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Horizons stratégiques
La Doc. française

I.S.B.N.sans
310 pages

p. 75 à 91
doi: en cours

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Dossier - Débat

n° 5 2007/3

Discipline > Revue > Sommaire > Article

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Le testing scientifique, problèmes de méthode

Éric Cédiey Caroline Desprès Yannick L’Horty

Résumé de l'article

Le 28 mars 2007 s’est tenu au Centre d’analyse stratégique un séminaire fermé consacré au test de situation ou « testing ». La première table ronde a permis de discuter des enjeux méthodologiques du testing scientifique, à travers la comparaison de trois enquêtes récentes, visant à mettre en évidence des situations de discrimination à l’embauche et à l’accès aux soins, et reposant sur une exploitation des résultats fondée sur des méthodologies assez différentes. Yannick L’Horty, professeur d’économie à l’université d’Évry, a dirigé l’enquête commandée par le Centre d’analyse stratégique sur les discriminations à l’embauche des jeunes en Île-de-France, dans les secteurs de l’hôtellerie-restauration et de la comptabilité. Éric Cédiey, chercheur-consultant à ISM-CORUM, a supervisé avec Patrice Foroni l’enquête commandée par le BIT et la DARES, à partir de tests réalisés au sein de six bassins d’emploi et sur une grande variété de secteurs. Enfin, Caroline Desprès, médecin de santé publique et chercheur à l’IRDES, a dirigé la conception, la réalisation et l’analyse d’une enquête sur la discrimination dans l’accès aux soins dont sont victimes les bénéficiaires de la Couverture maladie universelle (CMU). Cette table ronde était animée par Pierre-Yves Cusset, chargé de mission au Centre d’analyse stratégique.

Pierre-Yves Cusset : Pour amorcer cette discussion, je vous propose de partir d’un tableau de synthèse qui présente les grandes caractéristiques des trois enquêtes que nous souhaitons aujourd’hui comparer. La première différence notable entre ces enquêtes concerne les variables testées, qui sont parfois uniques, parfois multiples. Ainsi, dans le cas de l’étude réalisée par l’université d’Évry, quatre variables ont été testées – le nom de la personne, son prénom, sa nationalité et sa localité de résidence – alors que dans l’enquête BIT DARES, une seule variable a été testée : l’origine apparente du candidat. Ainsi, dans l’enquête de l’université d’Évry, pour chacune des 264 offres d’emploi, huit CV différents ont été envoyés, correspondant à quatre profils « ethniques » différents (nationalité française ou marocaine et nom et/ou prénom ayant une connotation française ou marocaine) et deux localités de résidence possibles (commune réputée « favorisée » ou commune réputée « défavorisée »). Dans l’enquête BIT-DARES, on envoyait à chacune des offres une paire de candidats au profil parfaitement identique, soit une paire d’hommes, soit une paire de femmes. Dans chaque paire, on trouvait ainsi un candidat « majoritaire », qui évoquait, par son patronyme et son apparence physique, une origine hexagonale ancienne et un candidat « minoritaire » qui pouvait refléter soit une origine maghrébine, soit une origine noire africaine. Dans l’enquête CMU, comme dans l’enquête BIT-DARES, une seule variable était testée. Il s’agissait du fait, pour le patient, de bénéficier, ou non, de la CMU. L’équipe de chercheurs a fait appel à un acteur qui sollicitait un rendez-vous, selon le cas, pour lui, pour un enfant (consultation pédiatrique) ou pour sa femme (consultation gynécologique). Le même acteur a donc fait toutes les demandes de rendez-vous, parfois en prenant un accent maghrébin, mais en se présentant toujours comme bénéficiaire de la CMU. Dans un certain nombre de cas, le praticien sollicité refusait explicitement la consultation au motif qu’il refusait les patients bénéficiaires de la CMU. Dans les cas de refus moins explicites (« je n’ai pas le temps », « je n’ai pas de place »), une jeune femme appelait le praticien pour solliciter à son tour un rendez-vous. Si elle l’obtenait, on pouvait en conclure que le patient bénéficiaire de la CMU avait été discriminé.

Deuxième différence méthodologique, alors que l’enquête réalisée par l’université d’Évry s’est déroulée uniquement dans la région parisienne, l’enquête BIT-DARES a été réalisée dans six sites différents, autour des agglomérations de Lille, Lyon, Nantes, Marseille, Paris et Strasbourg. Quant à l’enquête CMU, elle a été réalisée dans six villes du Val-de-Marne.

La troisième différence concerne les caractéristiques des offres. Dans l’enquête BIT-DARES, un nombre élevé d’offres a été testé mais les secteurs d’emploi testés étaient très nombreux et ne faisaient pas l’objet de traitements séparés. Dans l’enquête de l’université d’Évry, au contraire, on testait un nombre de variables plus important mais sur des secteurs bien identifiés qui faisaient l’objet de traitements séparés : on n’agrégeait pas les résultats entre secteurs.

Quatrième grande différence : les trois enquêtes ne testent pas la même chose. Dans l’enquête Évry, c’est uniquement l’obtention ou non d’un entretien après envoi de CV qui est testée. Au contraire, dans l’enquête BIT-DARES, on a d’abord testé l’accès à l’entretien, et ce, par plusieurs moyens – envoi de CV, appels téléphoniques et présentation physique du candidat auprès du demandeur. Puis, si la demande débouchait sur un entretien, on envoyait effectivement des acteurs se présenter à l’entretien, pour tester l’obtention de l’emploi lui-même. Dans l’enquête CMU, seule l’obtention de la consultation était testée.

La dernière grande différence entre les enquêtes concerne l’exploitation qui est faite des résultats. L’équipe de l’université d’Évry a d’abord réalisé une première analyse en termes de taux de réussite des différents types de candidats, en agrégeant les différents secteurs. Ensuite, une deuxième exploitation a été réalisée, en distinguant bien, pour chaque type d’offres (emploi qualifié de la comptabilité, emploi non qualifié de la comptabilité, emploi qualifié de la restauration, emploi non qualifié de la restauration) les taux de réussite des différents types de candidats. La méthodologie de l’enquête BIT-DARES est toute autre. En effet, il s’agit cette fois de regarder, pour chaque offre, si le traitement a été identique pour les deux candidats. En cas de double refus, le test est considéré comme inutilisable : on ne peut dire s’il y a eu ou non discrimination. Si les candidats obtiennent tous les deux un entretien, on estime qu’il n’y a pas de discrimination. Enfin, si l’un des deux candidats obtient l’entretien et l’autre pas, on estime que celui qui n’a pas obtenu l’entretien a été discriminé. On calcule ensuite un taux de discrimination net égal au nombre de cas où le candidat majoritaire a été préféré au candidat minoritaire moins le nombre de cas où le candidat minoritaire a été préféré au candidat majoritaire, le tout divisé par le nombre de tests valides (on exclut donc tous les cas de double refus). Dans le cas de l’enquête CMU, on regardait simplement, pour chaque spécialité envisagée, quel était le taux de refus des patients bénéficiaires de la CMU.

