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Audit des rémunérationsAudit des rémunérationsDes concepts à la pratiqueDes concepts à la pratique

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Toutes les inégalités ne sontToutes les inégalités ne sontpas des injustices !pas des injustices !

L’essentiel n’est pas d’identifier lesL’essentiel n’est pas d’identifier lesdifférences mais de les expliquer pourdifférences mais de les expliquer poursavoir si ce sont des injustices !savoir si ce sont des injustices !

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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

•• Evolution Evolution 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

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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 du Acceptabilité du worldwide worldwide bonus plan par les partenaires sociaux locauxbonus plan par les partenaires sociaux locaux

•• EconomiqueEconomique & Financier & Financier–– ExemplesExemples

•• Quelle optimisation des Quelle optimisation des benefits benefits ??

•• Quel contrôle des dérives de la masse salariale ?Quel contrôle des dérives de la masse salariale ?

•• ManagérialManagérial–– ExemplesExemples

•• Equité Equité 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 ?

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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

–– ……

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L’exemple du L’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 de 3 niveaux de rému rému : 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

•• Idem Idem vs vs marché : local, sectoriel, fonctionnelmarché : local, sectoriel, fonctionnel

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Rappel : la notion d’équité interneRappel : la notion d’équité interne

•• Equité Equité ≠≠ 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 ? ?

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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

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Diagnostic de rémunérationDiagnostic de rémunération

250250230230220220FF39339311282844ACPACPIIIIIIII99

220220200200190190FF35335311242444ACPACPHHHHHHHH88

320320300300285285FF45045000303055Chef de produitChef de produitGGGGGGGG77

275275255255245245FF35335322282844Chargé études RHChargé études RHFFFFFFFF66

640640620620597597HH71171177383877Comp Comp & Ben& BenEEEEEEEE55

530530510510480480FF67567577323277Resp CdGResp CdGDDDDDDDD44

10001000980980885885HH1100110015155353HCHCDAFDAFCCCCCCCC33

10001000980980650650FF871871223434HCHCDir.Dir.CommCommBBBBBBBB22

830830810810730730HH87187110104343HCHCDir.Dir.MktgMktgAAAAAAAA11

TRTCSBSexeHPAncAgeClassifPosteNomId

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Diagnostic de rémunération : étape 1Diagnostic de rémunération : étape 1S’imprégner des donnéesS’imprégner des données

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Diagnostic des rémunérations : étape 2Diagnostic des rémunérations : étape 2Explorer 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 Hay Pts Hay + b x âge + … + K+ b x âge + … + K

•• Coefficient de corrélationCoefficient de corrélation

•• Poids des variablesPoids des variables

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Le danger des Le danger des stats stats : 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

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Le danger des Le danger des stats stats : 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 points Hiérarchiques et discontinues : exemple points HayHay

–– Caractérisation non hiérarchique : exemple le sexeCaractérisation non hiérarchique : exemple le sexe

•• Choisir les analyses Choisir 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’interprétationhâtivehâtive

–– 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 avec de 0,8 ne signifie pas qu’on explique 80% des salaires avecl’équation)l’équation)

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Exemples de résultatsExemples de résultats

y = 0,6613x - 36,904R2 = 0,728

0

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200 400 600 800 1000Pts Hay

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Exemples de résultatsExemples de résultats

y = 0,5162x + 22,39R2 = 0,5722

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300

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200 400 600 800 1000Pts Hay

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Exemples de résultatsExemples de résultats

y = 0,5755x + 0,9365R2 = 0,6693

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200 400 600 800 1000Pts Hay

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Exemples de résultatsExemples de résultats

•• Equation Equation RR22 de 87% de 87%SB = 0,58 x SB = 0,58 x Pts Hay Pts Hay + 0,3 x âge + 2 x ancienneté + 10+ 0,3 x âge + 2 x ancienneté + 10

•• Cela signifie quoi ?Cela signifie quoi ?–– Avec les Avec 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 promotionsignificative tous les 4 ans (2 pas significative tous les 4 ans (2 pas HayHay))

•• 353 353 pts Hay pts Hay – Chef de produit junior– Chef de produit junior

•• 466 466 pts Hay pts Hay – Chef de produit senior– Chef de produit senior

•• 611 611 pts Hay pts Hay – Chef de Groupe de produits– Chef de Groupe de produits

•• 800 800 pts Hay pts Hay – Marketing Manager– Marketing Manager

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Exemples de résultatsExemples de résultats

•• CarrièreCarrière–– Chef de produit juniorChef de produit junior

•• 353 353 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•• 466 466 Pts Hay Pts 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•• 600 600 Pts Hay Pts 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•• 800 800 Pts Hay Pts 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

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Exemples de résultatsExemples de résultats

•• L’âge et l’anciennetéL’âge et l’ancienneté–– Différences entre mini et maxi :Différences entre mini et maxi :

•• 353 353 pts Haypts Hay, 22 ans, pas d’ancienneté = 221 KF, 22 ans, pas d’ancienneté = 221 KF

•• 1100 1100 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 Hay Pts Hay 86%, âge 2%, ancienneté 12%86%, âge 2%, ancienneté 12%

–– ExempleExemple•• Salaire de départ 226 KF et un poste à 353 Salaire de départ 226 KF et un poste à 353 ptspts HayHay

•• Au bout de 8 ans : 287 KF et un poste à 393 Au 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%

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ClassificationClassification

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ClassificationClassification

Débute

Maîtrise

Occupe

Domine

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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.

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Compétitivité externeCompétitivité externe

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