Quand la science des données éclaire la gestion RH à l’hôpital

La science des données pourra-t-elle sauver l’hôpital public ? Sans doute pas, mais elle pourrait au moins aider à le mettre sur la bonne voie. Depuis bientôt un an, la Direction de la recherche, des études, de l'évaluation et des statistiques (Drees) s’est offert les services de deux datascientists dans le cadre du programme Entrepreneurs d’intérêt général : Gilles Gonon et Maud Galametz. Le premier justifie d'une quinzaine d'années de conception d’algorithmes de traitement de données pour des laboratoires de recherche comme de grandes entreprises du CAC40. La seconde est astrophysicienne de formation, spécialisée dans la formation des étoiles.

Leur mission ? “Anticiper les dépenses en personnel des hôpitaux et l’impact des réformes sur leur viabilité”. Ou comment prédire l’effet des mesures de revalorisation sur le budget de l'hôpital public, qui consacre chaque année près de 50 milliards d’euros à la rémunération de son million de salariés. “Le projet a démarré avec le Ségur de la Santé”, explique Jehanne Richet, cheffe du bureau des professions de santé à la Drees. “Nous avons été sollicités pour évaluer le coût des différentes mesures de revalorisation pour les différents types de salariés”. Un travail titanesque que les statisticiens ont souhaité automatiser autant que possible grâce aux deux EIG. “Les estimations sont généralement faites dans des délais contraints, ce qui pousse à agréger des populations au lieu de se fonder, comme nous l’avons fait pour notre outil, sur les données individuelles de chaque personne mises à disposition par l’INSEE : salaires, temps de travail, primes etc”, resitue l’experte en données Maud Galametz. De quoi proposer des estimations beaucoup plus fines, et beaucoup plus rapides.

Coder la fonction publique hospitalière

L’essentiel du chantier a consisté à traduire en code informatique toute la réglementation autour des rémunérations et du statut des hospitaliers : catégories d’agents, fonctionnaires ou contractuels, grilles indiciaires, systèmes de primes, règles d’avancement de grade et titularisations… Ainsi, l’outil qu’ils ont développé permet de faire des projections à long terme sur la composition de la masse salariale et le comportement des effectifs, en testant plusieurs scénarios possibles : avec d’un côté ce qui se passerait par exemple si l’on faisait grimper toutes les aides soignantes de la catégorie C à B et de l’autre si on leur accordait un an d’ancienneté supplémentaire. Le tout en comparant avec ce qui se serait passé si rien n’avait changé. “Les outils existants ne nous permettent que de voir à 1 ou 2 ans, alors que là, nous sommes capables de voir sur 15 ans quel sera le coût de telle ou telle mesure du Ségur, en faisant des hypothèses sur les évolutions des effectifs, les promotions, les départs en retraite ou les démissions”, détaille Maud Galametz.

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