Caroline Desprès : Je voudrais ajouter, en ce qui concerne l’enquête CMU, que si la variable principale testée était bien le fait de bénéficier ou non de la CMU, l’origine ethnique du patient a bien été testée, puisque l’acteur se faisait passer alternativement pour un patient maghrébin (nom, accent, et le patient s’excusait de mal parler le français) ou français. Par ailleurs, outre le fait de produire un taux de refus des patients CMU, dans cette étude, notre équipe a réalisé des analyses statistiques qui permettent de formuler un certain nombre d’hypothèses quant à l’origine du refus et une analyse qualitative qui fournit des éléments de compréhension supplémentaires aux motifs de refus ainsi que des pistes à approfondir.

Yannick L’Horty : J’aimerais apporter plusieurs précisions à propos de l’enquête CAS. La première, c’est que l’étude que nous avons réalisée pour le Centre d’analyse stratégique est une étude collective qui associe quatre chercheurs : Emmanuel Duguet, Noam Léandri, Pascale Petit et moi-même.

La deuxième précision, c’est que notre ambition était d’appliquer au domaine de l’origine ethnique des méthodes qui ont fait leur preuve dans de nombreux travaux réalisés au niveau international et qui ont déjà été appliquées en France pour d’autres champs de la discrimination, en particulier la discrimination en raison du genre. Pascale Petit et Emmanuel Duguet ont ainsi mené une étude qui fait aujourd’hui référence sur la discrimination en raison du genre chez les employés de banque. Dans l’enquête commandée par le Centre d’analyse stratégique, nous nous sommes assez fortement inspirés de leur méthodologie pour l’appliquer à la discrimination selon l’origine.

Troisième précision, contrairement à ce qui a été dit, on ne teste pas des secteurs d’activité, on teste des professions. C’est pour nous un point extrêmement important parce qu’on a de bonnes raisons de penser qu’il est très difficile de construire une mesure statistique un tant soit peu représentative au niveau d’un secteur d’activité ; en revanche, on peut travailler au niveau d’une profession déterminée. On a ainsi testé la discrimination ethnique sur le marché des serveurs, commis de salle, serveurs chefs de rangs de la restauration traditionnelle et gastronomique et, de l’autre côté, sur le marché des professions de comptables, disons peu diplômés : secrétaires comptables, aides comptables et assistants comptables.

La quatrième précision concerne la nature de l’expérience et la nature du protocole qu’on met en œuvre. Effectivement, pour chaque offre, on envoie huit CV par courrier accompagnés de leurs lettres de motivation – soit en tout 32 faux profils. Quatre types de profil indiquent l’origine. Avec ces quatre types de profil, en faisant varier les caractéristiques une à une, on peut construire six tests qui permettent de mesurer l’impact de la nationalité, celui du prénom, celui du nom, celui de la combinaison nationalité-prénom, celui de la combinaison prénom et nom, et enfin celui de la combinaison nationalité, prénom et nom. On a également une variable « localisation », qui peut être une banlieue favorisée ou une banlieue défavorisée, ce qui fait que, au total, on a bien huit profils. Ces huit profils permettent de mesurer sept types d’effet.

Enfin, dernière précision, qui concerne l’exploitation des résultats. Nous avons déployé trois méthodes de traitement des données. La première est un simple comptage et consiste à évaluer des taux bruts de réussite pour chacun des profils. Avec ce type de méthode, on a des taux de réponse relativement faibles et des discriminations élevées. Je tiens à dire tout de suite que ce qui va nous distinguer, à ce stade, de ce que fait le BIT, c’est simplement le dénominateur de chacun de nos taux. Nous, on prend l’ensemble des réponses, positives ou non. On se place en fait du point de vue d’un demandeur d’emploi dont on mime la recherche : pour ce demandeur d’emploi, on rapporte le nombre de CV pour lesquels il a eu une réponse positive, c’est-à-dire une convocation à un entretien d’embauche, au nombre de CV qu’il a effectivement envoyés. On peut très facilement calculer, comme le fait le BIT, le même type de rapport mais, simplement, avec comme dénominateur le nombre d’offres d’emploi pour lesquelles il y a eu, au moins, une réponse positive de la part de l’offreur d’emploi, ce qui ne change absolument pas le résultat, c’est juste un facteur d’échelle.

Là où il y a une différence sensible entre les études, c’est que nous mobilisons les outils de l’économétrie. Cela nous permet de décomposer les effets de l’origine, puis, également, de tester de façon combinée d’autres effets. Par exemple, est-ce que le fait d’habiter dans une banlieue favorisée ou défavorisée lorsque l’on affiche, par plusieurs signaux, une origine marocaine, est pénalisant ou pas sur les chances de succès d’une candidature ? Lorsque l’annonce transite par l’ANPE, est-ce que cela rajoute ou pas des chances de succès, selon les profils des différents candidats ? On a même testé l’effet du timbre sur l’enveloppe qui était envoyée.

Éric Cédiey : Simplement deux points sur l’enquête BIT/DARES. Premièrement, je voudrais préciser que tous les candidats étaient censés être Français, même s’ils différaient effectivement par leur origine supposée. Deuxièmement, vous avez parlé du taux de discrimination net. Partant du constat que ce taux était très peu parlant, on a, dans le rapport final et en accord avec le BIT, développé un autre indicateur, qui calcule le rapport entre le nombre de cas où la discrimination s’est faite à l’égard du candidat « minoritaire » et le nombre de cas où elle s’est faite à l’égard du candidat « majoritaire ». Cela permet de dire que lorsqu’il y a discrimination, c’est, sur l’ensemble des tests, presque quatre fois sur cinq à l’encontre du candidat minoritaire.

Intervention depuis la salle, Daniel Lamar : Dans l’étude faite pour le BIT-DARES, les offres d’emploi étaient-elles qualifiées ou non ? Est-ce que ces offres étaient accessibles pour les jeunes diplômés ou bien étaient-elles ciblées sur des niveaux inférieurs au Bac ?

