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Thèmes du document : Égalité et non-discrimination, Travail et emploi, Grandes et moyennes entreprises,
Ref Univ Eiffel : 2024-00332
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ANNEXE 1 : DETAIL DU PROJET ET DES ACTIONS SUBVENTIONNEES
1.l’équipe en charge du projet MELODI
Ce document présente le contenu du projet MELODI, pour « MEsures LOcales des DIscriminations»
réalisé par l’équipe de TEPP-CNRS. La fédération de recherche du CNRS « Théorie et Évaluation des
Politiques Publiques » (FR n°2042) est un groupement de douze équipes de recherche, dont neuf équipes
d’accueil du Ministère de la Recherche et une UMR du CNRS. Ces équipes appartiennent à 10
universités. La fédération rassemble 300 enseignants-chercheurs et 150 doctorants. C’est le premier
groupement de recherche en France sur la thématique de l’évaluation des politiques publiques. C’est
aussi le premier groupement de recherche sur les thèmes du travail et de l’emploi. L’établissement
principal de TEPP est l’Université Gustave Eiffel.
1.1. Les références du groupe de recherche GEODE
Dans le cadre de TEPP, un programme de recherche est entièrement dédié à la mesure des
discriminations et à l’évaluation des politiques de lutte contre les discriminations. Il s’agit du programme
GEODE (Groupe d’Etude sur l’Origine des Discriminations et sur l’Egalité). Les chercheurs qui
contribueront au projet MELODI inscrivent leurs travaux dans le cadre de ce programme. Ils
appartiennent pour l’essentiel au laboratoire ERUDITE de l’Université de Paris Est, au laboratoire
GAINS de l’Université du Mans, à l’EPEE de l’Université d’Evry Val d’Essonne et au LEMNA de
l’Université de Nantes. Il s’agit de chercheurs spécialistes du marché du travail, d’experts reconnus des
questions d’emplois, de spécialistes de la collecte des données expérimentales, du data building et du
data managing, ainsi que de spécialistes en techniques quantitatives.
Notre équipe réalise des opérations de testing depuis 2002 et se préoccupe de l’amélioration du recueil
des données et de celle des traitements économétriques. Depuis 2006, dans le cadre du programme
GEODE, nous avons conduit 15 campagnes de testing sur le marché du travail, 5 sur le marché du
logement, et 8 sur d’autres marchés. Nous avons évalué les discriminations à l’embauche liées au sexe,
à l’origine, au lieu de résidence, au handicap et à l’orientation sexuelle. Nous avons également eu recours
à cette méthodologie pour évaluer l’effet d’autres caractéristiques dans le CV sur les chances d’obtenir
un entretien d’embauche : activités de bénévolat, permis moto, parcours de formation. Ces différents
travaux ont été financés par l’ACSé, le Centre d’Analyse Stratégique, le CGET, la DGAFP, le Fonds
d’Expérimentation pour la Jeunesse, l’ONZUS, Pôle Emploi, la Région Ile-de-France et le SG CIV. Ils
ont fait l’objet de rapports de recherche et de publications dans des revues scientifiques classées par le
CNRS : trois articles publiés dans Annals of Economics and Statistics, quatre articles publiés dans
Economie et Statistique, deux articles dans International Journal of Manpower, trois dans la Revue
Economique et des articles publiés dans Public Administration Review, Urban Studies, International
Regional Science Review et Papers in Regional science,
De façon générale, nos travaux sont présentés dans des conférences scientifiques et des colloques
nationaux et internationaux. Ils sont diffusés sous forme de rapports de recherche, en français, et de
documents de travail, en anglais, et sont accessibles sur le site Internet de TEPP (www.tepp.eu), sur
celui de HAL-SHS et sur ceux de IDEAS et REPEC qui sont les sites de référence en économie.
Nous avons obtenu également un financement de l’ANR en 2015 pour étudier les discriminations dans
l’accès au logement (projet DALTON), un financement du CNRS pour approfondir l’étude sur Paris
(projet ADAM) et un soutien du Fonds d’Expérimentation pour la jeunesse pour explorer les Ref Univ Eiffel : 2024-00332
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discriminations sur d’autres marchés que celui du travail (projet DIAMANT). Nous avons en outre mené
à bien un travail d’évaluation des discriminations en raison de l’âge pour le compte de la Région Ile-de-
France (projet ADAGE).
La notoriété de nos travaux s’est traduite par la commande d’un rapport d’évaluation par le premier
ministre sur le thème des discriminations dans l’accès à l’emploi public, rapport qui lui a été remis le 12
juillet 2016 et qui a été publié par la documentation française dans la collection des rapports au premier
ministre.
En 2018, nous avons réalisé pour le compte du CGET le testing DREAM qui a consisté à produire des
tests représentatifs sur 40 entreprises du SBF 120. Cette opération nous a permis de développer une
capacité à réaliser des tests de discrimination de grande taille dans des délais rapides : nous avons envoyé
et traité 17 163 demandes de candidats fictifs en une période de six mois. Par la suite, nous avons
accompagné l’administration dans sa communication auprès des entreprises et de leurs représentants.
