite des évaluations de performance plus ciblées et efficaces, favorisant ainsi la réussite organisationnelle. 

Planification stratégique des effectifs 

 L'analytique RH permet aux organisations d'anticiper les besoins futurs en personnel en analysant les modèles de croissance de l'entreprise, les tendances du secteur et les données historiques. L'analytique prédictive aide à la planification stratégique des effectifs, permettant aux RH de répondre de manière proactive aux changements dans les besoins en talents et d'optimiser l'allocation des ressources. 

Défis de l'analytique RH

Malgré les avantages potentiels de l'analytique RH pour améliorer la prise de décision et la performance organisationnelle, plusieurs défis peuvent entraver sa mise en œuvre efficace. 

Préoccupations concernant la confidentialité et la sécurité des données

L'un des principaux défis de l'analytique RH est de garantir la confidentialité et la sécurité des données des employés. Les organisations doivent établir des politiques claires concernant l'accès aux données, en s'assurant que seul le personnel ayant un besoin légitime peut accéder aux informations sensibles. De plus, la mise en œuvre de pratiques robustes de protection des données, telles que le cryptage, l'authentification multi-facteurs et des audits de sécurité réguliers, est essentielle pour atténuer les risques de violation de données. 

Résistance au changement

Un autre obstacle important est la résistance à l'adoption de pratiques fondées sur les données au sein des services RH et dans l'ensemble de l'organisation. Pour surmonter cela, les organisations doivent donner la priorité à l'éducation de tous les employés sur la valeur stratégique de l'analytique RH, en utilisant des études de cas qui mettent en évidence les mises en œuvre réussies pour favoriser l'adhésion. 

Qualité et intégration des données 

La qualité des données collectées pour l'analyse est cruciale pour une analytique RH efficace. Des données incohérentes ou inexactes peuvent conduire à des informations trompeuses et à une mauvaise prise de décision. Par conséquent, l'intégration de solutions technologiques RH dans les systèmes existants peut simplifier la collecte de données et améliorer la qualité globale des informations disponibles pour l'analyse. 

Déficit de compétences et formation

Un déficit de compétences au sein de l'équipe RH en matière d'analyse de données peut également entraver l'application réussie de l'analytique RH. Les organisations doivent investir dans la formation de leurs professionnels des RH afin de développer leurs compétences en littératie des données et en analyse, ce qui leur permettra d'exploiter efficacement les outils analytiques. 

Barrières culturelles

La résistance culturelle au sein des organisations peut poser un défi important à la mise en œuvre de l'analytique RH. Favoriser une culture qui adopte la prise de décision fondée sur les données implique de changer les mentalités et d'encourager l'ouverture à de nouvelles méthodes d'évaluation et de mesure de la performance. Ce changement peut prendre du temps et nécessite un leadership engagé. En relevant ces défis, les organisations peuvent mieux exploiter pleinement le potentiel de l'analytique RH, ce qui conduit à des décisions plus éclairées et à de meilleurs résultats organisationnels. 

Tendances futures Prise de décision basée sur les données

L'avenir de l'analytique RH est destiné à devenir de plus en plus axé sur les données, en tirant parti de technologies avancées telles que l'intelligence artificielle (IA) pour améliorer les processus de prise de décision. Les outils d'IA peuvent traiter efficacement de vastes quantités de données, révélant des tendances et des informations qui peuvent ne pas apparaître par les méthodes d'analyse traditionnelles. Ce changement permet aux professionnels des RH de prendre des décisions plus rapides et plus éclairées concernant le recrutement, le développement des employés et les stratégies de rétention. L'analytique prédictive jouera un rôle crucial dans l'anticipation des tendances de la main-d'œuvre, ce qui permettra aux organisations d'améliorer la précision de l'embauche et d'accroître l'engagement global des employés. 

Indicateurs d'engagement et de performance des employés 

L'un des principaux axes futurs sera la mesure plus efficace des niveaux d'engagement et des indicateurs de performance des employés. Alors que les organisations reconnaissent l'importance d'employés engagés et motivés, des indicateurs tels que l'efficacité de la formation, les taux d'absentéisme et les taux de rétention seront essentiels pour comprendre et améliorer la dynamique de la main-d'œuvre. Les entreprises qui utilisent la modélisation prédictive et l'analyse des tendances non seulement anticiperont les pénuries de compétences potentielles, mais favoriseront également une main-d'œuvre plus engagée et productive. 

Intégration des outils d'IA et d'analytique

L'intégration de l'IA aux outils d'analytique RH devrait révolutionner divers aspects des ressources humaines. Par exemple, les systèmes alimentés par l'IA peuvent automatiser la sélection des CV et évaluer l'adéquation culturelle des candidats tout en minimisant les biais dans le processus d'embauche. De plus, ces outils peuvent prévoir la performance des employés et recommander des parcours d'apprentissage personnalisés, améliorant ainsi la satisfaction et les stratégies de rétention des employés. Cette avancée technologique facilitera un environnement RH plus agile et réactif, s'alignant sur les objectifs stratégiques de l'organisation.     

Collaboration interdépartementale

Les tendances futures mettront également l'accent sur l'importance de la collaboration interdépartementale pour surmonter les silos qui entravent souvent une analyse de données efficace. Des organisations telles que la Croix-Rouge ont été confrontées à des défis liés à la collecte de données fragmentées, ce qui souligne la nécessité d'un cadre de données unifié. En investissant dans des outils d'intégration de données robustes et en favorisant une approche interdisciplinaire du partage de données, les entreprises peuvent débloquer des informations exploitables pour améliorer l'engagement et la rétention des employés. Études de cas Diverses organisations ont mis en œuvre avec succès l'analytique RH pour améliorer leurs performances commerciales. Ces études de cas illustrent différentes méthodologies et les résultats obtenus grâce à l'analytique des personnes. Exemples concrets Lien entre l'expérience employé : Une étude de cas souligne le lien entre l'expérience employé et les résultats commerciaux. En exploitant les données des enquêtes auprès des employés et des évaluations de performance, l'organisation a identifié des domaines clés à améliorer qui ont influencé directement la productivité globale et la satisfaction des employés.

