« La chose la plus drôle que j'ai entendue récemment, c'est qu'on m'avait dit que j'étais trop sophistiquée pour un rôle. Et je me suis dit : « Oh, ça me fait plaisir. » J'aime ce genre de commentaires. Je n'ai pas obtenu le rôle, mais je suis une personne très sophistiquée. Et puis j'ai découvert plus tard qu'ils avaient en fait dit « vieille ». Je veux créer une feuille de traduction pour Hollywood qui répertorie tous les commentaires que vos agents vous font et ce qu'ils signifient réellement. »
C'est l'actrice Olivia Wilde expliquant dans « The Howard Stern Show » des raisons pour lesquelles elle n'a pas été engagée pour le film à succès de 2013 « Le Loup de Wall Street ». Le rôle a finalement été attribué à Margot Robie, de sept ans plus jeune que Wilde.
Si le langage codé et les jugements fondés sur des facteurs tels que l'âge, le sexe et la race peuvent être la norme – et même largement acceptés – à Hollywood, il en va autrement pour ceux d'entre nous qui ne travaillent pas dans le monde du spectacle. Les préjugés en matière d'embauche ne sont certes pas largement acceptés, mais cela ne signifie pas pour autant qu'ils ne sont pas répandus. Les préjugés sont presque inscrits dans notre nature humaine : la familiarité est réconfortante, et quoi de plus familier que nous-mêmes ?
Experte en carrière Gail Tolstoi-Miller, auteure du livre Networking Karma, a été témoin d'exemples incroyables de préjugés dans le domaine du recrutement. L'un de ses clients a même refusé d'embaucher une candidate parce qu'elle portait des escarpins blancs ! Lors de ses événements de réseautage, Tolstoi-Miller n'autorise pas les participants à inscrire leur fonction ou le nom de leur entreprise sur leur badge. « Tout le monde voit « PDG » sur un badge et se précipite vers cette personne », explique-t-elle. « Un concierge est tout aussi important qu'un PDG. »
L'anonymisation de la sélection des candidats est certainement un moyen efficace pour éliminer les préjugés dans le processus de recrutement. Mais ce n'est pas le seul moyen. Envisagez de mettre en œuvre une ou plusieurs de ces méthodes pour garantir que le processus de recrutement de votre organisation est exempt de préjugés.
1.GapJumpers
Ce logiciel aide des entreprises telles que Google et Dolby à sélectionner des talents de la même manière que les juges de l'émission The Voice sélectionnent les chanteurs, c'est-à-dire par le biais d'auditions à l'aveugle. Au lieu d'examiner un CV et d'évaluer un candidat en fonction de son nom, des écoles qu'il a fréquentées, des entreprises pour lesquelles il a travaillé et des titres qu'il a occupés, la seule chose que les employeurs peuvent mesurer est la performance des candidats lors d'un test basé sur leurs compétences. Des chercheurs de Harvard et de Princeton ont découvert que les auditions à l'aveugle augmentaient de 25 à 46 % les chances des musiciennes d'être engagées par un orchestre.
Dans le domaine de la technologie, on a tendance à penser que les femmes ne postulent tout simplement pas à ces emplois, d'où des chiffres comme ceux de Google, où les femmes ne représentent que 18 % de l'effectif technique. Mais GapJumpers a constaté que 54 % des candidats aux auditions à l'aveugle sont des femmes. De plus, près de 59 % des meilleurs candidats aux auditions à l'aveugle sont des femmes. Et les femmes ne sont pas les seules à bénéficier des auditions à l'aveugle : ce processus profite également aux personnes issues de tous les types de parcours éducatifs, qu'il s'agisse d'universités publiques, de collèges communautaires ou de stages intensifs de codage. Les diplômés des universités prestigieuses n'ont plus automatiquement l'avantage.
2.Textio
Des entreprises telles que Twitter et Starbucks utilisent Textio pour les aider à rédiger de meilleures descriptions de poste. Co-fondé par un docteur en linguistique, ce logiciel permet aux employeurs de saisir leurs descriptions de poste et leur fournit des commentaires au fur et à mesure de la saisie. Ce faisant, il met en évidence les expressions clés et repère les préjugés. Il surligne les mots et expressions et les classe comme « négatifs », « positifs », « répétitifs », « masculins » et « féminins ». (Vous souhaitez attirer davantage de candidates féminines ? Évitez les termes tels que « rock star », « ninja » et « killer »). Il fournit également des informations sur les points forts et les problèmes des descriptions de poste, comme la bonne utilisation d'un langage actif ou l'utilisation excessive de clichés et de jargon. Les descriptions de poste reçoivent une note, accompagnée de recommandations pour les améliorer.
