1Dans tous les pays, les discriminations dans l’accès à l’emploi restent importantes malgré des politiques mises en place de plus ou moins longue date pour les combattre. Les sondages réalisés en France (Ifop-Défenseur des droits, 2014 ; 2015) et en Europe (Commission européenne-Sofres, 2007) montrent que les demandeurs d’emploi, les salariés et l’opinion publique sont convaincus de l’existence de discriminations multiples et importantes, particulièrement en France. Surtout, ces discriminations paraissent persistantes quels que soient les efforts déployés. L’observation des résultats des « testings » – c’est-à-dire des envois de CV factices similaires à l’exception d’un critère de discrimination pour mesurer, toutes choses égales par ailleurs, l’effet de cette variable – est éclairante à ce sujet. Nous constatons ainsi qu’aux États-Unis, le niveau des discriminations en raison de la couleur de peau n’a pas baissé depuis 1989 (Quillian, 2017). Les candidats noirs ont toujours environ 25 % de chances en moins d’avoir une réponse positive après l’envoi de leur CV que les blancs. En France, la perte de chance est du même ordre (23 %) dans les grandes entreprises et n’a pas changé entre 2007 (Halde, 2008) et 2016 (Dares, 2016).

2Les risques de discrimination lors des embauches sont toutefois particulièrement forts en France pour plusieurs raisons. Les CV français reçus et demandés par les recruteurs comportent beaucoup d’informations concernant les caractéristiques personnelles des candidats. Certes, en Asie, les CV sont encore plus indiscrets, livrant notamment des informations sur la religion ou l’état de santé, mais si l’on compare les pratiques françaises par exemple à celle des États-Unis, on note que, de longue date, la photo, l’âge, le sexe, la situation matrimoniale ou encore les loisirs n’y sont pas mentionnés. D’autre part, les recruteurs français utilisent peu, au cours de leur processus de sélection, de techniques impersonnelles et objectives de mesure des compétences (tests d’intelligence, de personnalité, d’intégrité ou professionnels). Ils utilisent surtout, après le tri des CV, les entretiens comme technique de sélection et il est évidemment impossible d’éviter que lors de ces entretiens de multiples biais nuisent à l’appréciation des compétences et conduisent à des discriminations. Enfin, la France est un cas unique au monde par le nombre de motifs, de critères de discrimination listés par le législateur. On dénombre au minimum 25 critères et, par exemple, le fait d’avoir introduit en 2001 l’apparence physique dans cette liste ne peut qu’exposer les employeurs français à des discriminations fréquentes sur ce critère puisque les photos sont présentes sur les CV (pour les cadres en particulier) et que les entretiens en face à face sont la norme. Les sondages menés à l’initiative du Défenseur des droits auprès des demandeurs d’emploi montrent que les critères de discrimination les plus souvent cités par ceux qui estimaient avoir été discriminés à l’embauche étaient l’âge, l’apparence, l’origine, le sexe puis le lieu d’habitation (cf. tableau 1)

