ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 447, 2011 97 COMMENTAIRE

LES MÉTHODES DE TESTING PERMETTENT-ELLES D’IDENTIFIER ET DE MESURER L’AMPLEUR DES DISCRIMINATIONS ?

Romain Aeberhardt*, Denis Fougère** et Roland Rathelot***

Parmi les méthodes utilisées pour détecter la présence de phénomènes discriminatoires, les expériences de terrain de type testing font aujourd’hui l’objet d’un intérêt tout particulier. La mesure de ces phénomènes à l’aide des sources statistiques usuelles soulève en effet un certain nombre de difficultés auxquelles le testing est présumé apporter une réponse simple et efficace. Il était donc tout naturel qu’Économie et Statistique ouvre ses colonnes à cette approche et l’article de Yannick L’Horty, Emmanuel Duguet, Loïc du Parquet, Pascale Petit et Florent Sari est une très bonne occasion de le faire. Comme c’est souvent le cas pour ce type de travail, les résultats obtenus sont relatifs à un terrain particulier, mais ils sont intéressants par la tentative de croiser différentes sources potentielles de discrimination et d’analyser leur interaction. Et leur article est surtout une introduction concrète très utile à la méthodologie du

testing, avec une présentation détaillée du protocole suivi et de ses justifications. Pour autant, il importe de rappeler que cette méthodologie n’est pas sans limites, et que ses résultats doivent donc être considérés avec précaution. Le présent commentaire ne va pas reprendre point par point les différents aspects du travail de L’Horty et de ses co-auteurs, mais il va s’efforcer de rappeler les principaux éléments du débat dont les méthodes de testing

sont actuellement l’objet.

Le testing : la seule méthode permettant de détecter la discrimination ?

Les expériences de testing sont-elles les seules méthodes empiriques permettant de mettre en évidence l’existence de discrimination ? Dans la littérature économique, deux autres types de procédures statistiques sont utilisées pour détecter la présence de discriminations à l’encontre d’un groupe de personnes (ce groupe pouvant être défini par son genre, son âge, son origine géographique ou nationale, son apparence physique, ou son orientation sexuelle) et sur un marché particulier : marché du travail, du logement, ou encore du crédit bancaire. Le premier grand type de méthode consiste à construire un modèle de fonctionnement d’un marché (marché du logement, du travail, etc.) caractérisé par l’existence de comportements discriminatoires et d’estimer, en utilisant des données non-expérimentales, les paramètres de ce modèle. Parmi ces paramètres, certains sont relatifs à la discrimination. Cette méthode a deux avantages : elle s’appuie sur des hypothèses clairement énoncées et la validation du modèle est fondée sur l’analyse statistique de grands échantillons constitués de données nonexpérimentales. Dans le cas malencontreux, mais probable, où le modèle est par trop réducteur, ce type d’approche peut fournir des résultats fortement biaisés. Une autre méthode consiste à comparer les situations auxquelles font face le groupe de personnes potentiellement discriminées et le groupe de celles qui ne le sont pas. Pour être acceptable, une telle comparaison doit évidemment tenir compte des différences de caractéristiques entre les deux groupes. Par exemple, que reste-t-il de l’écart de taux d’emploi entre les Français dont les parents sont immigrés et les Français de parents nés en France, une fois que l’on a tenu compte du fait que les premiers sont plus jeunes et moins diplômés ? Cette méthode, qui est facile à mettre en oeuvre et qui utilise comme la précédente des données non-expérimentales, a un inconvénient majeur : l’écart non expliqué par les différences de caractéristiques observables, telles que l’âge, le niveau d’éducation, la commune ou le quartier de résidence, etc., ne peut être imputé avec certitude à de la discrimination. On ne peut jamais exclure totalement que les écarts inexpliqués soient au moins partiellement dus à des différences qui n’ont pas pu être prises en compte dans l’analyse statistique. Le testing serait de ce fait la seule méthode permettant de détecter directement l’existence de