« Recommandation ou piston ? » — réseau, recrutement et égalité d’accès

L’équipe parle d’un recrutement en cours. Karim évoque devant Anna et Jonas une personne avec laquelle il a déjà travaillé.

— Je connais quelqu’un d’excellent. J’ai travaillé trois ans avec elle. Je peux vraiment me porter garant.
— Donc ceux qui ont les bons contacts entrent par une porte de côté ? — demande Jonas.

Karim voit une information supplémentaire sur une candidate. Jonas voit un avantage qu’un candidat tout aussi compétent, mais sans réseau, ne peut pas produire.

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Ce qui s’est vraiment passé

Karim fait confiance à la recommandation parce qu’il la considère comme une information en plus. Celui qui recommande engage sa propre réputation ; son jugement peut donc fournir un signal absent d’un CV. Jonas regarde l’autre conséquence du même mécanisme : un candidat sans relations ne peut pas produire ce signal supplémentaire, même s’il est tout aussi bon. Une recommandation peut donc réduire l’incertitude de l’employeur tout en accroissant l’avantage de ceux qui disposent déjà du bon réseau. Ce n’est pas un simple conflit entre « piston » et « bon sens ». Les deux fonctions du réseau existent réellement.

Ce que dit la recherche

Les recherches sur le marché du travail montrent que les recommandations peuvent fournir aux employeurs des informations que les processus formels ne captent pas et, dans certaines conditions, améliorer l’adéquation ou la trajectoire ultérieure des salariés (Di Stasio & Gërxhani, 2015 ; Burks et al., 2020). En parallèle, les réseaux sociaux ressemblent souvent aux personnes qui les composent : nous connaissons davantage de personnes proches de nous par l’origine, le genre ou l’environnement social — un phénomène d’homophilie. Les travaux montrent ainsi que les systèmes de cooptation peuvent reproduire des inégalités et de la ségrégation même sans intention explicite de discriminer (Tassier & Menczer, 2008 ; Takács, Bravo & Squazzoni, 2018 ; Buhai & van der Leij, 2023 ; