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Audit des remunerations
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- 2. © www.RHinfo.com Toutes les inégalités ne sontToutes les inégalités ne sont pas des injustices !pas des injustices ! L’essentiel n’est pas d’identifier lesL’essentiel n’est pas d’identifier les différences mais de les expliquer pourdifférences mais de les expliquer pour savoir si ce sont des injustices !savoir si ce sont des injustices !
- 3. © www.RHinfo.com Définir les finalités de l’audit des rémunérationsDéfinir les finalités de l’audit des rémunérations •• VérifierVérifier –– Exemples :Exemples : •• Contrôle de l’application d’une politiqueContrôle de l’application d’une politique •• Les dispositions conventionnelles sont-elles bien respectées ?Les dispositions conventionnelles sont-elles bien respectées ? •• Etc.Etc. •• PrévoirPrévoir –– ExemplesExemples •• Identification des zones de risquesIdentification des zones de risques •• EvolutionEvolution prévisible de la masse salarialeprévisible de la masse salariale •• Comprendre (et agir)Comprendre (et agir) –– ExemplesExemples •• Appréhension de la pratique pour bâtir un plan d’actionAppréhension de la pratique pour bâtir un plan d’action •• Pilotage de la politiquePilotage de la politique •• Ajustements individuels / semi-collectifsAjustements individuels / semi-collectifs
- 4. © www.RHinfo.com Définir l’angle de vue de l’analyseDéfinir l’angle de vue de l’analyse •• Légal & SocialLégal & Social –– ExemplesExemples •• Les dispositions conventionnelles sont-elles respectées ?Les dispositions conventionnelles sont-elles respectées ? •• Acceptabilité duAcceptabilité du worldwideworldwide bonus plan par les partenaires sociaux locauxbonus plan par les partenaires sociaux locaux •• EconomiqueEconomique & Financier& Financier –– ExemplesExemples •• Quelle optimisation desQuelle optimisation des benefitsbenefits ?? •• Quel contrôle des dérives de la masse salariale ?Quel contrôle des dérives de la masse salariale ? •• ManagérialManagérial –– ExemplesExemples •• EquitéEquité interne de la pratique en matière de salaires de baseinterne de la pratique en matière de salaires de base •• Quels sont les facteurs explicatifs des salairesQuels sont les facteurs explicatifs des salaires •• Marketing & communicationMarketing & communication –– ExemplesExemples •• La nature de la politique est-elle un atout pour recruter ?La nature de la politique est-elle un atout pour recruter ? •• Quel impact de la rémunération des dirigeants sur le rating social ?Quel impact de la rémunération des dirigeants sur le rating social ?
- 5. © www.RHinfo.com Définir le périmètre de l’analyse •• De quelles rémunérations parle-t-on ?De quelles rémunérations parle-t-on ? –– Salaires de baseSalaires de base –– Salaires de base + variable individuelSalaires de base + variable individuel –– BenefitsBenefits –– Etc.Etc. •• De qui parle-t-on ?De qui parle-t-on ? –– Tous les collaborateursTous les collaborateurs –– Une zone géographiqueUne zone géographique –– Une fonctionUne fonction –– Une filialeUne filiale –– ……
- 6. © www.RHinfo.com L’exemple duL’exemple du diagnostic des rémunérationsdiagnostic des rémunérations •• ObjectifObjectif •• identifier le décalage entre la pratique et la politique de rémunération pour définiridentifier le décalage entre la pratique et la politique de rémunération pour définir les actions appropriéesles actions appropriées •• Deux angles de vueDeux angles de vue •• équité interne / compétitivité externeéquité interne / compétitivité externe •• L’équité interne :L’équité interne : •• Analyse des rémunérations au regard des responsabilitésAnalyse des rémunérations au regard des responsabilités •• 3 niveaux de3 niveaux de rémurému : Base: Base SalarySalary, Total Cash, Total Rem (BS, TC, TR), Total Cash, Total Rem (BS, TC, TR) •• Une méthode d’évaluation des postesUne méthode d’évaluation des postes •• Compétitivité externeCompétitivité externe •• IdemIdem vsvs marché : local, sectoriel, fonctionnelmarché : local, sectoriel, fonctionnel
- 7. © www.RHinfo.com Rappel : la notion d’équité interneRappel : la notion d’équité interne •• EquitéEquité ≠≠ éégalitgalitéé •• Deux axes dDeux axes d’’éétudetude –– La politique est-elle appliquée dans la pratique ?La politique est-elle appliquée dans la pratique ? •• Les critères sont-ils respectés ?Les critères sont-ils respectés ? –– Qu’est-ce qu’on paye vraiment ?Qu’est-ce qu’on paye vraiment ? •• Quelles sont les critères qui expliquent réellement la rémunération desQuelles sont les critères qui expliquent réellement la rémunération des individus ?individus ? •• Exemple : les responsabilités, l’âge, l’ancienneté,Exemple : les responsabilités, l’âge, l’ancienneté, etcetc ??
- 8. © www.RHinfo.com Plan d’un diagnostic de rémunérationPlan d’un diagnostic de rémunération •• IntroductionIntroduction –– Objectif du diagnosticObjectif du diagnostic –– Méthodologie retenueMéthodologie retenue •• Qualification des donnéesQualification des données •• Analyse de l’équité interneAnalyse de l’équité interne •• Analyse de la compétitivité externeAnalyse de la compétitivité externe •• ConclusionConclusion •• RecommandationsRecommandations
- 9. © www.RHinfo.com Diagnostic de rémunérationDiagnostic de rémunération 250250230230220220FF39339311282844ACPACPIIIIIIII99 220220200200190190FF35335311242444ACPACPHHHHHHHH88 320320300300285285FF45045000303055Chef de produitChef de produitGGGGGGGG77 275275255255245245FF35335322282844Chargé études RHChargé études RHFFFFFFFF66 640640620620597597HH71171177383877CompComp & Ben& BenEEEEEEEE55 530530510510480480FF67567577323277Resp CdGResp CdGDDDDDDDD44 10001000980980885885HH1100110015155353HCHCDAFDAFCCCCCCCC33 10001000980980650650FF871871223434HCHCDir.Dir.CommCommBBBBBBBB22 830830810810730730HH87187110104343HCHCDir.Dir.MktgMktgAAAAAAAA11 TRTCSBSexeHPAncAgeClassifPosteNomId
- 10. © www.RHinfo.com Diagnostic de rémunération : étape 1Diagnostic de rémunération : étape 1 S’imprégner des donnéesS’imprégner des données 0 100 200 300 400 500 600 700 200 400 600 800 1000 Pts Hay Salairesdebase
- 11. © www.RHinfo.com Diagnostic des rémunérations : étape 2Diagnostic des rémunérations : étape 2 Explorer les donnéesExplorer les données •• Analyse descriptiveAnalyse descriptive –– Tris à plats & tris croisésTris à plats & tris croisés –– Exemples :Exemples : •• Par classePar classe –– mini, moyenne, médiane,mini, moyenne, médiane, maxmax, écart-type, écart-type –– Comparaison politique / pratiqueComparaison politique / pratique •• Par tranche d’âgePar tranche d’âge •• Etc.Etc. •• Analyse explicativeAnalyse explicative –– Régression simple & multipleRégression simple & multiple •• SB = a xSB = a x Pts HayPts Hay + b x âge + … + K+ b x âge + … + K •• Coefficient de corrélationCoefficient de corrélation •• Poids des variablesPoids des variables
- 12. © www.RHinfo.com Le danger desLe danger des statsstats : l’exemple de la différence H / F: l’exemple de la différence H / F •• Il y a-t-il équité de traitement entre les Hommes et les Femmes ?Il y a-t-il équité de traitement entre les Hommes et les Femmes ? •• Mauvaise approcheMauvaise approche –– Fichier de départ : H = 1 et F = 2Fichier de départ : H = 1 et F = 2 –– Régression multiple avec la variable H/FRégression multiple avec la variable H/F –– Résultat : la variable H/F est significative !Résultat : la variable H/F est significative ! –– Conclusion : il y a iniquitéConclusion : il y a iniquité •• Bonne approcheBonne approche –– Découper en deux fichiersDécouper en deux fichiers –– Deux régressions multiplesDeux régressions multiples –– Les facteurs explicatifs sont différentsLes facteurs explicatifs sont différents –– Conclusion : il y a différence de traitementConclusion : il y a différence de traitement
