A l’aide du machine learning et du Big Data appliqués aux données d’un portail d'emplois en ligne suisse, des chercheurs ont pu étudier à large échelle la discrimination à l’embauche. Publiée dans la prestigieuse revue Nature, l’étude financée par le Fonds national suisse (FNS) est le fruit d’une collaboration entre Daniel Kopp et Michael Siegenthaler, économistes à l'institut KOF de l'EPFZ, et le politologue Dominik Hangartner.
Un échantillon bien plus large qu’avec les méthodes traditionnelles
Les chercheurs ont pu avoir accès aux données anonymisées de la plateforme web d’emploi Job-Room (gérée par le SECO), l’une des plus grandes de Suisse selon le communiqué du FNS. En moyenne, 170’000 profils de chercheurs d’emplois sont disponibles quotidiennement sur ce portail (soit 85% des personnes inscrites au chômage, lit-on dans l'article académique des chercheurs).
«La quantité de données à disposition nous a permis d'étudier les préférences des recruteuses et recruteurs par rapport à de nombreuses caractéristiques des candidats et pour différentes professions, là où les méthodes habituelles sont bien plus limitées», explique Daniel Kopp. Les méthodes employées dans des études passées, consistant à envoyer de faux CV, présentent en effet des limites selon les chercheurs. «La présentation de candidatures fictives implique une tromperie, augmente la charge de travail du personnel des ressources humaines et pourrait vraisemblablement interférer avec le résultat de candidatures réelles», souligne l'article scientifique. Autre faiblesse mentionnée: le fait de se concentrer sur un échantillon limité, soit un petit nombre d'emplois de premier échelon à un moment donné.
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