Éric Cédiey : En termes de qualification scolaire formelle, l’essentiel des CV envoyés étaient de niveau CAP/BEP, jusqu’à Bac Pro éventuellement.

Pierre-Yves Cusset : Concernant la phase amont de l’enquête, quels sont les critères de choix des secteurs d’emploi que l’on étudie (la question ne se pose pas vraiment pour l’enquête CMU) ?

Yannick L’Horty : La réponse, c’est qu’il ne faut surtout pas choisir des secteurs, mais des professions. À l’intérieur d’un secteur d’activité, il y a de très nombreuses professions qui présentent, chacune, des risques de discrimination qui sont extrêmement variés. Si vous souhaitez mesurer la discrimination au niveau d’un secteur d’activité, il va falloir agréger des professions qui présentent des risques de discrimination très différents, parce que le niveau de diplôme va intervenir, parce que l’âge des candidats va intervenir, parce que la localisation va intervenir, parce que l’ensemble des déterminants de la discrimination peuvent jouer un rôle. Donc, lorsqu’on raisonne au niveau d’un secteur d’activité, on risque de construire des effets de composition.

Et puis, il y a une deuxième raison, plus fondamentale. Le « test de situation », est une expérience contrôlée. Cela ne correspond pas du tout à la démarche de l’échantillonnage statistique et, par conséquent, penser que l’on va pouvoir aboutir à un niveau de représentativité au niveau d’un secteur d’activité et au niveau d’un pays, avec une agrégation d’expériences contrôlées qui ne seront jamais valables que dans un certain espace et un certain moment donné du temps, est une illusion. En fait, il n’y a pas de possibilité d’agrégation des résultats des expériences contrôlées, qui doivent rester au niveau des professions et surtout pas au niveau des secteurs d’activité.

Si vous me permettez une métaphore, c’est un peu comme si, pour vous prononcer sur l’empoissonnement d’une rivière, vous alliez, un dimanche matin, pêcher avec votre canne à pêche. Il fait beau, vous allez dans un coin déterminé et vous n’avez pris aucun poisson ; et puis, le dimanche suivant, vous allez ailleurs et vous faites une bonne pêche. Vous en déduisez que, avant, il n’y avait pas de poisson et que, maintenant, il y a plein de poissons dans la rivière. Eh bien, non, le fait de faire un test ponctuel à un moment donné ne renseigne pas sur l’empoissonnement de la rivière comparé à celui d’une autre rivière, dans l’absolu et de façon constante.

Pierre-Yves Cusset : Éric Cédiey, puisque vous avez pêché dans plusieurs rivières

Éric Cédiey : Nous n’avons pas prétendu construire un indicateur de tel ou tel marché du travail, professionnel, sectoriel ou national, à partir de tests qui seraient représentatifs de ce marché. Avec le protocole de test du BIT, nous cherchons à savoir si de la discrimination apparaît, si oui, sous quelles formes, par exemple à quelle étape du processus de recrutement elle se manifeste, si elle varie selon les modes de candidature – appel téléphonique, envoi de CV par courrier, dépôt de CV –, si la discrimination passe par des refus nets ou par des mises en attente des candidats. Sur la base d’un nombre très important de tests sur un large éventail de métiers, nous cherchons à prendre la mesure de son ampleur. Mais il ne s’agit en aucun cas de prétendre construire un indicateur représentatif de quelque marché du travail que ce soit. Les résultats du testing BIT sont simplement ventilés par secteurs, plus précisément d’ailleurs, par familles professionnelles selon la nomenclature FAP [1].

Dans le rapport complet, ils sont également détaillés – pour peu que les effectifs à chaque fois nous permettaient d’avoir des résultats significatifs – sur certains types de professions ou de métiers. Nos commanditaires et nous avons également eu le souci – mais je ne suis pas sûr aujourd’hui que cela soit une bonne idée – de pouvoir comparer nos résultats avec ceux d’une autre enquête, réalisée simultanément en Suède. Nous avons donc choisi les professions testées en concertation avec l’équipe suédoise. Sur l’ensemble des six sites français, nous devions disposer d’un effectif suffisant pour chacun des domaines professionnels retenus.

Caroline Desprès : Nous avons choisi de travailler dans le Val-de-Marne parce que nous avions déjà mené plusieurs études sur la CMU et sur les questions de discrimination et d’accès aux droits dans ce département. Les villes ont été choisies parce qu’elles autorisaient une certaine diversification. En ce qui concerne le choix des professionnels, nous avons retenu les principaux acteurs du système de soins libéral, les plus couramment sollicités et ce, de manière directe, soit le médecin généraliste et les médecins spécialistes d’accès direct et les dentistes. Nous aurions aussi pu travailler sur le secteur public et nous aurions sans doute eu quelques surprises. L’objectif de la CMU, c’est de permettre une équité dans l’accès aux soins et donc à ses bénéficiaires de se tourner vers la médecine libérale. C’est une question essentielle, d’où ce choix de regarder le secteur libéral.

Intervention depuis la salle, Daniel Lamar : Je voudrais savoir si vous avez pris en compte l’éventuelle situation de pénurie de main-d’œuvre dans les secteurs ou les professions que vous avez étudiés. On le sait, certaines entreprises reçoivent quelques CV pour une offre, d’autres en reçoivent des centaines. Il est clair que le niveau de discrimination est assez différent selon que l’entreprise a ou non l’embarras du choix.

Yannick L’Horty : Nous n’avons pas, a priori, pris en compte cet élément pour sélectionner les professions. On s’est dit qu’il nous fallait une profession plutôt en contact avec la clientèle et une profession qui ne l’était pas, parce qu’on avait à l’esprit les travaux de référence de Gary Becker qui suggèrent qu’il peut y avoir des discriminations induites par le contact avec la clientèle. Maintenant, il est vrai qu’il est souhaitable d’avoir une profession pour laquelle il existe une certaine tension sur le marché du travail, de façon à obtenir un taux de réponse raisonnablement élevé. Mais, même dans une profession pour laquelle le nombre d’offres d’emploi rapporté au nombre de candidats potentiels est élevé, on peut observer des manifestations très variées de discrimination.