Nous avons d’ores et déjà mené à bien des travaux de recherche pour le compte du Défenseur des Droits
dans le cadre de deux appels à projets. Le premier correspond au projet MICADO qui a consisté à
mesurer l’effet d’un courrier d’alerte sur les discriminations selon l’origine. Il a été réalisé avec l’appui
du Ministère de la Cohésion des territoires et des relations avec les collectivités territoriales et a été
publié dans la collection Etudes & Résultats du Défenseur des droits (octobre 2019). Le deuxième est le
projet TRICERATOPS sur les discriminations dans l’accès aux soins selon la vulnérabilité économique,
qui a été co-financé par le Fonds CMU-C. Il a également a été publié dans la collection Etudes &
Résultats du Défenseur des droits (octobre 2019).
Au total, nous avons plus de 20 références d’études publiées dans des revues classées par le CNRS dans
le domaine de la mesure des discriminations., notre équipe a aussi mené à bien des projets de recherche
dans le domaine de l’évaluation de politiques anti discriminatoires avec les organismes suivants : CGET,
DGAFP, France Stratégie, Ville de Paris.
1.2. Le programme MELODI
Les testing classiques sur le marché du travail reposent sur des envois de candidatures fictives en réponse
à de vraies offres d’emploi. Cette approche couvre un canal particulier d’accès à l’emploi, celui du
marché ouvert des offres publiées. Elle ne permet pas de mesurer les discriminations sur les offres
pourvues par réseau et bouche-à-oreille. De plus, elle implique un coût logistique élevé qui se compose
du coût de production de la candidature et du coût de recherche de l’offre, multiplié par le nombre de
tests. Elle est sélective puisque les réponses données ne portent que sur les offres pour lesquelles des
candidatures ont été préparées par l’évaluateur.
Une alternative est d’effectuer des candidatures spontanées. Ce type d’approche par prises de contact
directes avec les employeurs, sans qu’elles n’aient été sollicitées, permet de réduire le coût de collecte
des offres, ce qui autorise d’élargir le périmètre de la recherche et de couvrir un nombre élevé
d’interlocuteurs, au prix d’un taux de réponse plus faible en moyenne. Cette approche est probante du
point de vue de la mesure des discriminations. Une différence de réponse entre deux demandes
d’information qui ne se distinguent que sur la base d’un critère prohibé est une discrimination. Il s’agit
d’ailleurs de la technique utilisée par la littérature académique internationale sur le marché du logement,
qui est simplement transposée ici au marché du travail. Elle a été utilisée avec succès par Challe et al.
(2020) qui ont combiné des candidatures spontanées et des réponses à des offres, sous forme de Ref Univ Eiffel : 2024-00332
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candidatures complètes ou de simples demandes d’information pour mesurer les discriminations dans
les grandes entreprises, dans le cadre du programme DREAM (« Discriminations dans le recrutement
des entreprises : une approche multicanal »).
Un autre avantage de l’approche par candidature spontanée est de rendre possible un ciblage territorial
fin, par exemple à l’échelle d’une ville de taille moyenne ou d’une communauté de communes. Le
testing peut alors directement être utile aux acteurs de la politique de la ville qui souhaitent établir un
diagnostic en matière de discrimination. Les candidatures spontanées sont envoyées à un échantillon
représentatif des employeurs composant le tissu productif local, dans toute sa diversité. C’est la
démarche suivie dans le cadre d’un nouveau programme de recherche consacré à la Mesure Locale des
Discriminations (MELODI). Une première étude pilote (Anne et al., 2022) a été réalisée sur le territoire
de l’Avesnois, un arrondissement administratif de 230 000 habitants. Commandé par la Communauté
d’Agglomération de Maubeuge Val-de-Sambre, le test de correspondance a été mené fin 2020 sur un
échantillon de 1000 entreprises, tirées au sort au sein d’un ensemble des 9000 unités légales. Il s’agit
d’un test d’accès à l’emploi qui évalue les discriminations selon l’origine et selon une adresse en quartier
prioritaire pour des hommes et des femmes. Sur ce territoire particulier et dans le contexte exceptionnel
d’une situation économique très déprimée, entre les deux confinements imposés en réaction à la crise
sanitaire, les auteurs ne détectent pas de discriminations selon l’origine aux seuils usuels de
significativité statistique, mais ils détectent un effet de stigmate associé à un lieu de résidence dans un
quartier prioritaire de la politique de la ville. Cet effet de discrimination résidentielle n’existe que pour
les hommes. Les femmes habitant en quartier prioritaire bénéficient au contraire d’une prime à l’adresse
pour l’accès à l’emploi.
Une deuxième étude localisée de plus grande ampleur (Chareyron et al. 2023) a été réalisée à la demande
de la Métropole Européenne de Lille, avec un test multicritère permettant de croiser les effets du genre,
de l’origine et de l’adresse, sur un échantillon de 3000 recruteurs tirés au sort au sein de l’ensemble des
unités légales des 95 communes de la MEL. Les résultats mettent en évidence plusieurs configurations
de discriminations conditionnelles, qui n’apparaissent qu’au croisement de certains critères. Alors que
les données agrégées indiquent que les femmes sont favorisées dans l’accès à des emplois de secrétaires
et d’assistants de gestion, par ailleurs fortement féminisés, que les discriminations à l’origine sont faibles
et que les habitants des quartiers prioritaires sont favorisés, sans doute du fait des emplois francs
généralisés et renforcés en 2021, la prise en compte des effets croisés modifie le tableau d’ensemble.