Les stéréotypes dans le domaine de l’emploi

3Les stéréotypes expliquent en partie la persistance des discriminations dans le domaine de l’emploi, en particulier lors des recrutements. Les stéréotypes quant aux qualités et défauts observés dans le domaine professionnel des groupes discriminés paraissent encore répandus. Les tests d’association implicite (implicit-association test, IAT) sont un des moyens de mesurer l’ampleur de ces stéréotypes (Greenwald, 1998). Nous avons élaboré depuis 2005 des tests adaptés au contexte de l’emploi pour les diffuser en France. Dans ces derniers, nous avons examiné dans quelle mesure les individus ayant une caractéristique susceptible de déclencher des discriminations, comme ceux ayant un prénom signalant une origine nationale maghrébine, se voyaient spontanément associer des traits positifs ou négatifs essentiels aux yeux des employeurs. Les termes positifs étaient : heureux, tolérant, honnête, intelligent, travailleur, serviable, astucieux, agréable, sérieux, méthodique. Les traits négatifs, quant à eux, étaient : ignorant, stupide, irréfléchi, égoïste, malhonnête, désagréable, vaniteux, inconscient, malheureux, peu fiable. S’agissant de l’origine maghrébine, le score IAT moyen est de 0,19 sur 1 742 passations, indiquant une association plus rapide entre des termes négatifs et un prénom à consonance maghrébine. Pour les visages d’hommes de couleur de peau noire, pour les mêmes termes, le score IAT moyen est de 0,11 pour 1 315 tests passés, révélant une association plus rapide des traits négatifs à une photo d’un homme noir. Pour les hommes en surpoids, le score IAT moyen est de 0,16 pour 834 passations, montrant en ce domaine également une vision négative des individus en excès de poids. Pour les seniors de sexe masculin, le score IAT moyen est de 0,14 pour 571 tests, pouvant expliquer une partie des discriminations à l’embauche. Enfin, pour les porteurs de prénoms signalant une origine sociale ouvrière (plutôt que cadre), le score IAT est de 0,3 pour 514 tests, montrant une perception négative des prénoms populaires. Dans un autre test que nous avons construit, portant sur l’association implicite entre le genre et le travail versus la famille, nous avons constaté un score IAT moyen de 0,36 sur 2 941 passations. Ce résultat montre une association plus forte entre les femmes et ce qui représente la famille (cuisine, enfants, mariage, maison, linge) plutôt que la vie professionnelle (salaire, entreprise, bureau, carrière, métier). La question de savoir si les tests IAT permettent de prédire la discrimination effective en emploi a été largement discutée (Oswald, 2013, et a contrario, Jones, 2017 ; Kurdi, 2018). Il est néanmoins certain que la perception négative, et souvent inconsciente, de l’employabilité des groupes discriminés (seniors, personnes obèses, personnes d’origine africaine, etc.) ne peut qu’influer sur le choix des recruteurs, en particulier lors d’un tri de CV opéré rapidement ou d’entretiens d’embauche. Les préjugés envers un candidat sont le résultat des stéréotypes concernant son groupe d’appartenance et le lien entre ces préjugés et les comportements discriminatoires dans le recrutement a été établi dans plusieurs méta-analyses, même si celui-ci n’est pas similaire selon les variables examinées (racisme, sexisme, âgisme) (Schütz, 1996 ; Jones, 2017).

Changer les représentations

4Plusieurs stratégies ont été mises en place par les pouvoirs publics et les entreprises afin de réduire l’effet des stéréotypes à l’embauche. Certaines d’entre elles consistent à faire évoluer les représentations ou attitudes des recruteurs par des opérations de sensibilisation et de formation. La loi française a rendu obligatoire depuis janvier 2018 une formation des chargés de recrutement aux discriminations. Si certaines méta-analyses étrangères semblent démontrer l’efficacité de ces pratiques (Pettigrew, 2006 ; Lemmer, 2015 ; Zhou, 2018 ; Paluck, 2018), d’autres auteurs démontrent leurs limites (Noon, 2018). En France, les motifs de discrimination prévus par la législation s’élevant au nombre de 25, il paraît illusoire d’espérer faire évoluer les stéréotypes concernant les différents groupes concernés. Si le rappel du droit est évidemment nécessaire, on peut se demander si la sensibilisation aux biais inconscients est à même de modifier les comportements discriminatoires.

La discrimination positive et le renforcement des stéréotypes

5La discrimination positive constitue un autre moyen mis en avant par les pouvoirs publics et les entreprises pour faire évoluer les stéréotypes. Elle est particulièrement pratiquée lors des embauches de cadres ou lors du choix des dirigeants. En France, des quotas en fonction du genre s’imposent ainsi pour les postes à responsabilité de la fonction publique ou pour les conseils d’administration dans le secteur privé. Au-delà de ces obligations, des pratiques de « promotion de la diversité » sont fréquentes mais sont sans base légale (la discrimination positive à l’initiative de l’employeur est illégale sauf si la loi l’organise dans le respect de la Constitution, ce qui est le cas pour les quotas fondés sur le sexe). Selon les directions des ressources humaines, la présence de dirigeants ou de managers appartenant à des groupes discriminés (femmes, minorités visibles par exemple) serait susceptible de faire évoluer les représentations. Ainsi, augmenter mécaniquement la part des femmes dans le management ne serait pas simplement un moyen de débloquer rapidement des carrières ou de rattraper les discriminations ayant existé mais permettrait également de fournir un modèle aux femmes et de lever l’a priori d’incompétence pesant sur ces dernières. Or, la littérature scientifique met en exergue une stigmatisation des bénéficiaires de ces politiques et un effet renforcé des stéréotypes, tels que l’incompétence ou la froideur, chez leurs collègues (Leslie, 2014). Quant aux bénéficiaires de ces pratiques, ils se sentent plus stressés et anxieux, moins compétents et sont conscients de la perception négative de leurs collègues. L’appréciation qu’ils portent sur leur performance est dégradée et leur performance mesurée est finalement diminuée. Loin de lutter contre les stéréotypes, les politiques de discrimination positive fondées sur le genre ou l’ethnie paraissent amener au résultat exactement inverse.

