École Privée d’Ingénierie du Niger — L’école du nouveau monde

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Unité d’enseignement : MRH · S1 · UE2 — Recherche opérationnelle et outils de gestion

  • Systèmes d’information des ressources humaines (SIRH)

    Le système d’information des ressources humaines (SIRH) est devenu l’épine dorsale de la fonction RH : il conserve le dossier de chaque salarié, calcule la paie, gère les temps, outille le recrutement et la formation, et produit les indicateurs qui éclairent les décisions de la direction. Dans les organisations nigériennes, la situation est contrastée : grandes entreprises minières, pétrolières et de télécommunications équipées de progiciels intégrés, administrations engagées dans la fiabilisation de leurs fichiers de personnel, ONG utilisant les solutions de leur siège, PME fonctionnant encore avec tableurs et dossiers papier. Ce cours donne au futur responsable RH les clés pour comprendre, choisir, exploiter et sécuriser un SIRH : architecture, fonctions (recrutement, paie, formation, talents), analyse des données RH et protection des données personnelles. Il privilégie la posture de « maîtrise d’ouvrage » : exprimer les besoins, piloter un projet, contrôler la qualité des données et en tirer des décisions.

    Objectifs d’apprentissage

    • Définir le SIRH, ses composantes et ses modèles d’architecture (intégré, spécialisé, SaaS).
    • Conduire les grandes étapes d’un projet SIRH : cahier des charges, choix de solution, coût total et retour sur investissement.
    • Décrire et paramétrer les processus automatisés de gestion administrative, de recrutement et de paie.
    • Exploiter le SIRH pour la formation, la gestion des talents et le calcul d’indicateurs RH.
    • Garantir la qualité, la confidentialité et la sécurité des données RH dans le respect du cadre légal nigérien.

    Prérequis

    Connaissances de base en informatique (bureautique, tableur, navigation web) et notions élémentaires de gestion administrative du personnel.

    Plan du cours

    1. Leçon 1 — Introduction aux SIRH : concepts, architecture et projet SIRH
    2. Leçon 2 — Fonctions du SIRH (1) : gestion administrative, recrutement et paie
    3. Leçon 3 — Fonctions du SIRH (2) : formation, talents et pilotage par les données
    4. Leçon 4 — Gestion des données RH et sécurité du SIRH

    Modalités d’évaluation

    Volume horaire : 20 h de CM, 10 h de TD, 0 h de TP et 30 h de TPE (3 crédits). Évaluation : contrôle continu (études de cas, calcul d’indicateurs sur tableur, rédaction d’un extrait de cahier des charges, quiz) et examen terminal écrit.

    Bibliographie

    • Kavanagh, M. J. et Thite, M. (2017). Human Resource Information Systems: Basics, Applications, and Future Directions. Sage.
    • Bondarouk, T., Ruël, H. et Parry, E. (dir.) (2017). Electronic HRM in the Smart Era. Emerald.
    • Fitz-enz, J. (2010). The New HR Analytics: Predicting the Economic Value of Your Company’s Human Capital Investments. AMACOM.
    • Edwards, M. R. et Edwards, K. (2019). Predictive HR Analytics: Mastering the HR Metric (2e éd.). Kogan Page.
    • ISO (2018). ISO 30414 — Management des ressources humaines : lignes directrices pour le reporting sur le capital humain.

  • Recherche opérationnelle

    La recherche opérationnelle (RO) rassemble les méthodes quantitatives qui permettent de modéliser un problème de décision, de calculer la meilleure solution sous contraintes et d’en discuter la robustesse. Pour un futur DRH, elle n’est pas un exercice mathématique gratuit : elle éclaire des choix quotidiens comme la répartition d’un budget de formation, la planification des gardes d’une société de sécurité, l’affectation des agents aux postes, le pilotage d’un projet de déploiement de SIRH ou la prévision des effectifs dans le cadre de la GPEC. Le cours privilégie la modélisation et l’interprétation managériale des résultats, les calculs pouvant ensuite être confiés à un tableur (solveur Excel, LibreOffice) ou à un logiciel spécialisé. Les exemples sont tirés d’organisations nigériennes (entreprises de Niamey, ONG, sociétés minières), avec des montants en FCFA.

    Objectifs d’apprentissage

    • Décrire la démarche de la RO et formuler un problème de gestion RH sous forme de modèle (variables, objectif, contraintes).
    • Appliquer les critères de décision en avenir incertain (Wald, maximax, Laplace, Hurwicz, Savage).
    • Résoudre graphiquement un programme linéaire à deux variables et interpréter prix ombre et analyse de sensibilité.
    • Ordonnancer un projet RH par la méthode du chemin critique (CPM/PERT) et le représenter en diagramme de Gantt.
    • Résoudre un problème d’affectation (méthode hongroise), un problème de planification des effectifs et une projection markovienne des effectifs.
    • Porter un regard critique sur les hypothèses et les limites des modèles quantitatifs appliqués à l’humain.

    Prérequis

    Connaissances de base en mathématiques : calcul algébrique, équations et inéquations du premier degré, systèmes linéaires, notions élémentaires de probabilités (loi normale). La maîtrise d’un tableur est un atout.

    Plan du cours

    1. Leçon 1 — Démarche de la recherche opérationnelle et aide à la décision
    2. Leçon 2 — Programmation linéaire : modélisation, résolution et analyse de sensibilité
    3. Leçon 3 — Analyse des réseaux : PERT, CPM et diagrammes de Gantt
    4. Leçon 4 — Modèles d’optimisation pour la gestion des ressources humaines

    Modalités d’évaluation

    Volume horaire : 20 h de cours magistral (CM), 10 h de travaux dirigés (TD), 0 h de TP et 30 h de travail personnel de l’étudiant (TPE), soit 3 crédits. Évaluation : contrôle continu (exercices de TD, mini-projet de modélisation sur tableur, quiz en ligne) et examen terminal écrit (modélisation et résolution de problèmes). Le quiz de fin de cours permet l’auto-évaluation.

    Bibliographie

    • Winston, W. L. (2003). Operations Research: Applications and Algorithms. Duxbury Press.
    • Taha, H. A. (2011). Operations Research: An Introduction. Pearson.
    • Hillier, F. S. et Lieberman, G. J. (2015). Introduction to Operations Research. McGraw-Hill.
    • Faure, R., Lemaire, B. et Picouleau, C. (2014). Précis de recherche opérationnelle. Dunod.
    • Bartholomew, D. J., Forbes, A. F. et McClean, S. I. (1991). Statistical Techniques for Manpower Planning. Wiley.