Tous racistes ? Les biais implicites

La vidéo du jour est un retour à ma série « Crétin de cerveau ». On y parle des biais implicites et des effets d’amorçage en psychologie cognitive et sociale.

Comme je l’explique dans la vidéo, les résultats publiés dans ces domaines sont parfois à prendre avec une certaine dose de sens critique. C’est vrai des tests d’association implicite, mais aussi de certains effets d’amorçage dont la réalité a été critiquée dans certaines publications (par exemple celle-ci.)

Biais implicites sur la science et les femmes

Une étude de complément dont je n’ai pas parlé dans la vidéo mais qui me semble assez intéressante est celle des associations implicites entre « Science/Lettres » et « Hommes/Femmes ». La publication suivante rapporte des résultats de tests réalisés dans différents pays, et montre de sacrés différences.

Nosek, B. A., Smyth, F. L., Sriram, N., Lindner, N. M., Devos, T., Ayala, A., … & Kesebir, S. (2009). National differences in gender–science stereotypes predict national sex differences in science and math achievement. Proceedings of the National Academy of Sciences, 106(26), 10593-10597.

On voit notamment sur la figure ci-dessous que les pays pour lesquelles l’association implicite « Hommes/sciences » et « Femmes/Lettres » est la plus forte sont aussi ceux où les différences hommes/femmes sont les plus importantes sur des tests de science réalisés en collège.

Pour être totalement rigoureux, on pourrait se demander qu’est-ce qui cause l’autre. Est-ce parce que les hommes sont meilleurs en sciences dans un pays donné que le biais implicite se crée, ou l’inverse. Après on peut aussi remarquer qu’il faut vraiment plisser les yeux pour voir la corrélation, même si sur le plan statistique elle semble exister.

Racisme et prophéties auto-réalisatrices

Dans ce billet, je voudrais donner quelques détails sur la dernière étude que j’ai mentionnée, car elle me semble justement d’une certaine solidité méthodologique.

GLOVER, Dylan, PALLAIS, Amanda, et PARIENTE, William. Discrimination as a self-fulfilling prophecy: Evidence from French grocery stores. The Quarterly Journal of Economics, 2017, p. qjx006.

Comme expliqué, dans la vidéo, l’étude porte sur 34 magasins d’une grande enseigne de distribution française (on ne sait pas laquelle !). Les employés considérés dans l’étude sont en contrat de professionnalisation pour une durée de 6 mois. Chaque magasin comporte plusieurs dizaines de caisses et ce sont au total 204 caissières et caissiers qui ont été suivis (majoritairement des femmes, je vais donc employer le féminin).

Chaque jour, un manager supervise un groupe de caisses et les caissières qui y travaillent. Un point clé est que contrairement aux employées en contrat classique, les caissières en contrat de professionnalisation n’ont pas la possibilité de soumettre de préférences pour leurs horaires d’affectation, et se retrouvent donc affectées aux managers par un programme informatique, et de façon plus ou moins aléatoire. C’est très intéressant d’un point de vue de l’analyse des données, car cela veut dire qu’une même employée va tomber sur plusieurs managers de façon quasi aléatoire. Donc on aura plus d’observations différentes.

Au total, ce sont 4371 observations qui ont été collectées, comprenant à chaque fois l’identité d’une caissière, d’un manager, et les chiffres de la performance de la caissière ce jour là. Par performance on entend notamment la vitesse de scan, la durée entre les clients, les éventuels retards ou absences, etc.

Pour les besoins de l’analyse, chaque employée a été classée selon son origine. Ça n’a pas été immédiat car en France il n’est pas autorisé de faire des statistiques ethniques sur une population. Les auteurs de l’article ont donc eu recours aux noms et prénoms des caissières, qui ont permis de proposer une catégorisation réalisée par le CORUM

Pour estimer les biais implicites des managers, les auteurs leur ont fait passer un test d’association implicite dans lequel les mots étaient soit des prénoms (connotés nord-africain, ou pas) soit des mots positifs ou négatifs (plutôt associé au domaine professionnel, la compétence, l’incompétence, etc.)