Pour les candidats masculins, les discriminations selon l’origine existent, mais uniquement pour ceux
qui résident dans des quartiers prioritaires. Les femmes maghrébines sont quant à elles victimes de
discrimination selon l’origine, quel que soit leur quartier de résidence. La prime à l’embauche pour les
habitants des quartiers, associée aux « emplois francs » ne bénéficie pas aux candidats d’origine
maghrébine. Ces résultats plaident en faveur du croisement du critère de l’origine avec d’autres motifs
de discrimination, que ce soit dans la mesure, dans l’interprétation ou dans la conception de l’action
(publique et associative) en matière de lutte contre les discriminations ethno-raciales.
Le programme MELODI a été également déployé en outre-mer pour comparer entre les DROM
l’ampleur de la discrimination pour des postes de serveurs (Anne et al. 2021). Le même type d’approche
peut aussi être déployé dans le domaine de l’accès au logement (Le Gallo et al., 2019).
Nous sommes aujourd’hui à la recherche d'autres territoires qui seraient intéressés par le fait de déployer
un projet de testing sur les critères de l'origine, de l'adresse et du genre des candidats, en partenariat avec
notre fédération de recherche. Nous maîtrisons parfaitement la méthodologie de collecte et de traitement
des données et nous recherchons des terrains pour la mettre en œuvre, ainsi qu’un peu de financement Ref Univ Eiffel : 2024-00332
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pour la collecte des données, sachant que l’ANCT a d’ores et déjà signifié son accord pour financer la
majeure partie du projet.
1.2. L’équipe en charge du programme MELODI
Dans le cadre du programme MELODI, nous avons constitué une équipe ad hoc composée d’experts en
collecte et traitements de données de testing. Les chercheurs associés au projet sont par ailleurs experts
du domaine des discriminations. Il s’agit d’une équipe pluri-disciplinaire, composée d’économistes, de
statisticiens et de sociologues.
L’équipe est coordonnée par Yannick L’Horty. La collecte des données sera effectuée par Loïc du
Parquet et Laetitia Challe. Le data managing sera effectué par Denis Anne. Les traitements statistiques
seront menés à bien par Sylvain Chareyron et Florent Sari.
L’équipe est renforcée par deux consultants qui vont assumer des missions diverses dans la phase de
préparation du testing et dans la phase de collecte (sélection des professions, mise au point et tests des
CV, enrichissement des bases de données). Il s’agit de François Maheu (FMC) et Isabelle Walraevens
(WISE).
Le tableau ci-dessous reprend toutes ces informations de façon synthétique.
L’équipe en charge du projet
Nom Affiliation Laboratoire Statut Rôle
Denis ANNE Université Gustave Eiffel ERUDITE et TEPP Professeur agrégé de sciences sociales Data managing
Laetitia CHALLE Université Gustave Eiffel ERUDITE et TEPP
Ingénieure de
recherche, Docteure
en sciences
économiques
Collecte des données
Sylvain CHAREYRON Université Paris-Est Créteil ERUDITE et TEPP
Maître de
conférences en
sciences
économiques
Traitements
statistiques et
économétriques
Yannick L’HORTY Université Gustave Eiffel ERUDITE et TEPP Professeur des Universités Correspondant scientifique
François MAHEU FMC FMC Consultant
Appui à la
préparation, à la
collecte et à
l’enrichissement des
données
Loïc du PARQUET Université du Mans GAINS et TEPP Maître de conférences Collecte des données Ref Univ Eiffel : 2024-00332
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Pascale PETIT Université Gustave Eiffel ERUDITE et TEPP Maître de conférences –HDR
Conception et
réalisation du
protocole
Florent SARI Université Paris-Est Créteil ERUDITE et TEPP Professeur des Universités
Traitements
statistiques et
économétriques
Isabelle
WALRAEVENS WISE WISE Consultante
Appui à la collecte
des données
2. Le programme MELODI, les politiques de la ville et la recherche sur les discriminations
La loi pour la Ville et la cohésion urbaine du 21 février 20141 stipule que « la politique de la ville
s’inscrit dans une logique de retour à une égalité entre les territoires et d’accès aux droits des habitants
qui y résident. ». La politique de la ville « ...concourt à l’égalité entre les femmes et les hommes, à la
politique d’intégration et à la lutte contre les discriminations dont sont victimes les habitants des
quartiers défavorisés, notamment celles liées au lieu de résidence et à l’origine réelle ou supposée ».
Dans son cadre de références2, le CGET (nouvellement ANCT) rappelle que l’action de la politique de
la ville en matière de lutte contre les discriminations consiste à « garantir l’égalité de traitement de tous
les habitants par une démarche de prévention des discriminations et de réduction des « risques » de
discrimination ». Le cadre de références cible plus particulièrement :
• L’origine réelle ou supposée et l’adresse (du fait de leur primauté dans les vécus discriminatoires mis en avant par les habitants des quartiers.)