- 13. © www.RHinfo.com Le danger desLe danger des statsstats : quelques précautions: quelques précautions •• Nettoyer les donnéesNettoyer les données •• Codifier les variablesCodifier les variables –– Hiérarchiques et continues : exemple l’âgeHiérarchiques et continues : exemple l’âge –– Hiérarchiques et discontinues : exemple pointsHiérarchiques et discontinues : exemple points HayHay –– Caractérisation non hiérarchique : exemple le sexeCaractérisation non hiérarchique : exemple le sexe •• Choisir les analysesChoisir les analyses a prioria priori •• Ne pas s’arrêter trop vite : il y a des risques d’interprétationNe pas s’arrêter trop vite : il y a des risques d’interprétation hâtivehâtive –– Inter-corrélations des variablesInter-corrélations des variables –– Corrélations statistiques qui n’ont pas de sensCorrélations statistiques qui n’ont pas de sens –– Ne pas se tromper dans l’interprétation des indicateurs (exemple :Ne pas se tromper dans l’interprétation des indicateurs (exemple : un Run R22 de 0,8 ne signifie pas qu’on explique 80% des salaires avecde 0,8 ne signifie pas qu’on explique 80% des salaires avec l’équation)l’équation)
- 14. © www.RHinfo.com Exemples de résultatsExemples de résultats y = 0,6613x - 36,904 R 2 = 0,728 0 100 200 300 400 500 600 700 200 400 600 800 1000 Pts Hay Salairesdebase
- 15. © www.RHinfo.com Exemples de résultatsExemples de résultats y = 0,5162x + 22,39 R 2 = 0,5722 0 100 200 300 400 500 600 700 200 400 600 800 1000 Pts Hay Salairesdebase
- 16. © www.RHinfo.com Exemples de résultatsExemples de résultats y = 0,5755x + 0,9365 R 2 = 0,6693 0 100 200 300 400 500 600 700 200 400 600 800 1000 Pts Hay Salairesdebase
- 17. © www.RHinfo.com Exemples de résultatsExemples de résultats •• EquationEquation RR22 de 87%de 87% SB = 0,58 xSB = 0,58 x Pts HayPts Hay + 0,3 x âge + 2 x ancienneté + 10+ 0,3 x âge + 2 x ancienneté + 10 •• Cela signifie quoi ?Cela signifie quoi ? –– Avec lesAvec les pts Haypts Hay, l’âge et l’ancienneté, on a 87% de chances de, l’âge et l’ancienneté, on a 87% de chances de trouver le salaire d’un collaborateur à 5% prèstrouver le salaire d’un collaborateur à 5% près –– Vieillissement d’un an = 2,3 KF de plusVieillissement d’un an = 2,3 KF de plus •• 1,1% pour un salaire de 200 KF1,1% pour un salaire de 200 KF •• 0,5% pour un salaire de 500 KF0,5% pour un salaire de 500 KF –– Un cadre débutant (2 ans d’expérience) avec une promotionUn cadre débutant (2 ans d’expérience) avec une promotion significative tous les 4 ans (2 passignificative tous les 4 ans (2 pas HayHay)) •• 353353 pts Haypts Hay – Chef de produit junior– Chef de produit junior •• 466466 pts Haypts Hay – Chef de produit senior– Chef de produit senior •• 611611 pts Haypts Hay – Chef de Groupe de produits– Chef de Groupe de produits •• 800800 pts Haypts Hay – Marketing Manager– Marketing Manager
