Dans cet article de blog, Roman Ruzbacky, directeur de l’IED de Cultural Infusion, présente huit exercices utilisés pour analyser les données relatives à la diversité sur le lieu de travail.

Vue d’ensemble

Au cours des six derniers mois, j’ai publié une série d’exercices simples sur la diversité et l’inclusion qui portent sur l’interprétation critique des données relatives à la diversité et sur certains pièges dans lesquels des personnes, dont moi-même, ont pu tomber. Ayant commencé ma carrière en tant que chimiste analytique, j’ai toujours été intéressée par la diversité des données, sans oublier l’homme derrière les chiffres.

Il est facile d’avoir du mal à analyser les données relatives à la diversité et à comprendre ce qu’elles disent. Parfois, nous devons examiner d’autres facteurs d’influence ou travailler avec des données manquantes. Comment traduire des données ou des séries de données en une action succincte ? Il s’agit d’un processus complexe et parfois délicat.

L’intégrité des données et de leur interprétation est essentielle si nous voulons connaître la vérité ou trouver des solutions appropriées. J’ai assisté à des manipulations, à des falsifications, à une sélection des données, à une mauvaise présentation des données et, tout simplement, à une mauvaise analyse.

Première étude de cas

Chaque année, l’Agence pour l’égalité entre les hommes et les femmes sur le lieu de travail publie un tableau de bord australien sur l’égalité entre les hommes et les femmes. La composition par sexe des fonctions de classification est présentée dans le tableau ci-dessous et a généralement évolué de la sorte au cours des dernières années.

Qu’est-ce qui vous vient à l’esprit ? Sous-représentation des femmes dans les instances dirigeantes ? Sous-utilisation des compétences ? Une transition plus lente des femmes vers le leadership ? Impacts des interruptions de carrière sur la progression de la carrière ? Des questions structurelles qui contribuent à creuser l’écart de rémunération ? Est-il nécessaire de fixer des objectifs si la situation ne change pas d’ici quelques années ?

Que pourriez-vous faire d’autre ? Ventilation plus poussée des niveaux non-managers. Analyse d’autres dimensions de la diversité (âge, diversité culturelle, handicap, TGDNB, etc.) ? Répartition du travail à durée déterminée et du travail occasionnel ? Taux de temps partiel dans les niveaux supérieurs ? Données de recrutement et de sortie ? Types d’emplois ?

Tableau 1. Représentation des femmes

Deuxième étude de cas

Il y a quelques années, lorsque j’ai entendu dire qu’une organisation avait atteint un écart d’équité salariale de 0 % entre les hommes et les femmes, j’ai été un peu curieuse. En fait, j’étais plutôt sceptique. Si vous voulez faire des calculs à l’envers, transposez les données ci-dessous dans une feuille de calcul Excel et effectuez les calculs pour voir comment l’écart de rémunération est également un problème structurel. Les rapports publics de l’AMGE vous indiquent le nombre d’hommes et de femmes au sein de la main-d’œuvre de l’organisation, ainsi qu’une ventilation par niveau à partir du directeur général. Vous pouvez trouver des données générales sur les rémunérations dans les accords d’entreprise afin de déterminer la rémunération approximative pour chaque tranche de classification. L’exemple ci-dessous montre un écart de rémunération de 0 % à chaque niveau de classification et un écart global de 13,2 %.

Tableau 2. Écart d’équité salariale entre les hommes et les femmes

Troisième étude de cas

J’ai assisté récemment à un forum sur l’équité salariale qui était superbe. Ils ont parlé des écarts d’équité salariale pour les femmes, les personnes handicapées, la diversité culturelle et même l’origine socio-économique. Je n’ai pas vu de diapositives avec des calculs.

Dans notre travail d’IED, nous voyons souvent des personnes handicapées hautement qualifiées et expérimentées travailler dans des organisations à des niveaux inférieurs (véritable inégalité salariale). L’augmentation du nombre de personnes handicapées occupant des postes de direction contribuera également à lutter contre les inégalités salariales, y compris l’écart de rémunération structurel. Au fur et à mesure que les gens partageront leurs informations avec confiance et aisance, les données internes deviendront plus précises.

Le premier exemple montre ce qui se passe si l’on double le nombre de personnes handicapées dans chaque niveau de classification des dirigeants (du grade 4 au PDG), en le faisant passer de 6 à 12 personnes dans une organisation d’environ 1 000 personnes. Dans ce cas, l’écart passe de 8,2 % à -0,9 %.

Tableau 3. Écart d’équité salariale entre les personnes handicapées et non handicapées

Quatrième étude de cas

Nous parlons souvent de notre travail en matière d’IED comme d’un marathon et non d’un sprint. Certaines organisations qui travaillent depuis longtemps dans le domaine de l’égalité entre les femmes et les hommes comprennent l’importance des données de référence longitudinales.

Souvent, lorsque l’on entame pour la première fois un travail sur l’équité entre les sexes dans l’organisation (même en 2022 – vous seriez surpris), il peut y avoir une période de stagnation avant que les choses ne commencent à s’améliorer (deuxième et troisième années). Vous pouvez généralement identifier les points d’impact, où des travaux importants ont été introduits ou achevés d’une année sur l’autre.