• Les critères du genre et de l’âge (égalité entre les femmes et les hommes et jeunesse sont par ailleurs des enjeux transversaux du contrat de ville)
Les démarches territoriales de lutte contre les discriminations supposent, dans leur mise en œuvre, un
engagement des acteurs locaux sur un ou plusieurs des domaines visés par la loi (l’emploi, le logement,
etc.), ainsi que sur un ou plusieurs critères (le sexe, l’origine, etc.). Cet engagement peut passer, pour
les territoires concernés par la Politique de la ville, par la signature d’un plan territorial de lutte contre
les discriminations (PTLCD).
Dans ce contexte, nous proposons de réaliser une vaste opération de testing, dans le domaine de l’accès
à l’emploi. Cette opération couvrira trois critères : l’origine, le lieu de résidence (quartier politique de
la ville et hors quartier politique de la ville) et le sexe.
La finalité n’est pas d’incriminer les entreprises testées mais de produire des données et une étude qui
puisse contribuer à la prise de conscience des acteurs. Il s’agit d’une part de réaliser un travail de tests
rigoureux et solide et d’autre part de produire sur cette base un effort de communication pour diffuser
l’étude auprès d’un large ensemble d’acteurs.
1 Loi n° 2014-173 du 21 février 2014 de programmation pour la ville et la cohésion urbaine
https://www.legifrance.gouv.fr/affichTexte.do?cidTexte=JORFTEXT000028636804&categorieLien=id
2 Nouveau cadre de référence de la lutte contre les discriminations au sein de la politique de la ville : les enjeux de la
nouvelle contractualisation - http://www.ville.gouv.fr/IMG/pdf/cadre-de-reference-discrimination.pdf Ref Univ Eiffel : 2024-00332
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2.1. L’intérêt académique d’une approche localisée,…
La recherche académique sur les discriminations est globalement focalisée sur la mesure et
l’interprétation du phénomène discriminatoire en privilégiant un petit nombre de motifs (le sexe,
l’origine ou le lieu de résidence) et un petit nombre de marchés (essentiellement le marché du travail,
plus récemment le marché du logement). Parmi les 20 à 25 critères de discriminations prohibés par le
droit, la majorité n’ont jamais fait l’objet d’un travail rigoureux de mesure statistique. De même, parmi
l’ensemble des domaines où les discriminations sont prohibées, beaucoup n’ont encore jamais été
explorés.
En outre, les travaux de mesure sur les discriminations ne sont pas ou peu localisés. Dans le domaine de
l’accès à l’emploi, qui est celui où il existe le plus grand nombre de travaux de recherche, les études
sont au mieux de portée régionale et couvrent la plupart du temps et uniquement la région Ile-France.
Les situations locales des marchés du travail sont pourtant très différentes d’une ville à l’autre et elles
peuvent jouer un rôle déterminant sur les discriminations.
Dans ce contexte, l’apport du projet MELODI sera de réaliser des tests de discrimination en cumulant
trois caractéristiques : 1) couvrir un ensemble de territoires précisément délimités ; 2) traiter
simultanément plusieurs critères de discriminations ; 3) couvrir le domaine de l’emploi.
Il s’agit de réaliser un diagnostic territorial avec un angle de vue de 360° sur les discriminations, sur leur
intensité et sur leur nature. Elaboré sur un territoire donné, le diagnostic permet d’établir un état des
lieux. Il peut éventuellement être répété dans le temps de façon à contribuer au pilotage de l’action
publique dans le champ des politiques d’égalité, voir à leur évaluation. Répliqué sur plusieurs territoires,
le projet rend possible des comparaisons géographiques d’un territoire à l’autre.
2.2. Multi critères
Le projet s’appuie sur une technologie expérimentale de recueil des données : le testing, qui est la seule
méthode fiable permettant de mesurer des discriminations directes dans l’accès à l’emploi, au logement
ou à des biens ou services, méthode qui fait aujourd’hui référence dans la littérature scientifique
internationale. La répétition dans le temps de campagnes de testing permet d’envisager d’évaluer de
façon précise les effets d’une action publique, avec une approche expérimentale.
L’une des difficultés méthodologiques du projet est de produire des statistiques de test de
discriminations qui soient représentatives de la situation du territoire et qui soient en outre comparables
d’un territoire à un autre.
Pour la surmonter, nous adoptons des protocoles standardisés de recueil des données permettant de
collecter de la même façon les données nécessaires à la production d’indicateurs locaux de
discrimination.
Deux critères de discriminations seront explorés : l’origine et le lieu de résidence. En outre, les profils
des candidats fictifs se distingueront par leur sexe, ce qui permettra d’identifier les différences
d’exposition aux discriminations pour les femmes et pour les hommes. Un domaine unique est couvert :
l’emploi. Ref Univ Eiffel : 2024-00332
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Le champ couvert est celui de toutes les entreprises comprenant au moins un salarié, qu’elles soient
privées ou publiques. Il intègre aussi les associations et les entités du tiers secteur qui sont des
employeurs potentiels. Dans ces domaines, l’étude portera sur des métiers en tensions. Les protocoles
classiques des testing ciblent des professions pour lesquelles il y a, à la fois, beaucoup de demandes
d’emploi, beaucoup d’offres et un nombre limité de demande par offre.
