Il y a quelques années, j’entrais dans une crèche sur mon lieu de travail, l’université d’Harvard. Je portais notre jeune fils dans les bras. Comme des millions de parents qui amènent pour la première fois leur enfant dans une structure d’accueil, je me faisais beaucoup de souci. Or, l’une des premières personnes chargées de l’encadrement que j’ai rencontrées était… un homme ! Mon premier réflexe aurait été de tourner les talons et de m‘enfuir. Comment confier à ce monsieur ce que j’ai de plus précieux dans la vie ? Il ne correspondait pas à ce que j’attendais d’une telle personne, qui se devait d’avoir l’air aimable, dévouée et pleine de sollicitude. Ma réaction ne se basait pas sur une réflexion consciente, mais venait des tripes. Était-ce du sexisme ? Je crains que oui.
Obéir à ses instincts peut avoir des conséquences concrètes. Nous avons donc examiné de plus près les raisons pour lesquelles les préjugés sont si répandus et si difficiles à surmonter par un simple entraînement. Nous avons analysé des méthodes qui ont pour but de diminuer les préjugés par des exercices d’accoutumance à la diversité et d’aider les femmes à mieux s’orienter dans le système, à s’imposer face la concurrence, à négocier de façon plus déterminée et à conduire leur stratégie plus intelligemment. Les femmes doivent savoir quand et où « s’accrocher », comme le décrit si éloquemment Sheryl Sandberg dans son livre. Un coup d’œil sur les initiatives destinées à renforcer les femmes laisse, toutefois, penser que celles-ci n’y parviendront pas toutes seules. C’est ici que l’ingénierie comportementale propose des solutions.
Les nouveaux concepts pour la gestion des talents sont très prometteurs. Ils se basent sur des preuves empiriques résultant d’expériences et sur les mégadonnées (« big data »). Ce recours est relativement nouveau en matière de « people analytics », soit l’analyse des données fournies par les services du personnel. D’une façon générale, ce système soutient que l’on peut mieux prévoir la probabilité, par exemple, qu’un candidat donné quitte une entreprise au cours de sa première année d’emploi. En analysant les caractéristiques des personnes qui restent ou qui partent, on obtient de meilleurs résultats qu’à travers des tests raffinés et des entretiens compliqués avec les candidats. Remplacer l’intuition, les réseaux informels et les approximations traditionnelles par des données chiffrables et une analyse stricte est un premier pas vers l’égalité des chances. Des entreprises à succès, comme Credit Suisse, Goldman Sachs, Google, LinkedIn ou Microsoft, et des organisations non gouvernementales, comme Teach for America, gèrent de plus en plus la division du personnel comme celle des finances ou du marketing, en se fondant sur des données concrètes. Nombreux sont ceux qui parlent déjà de division « People Analytics ».
Les images dans les corridors nous influencent
Nous avons aussi examiné les distorsions involontaires présentes dans l’environnement où les gens vivent, apprennent et travaillent. Seuls des portraits d’anciens dirigeants masculins décorent-ils les corridors de votre organisation ? Il vous faut alors savoir que cela a des conséquences sur ce que les collaborateurs et les étudiants estiment atteignable pour eux-mêmes. Les stéréotypes peuvent être activés par des broutilles. C’est le cas, par exemple, si les participants à un test sont priés de cocher d’abord à quel sexe ils appartiennent avant même de commencer le test. Les clichés prétendant que les femmes asiatiques sont meilleures en mathématiques que les Caucasiennes, ou que les filles sont meilleures que les garçons en lecture et en écriture, peuvent devenir des prophéties autoréalisatrices – si nous ne veillons pas à éliminer les distorsions.