Ce test a révélé un biais modéré à sévère chez 66% des managers, un biais léger chez 20%, et peu ou pas de biais chez 9%. Chez 4% des managers, le biais était inversé (notons que 6% des managers étaient d’ailleurs issus de minorités).

Pour éliminer l’hypothèse selon laquelle les managers biaisés seraient simplement plus mauvais managers que les autres, les auteurs ont aussi considéré des caissières ne faisant pas partie de minorités, et ont comparé les variations de performance selon les managers.

Sur toutes les métriques considérées, les auteurs ont montré que l’affectation d’une caissière à un manager biaisé conduisait à une diminution de sa performance, diminution statistiquement significative.

Ils ont ensuite mené des entretiens téléphoniques avec les caissières pour tenter de déterminer si elles avaient ressenti un racisme explicite de la part des managers biaisés. Il en ressort que les caissières ne rapportent pas de racisme explicite, ne se plaignaient pas des managers biaisés plus que des autres. Sous la responsabilité des  managers biaisés, elles étaient moins susceptibles de se voir affecter des tâches déplaisantes, mais aussi qu’elles se voyaient moins souvent proposer de faire des heures supplémentaires. Enfin elles avaient aussi tendance à moins bien se rappeler des managers biaisés que des autres.

Cela a suggéré aux auteurs le fait que les managers biaisés interagissaient tout simplement moins que les autres avec les caissières, et que c’est ce déficit d’interaction qui a causé leur performance moindre.

C’est en ce sens que les auteurs parlent de prophétie auto-réalisatrice : parce que les managers biaisés pensent que les employées des minorités sont moins compétentes, ils interagissent moins, conduisant à une diminution de leur performance.

9 réflexions sur “Tous racistes ? Les biais implicites

  1. Pingback: Tous racistes ? Les biais implicites — Crétin de Cerveau #7 | Blog NSellier TV

  2. « Biais » est une notion de théorie des probabilités, un écart par rapport à la valeur réelle, qu’on peut calculer. Quelle est ici la valeur réelle par rapport à laquelle il y aurait un « biais » ? Le zéro absolu ? Un être imaginaire identique à tout autre, sans race, sans sexe, sans age, sans rien ? Ca se mesure comment ? C’est pas de la science, c’est de l’incantation. On peut étudier et quantifier des préférences et des évaluations, mais pas des « biais » par rapport à une valeur qui n’existe pas.
    Imaginer qu’une portion même infime de la réalité soit créée par le soi-disant « biais » qui a tout du politique et rien du scientifique, c’est retourner aux causalités préscientifiques.
    La préférence des individus pour leur propre groupe, ethnie, etc., est un phénomène bien connu, abondamment documenté, et présent dès la petite enfance avant même tout apprentissage verbal. Elle suffit à expliquer simplement les différences de performance. En psychologie cognitive, les « préjugés » n’existent pas plus que les « biais », personne n’a encore mesuré un « préjugé » dans les neurosciences, mais on peut mesurer les préférences et les rejets. Les sciences et la politique n’ont que rarement fait bon ménage, et actuellement c’est plutôt la cata, quand on voit certaines publications « scientifiques ».

    • La notion de « biais » me parait pourtant assez claire, et peut tout à fait exister en science : il s’agit d’un comportement irrationnel – par exemple, prendre une décision défavorable lors d’un jeu de hasard… ou répondre que la vache boit du lait ! 😉 (rien de politique là-dedans il me semble, il s’agit simplement d’erreurs de notre cerveau qui n’est pas toujours capable de faire le bon choix)

  3. Le biais homme/femme est un des plus parlant (et dans l’air du temps en plus ^^)

    Une femme politique qui dit une connerie sera systématiquement « incompétente », je ne sais pas si vous l’avez déjà remarqué.
    Alors que pour un homme il y a plein de degré d’analyse : trop autoritaire, maladroit, incohérent, pas en phase avec les attentes de la population etc…

    Mais pour une femme c’est toujours « incompétente ».
    Ça a marche pour plein d’autres cas : faire des blagues, monopoliser la parole, s’énerver, etc…