2.3 … avec des tests basés sur des candidatures spontanées
Sur le marché du travail, dans le domaine de la mesure des discriminations à l’embauche, le testing
suppose de faire le choix d’un petit nombre de professions, de construire des candidatures fictives mais
réalistes pour chacune de ces professions et d’envoyer ces candidatures en réponses à de vraies offres
d’emploi. Puis, il faut répéter l’opération plusieurs centaines de fois pour produire une statistique
précise. Cette approche ne paraît pas pouvoir s’appliquer au niveau d’un territoire, fût-il de grande taille,
car elle entraînerait un risque de détection trop important. C’est pourquoi les cabinets de conseil qui
proposent de réaliser des tests sollicités tentent de réduire le risque de détection en multipliant les profils
professionnels de leurs candidats. Comme la production de CV réaliste est très coûteuse, ils proposent
en parallèle de diminuer le nombre d’offres auxquelles ils répondent. Mais ils s’exposent alors à un
risque élevé de biais de composition puisque leurs données mélangent des professions différentes dans
des proportions arbitraires. Ils s’exposent aussi à un problème de puissance statistique et à une faible
précision. Les données produites sont à donc la fois biaisées et imprécises.
Nous proposons de recourir à une approche permettant de produire des statistiques représentatives au
niveau d’un territoire, avec des échantillons de grande taille, sans s’exposer aux biais de composition
liés au mélange des professions, pour un coût maîtrisé et dans des délais de production limités. En outre,
nous proposons une procédure de tests non invasive, qui ne produira pas de conséquences
dommageables sur l’activité dans le territoire et qui n’entraînera pas de surcharge de travail pour les
services concernés. Notre procédure est extériorisée et elle aussi discrète, les tests s’effectuant à l’insu
des recruteurs potentiels.
Nous proposons de privilégier une approche par candidature spontanée. Il existe en effet une pluralité
de méthodes de testing et elles présentent chacune des avantages et des inconvénients. L’approche
classique utilisée sur le marché du travail repose sur des envois de candidatures fictives (un couple de
CV et de lettres de motivation) en réponse à de vraies offres d’emploi. Elle est partielle puisqu’elle ne
couvre qu’un petit nombre de professions et elle correspond à un canal particulier d’accès à l’emploi,
celui du marché ouvert des offres publiées. Elle ne permet pas de mesurer les discriminations sur les
offres pourvues par réseau et bouche-à-oreille. De plus, elle implique un coût logistique élevé qui se
compose du coût de production de la candidature et du coût de recherche de l’offre, multiplié par le
nombre de tests.
L’alternative est d’effectuer des prises de contact directes avec les recruteurs potentiels, sans qu’elles
n’aient été sollicitées. Ce type d’approche permet de réduire le coût de collecte des offres, ce qui autorise
d’élargir le périmètre de la recherche et de couvrir un nombre élevé d’entreprises, au prix d’un taux de
réponse plus faible en moyenne. C’est cette voie qui a été suivie par l’un des premiers tests de
discriminations portant sur une entreprise en France, le groupe Casino (Cédiey et Foroni, 2008).
Un autre type d’approche consiste à envoyer non pas une candidature mais une demande d’information
sur les modalités de candidatures. Un simple courriel de prise de contact peut être adressé à un offreur
pour solliciter des informations sur la procédure de sélection des candidatures ou sur l’existence de Ref Univ Eiffel : 2024-00332
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postes vacants dans l’entreprise (pour un exemple de mise en œuvre, cf. L’Horty, 2016, chapitre VI, pp
77-80). On réduit ici le coût de production de la candidature.
Cette « candidature à la candidature » peut elle-même être réalisée sous forme spontanée ou en réponse
à des offres d’emploi publiées. Elle est probante du point de vue de la mesure des discriminations : il
s’agit de la technique utilisée par la littérature académique internationale sur le marché du logement, qui
est simplement transposée ici au marché du travail.
Relativement à un testing classique, le recours à des candidatures spontanées permet de couvrir un
nombre d’offreurs beaucoup plus large. Par exemple, il devient possible de tester un grand nombre
d’établissement différents pour une entreprise donnée. Le recours à un test d’accès à l’information
permet quant à lui de couvrir un large panel de professions, sans avoir besoin de produire aucun CV.
Notre position méthodologique est de privilégier des candidatures spontanées qui permettent de
couvrir l’ensemble des canaux de recherche d’emploi et de tester des établissements locaux, même s’ils
ne publient pas d’offre pendant la période où le test se déroule. C’est un moyen d’augmenter le nombre
de tests sans accroître le risque de détection. Cela permet aussi d’utiliser des formes de test qui ne sont
pas familière aux entreprises, ce qui augmente la qualité moyenne de la mesure statistique. Cette
approche permet également de contourner les précautions mises en œuvre par les plus grandes
entreprises pour éviter les testing usuels (centralisation des canaux de recrutement).
