Que les employeurs en soient conscients ou non, ils utilisent souvent un profil familier, comme une référence absolu. Les personnes qui ont, dans un passé plus ou moins proche, excellé au poste proposé, deviennent un prototype ou un point de référence dans leur esprit. Si la « référence » est issue d’une et même communauté, alors il devient difficile d’activer la diversité effective au sein du personnel.
Ce processus de recrutement est celui qu’empruntent les organisations qui ont une aversion au risque. En effet, trouver un candidat qui a un profil semblable à l’ancien employé peut sembler moins risqué.
Cet état d’esprit enferme les employeurs dans un piège circulaire, les poussant à la recherche de quelqu’un qui les ressemble. La similarité engendre le rejet de la différence. Nous sommes naturellement et intrinsèquement attirés par « des gens qui sont comme nous. »
Pour combattre ce repli sur soi, les employeurs devraient puiser dans des bases de données divers et variés, via leur LinkedIn ou d’autres réseaux en ligne ou une démarche personnelle, bien que ce dernier moyen ne puisse pas être évident, surtout dans des organisations homogènes.
L’annonce de l’offre d’emploi
Faute de temps et avec une ressource humaine limitée, les recruteurs peuvent être tentés de recycler les anciennes descriptions du poste à pourvoir. Un tel processus implique un examen attentif de la formulation de l’offre d’emploi. En effet, le langage utilisé dans l’offre d’emploi affecte la volonté des postulants selon leur statut dans la société.
Il s’avère que les mots employés sont souvent « sexuée ». Il est possible de percevoir que les mots ont été dactylographiés à l’attention des femmes ou des hommes. Les mots perçus comme étant axés sur les femmes sont, notamment, « chaleureux », « collaborer » et « équipe ». En revanche, ceux perçus comme étant orientés vers les hommes sont, notamment, « dynamique » ou « agressivité ».
Une étude a constaté que les annonces d’offre d’emploi dans le secteur du marketing (commerce, ventes) n’attirent pas les hommes, tandis que celles relatives aux secteurs comme l’éducation et le service à la clientèle n’attirent pas les femmes.
Étant donné qu’il est impossible d’utiliser des mots neutres, une stratégie plus efficace pourrait consister à équilibrer les mots codés par les hommes et les mots codés par les femmes. Par exemple, il serait peut-être plus efficace d’employer dans une même offre les termes « responsabilité individuelle » et « travail en équipe ».
Certaines organisations ont connu du succès en élargissant le vivier de talents plutôt qu’en se concentrant sur la diversité démographique. Les entreprises technologiques qui recherchent exclusivement des experts en informatique, par exemple, pourraient réévaluer leurs besoins et recruter des candidats avec des spécialisations en biologie, en neurosciences ou en psychologie, qui ont des travailleurs plus diversifiées. Les employeurs seraient donc bien inspirés de minimiser le nombre d’exigences spécifiques dans la formulation de leurs offres d’emploi.
Les machines biaisées
Ce n’est un secret pour personne que les responsables du recrutement se tournent souvent vers les ordinateurs pour trier le CV des candidats. Bien que de nombreux programmes puissent supprimer les noms, le genre et d’autres types de données démographiques, l’utilisation croissante des algorithmes d’apprentissage automatique pour identifier les employés potentiels introduisent les « germe de la discrimination » dans le processus de recrutement.