Le CV anonyme

6En France, les entreprises privilégient la sensibilisation des recruteurs aux stéréotypes et la promotion de la diversité, comme évoqué précédemment, et très peu d’entre elles optent pour la mise en place d’un traitement anonyme des candidatures. Ces organisations choisissent ainsi de ne pas masquer les informations relatives aux caractéristiques personnelles et non productives des postulants susceptibles d’influencer le recruteur, telles que le patronyme ou le sexe, mais, au contraire, d’utiliser ces dernières pour favoriser une diversification des recrutements. Cette approche est cependant interdite par la législation française, qui n’autorise pas les entreprises à fonder leurs décisions de recrutement sur la base de critères de discrimination prohibés. Par ailleurs, l’accès à ces informations peut induire des comportements discriminants fondés sur les stéréotypes des recruteurs. Il peut également conduire ces derniers à écarter de manière discriminatoire certains postulants (femmes enceintes, candidats dont le lieu de résidence est éloigné du lieu de travail, etc.) pour des motifs sans lien avec ces stéréotypes. Le choix des recruteurs est alors dicté par les préférences des clients et des futurs collaborateurs ou par la volonté de minimiser certains risques comme la disponibilité du salarié ou sa ponctualité. Les discriminations à l’embauche peuvent ainsi être causées par les préférences des recruteurs ou par celles des clients. Cela ne change rien à l’illégalité de ces décisions, mais il est essentiel de distinguer ces deux préférences. Le CV anonyme a été spécifiquement mis en place pour lutter contre la discrimination et constitue le seul type de candidature actuellement disponible permettant d’éliminer tout accès aux informations qui ne renseignent pas sur les compétences du candidat. L’efficacité de cet outil a été démontrée dans plusieurs recherches internationales (Amadieu, 2014). Selon ces études, le CV anonyme permettrait de réduire considérablement les discriminations à l’embauche fondées sur le genre, l’âge ou encore l’origine dans de nombreux pays (Edin et Lagerström, 2006 ; Åslund et Nordström, 2012). La France a opté pour une autre politique en abrogeant en 2015 la loi relative au CV anonyme de 2006 qui n’avait du reste pas été mise en œuvre faute de décrets d’application. Il est cependant évident que si une décision d’embauche repose sur une évaluation des compétences d’un candidat et que le recruteur ignore ses caractéristiques personnelles, potentiellement génératrices de stéréotypes, comme son origine ou son apparence physique, il ne peut de facto pas exister de discrimination directe.