Éric Cédiey : Cela n’a pas été pour nous non plus un critère de choix a priori. Mais le fait est que certaines des familles professionnelles que nous avons testées sont réputées se trouver en tension (métiers de l’hôtellerie-restauration par exemple). Les sites sur lesquels nous avons travaillé sont par ailleurs très différents du point de vue du taux de chômage des jeunes de 20-25 ans. Au vu des résultats des tests, il me semble qu’il n’y a pas de rapport évident entre la tension sur tel ou tel marché du travail et les manifestations de discrimination que l’on peut y observer. Des recruteurs peuvent très bien avoir du mal à trouver de la main-d’œuvre, pour autant lorsque deux candidats équivalents se présentent à eux, comme dans les tests, ils ont alors le choix et certains peuvent tout aussi bien choisir de discriminer.

Pierre-Yves Cusset : Parce que vous proposiez toujours deux candidats pour chaque offre. Mais on peut imaginer des situations où pour certaines offres, il n’y a qu’un candidat. Si l’on se place du point de vue des candidats et que l’on raisonne en termes de taux de refus, on peut peut-être observer des différences qui tiennent au caractère tendu ou non du marché du travail.

Éric Cédiey : Oui, si l’on observe les taux de réponse pour chaque candidat sur des marchés diversement tendus, il y a sans doute un lien. Or, ce n’est pas un taux de réussite à l’envoi de CV que nous avons mesuré, mais le nombre de fois où, lorsqu’un test propose deux candidats équivalents à des employeurs, on enregistre une discrimination. Je ne vois pas pourquoi il y aurait un lien automatique entre cette mesure et le caractère tendu ou non du marché du travail. Le fait est que, dans nos résultats, il ne semble pas y en avoir.

Intervention depuis la salle, Serge Slama : J’ai deux questions. Premièrement, pourquoi ne pas avoir élargi l’enquête CMU à l’aide médicale d’État ? Médecins du monde a fait un test sur l’aide médicale d’État et il me semble que les refus de soins sont encore plus importants. Plus généralement, à propos de ces tests de situation, notamment dans l’emploi, pourquoi ne tester que les emplois du secteur privé ? On sait que le secteur public produit énormément de discrimination, notamment parce qu’un certain nombre d’emplois publics sont réservés aux nationaux et que cela peut aussi avoir un effet sur les nationaux d’origine étrangère.

Caroline Desprès : Si nous n’avons pas élargi notre étude à l’aide médicale d’État, c’est simplement parce que notre étude est une réponse à un appel d’offres (du fonds CMU) sur la discrimination à l’égard des bénéficiaires de la CMU.

Yannick L’Horty : Le problème des tests de discrimination est que ce sont des instruments assez puissants mais qui ont un domaine d’application extrêmement étroit. En l’occurrence, on peut les appliquer sur n’importe quelle procédure sélective dans laquelle l’offreur et le demandeur ne se connaissent pas et dans laquelle il n’y a pas de barrière spécifique à l’entrée. Donc, typiquement, pour des postes d’emploi public sur concours, on ne peut pas faire de test. Par contre, pour des postes de vacataires du secteur public, on pourrait le faire, mais cela correspond à un champ d’étude relativement limité.

Éric Cédiey : Je ferais à peu près la même réponse. Ce n’est pas par désintérêt mais pour des problèmes de méthode que nous n’avons pas étudié le secteur public. Les emplois que nous avons testés ont pour la plupart été trouvés via le site Internet de l’ANPE ou dans les journaux d’annonces. On y trouve assez peu d’emplois publics.

Intervention depuis la salle, Julien Pouget : Je souhaiterais faire un commentaire d’ordre général. Le rappel qu’a fait Yannick L’Horty tout à l’heure était très utile sur la portée et la force de la méthodologie du testing, qui a toutes les vertus scientifiques d’une expérience contrôlée, mais qu’il est effectivement préférable d’appliquer à une profession précise, dont on connaît bien le processus de recrutement : comme on l’a vu, le protocole d’un testing doit en effet être préparé avec beaucoup de soin, pour être parfaitement adapté au processus étudié. Dès lors, il faut avoir à l’esprit que les résultats de l’expérience contrôlée n’ont pas forcément vocation à être représentatifs. Il ne faudrait donc pas oublier l’utilisation possible des enquêtes statistiques en population générale, dont on peut tirer de nombreux enseignements représentatifs. Dans ces enquêtes, qui n’apportent certes pas la preuve des discriminations de manière aussi robuste qu’un testing bien mené, on connaît néanmoins en détail les caractéristiques des personnes, et l’on peut étudier la diversité des situations sur le marché du travail selon ces différentes caractéristiques. On ne travaille alors pas sur des individus fictifs mais sur des individus réels. Par ailleurs, dans ces enquêtes en population générale, on prend en compte, implicitement, les résultats de processus de recherche d’emploi qui ne sont pas abordés dans les enquêtes de testing – je pense aux petites entreprises ou certaines professions où tout ne se fait pas par présentation de CV et entretien d’embauche mais aussi par connaissance, dans le bassin local d’emplois. Chaque méthode a donc ses avantages et ses limites.

Caroline Desprès : Tout d’abord, je suis tout à fait d’accord avec l’idée qu’il y a d’autres moyens de mesurer la discrimination. En l’occurrence, j’ai observé directement, dans les caisses de Sécurité sociale, auprès des agents d’accueil, mais aussi lors de consultations médicales, les différences de traitement entre patients selon différents critères, dont le fait qu’ils soient ou non bénéficiaires de la CMU. Par ailleurs, si je pense que les statistiques de cadrage sont extrêmement utiles et nécessaires, il me semble qu’elles sont insuffisantes. Prenons un exemple. Du côté des médecins, le refus de soins est rarement avoué. Du côté des patients, plusieurs études mesurent le refus de soins. Les études de la DREES les chiffrent à 15 % (déclaration des patients). Mais quelle est la question posée ? La question est à peu près la suivante : « est-ce que vous avez rencontré, au cours de la dernière année, un professionnel qui vous a refusé des soins ? » Or, des études qualitatives laissent penser qu’un certain nombre de patients bénéficiaires de la CMU n’ont jamais rencontré de professionnel qui leur ait refusé un soin parce qu’ils évitent d’être confrontés à cette situation. Sachant que certains professionnels refusent la CMU, ils demandent à un proche, à un autre professionnel de santé, à un agent de la Sécurité sociale d’indiquer le nom d’un praticien qui accepte les patients CMU. On sait aussi qu’un certain nombre de bénéficiaires de la CMU avaient, avant sa mise en place, pris l’habitude de fréquenter des structures publiques. Continuant, par habitude, à fréquenter ces structures publiques, ils n’ont pas été amenés à rencontrer des refus.

