Les biais de recrutement, un sujet chaud?

Nous avons récemment publiés deux articles de blogue sur le thème des biais inconscients et de leurs répercussions sur le recrutement : « Les biais inconscients pendant le processus de recrutement » (Anglais seulement) et « Aider les recruteurs à reconnaître les biais inconscients » (Anglais seulement).

Au cours des derniers mois, les biais de recrutement ont fait l’objet d’une plus grande attention dans les médias; le Toronto Star a notamment publié le 26 décembre 2017 un article sur les chercheurs d’emploi noirs qui ont plus de difficulté à trouver du travail dans les secteurs des services et de la vente au détail que (Anglais seulement) leurs homologues blancs.

Cet article présente une étude récente dans laquelle des candidats fictifs ayant des curriculum vitae presque identiques ont été soumis à 64 emplois. La moitié des candidats avaient des noms à consonance caucasienne et l’autre moitié avait des noms à consonance afro-américaine. La moitié des candidats ont également admis qu’ils avaient un casier judiciaire.

Les résultats sont choquants :

• les demandeurs blancs sans casier judiciaire ont eu un taux de rappel de 31,3 %;
• les demandeurs blancs avec un casier judiciaire ont eu un taux de rappel de 18,8 %;
• les demandeurs noirs sans casier judiciaire ont eu un taux de rappel de 10,9 %;
• les demandeurs noirs avec un casier judiciaire ont eu un taux de rappel de 1,6 %.

Ainsi, un candidat ayant un profil anglo-canadien et un casier judiciaire a presque 8 % plus de chance de recevoir un appel qu’un candidat afro-américain ayant un casier judiciaire vierge.

Un autre article du Toronto Star relate une situation semblable pour des Canadiens d’origine asiatique, et ce, malgré leur niveau d’études supérieures. Selon une étude récente, les chercheurs d’emploi d’origine asiatique sont désavantagés même lorsqu’ils ont des diplômes d’études supérieures (Anglais seulement). Cette étude explique que « comparativement aux candidats anglo-saxons, les candidats d’origine asiatique ayant des compétences acquises au Canada recevaient 20,1 % moins d’appels d’organisations comptant 500 employés et plus, et 39,4 % et 37,1 % moins d’appels, respectivement, d’employeurs de petites et moyennes entreprises ».

La publication d’articles comme ceux-ci explique peut-être pourquoi six ministères et services fédéraux ont annoncé le printemps dernier qu’ils allaient supprimer les renseignements sur l’origine ethnique de la demande et du curriculum vitae d’un candidat afin de mettre fin aux biais de recrutement envers les candidats issus de minorités (Anglais seulement).

Une étude menée en 2017 par l’Université Ryerson et l’Université de Toronto (Anglais seulement) cherche à savoir si les grandes entreprises canadiennes traitent les personnes issues de minorités plus équitablement. Cette étude examine un échantillon plus grand de données et analyse les pratiques d’embauche selon la taille des entreprises. Elle recommande également la modernisation et la professionnalisation des processus d’embauche afin de lutter contre les biais de recrutement :

« Un processus de recrutement plus professionnalisé peut influencer le niveau auquel l’examen des dossiers des candidats est systématique, met l’accent sur les compétences clés et proscrit la prise en compte de considérations étrangères. Le recrutement professionnalisé peut également comprendre des processus à plusieurs étapes, des vérifications basées sur un groupe et des procédures claires afin de prévenir la discrimination, lesquels pourraient offrir plus de possibilités aux candidats issus de minorités. »

Pour notre part, nous recevons de plus en plus demandes de nos clients qui cherchent des solutions technologiques aux problèmes des biais de recrutement. Cette situation nous a incités à développer de nouvelles fonctionnalités comme l’utilisation de jurys à l’aveugle et la possibilité d’extraire des rapports qui excluent les renseignements personnels des candidats comme les noms.

Un client nous a même demandé un rapport qui cache les noms, les adresses et les emplacements des écoles afin que l’appartenance ethnique, l’origine et la « classe sociale » perçue de l’école fréquentée ne soient pas prises en compte dans l’évaluation d’un candidat.

Que fait votre organisation pour lutter contre les biais de recrutement? Demandez-nous une démonstration pour savoir comment la technologie peut vous aider.