Jean-François Amadieu

Jean-François Amadieu
Université Paris I Panthéon Sorbonne
Observatoire des discriminations
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)
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
…
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
pertinents et pour éviter
l’attribution subjective et arbitraire d’une caractéristique sociale,
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
discriminations
(prénom luilui-même, origine sociale, ethnique, religieuse, géographique …)
Le prénom, un indicateur fiable
De grandes corrélations entre le prénom et l’âge, la catégorie sociale,
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 2001.
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
professionnelle (étude sur 407 000 individus menée par l’Observatoire
des discriminations)
L’échantillonnage, une méthode habituelle en industrie
Toutes les voitures d’un constructeur ne passent pas en « crashcrash-test » avant la vente
Evaluer le processus est le seul intérêt d’une mesure de la diversité
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
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 »
Comparaison des échantillons sur des indicateurs définis
Délai avant convocation en
entretien
6
4
Salaires d'embauches
2
Taux de convocation en
entretien
0
Qualité des postes proposés
Taux global de succès
Etape 2 : constitution des échantillons
Etape 1 : recueil de la base de données
Base de donnée
recrutement
Sélectionnés
sur CV
Base de donnée
recrutement
Convoqués en
entretien RH
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
Sélectionnés sur
CV
40%
Convoqués en
entretien RH
Présentés aux
opérationnels
Embauchés
Taux de succès moyen
de l’échantillon D
38%
30%
16%
8%
Taux de succès moyen de l’échantillon D
(base 100 = échantillon N-D)
95%
25%
10%
4%
Taux de
succès N-D
83%
62%
50%
Taux de
discrimination
à une étape
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
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