J’ai toujours pensé qu’il était important d’inclure des pourcentages et des nombres dans la présentation des données, en particulier lorsque l’échantillon est de petite taille (par exemple, les groupes de cadres). Il est également possible d’effectuer des recherches dans les zones de travail. La présentation des données selon les niveaux de classification de l’accord d’entreprise nous indique ce qui peut se passer au niveau d’entrée et au sommet des niveaux non managériaux. Ces chiffres indiquent également si une organisation traverse une période de croissance ou de déclin de ses effectifs. L’analyse intersectionnelle vous montrera où les gens sont regroupés dans l’organisation. Par exemple, il est facile de citer un chiffre général de 10 % de personnes handicapées sans indiquer où elles se trouvent et où elles se déplacent dans le temps.

Tableau 4 : Données longitudinales sur la représentation des sexes

Cinquième étude de cas

Au fil des ans, j’ai conçu et analysé un certain nombre d’enquêtes anonymes sur la diversité et l’inclusion. Lorsque je découpe des données, j’essaie souvent d’explorer les expériences de personnes d’origines diverses dans des situations d’emploi ordinaires. J’essaie également d’explorer les expériences de personnes présentant de multiples dimensions de la diversité. Pourquoi s’arrêter à la question du genre alors qu’il est possible de mener une analyse intersectionnelle et de mieux explorer l’inégalité intersectionnelle ? Même avec un échantillon de taille réduite, il est possible de dégager des tendances et de voir qui peut être plus vulnérable, exclu ou victime de discrimination sur le lieu de travail. Si vous vous sentez plus à l’aise et plus confiant dans le partage des informations, vous obtiendrez un échantillon plus représentatif. Ce n’est qu’un exemple de la manière dont vous pouvez commencer à envisager l’analyse intersectionnelle. Nous pouvons également examiner quelles sont les situations d’emploi ordinaires dans lesquelles les personnes se sentent exclues.

Nous pourrions également envisager une plus grande personnalisation des actions d’IED, plutôt que des coups de pinceau et une stratégie unique. Réfléchissez à la manière d’être inclusif dans tous les contextes. Nous devrions nous attendre à ce que les expériences professionnelles de toutes les personnes sur le lieu de travail soient exemplaires. Ils ne devraient pas être plus pauvres à cause de vos attributs personnels.

Tableau 5 : Résultats de l’enquête sur la diversité et l’inclusion

Sixième étude de cas

Une enquête a été menée dans une organisation (comprenant 1050 employés) sur l’égalité entre les hommes et les femmes. Il y a eu 1000 réponses à la question anonyme « Mon supérieur hiérarchique direct soutient réellement l’égalité entre les femmes et les hommes ». Les réponses proviennent de 600 hommes, 395 femmes et 5 personnes non binaires. 96 % des personnes interrogées étaient d’accord. L’organisation a estimé qu’il s’agissait d’un résultat fantastique.

Pour aller plus loin, j’ai examiné la représentation des femmes au sein du groupe exécutif, neuf hommes et une femme. J’ai effectué une analyse de l’équité salariale entre les hommes et les femmes, et elle était de 20 %. J’ai cherché des plans d’action sur l’égalité entre les hommes et les femmes, mais il n’y en avait pas. Tous les documents de marketing du site web externe incluaient des hommes. Quelles sont les autres informations manquantes ? L’environnement de travail a-t-il été accepté et normalisé ? Qu’en déduisez-vous ?

Figure 1. Résultats de l’enquête sur le soutien apporté par le superviseur à l’égalité entre les hommes et les femmes

Septième étude de cas

Les organisations mènent souvent des enquêtes annuelles sur la perception ou la culture de l’entreprise. Les praticiens de la diversité et de l’inclusion sont désireux de voir comment l’organisation suit ses efforts en matière d’IED ainsi que l’impact de son travail. Sommes-nous en train de passer ? Souvent, lorsqu’on me demande de diriger des travaux d’IED, de mener des consultations ou d’organiser des groupes de discussion, on me demande quelles sont les questions d’équité qui ont été soulevées. Ce qui me préoccupe parfois, c’est ce qui n’est pas soulevé ou évoqué.

Ainsi, lorsque j’examine les réponses en texte libre, je fais généralement une recherche par mots clés sur la diversité, l’inclusion, le genre, la race, etc. et la fréquence des réponses pour déterminer le niveau de sensibilisation. Les personnes qui envisagent de travailler sur l’IED le font-elles dans le cadre de leurs décisions et de leurs interactions quotidiennes ? Quel est leur niveau de conscience ? Au fil du temps, et grâce à des efforts soutenus en matière d’IED, j’ai constaté une amélioration de la fréquence et de la qualité des commentaires relatifs à l’IED dans les enquêtes.

Q. Qu’est-ce que votre organisation fait de bien ?

Figure 2. Fréquence des réponses en texte libre aux enquêtes DEI

Étude de cas n° 8

Ce billet a été inspiré par une personne qui a récemment souligné le besoin de transparence des données relatives à l’équité salariale. Pourquoi, parce qu’il est lié à d’autres parties du travail. Nous cherchons souvent à résoudre des problèmes isolés, sans pour autant relier les points et voir comment tout est lié. Lorsqu’il nous manque des éléments d’information essentiels, nous volons à l’aveuglette. Par exemple, dans cette simple étude de cas, examinez les modèles de recrutement, de promotion et de sortie, la vulnérabilité dans l’emploi, la ségrégation professionnelle, l’équité salariale, l’expérience des employés, etc. Ainsi, lorsque nous rédigeons nos plans d’action, nous gardons à l’esprit que c’est la combinaison d’actions qui permet de faire avancer les choses, et non des actions isolées.

Figure 3. Synthèse des données sur la diversité dans l’emploi

J’espère que ces conseils vous seront utiles dans votre travail. Je vous encourage à être curieux.