Pierre-Yves Cusset : Je voudrais à présent aborder un autre point un peu technique, qui est celui de la façon dont on répond aux offres. Dans l’enquête menée par l’université d’Évry, on a répondu aux offres uniquement par courrier, papier ou électronique, mais on n’a pas utilisé le téléphone, alors qu’on l’a fait dans l’enquête BIT-DARES. Quels sont les avantages et les inconvénients de recourir ou non à ces différents moyens pour entrer en contact avec l’employeur potentiel ?

Intervention depuis la salle, Pascale Petit : C’est une question fondamentale. Doit-on se limiter au simple test d’accès aux entretiens d’embauche, avec envoi par courrier des candidatures mais sans aucune intervention d’un candidat « en chair et en os », ou bien, et c’est le choix du BIT, doit-on envoyer des candidats fictifs, donc des acteurs qui jouent le rôle de candidats, aux entretiens ? Le problème, dans ce dernier cas de figure, c’est que l’on introduit de ce fait un biais lié à la personnalité des acteurs que l’on envoie. Il est impossible d’envoyer le même signal pour deux candidats à un entretien d’embauche, même si les acteurs sont très bien préparés, même s’ils se ressemblent physiquement, même s’ils sont habillés de façon semblable. Autre problème, qui a été soulevé par la littérature anglo-saxonne : ces acteurs sont informés de l’objet de l’étude. Et quand il s’agit d’une femme ou d’un individu d’origine étrangère qui a le sentiment d’avoir déjà été victime de discrimination, sa prestation lors des entretiens d’embauche peut s’en trouver affectée, même de façon inconsciente. Dans ce cas, les résultats du testing seront biaisés car le responsable de l’étude ne peut contrôler la prestation des acteurs pendant les entretiens [2].

Pierre-Yves Cusset : Vous évoquez le fait d’envoyer des acteurs aux entretiens. Revenons simplement à l’usage du téléphone. On peut très bien imaginer qu’un même acteur ou une même personne puisse simplement répondre à l’offre par téléphone, sans se présenter physiquement, et dire une fois « Je m’appelle Jean Dupont » et une autre fois « Je m’appelle Mohammed Zidane ». Dans le cas de deux candidats qui seraient l’un Français d’origine française et l’autre Français d’origine magrébine, on peut imaginer que la voix reste la même.

Pascale Petit : Oui mais il y a aussi le problème de la détection éventuelle de l’opération de testing par l’employeur, parce que, normalement, le candidat fictif est censé appeler le même employeur deux fois dans un intervalle de temps réduit.

Éric Cédiey : Nous ne nions pas ce risque de biais de personnalité. C’est une des raisons pour lesquelles, par exemple, nous distinguons bien les différences de traitement observées avant tout contact physique de celles qui ont pu être observées au moment d’un entretien. Mais ce que nous avons montré, c’est que l’essentiel des choix discriminatoires enregistrés dans nos tests se fait avant tout contact physique, simplement à la suite d’un envoi de CV ou par contact téléphonique. En ce qui concerne les contacts téléphoniques, bien sûr les voix ne sont pas les mêmes, le signal n’est pas tout à fait le même, mais les comédiens avaient été avertis qu’ils devaient s’efforcer de contrôler ce type de biais aussi, et ils étaient surveillés en permanence, pendant les conversations téléphoniques, par un superviseur qui essayait de maintenir l’homogénéité des candidatures. Par ailleurs, n’oublions pas que les échanges téléphoniques de prise de contact avec les employeurs, qui s’ouvraient toujours par l’annonce du prénom et du nom du candidat, ont le plus souvent été très courts, en particulier quand les employeurs ont fait leur sélection dès ce stade.

Pierre-Yves Cusset : Dans l’enquête BIT, vous mentionnez d’ailleurs le cas d’une confusion, par l’employeur, du nom d’une candidate : l’employeur pense avoir affaire à une Laëtitia, alors que la candidate se présente comme une jeune femme prénommée Latifa. L’intonation de la comédienne n’était donc pas spécifiquement maghrébine.

Caroline Desprès : J’ai été aussi confrontée au même type de problème. Dans 80 % des cas, l’échange se limitait à : « Bonjour, je voudrais un rendez-vous avec le docteur X, j’ai la carte Vitale et la CMU ». La plupart du temps, c’était d’ailleurs une secrétaire qui répondait. Dans les 20 % de cas restant, l’échange allait plus loin, surtout si c’était le médecin qui prenait l’appel. Et là, effectivement, on pouvait observer des stratégies d’acteur. Par exemple, un pédiatre pouvait dire « Non je ne prends pas la CMU », mais demandait des compléments d’information. S’il s’agissait d’une urgence, il ne pouvait pas dire non. Il pouvait y avoir une forme de négociation qui aboutissait finalement à ce qu’il accepte le rendez-vous. Cela montre bien que l’interaction est quelque chose de complexe, mais qui peut transformer l’issue finale de l’entretien.

Intervention depuis la salle, Fabrice Foroni : S’agissant des problèmes de détection du testing, nous pensons effectivement que c’est une question essentielle. C’est une des raisons qui justifient le fait de n’envoyer, pour chaque offre, que deux candidats. On peut se demander, en effet, si les risques de détection ne sont pas élevés lorsqu’un employeur reçoit le même jour, soit par mail, soit par courrier, huit CV quasiment identiques. Nous-mêmes, avec nos deux candidats qui se présentaient à quelques minutes d’intervalle ou qui avaient envoyé un CV le même jour, nous avons été confrontés à quelques employeurs qui semblaient se poser des questions.

Éric Cédiey : Toutes les difficultés évoquées sont réelles. Nous n’interprétons d’ailleurs pas exactement de la même manière les différences de traitement selon qu’elles se manifestent en entretien ou après simple envoi de CV. Cela dit, quand les sélections à l’issue des entretiens penchent 90 fois sur 100 en faveur des candidats majoritaires, je ne pense pas que ce puisse être uniquement le résultat de biais qui échappent à notre contrôle. Certes, les candidats testeurs savent qu’ils font partie d’une expérience, et ils pourraient avoir des attitudes qui provoqueraient des résultats qu’ils ont envie d’obtenir, dans toutes les directions d’ailleurs. Nous avons formé les comédiens en leur disant qu’il ne s’agissait pas d’être dans une démarche militante : ils devaient entrer dans une méthodologie imposée, stricte, assez contraignante et lourde. En résumé, il s’agissait d’être professionnel et de se plier à une méthode et pas autre chose. Par ailleurs, étant donné le nombre élevé de tests effectués pour cette enquête, on est vite passé à une phase « industrielle » qui a tendance à banaliser l’expérience, du point de vue du testeur. Enfin, sur chaque site, on faisait intervenir quatre testeurs (deux « majoritaires » et deux « minoritaires ») entre lesquels il fallait faire des permutations pour constituer quatre paires différentes possibles. Des tests statistiques étaient ensuite réalisés pour vérifier qu’il n’y avait pas de trop grandes différences de résultats entre les quatre paires, c’est-à-dire pour s’assurer qu’il n’y ait pas de biais de performance entre les différents candidats testeurs.