Les tests qui seront réalisés consisteront à proposer quatre profils de candidats à la candidature à chaque
recruteur potentiel sélectionné pour être testé. Les quatre profils seront semblables en tous points sauf
sur la base d’une caractéristique correspondant au critère de discrimination testé (le lieu de résidence ou
l’origine du candidat suggérée par son patronyme).
Nos tests consistent à envoyer une paire de « candidature à la candidature » composée d’un candidat de
référence, dont le nom et le prénom évoque une origine de France métropolitaine et qui réside dans un
quartier résidentiel et d’un candidat différent sur la base d’une caractéristique donnée. Nous prévoyons
trois types de tests :
Test 1 : Candidat de référence vs candidat habitant en QPV
Test 2 : Candidat de référence vs candidat français avec un nom et un prénom suggérant une origine maghrébine
Test 3 : Candidat de référence vs candidat français habitant en QPV avec un nom et un prénom suggérant une origine maghrébine
Ces trois tests seront réalisés pour des candidats masculins et pour des candidats féminins.
2.4. Volumétrie
Il est important de déterminer le nombre de candidatures que les candidats à l’accès à l’emploi vont
devoir effectuer pour parvenir à produire des statistiques fiables permettant de mesurer les
discriminations. Dans les testing standards qui mesurent les discriminations sur une profession donnée,
le nombre d’offres testées est compris le plus souvent entre 100 et 300. Certes, les testing les plus
anciens, dans les années quatre-vingt et quatre-vingt-dix étaient parfois en dehors de cet intervalle, à
l’image du travail de référence de Neumark et al. (1996) sur la discrimination par la clientèle qui ne
porte que sur 65 offres issues du secteur de la restauration. Parmi les testing scientifiques les plus récents
réalisés en France, Duguet et al. (2010) testent 140 offres de comptables. Adida, Laitin et Valfort (2010)
répondent à un peu plus de 130 offres d’emploi. L’Horty et al. (2011) testent 307 offres dans Ref Univ Eiffel : 2024-00332
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l’informatique. Valfort (2015) se fixe un seuil minimal de 200 offres d’emploi par type de candidature.
Pierné (2013) envoie ses candidatures à 300 offres d’emploi. Ce nombre est respectivement de 245 et
de 253 pour les serveurs et les cuisiniers testés par Bunel et al. (2016) tandis que Petit et al. (2016)
examinent 117 offres de serveurs.
On peut donc retenir un nombre cible de 300 recruteurs qui se situe dans le haut de la fourchette de
toutes ces études. Il importe de vérifier si ce nombre sera suffisant pour détecter les différences de
traitement dans les candidatures. D’un point de vue statistique, un calcul de puissance permet
d’approfondir l’analyse. La puissance d'un test est la probabilité de rejeter l'hypothèse nulle (ici
l'hypothèse selon laquelle il n’y a pas de discrimination entre les deux profils) sachant qu’elle est en
réalité fausse (il y a discrimination). Il est clair que plus le nombre d’observations est élevé, plus
l’estimation sera précise et plus il sera facile de détecter des différences de taux de succès entre deux
profils de candidats. Nous avons donc vérifié avec un calcul de puissance que le nombre de 300 tests
rendait très probable le fait de détecter des écarts de taux de réussite. En outre, on peut évoquer
également les travaux réalisés dans le domaine de la discrimination dans l’accès à l’emploi selon
l’origine, qui ont essentiellement mesuré les discriminations entre les français de souche et les français
d’origine maghrébine. Les écarts de taux de réponse sont assez variables selon les professions. Ils sont
généralement faibles dans les professions qualifiées et en tension et forts dans les professions peu
qualifiées. Dans ces dernières, l’écart est souvent d’un à deux et va jusqu’à un à quatre. Le niveau absolu
des taux de réussite est lui-même très variable. Il va d’un peu plus de 5 % (20 CV doivent être envoyés
pour obtenir une invitation à un entretien d’embauche) à un peu moins de 30 % (trois CV envoyés
donnent une invitation à un entretien). Le tableau ci-dessous donne plusieurs illustrations.
Tableau 1. Taux brut de succès
Etude Duguet et
al. (2010)
L’Horty et al.
(2011)
Petit et al.
(2013)
Edo et
Jacquemet
(2013)
Duguet
et al.
(2014)
Valfort
(2015)
Profession Comptabl
es
Informaticien
, bac + 5
Informaticien
, bac + 5
Comptable
s
Serveur
s
Comptables
*
Origine
française
7,3 19,9 27,7 17,3 16,6 17,9
Origine
maghrébine
1,8 19,2 21 9,9 6 4,7
Lecture : taux brut de succès sur les mêmes offres pour des candidats qui résident dans des quartiers
intermédiaires.
*Les candidats affichent tous des signaux de pratique religieuse et aucun n’est français d’origine.
