Jean-François Amadieu. Université Paris I Panthéon Sorbonne Observatoire des discriminations

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1 Jean-François Amadieu Université Paris I Panthéon Sorbonne Observatoire des discriminations

2 Un objectif de mesure de la non discrimination et de l égalité des chances Il ne s agit pas de mesure de la diversité Donc pas d une «photographie de la diversité» qui en elle-même est inopportune et dangereuse. Il ne s agit pas de répartir une population (école, firme ) en fonction de la race, de l appartenance religieuse ou des préférences sexuelles Il faut en revanche une mesure de la neutralité des processus (non discrimination, égalité des chances, égalité de traitement)

3 Que mesurer? Toutes les formes de discriminations ou toutes les variables conduisant à une inégalité des chances doivent être mesurables dans leurs effets Phénotype, couleur de peau, nationalité, apparence physique, religion, préférences sexuelles, origine géographique Tous les domaines sont concernés Accès à l emploi Accès au logement Accès aux biens et services Accès aux grandes écoles Taux de réussite aux examens Déroulements de carrière

4 La méthode des prénoms Le «testing» ou test de discrimination Un révélateur efficace, convaincant et légal Mais une mise en œuvre complexe limitée à une étape du processus L utilisation des lieux de naissance, lieu de résidence (ZUS..) ou nationalité est très insuffisante La méthodologie par échantillons de prénoms Intervention d experts pour la création d échantillons pertinents s et pour éviter l attribution subjective et arbitraire d une caractéristique sociale, ethnique ou géographique aux individus Utilisation des données existantes dans les outils de gestion RH pour observer les échantillons Méthode globale permettant d observer plusieurs types de discriminations inations (prénom lui-même, origine sociale, ethnique, religieuse, géographique )

5 Le prénom, un indicateur fiable De grandes corrélations entre le prénom et l âge, la catégorie sociale, s l appartenance religieuse ou l origine «géographique» (nationale, régionale, ethnique ou raciale) Les prénoms sont des vecteurs de discriminations Le patronyme est une variable de discrimination de la loi de Des expériences montrent que les évaluations des enseignants et celles des recruteurs sont influencées par le prénom. Les test de discrimination montrent que les prénoms suscitent des discriminations Les statistiques de l INSEE montrent un effet du prénom sur la vie v professionnelle (étude sur individus menée par l Observatoire des discriminations)

6 L échantillonnage, une méthode habituelle en industrie Toutes les voitures d un constructeur ne passent pas en «crash-test» avant la vente Evaluer le processus est le seul intérêt d une mesure de la diversité au cours de ce processus Peu de prénoms beaucoup portés 533 prénoms représente 90% des français et 20 prénoms 20% L échantillonnage élimine le risque d erreur (prénoms ambigües...)...) Pas d auto déclaration ce qui est préférable puisque ce qui importe n est pas la perception ou le classement opéré par chaque individu Pas de de stigmatisation des individus après enquête et de «menace du stéréotype» Acceptabilité par le corps social Pas de risque de «fichage» ethnique ou racial des individus A aucun moment n est attribué à un individu une caractéristique ethnique ou raciale supposée Discrétion et garanties d étanchéité Seul outil légal pour suivre la totalité du processus Pas de donnés nouvelles intégrées aux fichiers de RH Pas de catégories «ethnico raciale»

7 Comparaison des échantillons sur des indicateurs définis Délai avant convocation en entretien 6 Salaires d'embauches Taux de convocation en entretien Qualité des postes proposés Taux global de succès

8 Etape 1 : recueil de la base de données Etape 2 : constitution des échantillons Sélectionnés sur CV Base de donnée recrutement Convoqués en entretien RH Base de donnée recrutement Echantillon N-D de candidats pour lesquels une discrimination n est pas envisagée Echantillon D de candidats pour lesquels une discrimination est envisagée Présentés à l opérationnel Embauchés Etape 3 : analyse comparée du processus de recrutement Taux de succès moyen de l échantillon N-D Taux de succès moyen de l échantillon D Taux de succès moyen de l échantillon D (base 100 = échantillon N-D) Sélectionnés sur CV 40% 38% 95% Taux de succès N-D Convoqués en entretien RH Présentés aux opérationnels 16% 30% 10% 25% 62% 83% Taux de discrimination à une étape Embauchés 8% 4% 50%

9 Le croisement du prénom avec d autres indicateurs n est pas indispensable Le patronyme, la nationalité, le lieu de naissance, l adresse, l analyse des photos diminuent certes la marge d erreur de la méthode des prénoms Mais cette amélioration n a pas d intérêt lorsqu il s agit simplement de mesurer par échantillonnage d éventuelles inégalités de chance ou de traitement et non de mesurer très précisément la diversité La méthode des prénoms donne une mesure très fiable de la discrimination entre deux échantillons

10 Le cadre légal et son respect Une clarification est nécessaire (limites du texte de 2005) La création d un référentiel ethnique ou racial est inutile Des limites doivent être fixées quant au résultat des mesures (pas de mesure de la diversité) La mise en œuvre doit être étanche vis-à-vis des fichiers existants Il faut réintroduire les prénoms dans les enquêtes publiques et permettre l accès à cette variable dans les enquêtes publiques où cette variable est disponible