Tri automatique et algorithmes

7Quels que soient les efforts pour faire évoluer les stéréotypes qui faussent les opérations de sélection, il s’avère que la meilleure solution pour que les recrutements soient de qualité est de traiter de manière « mécanique » les candidatures (utilisation de tests, tri automatique, algorithmes) en réduisant au maximum l’intervention des recruteurs (entretiens, liberté de choix au vu des informations disponibles). Ce constat a été fait pour la sélection à l’entrée des universités dans plusieurs méta-analyses (Kuncel, 2013 ; Kreiter, 2018) et dans le domaine de l’emploi (Li, 2018). L’utilisation de tests anonymes axés sur les compétences professionnelles permettrait ainsi de se focaliser sur les caractéristiques productives et non personnelles des postulants. De tels tests nécessitent cependant une définition rigoureuse de ce que recouvre la notion de compétence professionnelle. Quelques recherches récentes explorent également la possibilité que l’automatisation du tri de CV puisse réduire la discrimination durant le processus d’embauche (Chen et al., 2018). Elles formulent l’hypothèse que ce procédé limiterait l’ampleur des phénomènes discriminatoires lors du recrutement car l’intelligence artificielle appliquée au simple tri des CV produirait des décisions plus objectives et rationnelles, dépourvues de biais liés aux stéréotypes. Tout dépend naturellement du type d’informations figurant dans les CV des candidats qui sont exploitées par l’algorithme : traiter par exemple les loisirs (sport), l’adresse ou le lieu d’obtention des diplômes peut poser problème. Le tri automatique des CV consiste à déterminer les caractéristiques productives nécessaires pour réussir dans un poste donné puis à établir une correspondance sémantique entre ces caractéristiques et celles mentionnées dans les CV. Les caractéristiques personnelles illicites (sexe, âge, origine, etc.) ne seraient alors pas prises en compte par les employeurs et elles ne doivent pas l’être. Nous avons produit une enquête statistique sur les liens entre automatisation des tris de candidatures et discrimination à l’embauche auprès de recruteurs français. Dans cette étude, le tri de CV automatique permet de supprimer les traitements discriminatoires fondés sur le genre, la situation familiale, l’âge, l’origine et l’apparence. En effet, les évaluateurs optant pour cette méthode n’ont pas trié les candidatures en fonction de ces critères contrairement aux recruteurs utilisant un tri de CV non automatisé (cf. tableau 2). Notre recherche révèle cependant une limite majeure de l’automatisation du tri de CV. Les évaluateurs de notre échantillon ont appliqué comme critère un type de discrimination prohibé – le lieu de résidence – car cette information était exploitée délibérément. Ils excluent donc définitivement les candidats ne répondant pas à ce critère, même si leurs compétences sont en adéquation avec le poste. La question de l’individu qui programme l’algorithme et son objectivité reste donc essentielle. Le tri de CV automatique ne peut diminuer la discrimination que si les employeurs ne cherchent pas à appliquer comme filtre des critères de discrimination. Des auteurs se sont attachés à décrire une autre limite de cette méthode. Selon eux, cette dernière conduirait à supprimer la discrimination directe mais non indirecte (Le Chen et al., 2018). La discrimination indirecte apparaît quant à elle lorsqu’un critère, apparemment neutre, est susceptible d’entraîner un désavantage pour un groupe particulier. Un algorithme induit cette dernière forme de discrimination si les critères servant de filtre de sélection sont fortement corrélés aux groupes d’appartenance des candidats, même si ces groupes n’ont pas directement servi de filtre. Par exemple, le critère de la popularité du candidat sur les réseaux sociaux professionnels peut favoriser les candidats masculins, plus désirables sur le marché du travail (Ibid.). Cette méthode semble efficace pour lutter contre la discrimination, mais la production d’études scientifiques et une réflexion approfondie sur son fonctionnement semblent nécessaires. Certes, le tri automatique et les algorithmes ne sont pas exempts de biais puisque les variables exploitées peuvent être discriminantes de manière directe ou indirecte mais ils représentent un progrès important (Kleinberg, 2019). Lorsque la sélection est effectuée par un humain, les critères de choix sont une boîte noire alors que les critères utilisés par un dispositif automatique peuvent être connus et corrigés si nécessaire (Ibid.).

8Si les recruteurs doivent théoriquement se centrer sur les caractéristiques productives détaillées dans les candidatures, un nombre conséquent de publications démontre qu’ils se forgent des impressions qui dépassent largement les compétences reportées dans les CV. Ces recherches concluent que les recruteurs analysent les qualités personnelles des candidats à travers des stéréotypes qui induisent des choix arbitraires et des comportements discriminatoires. Les stéréotypes sont ainsi une des explications du niveau important des discriminations observées à l’embauche. Peu de travaux cependant portent sur les solutions permettant de réduire les stéréotypes à l’origine de ces phénomènes discriminatoires. La littérature scientifique conclut que la discrimination positive, guère utilisable dans le contexte français pour des raisons juridiques, renforce les stéréotypes. La formation et la sensibilisation des recruteurs aux stéréotypes sont également d’une efficacité discutée pour lutter contre ces phénomènes. En revanche, le CV anonyme, qui supprime l’accès aux informations personnelles (sexe, photo, nom, etc.), apparaît comme une solution pertinente. Le traitement automatique des candidatures et l’utilisation d’algorithmes améliorent également l’appréciation objective des aptitudes et compétences. Ces différents outils restent cependant très peu utilisés dans les entreprises françaises. La mise en évidence du poids des stéréotypes et de l’ampleur des discriminations appelle cependant à une remise en cause profonde des techniques de recrutement actuelles.