Lecture de données — Mesurer la discrimination à l'embauche par testing

Utilisez le document pour répondre. Les quatre premières questions se corrigent automatiquement, les deux suivantes demandent une réponse rédigée.

1. En 2019-2020, quel est le taux de réponse positive obtenu par la candidate de référence, en pourcentage ?

   Réponse %

   Correction

   Réponse : 58 %

   Lecture directe : 58 %. C'est le niveau le plus élevé des quatre vagues, atteint juste avant la crise sanitaire, dans un métier qui connaît de fortes difficultés de recrutement.

2. En 2015-2016, quel est l'écart, en points de pourcentage, entre le taux de réponse positive de la candidate de référence et celui de la candidate d'origine supposée maghrébine ?

   Réponse points

   Correction

   Réponse : 15 points

   41 − 26 = 15 points. Comme les deux candidatures sont identiques pour tout le reste — même diplôme d'État, même expérience, même âge —, cet écart ne peut pas s'expliquer par les qualifications.

3. Toujours en 2015-2016, de combien le taux de réponse positive de la candidate d'origine supposée maghrébine est-il inférieur à celui de la candidate de référence, en pourcentage ?

   Réponse %

   Correction

   Réponse : -36,59 %

   (26 − 41) / 41 × 100 ≈ −36,6 %. Ce n'est pas la même information que l'écart en points : la candidate d'origine supposée maghrébine perd 15 points, ce qui représente plus du tiers des chances de la candidate de référence.

4. Combien d'offres d'emploi d'aide-soignante ont été testées au total sur les quatre vagues ?

   Réponse offres

   Correction

   Réponse : 984 offres

   224 + 267 + 202 + 291 = 984 offres. Comme trois candidatures sont envoyées pour chaque offre, cela représente 2 952 candidatures. Cette taille d'échantillon est ce qui permet de dire qu'un écart n'est pas dû au hasard.

5. Expliquez pourquoi la méthode du testing permet d'établir l'existence d'une discrimination, alors que la simple comparaison des taux de chômage entre groupes ne le permet pas.

   Repérez, dans le champ du document, ce qui distingue les trois candidatures. Demandez-vous ce que l'on peut alors éliminer comme explication.

   Correction

   Le principe du testing. Trois candidatures fictives sont envoyées en réponse à une même offre. Elles présentent le même diplôme d'État, la même expérience, le même âge, la même situation familiale : elles ne diffèrent que par la consonance du nom et du prénom, ou par l'adresse. Puisque le recruteur ne dispose que du dossier écrit, la seule information qui varie d'une candidature à l'autre est celle que l'on cherche à tester.

   Ce que cela permet de conclure. Si le taux de réponse positive diffère systématiquement — 41 % contre 26 % en 2015-2016 —, cette différence ne peut venir ni de la formation, ni de l'expérience, ni de la motivation, puisque ces éléments sont identiques par construction. Il s'agit bien d'une différence de traitement fondée sur un critère sans rapport avec les exigences du poste : la définition même de la discrimination.

   Pourquoi la comparaison des taux de chômage ne suffit pas. Deux groupes qui ont des taux de chômage différents diffèrent aussi, en général, par leur niveau de diplôme, leur âge, leur lieu de résidence, leur secteur d'activité. On ne peut donc pas attribuer l'écart à un seul critère : la corrélation ne dit rien de sa cause. Le testing, lui, construit artificiellement l'égalité de toutes les autres caractéristiques ; c'est ce qui en fait une véritable expérience.

   Une limite à connaître : le testing ne mesure que la première étape du recrutement, l'accès à l'entretien. Il ne dit rien de ce qui se passe ensuite, ni des discriminations dans le déroulement de carrière ou la rémunération.

6. Décrivez l'évolution des trois taux entre 2015-2016 et 2021-2022. L'écart lié à l'origine se réduit-il ? Que remarquez-vous à propos du critère du lieu de résidence ?

   Comparez les colonnes deux à deux, à chaque date, en points de pourcentage. Distinguez le niveau des taux et l'écart entre les candidates.

   Correction

   Le niveau général des taux suit la conjoncture. Le taux de réponse positive de la candidate de référence monte de 41 % à 58 % entre 2015-2016 et 2019-2020, à mesure que le marché du travail s'améliore et que les difficultés de recrutement s'aggravent dans ce métier, puis retombe à 45 % en 2021-2022. Les trois candidates suivent le même mouvement : c'est l'état du marché du travail, non la discrimination, qui explique ces variations d'ensemble.

   L'écart lié à l'origine ne disparaît pas. Il est présent à chacune des quatre vagues : 15 points en 2015-2016, 10 points en 2017-2018, 14 points en 2019-2020, 8 points en 2021-2022. Il se réduit sur la période, mais reste substantiel : en 2021-2022, la candidate portant un nom à consonance maghrébine obtient encore près d'un cinquième de chances en moins que la candidate de référence. Un point mérite d'être souligné : la discrimination persiste dans un métier en tension, où les employeurs peinent à recruter et devraient donc être les moins sélectifs.

   Le critère du lieu de résidence joue beaucoup moins. L'écart entre la candidate de référence et celle qui réside dans un quartier prioritaire est faible à chaque date : 4 points en 2015-2016, 1 point en 2017-2018 et en 2019-2020, 2 points en 2021-2022. Deux critères prohibés par la loi ne produisent donc pas les mêmes effets : l'adresse pèse ici nettement moins que le nom. La comparaison des deux colonnes est ce qui donne toute sa valeur au protocole, puisqu'elle repose sur les mêmes offres et les mêmes recruteurs.