- 18. © www.RHinfo.com Exemples de résultatsExemples de résultats •• CarrièreCarrière –– Chef de produit juniorChef de produit junior •• 353353 PtsPts HayHay - 26 ans, 2 ans d’ancienneté, 225 KF- 26 ans, 2 ans d’ancienneté, 225 KF –– Chef de produit senior, 4 ans plus tardChef de produit senior, 4 ans plus tard •• 466466 Pts HayPts Hay – 30 ans, 6 ans d’ancienneté, 300 KF– 30 ans, 6 ans d’ancienneté, 300 KF –– Chef de groupe de produits, 4 ans plus tardChef de groupe de produits, 4 ans plus tard •• 600600 Pts HayPts Hay – 34 ans, 10 ans d’ancienneté, 390 KF– 34 ans, 10 ans d’ancienneté, 390 KF –– Marketing Manager, 4 ans plus tardMarketing Manager, 4 ans plus tard •• 800800 Pts HayPts Hay – 38 ans, 14 ans d’ancienneté, 515 KF– 38 ans, 14 ans d’ancienneté, 515 KF •• Comment le salaire a-t-il progressé ?Comment le salaire a-t-il progressé ? –– Entre 515 et 225 : + 290 KFEntre 515 et 225 : + 290 KF –– Dont 10% grâce au vieillissement et 90% aux promosDont 10% grâce au vieillissement et 90% aux promos
- 19. © www.RHinfo.com Exemples de résultatsExemples de résultats •• L’âge et l’anciennetéL’âge et l’ancienneté –– Différences entre mini et maxi :Différences entre mini et maxi : •• 353353 pts Haypts Hay, 22 ans, pas d’ancienneté = 221 KF, 22 ans, pas d’ancienneté = 221 KF •• 11001100 pts Haypts Hay, 60 ans, 20 ans d’ancienneté = 726 KF, 60 ans, 20 ans d’ancienneté = 726 KF •• Explication de la différenceExplication de la différence –– Pts HayPts Hay 86%, âge 2%, ancienneté 12%86%, âge 2%, ancienneté 12% –– ExempleExemple •• Salaire de départ 226 KF et un poste à 353Salaire de départ 226 KF et un poste à 353 ptspts HayHay •• Au bout de 8 ans : 287 KF et un poste à 393Au bout de 8 ans : 287 KF et un poste à 393 pts Haypts Hay –– Soit une augmentation moyenne de 3% par anSoit une augmentation moyenne de 3% par an •• La politique primes d’ancienneté : 0,5% de SB par an plafonné à 15%La politique primes d’ancienneté : 0,5% de SB par an plafonné à 15% –– Soit 15% de l’augmentation sur 8 ansSoit 15% de l’augmentation sur 8 ans –– Et 85% de l’augmentation liée à l’augmentation des responsabilités et le coût de le vieEt 85% de l’augmentation liée à l’augmentation des responsabilités et le coût de le vie •• L’équation montre en réalité queL’équation montre en réalité que –– L’ancienneté pèse pour 26% de l’augmentationL’ancienneté pèse pour 26% de l’augmentation –– L’augmentation de responsabilités (L’augmentation de responsabilités (pts Haypts Hay) pour 38%) pour 38% –– L’âge pour 4%L’âge pour 4% –– Le reste (inflation ? …) pour 31%Le reste (inflation ? …) pour 31%
- 20. © www.RHinfo.com ClassificationClassification 0 100 200 300 400 500 600 700 200 400 600 800 1000 Pts Hay Salairesdebase
- 22. © www.RHinfo.com Compétitivité externeCompétitivité externe •• Que comparer ?Que comparer ? –– Les responsabilités ?Les responsabilités ? –– La fonction ?La fonction ? –– Le niveau des rémunérations ?Le niveau des rémunérations ? –– La structure des rémunérations ?La structure des rémunérations ? •• Comparer avec quoi ?Comparer avec quoi ? –– Concurrents ?Concurrents ? –– Secteur d’activité ?Secteur d’activité ? –– Région ?Région ? –– Taille d’entreprise ?Taille d’entreprise ? –– Etc.Etc.
- 23. © www.RHinfo.com Compétitivité externeCompétitivité externe 0 100 200 300 400 500 600 200 400 600 800 1000 Pts Hay Salairesdebase