L'OFCCP veut davantage de données. La proposition actuelle de l'agence concernant toutes ces données supplémentaires a été décrite par certains comme étant à la fois "lourde" et "furtive". McGuire Woods, un cabinet d'avocats de 900 personnes basé à Richmond, en Virginie, est allé jusqu'à dire que l'OFCCP "ne comprend pas le secteur privé et ne semble pas se préoccuper des charges et des problèmes de confidentialité que ces propositions font peser sur les entrepreneurs". En fait, l'OFCCP elle-même a estimé qu'il faudrait 103,2 heures et coûterait 135 000 dollars pour collecter et fournir toutes les données susceptibles d'être demandées dans la lettre de programmation révisée.
Les modifications proposées à la lettre de programmation feraient passer le nombre d'éléments de soumission de données de 11 à 13. La première modification majeure apportée à la liste détaillée concerne les données de soutien. Le point 8 est une exigence entièrement nouvelle, qui demande les politiques de l'établissement en matière de congés concernant la loi sur les congés médicaux familiaux, les congés de grossesse et les accommodements religieux. Si ces politiques figurent dans le manuel de l'entreprise, l'OFCCP demande que le manuel soit soumis. Étant donné que vous devrez soumettre les manuels et toutes les politiques associées, il est essentiel que ces éléments soient tenus à jour.
Le prochain changement majeur est que les entrepreneurs devront fournir des données sur l'activité d'emploi pour les candidats, les embauches, les promotions et les cessations d'emploi par groupe d'emploi, par titre d'emploi, par sexe et par groupes raciaux et ethniques spécifiques. Il y a également quelques changements clés au niveau du pool d'analyse pour chaque type d'activité d'emploi.
En ce qui concerne l'embauche, les contractants seraient tenus de présenter le nombre de candidats qui n'ont pas divulgué leur race ou leur sexe. En ce qui concerne les promotions, les contractants seraient tenus de présenter le nombre réel de candidats envisagés ou qui ont postulé pour la promotion par groupe d'emploi et par titre de poste. En ce qui concerne les licenciements, les contractants seraient tenus de présenter le nombre réel de candidats dont la candidature a été examinée en vue d'un licenciement, par groupe d'emplois et par titre de poste, et de préciser si le licenciement a été volontaire ou involontaire.
Les changements proposés ont des conséquences importantes en termes de collecte de données. Étant donné que vous devrez fournir le nombre de candidats qui ne s'identifient pas comme étant de race ou de sexe, vous devriez créer de nouvelles catégories de race et de sexe pour ces candidats. Je suggère les catégories "sexe non identifié" et "race non identifiée". Je recommande d'utiliser ces catégories plutôt que de laisser le sexe ou la race en blanc. L'utilisation des catégories "non-ID" vous permettra de totaliser facilement vos chiffres par groupe de postes et par titre de poste, et vous aidera à conserver des données démographiques propres sur les candidats. L'une des principales choses à vérifier lors du nettoyage des données relatives aux candidats est l'absence d'identification du sexe, de la race ou d'un autre statut protégé. Les valeurs vides doivent indiquer qu'il manque quelque chose. Si le candidat ne s'est pas identifié, la race et le sexe ne sont PAS manquants - ils ne sont pas identifiés. Il y a une différence. Si vous enregistrez cette différence, vous économiserez du temps et des efforts en termes de nettoyage des données. Vous n'aurez pas à revenir en arrière et à vérifier les données démographiques des candidats non identifiés, et les valeurs vides que vous trouverez vous indiqueront que vous devez effectuer un suivi de ces enregistrements.
Un autre moyen de rationaliser la collecte et le nettoyage des données consiste à utiliser un ensemble cohérent de valeurs démographiques. Inscrivez votre sexe comme "F", "M" ou "non-ID". Inscrivez votre race et votre origine ethnique sous la forme "W", "B", "H", "A", etc. L'idéal est d'éviter toute saisie de texte. Je ne saurais vous dire combien de fois j'ai vu des données de clients contenant un mélange d'entrées relatives à la race et à l'origine ethnique, par exemple des Afro-Américains codés comme Black, AA, AfrAm, African American, et ainsi de suite. Chaque variante de la même catégorie dans vos données - même en termes de majuscules ou d'espacement - complique l'analyse, car toutes les variantes doivent être normalisées à une valeur commune avant que l'analyse puisse se poursuivre. Il est simple de définir ces catégories avec des valeurs cohérentes, et cela peut vous faire gagner beaucoup de temps en termes de nettoyage des données.