3.Décodeur de genre pour les offres d'emploi
Il s'agit d'un autre outil permettant de rédiger de meilleures descriptions de poste. La chef de produit Kat Matfield a développé le Gender Decoder for Job Ads après avoir lu un article de recherche publié dans le Journal of Personality and Psychology, intitulé « Evidence That Gendered Wording in Job Advertisements Exists and Sustains Gender Inequality » (Preuve de l'existence d'un langage genré dans les offres d'emploi et de son impact sur le maintien des inégalités entre les sexes). Les chercheurs ont constaté que les femmes étaient beaucoup moins susceptibles de postuler à des offres d'emploi rédigées dans un langage codé masculin, tandis que la probabilité que les hommes postulent à des offres d'emploi rédigées dans un langage codé féminin n'était que très faiblement affectée. Kat Matfield a tiré de cet article la liste originale des mots codés selon le genre.
Les mots codés comme masculins comprennent :
-
- actif
-
- aventureux
-
- défi
-
- sûr de soi
-
- décision
-
- conduit
-
- indépendant
-
- plomb
-
- objectif
- opinion
Les mots codés comme féminins comprennent :
-
- être d'accord
-
- s'engager
-
- coopérer
-
- dépendre
-
- honnête
-
- interpersonnel
-
- fidèle
-
- soutien
-
- ensemble
- comprendre
4.Test d'association implicite
Développé à Harvard, l'IAT aide à mettre au jour les pensées que les participants cachent inconsciemment à eux-mêmes et mesure les attitudes et les croyances que les gens peuvent être réticents ou incapables de révéler. L'IAT mesure la force des associations entre un concept (par exemple, les homosexuels) et des évaluations (bon, mauvais) ou des stéréotypes (élégant, maladroit). Les employeurs peuvent utiliser ces informations pour mieux se connaître et vérifier de manière proactive leurs préjugés avant d'embaucher.
5.Équipe de recherche
La plateforme de recrutement Search Party aide les employeurs à trouver des candidats grâce à la science des données et à l'apprentissage automatique. Lorsque vous effectuez une recherche, elle vous propose des profils anonymes qui vous fournissent juste assez d'informations pour prendre une décision éclairée, tout en supprimant les informations susceptibles d'influencer votre jugement, telles que le sexe et l'origine ethnique. En conservant l'anonymat des profils jusqu'à ce que vous ayez décidé qui vous souhaitez rencontrer, vous contribuez à lutter contre vos propres préjugés et à recruter le meilleur candidat pour le poste.
6. Recrutement collaboratif
Un processus de recrutement collaboratif aide les gens à vérifier leurs préjugés et à découvrir leurs angles morts. Si vous faites appel à des employés ayant des expériences diverses pour vous aider à interviewer et à évaluer les candidats, vous aurez beaucoup plus de chances d'obtenir un personnel diversifié. Le recrutement collaboratif aide à protéger les entreprises contre un certain nombre de biais cognitifs, c'est-à-dire les erreurs de raisonnement inhérentes que les êtres humains commettent dans le traitement de l'information. Voici quelques-uns de ces biais :
-
- Biais de confirmation: tendance des individus à rechercher des informations qui corroborent leurs opinions préexistantes et à ignorer celles qui les contredisent.
-
- Biais intra-groupe: tendance à favoriser les membres de son propre groupe.
-
- Biais de projection: penser que les autres ont les mêmes priorités, attitudes ou croyances que vous.
-
- Perception sélective: processus consistant à percevoir ce que nous voulons percevoir lorsque nous absorbons des informations, tout en ignorant les stimuli qui contredisent nos croyances ou nos attentes.
- Biais du statu quo: préférence pour la situation actuelle.
Les logiciels de recrutement tels que Trakstar Hire facilitent la collaboration entre collègues en leur permettant de recueillir et partager les commentaires issus des entretiens, attribuer et déléguer des tâcheset partager les candidats entre eux. En conservant une trace des activités des utilisateurs et en envoyant des rappels automatiques, le logiciel aide les membres de l'équipe à rester sur la même longueur d'onde, ce qui signifie que les candidats de grande qualité sont moins susceptibles d'être négligés.
En plus d'être la bonne chose à faire et de vous mettre en conformité avec l' EEOC, éliminer les préjugés dans le processus de recrutement relève simplement du bon sens commercial. Dans une étude portant sur 366 entreprises publiques à travers le monde, le cabinet de conseil McKinsey a constaté que les entreprises diversifiées sur le plan du genre ont 15 % plus de chances de surpasser leurs homologues non diversifiées. Les entreprises diversifiées sur le plan ethnique ont 35 % plus de chances de surpasser leurs homologues. Et quelle organisation ne cherche pas à augmenter ses bénéfices ?
Note de l'éditeur : Cet article a été publié à l'origine sur Trakstar.com. En avril 2023, Mitratech a acquis Trakstar, un fournisseur de premier plan de solutions de gestion de la performance, d'acquisition de talents et d'analyse de la main-d'œuvre. Le contenu a depuis été mis à jour pour refléter l'engagement plus large de Mitratech à soutenir l'ensemble du cycle de vie des employés - du recrutement et de l'intégration à l'apprentissage et au développement - ainsi que l'intégration des meilleures pratiques de conformité RH dans notre portefeuille croissant de ressources humaines.