Yannick L’Horty : Il y a un autre élément à prendre en compte : l’état des pratiques dans l’univers professionnel que l’on est en train de sonder. Je comprends que dans le cas de la CMU, la demande de prise de rendez-vous se fasse forcément par téléphone. Par contre, pour des tests d’accès à l’entretien d’embauche, les pratiques étant ce qu’elles sont, il semble logique de commencer par la demande écrite avant de passer à l’examen oral, donc il est indispensable de privilégier l’envoi de CV à l'appel téléphonique ou à l’entretien direct comme premier contact. J’ajouterais un autre élément, très matériel, c’est que cela coûte infiniment plus cher d’envoyer des figurants que d’envoyer des courriers, surtout par Internet.

Intervention depuis la salle, Pascale Petit : Pour l’enquête CAS, nous avons donc envoyé des CV pour des postes de serveurs et si certains employeurs exigeaient que le candidat se présente ou qu’il téléphone, d’autres demandaient sur l’offre d’emploi l’envoi d’un CV accompagné d’une lettre de candidature. Autre remarque, pour l’employeur, il est coûteux de faire passer des entretiens : par exemple, dans le secteur bancaire, il est fréquent qu’un candidat soit reçu pendant une demi-journée, au cours de laquelle le DRH lui fait passer différents tests et entretiens individuels et collectifs. Donc si le recruteur présente une aversion pour les femmes ou les minorités ethniques, on comprend mal pourquoi il perdrait du temps à recevoir un candidat dont il sait qu’il ne le recrutera pas, quelle que soit sa prestation à un éventuel entretien. Cette remarque tient également si l’employeur sait que sa clientèle ou les salariés déjà en poste dans son entreprise présentent une aversion pour ces groupes démographiques.

Intervention depuis la salle, Fabrice Foroni : Tout à l’heure, Pierre-Yves Cusset donnait l’exemple d’un employeur qui avait mal compris le prénom de la candidate, qui pensait avoir affaire à une Laëtitia, alors que la personne s’appelait Latifa. Il nous semble effectivement, même si nous n’avons pas approfondi la question, qu’une partie de la différence de traitement, très importante, observée au moment de l’entretien, lorsque les deux candidats étaient convoqués, peut s’expliquer par le fait que quelques certains employeurs, avec le bruit ambiant, n’ont pas toujours compris à qui ils avaient affaire et ont donc convoqué des candidats sans avoir relevé leur apparente origine étrangère « par erreur ». D’où un taux de rejet encore plus fort lors de l’entretien. Ce qui signifie que le taux déjà particulièrement élevé de discrimination observé dès le premier contact (qui représente les 4/5e des cas de discrimination constatés), correspondant à des choix de la part des employeurs effectués sur la seule base de la consonance des noms et prénoms, est probablement sous-estimé.

Intervention depuis la salle, Pascale Petit : Quand on envoie une candidature par écrit, ce genre d’erreur n’est pas possible.

Intervention depuis la salle, Fabrice Foroni : Une autre possibilité de contrôler les tests téléphoniques, que nous n’avons pas testée car elle ne faisait pas partie de la méthodologie imposée par le BIT, serait de demander aux acteurs d’intervertir leurs rôles lors de l’entretien téléphonique.

Caroline Desprès : Je voudrais clarifier ce que l’on cherche à mesurer avec le testing dans le cadre du champ sanitaire. La question est de mesurer des attitudes de médecins vis-à-vis des bénéficiaires de la CMU. Or, dans la réalité, certains patients qui bénéficient de la CMU ne le précisent pas au moment où ils prennent leur rendez-vous. Il y a donc un décalage entre la façon dont nous avons procédé et la réalité, il faut bien en être conscient. Par ailleurs, ce qui nous intéressait dans le test de situation que nous avons effectué, c’était le fait que les médecins reçoivent ou ne reçoivent pas les bénéficiaires de la CMU. Mais la façon dont ces patients sont reçus, la qualité des soins qui leur sont prodigués, nous ne les avons pas testées. Il s’agit de questions essentielles mais qui ne peuvent faire l’objet des mêmes méthodologies.

Pierre-Yves Cusset : J’aimerais passer à l’étape ultérieure qui est celle de l’exploitation du résultat et revenir sur un élément de la méthodologie BIT qui peut prêter à discussion, à savoir le fait de ne pas prendre en compte dans les calculs les situations de double refus.

Éric Cédiey : L’idée est la suivante. Lorsque les deux candidats reçoivent un refus, cela peut être parce que l’emploi est déjà pourvu. Autrement dit, rien ne garantit que l’employeur a effectivement examiné les deux CV fictifs qui lui ont été proposés et donc rien n’autorise à caractériser ce résultat a priori, ni comme une différence de traitement ni comme une égalité de traitement. Si l’on comptabilisait ces doubles refus dans le fameux taux de discrimination net du BIT, par définition ils apparaîtraient au dénominateur, mais pas au numérateur. Cela voudrait dire que l’on a fait l’hypothèse que chacun de ces cas recouvre en fait une égalité de traitement, hypothèse que l’on ne peut pas soutenir, pour les raisons que je viens d’évoquer. Nous avons donc remplacé ces tests par autant de tests dont le résultat était fiable dans le décompte des effectifs de tests que la méthode du BIT nous demandait d’atteindre.

Pierre-Yves Cusset : Je posais cette question parce que dans l’enquête menée par l’équipe de l’université d’Évry, si on élimine tous les cas ou il y a eu un double refus, on a finalement un nombre de tests « utilisables » au sens du BIT (c’est-à-dire à la fois valides et qui ont donné lieu à au moins une réponse positive) qui est relativement faible : seulement 17 offres ont donné lieu à au moins une réponse positive de la part de l’employeur. Cela me semble problématique pour la significativité statistique des résultats.