    L’interprétation selon que ce soit un homme (charismatique, politiquement incorrect, leader, intransigeant) ou une femme (vulgaire, excessive, hystérique, instable) et incroyable

  4. Bonjour,

    Très belle réalisation : contenue et narration très claire comme d’habitude!
    Il me semble qu’il y a une petite erreur à 8:35 sur les associations fleur/insecte positif/ négatif alors que les catégories sont inversées…
    Intéressant également la notion d’amorçage. En pratique, on peut imaginer les applications suivantes:

    1/ dans un contexte professionnel, faire une sorte de « brain-storming » d’une façon quelconque (en faisant passer un questionnaire, en faire visionner un document, etc…) pour ensuite favoriser un comportement coopératif entre les personnes. On comprend l’intérêt des stages « team building » visant à produire un comportement d’entre-aide entre des collaborateurs (type défi ludique ou compétition sportive en équipe ) qui perdurera au delà de la séance ludique et améliorera les performances professionnelles.

    2/ distiller dans un premier temps les éléments de langage que l’on souhaite que son interlocuteur s’approprie pour qu’ensuite il les réinvestisse dans un second cadre. ex: utiliser l’image d’une personne médiatique, reconnue ou charitable, ayant un excellent capital sympathie. Lui faire tous les compliments du monde en usant d’un lexique adapté. Ensuite faire intervenir la seconde personne (un politique, dirigeant ou autre) qui bénéficiera ensuite du registre lexical favorable de son prédécesseur.

    3/ Connaître ces techniques et détecter lorsqu’on est soi-même le sujet à une telle manipulation…

    bonne continuation,

  5. Je trouve qu’il y a raccourci pénible (et habituel car politiquement correct) entre l’observation des faits de la vie quotidienne et le racisme. Pour caricaturer mon propos, une personne (une jeune femme par exemple) qui entre dans un train de banlieue le soir dans lequel il n’y a que des personne d’origine nord africaine (puisque c’était l’exemple de population citée dans l’étude des supermarchés) se sentira-t-elle autant, plus, ou moins en sécurité que dans un train avec des personnes blanches ? En fait sa réaction dépendra de son expérience personnelle, et non de sentiment de racisme. Si elle a eu des expériences négatives avec des gens d’origines nord africaine, il est normal qu’elle s’en méfie davantage ! Cela ne fait à mon avis pas d’elle une personne raciste (qui pense qu’une « race » est supérieure à l’autre, ou qui veut ou pense du mal uniquement selon sa couleur de peau). Le fait de constater qu’un niveau de délinquance est associé à une population semble taboue, accusant celui qui le constate de racisme. Ce qui fait d’ailleurs que la plupart des personnes interrogées ne répondrait pas de la même manière selon les personnes qui posent la question (à dans le cercle familial, face à un journaliste, pour prendre deux extrêmes)
    Pourtant, le fait d’habiter dans une région dans laquelle la couleur de peau n’est pas associée à la délinquance (par exemple dans une ile comme la Réunion), suffit a faire disparaitre ce sentiment de méfiance en quelques semaines. C’est à mon avis le contexte social qui crée la méfiance, On est vraiment loin d’une observation objective et scientifique en ce qui concerne ce sujet. C’est dommage.

  6. Le dernier article sur la discrimination des managers est intéressant ! En général on a deux hypothèses pour expliquer la discrimination en économie :
    – La théorie de la discrimination statistique : les individus des minorités sont considérés comme différents statistiquement donc cette différente conduit à de la discrimination. Par exemple les prêts bancaires aux noirs conduisent à des taux d’intêrets plus élèvés car ils ont des des taux de défaillance plus importants, toutes choses égales par ailleurs. On retrouve aussi cet effet dans les contrôles routiers (les noirs sont plus souvent contrôlés car plus souvent en situations illégales).
    – La théorie du « taste based discrimination » : on discrimine les individus simplement car intéragir avec eux nous procure une désutilité, donc on réduit au maximum les intéractions avec eux. Le comportement des managers semblent clairement tomber dans cette seconde catégorie d’après ce que tu dis.

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