Cela vaut non seulement pour les caractéristiques démographiques, mais aussi pour l'ensemble de vos données. Toute variante des titres de poste, comme le codage des managers en managers, mgr, mngr, etc., peut augmenter de manière exponentielle le temps nécessaire au nettoyage de vos données. Développez un ensemble fixe de valeurs pour chaque élément de données et tenez-vous-en à cet ensemble fixe. Cela semble assez simple, mais vous seriez surpris du nombre d'organisations qui ne le font pas. Et cela peut vraiment vous faire gagner beaucoup de temps et d'efforts en termes de nettoyage des données.
En ce qui concerne les promotions, vous aurez besoin d'un moyen de regrouper les candidats à une promotion et les candidats par poste vacant. Le plus simple est d'utiliser un système similaire à votre système de suivi des candidatures. Votre système de suivi des candidatures doit regrouper les candidats par numéro de demande d'emploi ou par un autre identifiant unique pour chaque poste vacant. Votre système de suivi des promotions doit faire de même.
Si vous utilisez un système papier pour le suivi des candidats, le moment est peut-être venu d'envisager un système électronique. Et je ne parle pas d'une simple feuille de calcul Excel, mais d'un véritable système de suivi des candidats. Il existe plusieurs options rentables qui s'adaptent à vos besoins, sont faciles à utiliser et à mettre en œuvre.
Pour en revenir aux promotions, vous aurez besoin d'un système de suivi des candidats (CTS) capable de suivre les candidats à une promotion par poste vacant. Je recommanderais de configurer le système de manière à faire la distinction entre les événements de "progression professionnelle" et les événements de promotion. Dans le cadre d'une progression professionnelle, un employé est promu, par exemple, d'analyste I à analyste II, après avoir atteint une certaine durée d'emploi, réussi un test de qualification, etc. Si ces mouvements de progression de l'emploi ne sont pas compétitifs, vous aurez essentiellement un vivier de candidats. Pour distinguer facilement ces mouvements des autres promotions compétitives au sein de votre organisation, vous devez disposer d'un indicateur dans votre STC qui vous indique qu'il s'agit d'un mouvement de progression de l'emploi et non d'une promotion compétitive.
Une autre complication liée aux promotions est que certaines organisations utilisent une procédure formelle d'appel d'offres, d'autres un processus de "tap on the shoulder", et d'autres encore une combinaison des deux. Vous devrez fournir des données sur tous vos événements promotionnels, quelle que soit la procédure de sélection. Consultez un conseiller juridique pour discuter de votre procédure de promotion et, si vous n'avez pas de système d'appel d'offres formel, demandez-lui si vous devriez mettre en place une procédure formelle.
Une dernière chose à garder à l'esprit en ce qui concerne les données relatives aux promotions est que toute information utilisée pour prendre des décisions de promotion doit être conservée dans le système de suivi des candidats. Par exemple, si les notes de performance sont utilisées pour évaluer les candidats à une promotion, ces informations doivent être conservées dans le dossier du candidat dans le système de suivi des candidats. De même, si le niveau d'études, l'ancienneté, la durée d'occupation du poste, les compétences et les qualifications ou d'autres facteurs sont pris en compte dans la décision de promotion, ces informations doivent être conservées dans le dossier du candidat. Idéalement, vous devriez être en mesure de recréer le processus de sélection des promotions à partir de votre CTS. Cela signifie qu'il faut non seulement conserver les informations sur les candidats, mais aussi les annonces de promotion, la manière dont les candidats seront évalués, le poids accordé à chacun des critères, etc.
Votre processus de collecte de données pour les licenciements doit être très similaire à celui des promotions. Vous devrez identifier tous les salariés éligibles au licenciement, ainsi que les paramètres utilisés pour sélectionner un salarié en vue de son licenciement. Tout comme pour les données relatives aux promotions, vous devriez être en mesure de recréer vos décisions de licenciement à partir des données de vos pools de licenciements. N'oubliez pas non plus d'inclure dans votre ensemble de données un indicateur précisant si le licenciement était volontaire ou involontaire. Tout ce que j'ai dit sur l'embauche et la promotion en termes de collecte et de gestion des données vaut également pour les sélections de licenciement.
Passons maintenant des décisions de sélection aux décisions de rémunération. En vertu de la lettre de programmation proposée, les entrepreneurs seraient tenus de soumettre les données relatives à la rémunération de tous les employés "y compris, mais sans s'y limiter" les travailleurs à temps plein, à temps partiel, les contractuels, les travailleurs journaliers, les journaliers et les travailleurs temporaires.