Yannick L’Horty : En fait cela ne change absolument pas la mesure de la discrimination et ses déterminants, cela change simplement l’échelle de l’indicateur que l’on utilise. Nous aurions pu sans problème afficher nos résultats en excluant les cas de double refus. Cela augmenterait simplement systématiquement tous les taux par un facteur d’échelle.

Éric Cédiey : Je ne pense pas que cette question puisse être réduite à un simple facteur d’échelle. Elle renvoie aussi à la fiabilité des tests que l’on retient, autrement dit au nombre réel de tests dont l’interprétation est fiable dans une enquête. Et de ce nombre réel de tests fiables dépend la significativité statistique des écarts discriminatoires que l’on prétend calculer.

Caroline Desprès : On a bien mesuré l’incidence des caractéristiques du médecin (secteur 1 / secteur 2, généraliste / spécialiste) sur le taux de refus, mais je pense que votre question portait plutôt sur l’incidence, par exemple, de l’origine ethnique. Nous n’avons pas d’éléments chiffrés sur cet aspect. Nous en avons une vague idée, à partir du nom des praticiens, qui peuvent évoquer certaines origines ethniques, mais c’est tout.

Intervention depuis la salle, Véronique van der Plancke : J’ai trois questions. La première concerne l’identité du recruteur. Est-ce que vous avez pris en compte ou est-ce que vous avez l’intention dans des études ultérieures d’examiner l’incidence de l’identité du recruteur (son appartenance sexuelle, raciale, sociale) sur la manière dont il recrute ? Par ailleurs, vous avez dit qu’on ne peut analyser de la même façon le taux de refus à l’étape de la sélection des CV et le taux de refus à la suite de l’entretien d’embauche. En effet, à cette dernière étape, un refus de recrutement d’une personne d’origine étrangère peut être lié à d’autres considérations que des considérations raciales : il pourrait être lié par exemple à un manque d’affinité de l’employeur avec le candidat lors de l’entretien. D’où ma deuxième question : avez-vous cherché à intégrer dans vos résultats un « coefficient » qui serait destiné à refléter la part des refus imputables à des éléments autres que de la discrimination, et qui serait dès lors retranché de ce que vous avez qualifié, dans le cadre de votre exposé, de « taux net de discrimination » ? Dernière question, peut-être plus anecdotique, sur la préservation de la confidentialité de ces études, puisqu’il ne faut pas que les employeurs soupçonnent qu’ils font l’objet d’un test de situation : quand le BIT lance une étude, est-ce qu’il l’annonce en grande pompe sur son site Internet ou bien cette étude est-elle maintenue secrète jusqu’à la diffusion des résultats ?

Éric Cédiey : En ce qui concerne la confidentialité, effectivement, pendant toute la période où les tests ont été pratiqués, on a veillé à ce qu’aucune information ne circule. En ce qui concerne l’identité des recruteurs, il est vrai que c’est une question extrêmement intéressante, parce qu’en fin de compte, si la discrimination est un problème, elle relève d’abord et avant tout des discriminateurs plus que des discriminés. De toute évidence, nous n’avons pas suffisamment exploité ce type de données pour le rapport de l’enquête BIT.

Intervention depuis la salle, Pascale Petit : C’est un aspect que nous avions abordé dans notre testing dans la banque en 2002, où l’on avait étudié l’effet du sexe du recruteur (ou du référent) sur l’ampleur de la discrimination à l’embauche à l’encontre des femmes [3]. Nous avions aussi étudié l’impact des caractéristiques de l’entreprise (taille, fait d’appartenir ou non à un groupe, branche d’activité sur ce niveau de discrimination). Dans l’enquête dont il est question aujourd’hui, nous avons une information sur le sexe et la consonance du nom du recruteur (ou de la personne référente). Ce sont deux variables qui ont été rentrées dans la base de données, deux variables que nous devrions explorer par la suite.

Intervention depuis la salle, Daniel Sabbagh : L’identité du discriminateur me semble en effet une question importante si l’on veut à terme pouvoir identifier les ressorts de la discrimination. Je pense en l’occurrence à une enquête réalisée à Washington en 1990 sur le choix, par les chauffeurs de taxi, de leurs clients. Cette enquête montre effectivement qu’il est plus difficile pour un Noir que pour un Blanc d’obtenir un taxi. Mais elle montre aussi que l’identité « raciale » du chauffeur n’a absolument aucun impact sur la probabilité que le chauffeur prenne ou non telle ou telle personne. C’est un résultat intéressant car il permet de trancher entre les deux hypothèses concurrentes que l’on avance traditionnellement pour expliquer les discriminations. Première hypothèse, les chauffeurs de taxi sont racistes, ils n’aiment pas les Noirs, ils ne veulent pas d’un Noir dans leur voiture. Deuxième hypothèse, les chauffeurs de taxi ont une aversion au risque, le fait, pour un client, d’être noir, est associé dans leur esprit à un risque plus élevé de comportement prédateur et ils adaptent leur comportement en fonction de leur estimation du risque. L’enquête de Washington semble de fait montrer que la seconde hypothèse est la plus plausible. Je ne sais pas ce qui dans cette enquête est transposable au contexte français, sans doute pas grand-chose, mais ce qui rendrait les études sur l’identité du discriminateur intéressantes, c’est qu’elles pourraient permettre de savoir laquelle de ces deux interprétations de la discrimination est la plus plausible, interprétations qui emportent des prescriptions de politique publique totalement différentes.

Caroline Desprès : Dans le cas de notre enquête, il était effectivement important de valider le caractère imputable à la CMU du refus (d’où le double appel). Dans certaines spécialités en effet, on observe des phénomènes de forte saturation, et il est très difficile d’obtenir un rendez-vous. Dans d’autres, c’est beaucoup plus aisé. Prendre en compte de tels refus biaiserait totalement la comparaison entre les spécialités, amenant à qualifier de discriminateurs les professionnels simplement débordés. Ces doubles refus ont été gardés dans le dénominateur pour le calcul du taux de refus. Par contre, les cas où il n’a pas été possible de vérifier le caractère imputable ont été supprimés du dénominateur pour le calcul.

Intervention depuis la salle, Serge Slama : Pour revenir à la théorie du risque et au comportement de l’employeur, est-ce qu’il y a moyen d’évaluer d’une façon ou d’une autre l’effet des législations antidiscriminatoires, qui se sont considérablement renforcées depuis quelques années, notamment avec la création de la HALDE ou le partage de la charge de la preuve, sur l’évolution des stratégies des employeurs pour discriminer ? Est-ce que les employeurs, craignant de faire l’objet d’une opération de testing, convoquent plus systématiquement des personnes d’origine étrangère, des femmes ou des handicapés, pour éviter d’être attaqués en justice ? Peut-on évaluer cet effet des législations en distinguant entre petites et grandes entreprises ?