Les écarts sont donc élevés, particulièrement pour les métiers les moins qualifiés. Dans le cas du lieu de
résidence, les discriminations sont plus difficiles à détecter et les écarts sont en moyenne plus faibles
(Bunel et al. 2016). Il est donc prudent de majorer le nombre d’observations si l’on souhaite détecter
également ce type de discriminations. Ref Univ Eiffel : 2024-00332
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Un autre facteur de majoration réside dans le fait de privilégier des tests d’information sur la base de
candidatures spontanées. En moyenne, les taux de réponses à ces candidatures spontanées sont de l’ordre
de trois fois plus faibles que les taux de réponses à des offres publiées, dans l’étude sur les grandes
entreprises que nous avons publiée en 2020 (Challe et al., 2020). Mais nous avons constaté également
que les taux de réponses aux candidatures spontanées étaient plus élevés dans les petites entreprises.
Au total, nous proposons de retenir une cible de 500 entreprises testées, pour chaque type de test.
Nous déclinons cette cible de 500 entreprises pour chacun des trois tests que nous souhaitons
réaliser et également pour les deux sexes, soit un total de (500 x 3 x 2 =) 3000 entreprises testées,
correspondant à 6000 envois de candidatures.
Test 1 : Candidat de référence vs candidat habitant en QPV, pour des hommes (500) et pour des femmes (500)
Test 2 : Candidat de référence vs candidat français avec un nom et un prénom suggérant une origine maghrébine, pour des hommes (500) et pour des femmes (500)
Test 3 : Candidat de référence vs candidat français habitant en QPV avec un nom et un prénom suggérant une origine maghrébine, pour des hommes (500) et pour des femmes (500)
2.5. Localisation des candidats
L’objet du test 1 est d’apporter une preuve statistique de l’existence d’une discrimination résidentielle
en fonction de l’adresse. Il nous faut donc faire le choix de deux adresses contrastées, l’une qui soit
relativement neutre et l’autre qui signale un quartier prioritaire de l’agglomération. Nous proposons de
cibler un quartier prioritaire qui cumule les caractéristiques suivantes : un quartier de grande taille,
connu du grand public et des recruteurs potentiels, peu éloigné du centre de l’agglomération et qui puisse
être signalé sans ambiguïté à l’aide d’une adresse postale.
Dans chaque territoire de tests, nous proposons de travailler avec le comité de pilotage afin de définir le
quartier cible qui fera l’objet du testing. Dans le cas de la MEL, nous avions retenu le « Quartier
Intercommunal Roubaix Tourcoing ». Il est courant de nommer ce grand QPV "quartier de l'Alma", ce
qui le lie directement à la "rue de l'Alma". Il s’agit d’un quartier qui concentre beaucoup de difficultés
sociales et qui est fortement stigmatisé. Au-delà du quartier, une adresse à Roubaix envoie par elle seule
un signal.
Pour le candidat de référence, il suffira de ne pas signaler d’adresse dans le courriel de prise de contact.
2.6. Exemples de scripts
Les tests consistent à envoyer une paire de courriels à quelques jours d’intervalle à une même entreprise
et à répéter l’opération pour un groupe de 500 entreprises. L’ordre d’envoi des courriels est permuté de
telle sorte que chaque courriel soit envoyé autant de fois en premier qu’en second. Nous donnons un
exemple de courriel pour le test n°2 lorsque les deux candidats sont des hommes.
2.7. Méthodes statistiques de traitement des données
Les données collectées à l’issue des tests seront traitées dans les règles de l’art académique. Ce travail
s’appuiera sur des indicateurs simples, les taux de réponse positive aux mêmes offres et le résultat d’un
test de Mac Neymar. Nous produirons ces indicateurs et nous calculerons également les indices usuels
de la littérature, qui sont les intervalles de confiance des différences de taux de succès à l'aide de la
méthode du bootstrap et le test binomial de discrimination. Nous calculerons ces statistiques pour Ref Univ Eiffel : 2024-00332
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différents indicateurs : le taux de réponse non négative, le taux de succès et aussi le nombre de contact
de chaque candidat.
Au-delà de ces indicateurs, nous effectuerons aussi des régressions pour prendre en compte l’ensemble
des facteurs susceptibles d’influencer l’état des discriminations. Dans une opération de testing, pour
chaque offre d’emploi testée, on dispose d’un grand nombre d’informations, qui constitueront ensuite
autant de variables d’intérêt ou de contrôle. Elles portent sur les caractéristiques de l’emploi à pourvoir
telles que mentionnées sur l’annonce, sur les caractéristiques des entreprises qui offre le poste, sur les
caractéristiques associées à la localisation de l’emploi et sur le testing lui-même. Elles complètent les
informations relatives aux suites données par l’employeur à la candidature de chacun des candidats
fictifs. Il est souhaitable d’estimer un modèle où l’on régresse les indices de discriminations sur
l’ensemble des caractéristiques des offreurs d’emploi, même s’il s’agit d’offreurs potentiels dans le
cadre de candidatures spontanées.
2.8. Action de communication
Une fois le testing réalisé, un rapport d’étude sera élaboré pour présenter la méthodologie et les résultats
de l’expérimentation. Il est souhaitable que ce rapport fasse l’objet d’une action de communication afin
de sensibiliser les acteurs à la problématique des discriminations.