Identification des tendances 

Un autre exemple montre comment une entreprise a suivi des indicateurs tels que les scores de satisfaction des employés et l'efficacité de la formation au fil du temps. Cette analyse a révélé des informations sur l'impact des changements de politique, permettant à l'organisation de prendre des décisions stratégiques éclairées. Par exemple, une augmentation de l'absentéisme a signalé des problèmes potentiels liés à l'épuisement professionnel des employés, ce qui a incité à des interventions visant à améliorer l'équilibre entre vie professionnelle et vie personnelle. Orientation stratégique sur les problèmes commerciaux : Un troisième cas souligne l'importance de commencer par un problème commercial clair plutôt que de simplement analyser les données. Cette organisation a utilisé une approche analytique axée sur les hypothèses, ce qui lui a permis d'aligner les résultats RH sur les objectifs commerciaux plus larges. Ce changement d'orientation a aidé à résoudre des défis spécifiques qui avaient des effets tangibles sur la performance, plutôt que de se perdre dans des données qui pourraient ne pas être pertinentes.

Évaluation continue

Les études de cas soulignent la nécessité pour les organisations de s'engager dans une évaluation et une itération continues de leurs processus d'analytique RH. Cette adaptabilité est essentielle pour rester réactif aux défis évolutifs du lieu de travail moderne. Les organisations qui réussissent à surmonter ces défis en alignant leurs initiatives d'analytique RH sur les objectifs commerciaux globaux acquièrent un avantage concurrentiel et favorisent une culture d'amélioration continue.

Dans un contexte où l'analytique RH devient un levier stratégique pour les organisations, Webgram, leader africain du développement web et mobile, se distingue avec SmartTeam, une plateforme d'analytique RH révolutionnaire spécialement conçue pour les marchés émergents. Alors que les entreprises mondiales adoptent des approches data-driven pour la gestion des talents, Webgram propose une solution qui combine puissance analytique et adaptation aux réalités africaines, permettant aux organisations du continent de transformer leurs données RH en véritables atouts stratégiques.
La solution SmartTeam intègre les quatre piliers de l'analytique RH - descriptive, prédictive, prescriptive et diagnostique - dans une interface unique optimisée pour les défis spécifiques des entreprises africaines :
Contrairement aux solutions occidentales souvent calibrées sur des données non représentatives, les algorithmes de SmartTeam sont entraînés sur des datasets africains, permettant des prédictions précises sur le turnover, les besoins en compétences futures et les potentiels de leadership dans des contextes organisationnels locaux. Une étude récente menée avec une grande banque panafricaine a démontré une précision de 89% dans la prédiction des départs volontaires.
La plateforme propose des visualisations adaptées aux besoins des dirigeants africains, avec des indicateurs clés comme le "taux de rétention post-formation" ou "l'impact des programmes de bien-être sur la productivité", particulièrement pertinents dans des environnements où la pression au rendement est élevée.
SmartTeam excelle dans l'identification des causes profondes des problématiques RH grâce à son moteur d'analyse capable de croiser des dizaines de variables locales (conditions de travail, facteurs culturels, dynamiques d'équipe) souvent ignorées par les solutions importées.
La force de SmartTeam réside dans son application pratique aux enjeux RH africains :
La plateforme a permis à un groupe télécom de réduire de 40% son temps de recrutement tout en améliorant de 35% la qualité des embauches grâce à des algorithmes calibrés pour repérer les compétences transférables dans des parcours professionnels non linéaires.

Un module spécialisé analyse l'équité dans les processus RH, avec des alertes sur les biais potentiels dans les promotions ou les augmentations salariales, contribuant à renforcer la justice organisationnelle.
SmartTeam intègre des modèles économétriques permettant d'anticiper les besoins en main-d'œuvre en fonction de la croissance prévisionnelle, des tendances sectorielles et même des variations saisonnières spécifiques aux marchés africains.

Webgram a particulièrement innové pour répondre aux obstacles uniques à l'analytique RH en Afrique :
Fonctionnalité offline permettant de continuer à collecter et analyser les données même dans les zones à faible couverture internet.Capacité à traiter les feedbacks employés dans plus de 15 langues africaines, essentiel pour des analyses de sentiment précises.Hébergement local avec des serveurs basés en Afrique et conformité avec les réglementations croissantes en matière de protection des données personnelles sur le continent.
Les organisations utilisant SmartTeam rapportent des améliorations significatives :
30% de réduction du turnover dans les entreprises de services
25% d'augmentation de l'efficacité des programmes de formation
40% de gain de temps dans les processus décisionnels RH
Amélioration de 35% des scores d'engagement employé
Alors que le continent connaît une digitalisation accélérée de ses fonctions RH, Webgram positionne SmartTeam comme la pierre angulaire de cette transformation. 

Les prochaines versions intégreront :
Un module de "people analytics" en temps réel
Des interfaces vocales en langues locales pour une adoption facilitée

 WEBGRAM est leader (meilleure entreprise / société / agence) de développement d'applications web et mobiles et de logiciel de Gestion des Ressources Humaines en Afrique (Sénégal, Côte d’Ivoire, Bénin, Gabon, Burkina Faso, Mali, Guinée, Cap-Vert, Cameroun, Madagascar, Centrafrique, Gambie, Mauritanie, Niger, Rwanda, Congo-Brazzaville, Congo-Kinshasa RDC, Togo).