Intervention depuis la salle, Pascale Petit : Effectivement, de façon intuitive, on se dit que plus l’entreprise est de taille importante, plus elle a une plus forte probabilité d’être tirée au sort pour être testée. Inversement, l’employeur d’une petite structure a a priori une probabilité plus faible d’être testé. Aussi, il y a fort à penser que les établissements de grande taille sont plus méfiants. Dans nos données, nous disposons bien de la variable « appartenance à un groupe » qui fournit une indication de la taille de l’entreprise. Nous constatons que le fait, pour une entreprise, d’appartenir à un groupe, réduit, toutes choses égales par ailleurs, le niveau de la discrimination à l’embauche. On peut l’expliquer de deux façons différentes : ou bien une différence dans la probabilité anticipée de faire l’objet d’une opération de testing, ou bien l’existence de politiques de groupe, c’est-à-dire de directives qui viennent d’en haut pour limiter les comportements discriminatoires.

Pierre-Yves Cusset : On voit bien qu’il y a deux écoles. La première essaye de distinguer ce qui dans la discrimination relève d’une préférence de ce qui relève d’un calcul. C’est un peu l’approche des économistes. La deuxième estime que la question des explications de la discrimination importe peu, qu’il faut s’en tenir à la définition juridique de ce qu’est une discrimination pour mesurer le niveau des discriminations, qu’elles soient le produit d’un calcul rationnel ou d’une préférence « raciste ». C’est l’approche des juristes. Sur cette question de la définition de la discrimination qu’il faut adopter pour mener à bien ces enquêtes de testing, est-ce que vous pourriez présenter votre conception ?

Éric Cédiey : Ce ne sont pas des conceptions exclusives. Mais effectivement, pour ma part, j’ai tendance à m’en tenir à l’observation des formes et des situations de manifestation de la discrimination définie du point de vue du cadre légal et juridique. De ce point de vue, il ne faut pas se tromper sur ce que signifie la « discrimination statistique » [4] de la micro-économie des choix rationnels. Cette discrimination serait décidée sur des présomptions de variance, par l’employeur, de telle ou telle caractéristique productive chez différents groupes de candidats. Si elle est donc « rationnelle », on peut aussi en conclure qu’elle est intentionnelle. D’un point de vue juridique cela veut dire qu’elle peut faire l’objet d’un jugement au pénal en tribunal correctionnel.

Pierre-Yves Cusset : Pour me faire un tout petit peu l’avocat du diable, il me semble quand même que connaître la raison ou les raisons pour lesquelles on discrimine permet d’informer ceux qui doivent élaborer les réponses aux discriminations en termes de politique publique. En particulier, si les discriminations sont le résultat d’un calcul, on peut intervenir pour faire en sorte que le calcul soit moins défavorable à la personne discriminée.

Éric Cédiey : Oui, mais avec ce type de raisonnement, on a souvent tendance à conclure que pour rendre le calcul plus favorable à la personne discriminée, il faut agir sur cette dernière, ou il faut dépenser de l’argent public pour créer un contexte plus favorable à cette dernière. Il y a du vrai dans ce que vous dites, mais je considère que pour lutter contre les discriminations, il faut également exiger des efforts du côté de ceux qui discriminent, efforts qui ne consistent jamais qu’à se donner les moyens de respecter le droit.

Intervention depuis la salle, Pascale Petit : Je pense au contraire qu’il est essentiel de connaître les ressorts, autrement dit, les fondements de la discrimination. Cela n’a pas grand intérêt en soi de savoir si le niveau de la discrimination est de 15 % ou 22 %. Dans notre testing sur la banque en 2002, nous nous sommes aperçus que la discrimination à l’égard des femmes n’était pas la conséquence du sexisme des employeurs, mais d’une anticipation, par ces derniers, de futurs congés de maternité, potentiellement coûteux pour l’entreprise. Cela ouvre des perspectives en termes de politiques publiques. Nous avons ainsi suggéré d’élaborer des mécanismes de mutualisation du coût des congés de maternité.

Pierre-Yves Cusset : C’est peut être d’ailleurs ce qui fait la différence entre le testing scientifique et le testing juridique : l’exploration des mécanismes qui produisent la discrimination.

Intervention depuis la salle, Daniel Sabbagh : Avancer qu’une part de la discrimination est de nature « statistique » ou probabiliste ne signifie pas que la discrimination doive être excusée ou rendue juridiquement légale. La discrimination est illégale quels que soient ses ressorts. En explorant les ressorts de la discrimination, on cherche simplement à imaginer des politiques plus adaptées pour la réduire. Ce qui ne signifie pas que l’on plaide pour un régime juridique différent selon la cause de la discrimination, « statistique » ou liée aux préférences.

Pierre-Yves Cusset : Nous terminons donc cette table ronde avec la question des finalités du testing scientifique. Je vous remercie.

NOTES

[(1)]

Familles d’activité professionnelle.

[(2)]

Ce point est abordé par Kenney et Wissoker (1994), « An Analysis of the Correlates of Discrimination Facing Young Hispanic Job-Seekers », American Economic Review, vol. 84, n˚ 3 ou encore par Petit P. (2003), « Comment évaluer la discrimination à l’embauche ? », Revue Française d’Économie, vol. 17, n˚ 3.

[(3)]

Duguet E. et Petit P. (2005) « Hiring Discrimination in the French Financial Sector : An Econometric Analysis on Field Experiment Data », Annales d’Économie et de Statistique, n˚ 78. Disponible en français auprès des auteurs.

[(4)]

On parle de discrimination statistique lorsque l’employeur, ne connaissant pas les caractéristiques réelles du candidat, exclut ce dernier par calcul, en minimisant les risques de défaillances ou de faible productivité. Même si le candidat est en fait très compétent, comme l’employeur n’a pas de moyen de le savoir, il se fonde sur les caractéristiques observables du candidat, et, comme un assureur, estime à partir de son appartenance à une certaine catégorie (de genre, d’origine ethnique, d’âge, etc.) un risque plus ou moins grand de faible productivité ou de défaillance. Par exemple, un employeur préfèrera prendre un homme plutôt qu’une femme parce que, objectivement, les femmes ont plus de risques (ou de chances) de tomber enceintes que les hommes, et donc de devoir prendre un congé obligeant l’employeur à trouver une solution de secours.