La rémunération du salarié est définie comme le salaire de base, le taux de salaire et les heures travaillées. Les rémunérations ou ajustements supplémentaires doivent être identifiés séparément et comprennent les primes, les incitations, les commissions, les augmentations au mérite, les différentiels géographiques et les heures supplémentaires. L'OFCCP encourage les entrepreneurs à soumettre tout autre facteur utilisé pour déterminer la rémunération, y compris l'éducation, l'expérience passée, le lieu d'affectation, le département et la fonction. Les entrepreneurs seront également tenus de présenter les politiques de l'organisation afin d'expliquer raisonnablement les pratiques en matière de rémunération.
Non seulement les entrepreneurs devront produire ces données supplémentaires, mais l'OFCCP exige que les données soient fournies électroniquement pour chaque employé. L'agence va examiner la rémunération de chaque employé au niveau individuel. Actuellement, la rémunération est examinée dans son ensemble et les entrepreneurs sont tenus de soumettre des données annualisées sur la rémunération totale par fourchette de salaire, taux, grade ou niveau, regroupées par race et par ethnie, et par sexe.
La plupart des entrepreneurs n'ont pas l'habitude de produire des données de rémunération par voie électronique au niveau de l'employé, de sorte que vous devrez peut-être prendre quelques mesures supplémentaires pour vous assurer que vos données de rémunération sont prêtes à être produites. Il est très important que vos données de rémunération soient aussi complètes que possible. Le dossier de paie de chaque employé doit contenir toutes les informations nécessaires pour déterminer le statut de l'employé - temps plein, temps partiel, intérimaire, contractuel, journalier. Il doit également contenir toutes les informations relatives au mode de rémunération de ce salarié - s'il perçoit des commissions, s'il a droit à des primes, s'il bénéficie d'une prime de poste ou d'un ajustement en fonction de la localité, etc. Tout ajustement - tel que l'encerclement en rouge - doit être clairement indiqué sur le dossier de rémunération du salarié, et les documents justificatifs relatifs à ces ajustements doivent être fournis à l'OFCCP.
Avant de produire vos données sur les rémunérations, assurez-vous qu'elles sont correctes. Vérifiez que vous présentez la rémunération de manière cohérente au sein d'une fourchette de salaires, d'un grade ou d'un niveau. Il faut éviter de mélanger les taux horaires et les montants salariaux au sein d'un même groupe. Examinez vos données pour vous assurer qu'elles passent le "test de l'odeur" - vérifiez si vous avez des taux horaires inhabituels - des taux inférieurs au salaire minimum, des taux trop élevés pour être des taux horaires corrects, des montants de salaire trop bas pour être des salaires corrects, et d'autres éléments qui ne sont manifestement pas conformes. Examinez les données relatives aux heures travaillées. Les signaux d'alerte indiquant des erreurs potentielles sont les suivants : un nombre excessif d'heures supplémentaires pour un employé au sein d'un groupe donné, l'absence d'heures supplémentaires pour un employé donné alors que d'autres employés du groupe en font, ou un nombre d'heures normales travaillées anormalement élevé ou bas.
Le nettoyage de vos données peut sembler une tâche insurmontable. Et c'est le cas si vous n'avez pas mis en place de bons protocoles de collecte de données. Même si vous avez de bons protocoles de collecte, des erreurs peuvent toujours se produire. Examinez vos données et donnez suite à tout ce qui vous semble anormal. N'oubliez pas qu'il existe des ressources disponibles pour vous aider à nettoyer et à produire vos données. Un regard neuf permet souvent d'identifier des erreurs que vous n'auriez pas décelées vous-même.
En matière de production de données, le plus important est de bien faire les choses du premier coup. Faites un effort supplémentaire pour vous assurer que ce que vous produisez est propre et correct. Vous ne voulez pas vous retrouver dans une situation où vous devez effectuer une production supplémentaire après l'autre en raison d'erreurs identifiées après la production initiale. Prenez le temps d'examiner vos données, de noter tout ce qui vous semble anormal, d'effectuer un suivi et de trouver l'explication - qu'il s'agisse d'une erreur ou d'une explication légitime - avant d'envoyer ces informations à l'OFCCP.
Note de l'éditeur : Cet article a été publié à l'origine sur Circaworks.com. En avril 2023, Mitratech a acquis Circa, un fournisseur de premier plan de logiciels de recrutement inclusif et de conformité OFCCP. Le contenu a depuis été mis à jour pour refléter l'élargissement de nos offres de produits, l'évolution des réglementations de conformité en matière d'acquisition de talents et les meilleures pratiques en matière de gestion des ressources humaines.