Deux types d’actions pourront être réalisées de façon concertée, séparée ou coordonnée :
2.8.1. Auprès des entreprises
Une action à destination des acteurs économiques de l’emploi, des entreprises et de leurs intermédiaires
peut contribuer à les sensibiliser à la thématique des discriminations.
2.8.2. Auprès des habitants des quartiers
Une action peut également être construite à destination des acteurs associatifs en contact avec les
habitants des quartiers et des populations potentiellement discriminées.
Ces actions pourront être montées par la Communauté urbaine et la Cité de l’emploi avec le concours
des chercheurs qui auront en charge la présentation de l’étude auprès d’un public non spécialiste.
3. Organisation pratique des testing
3.1 Moyens matériels des testing
Ce projet sera mené à bien dans le cadre de la plateforme de recherche de TEPP qui est située
physiquement dans les locaux de l’Université Gustave Eiffel, au 2 allée Jean Renoir, à Noisy-le-Grand.
Nous y disposons d’un espace de 140 m2 de bureaux avec 15 postes de travail aménagés.
Ces moyens matériels seront renforcés en tant que de besoin par l’appui de notre deuxième plateforme
de collecte, située à l’Université du Mans, au sein du laboratoire GAINS.
Une adresse postale et une adresse électronique sont attribuées à chaque candidat. Nous créons de toute
pièce des adresses e-mail. Nous constituons les bases de données des réponses au testing au fil de l’eau
et nous sommes en mesure d’effectuer des traitements en quasi-temps réel. Nos postes de travail sont
équipés de logiciels de traitements de données : SAS, STATA, SPAD, Mapinfo. Ref Univ Eiffel : 2024-00332
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Notre équipe est composée de chercheurs et sera renforcée par l’appui de deux entreprises de conseil,
expert en accompagnement des opérations de testing. Il s’agit de la société WISE et de l’entreprise FMC
qui interviendront respectivement dans le data management des tests, d’une part, et dans l’appui à la
conception du protocole et dans le test des scripts, d’autre part. Nous utiliserons également les
prestations de l’entreprise Sociétéinfo.com pour l’aide au recueil des adresses de courriers électroniques.
3.2. Calendrier
Nous sommes en mesure de réaliser la collecte et les traitements des données, jusqu’à la restitution des
résultats dans un délai total de quatre mois, conformément au diagramme ci-dessous. La première phase
s’achèvera sur la production d’un rapport et nous aurons alors deux mois pour réaliser des actions de
communication auprès des entreprises et auprès des acteurs des territoires.
3.3. Compte-rendu des tests
Nous sommes en mesure d’effectuer les reporting auprès d’un comité de pilotage ad hoc de
l’agglomération selon un échéancier à déterminer, en diffusant des notes écrites et en préparant une
présentation à destination des membres du comité.
Compte tenu de la durée brève de l’opération, nous proposons deux rendez-vous avec le comité de
pilotage : une réunion de lancement, au début du projet, une réunion de restitution en fin de projet.
Au-delà de ces rendez-vous formels, nous sommes en mesure de préparer des points d’étape de façon
ponctuelle sur demande du comité. Notre organisation de travail nous permet de produire un état des
lieux du nombre de tests réalisés et des premiers résultats bruts en deux à trois jours.
L’interlocuteur unique pour le suivi du projet sera Yannick L’Horty. Il s’engagera à être disponible
pendant la durée du testing et il sera joignable directement par téléphone portable. Il pourra répondre à
des demandes ponctuelles et fournira toutes les précisions nécessaires.
En cas de besoin, Pascale Petit assurera l’intérim de la direction scientifique du projet.
Nous transmettrons, en fin d’étude, un rapport qui intégrera : le périmètre du testing, les résultats chiffrés
et détaillés, une analyse qualitative des tests, une conclusion ainsi qu’une synthèse de 6 pages dans un
format pédagogique.
4. Budget
Ce projet bénéficie d’une subvention de l’ANCT qui couvre la majeure partie de la collecte des données.
Un montant additionnel de 9,5 k€ HT est sollicité auprès de chaque territoire partenaire permettant de
financer le solde de la collecte des données, les missions/réunions qui seront programmées avec les
comités de pilotage de chaque territoire, la rédaction et la présentation des synthèses locales dans le
cadre d’évènements de présentation organisés dans chaque territoire. Ref Univ Eiffel : 2024-00332
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ANNEXE 2 : BUDGET PREVISIONNEL DES ACTIONS
Dépenses pour Univ Eiffel
Coût pour EIFFEL Montant Recettes Montant
Encadrement de l’étude environnée 53 000€ ANCT 30 000€
Frais de missions 10 000€ EMS 9 500€
Prestation extérieure 25 000€ Autres communautés de
commune ou
d’agglomérations
48 500€
TOTAL coût Eiffel 88 000€ Total recettes 88 000€
Par territoire :
Dépenses locales prévues dans le cadre du projet :
POSTE Montant
Missions 1600€
Prestations dont : 6000€
Collecte de données (wise) 3000€
Appui à la collecte, préparation, enrichissement (FMC) 3000€
Frais de gestion 1900€
TOTAL 9500€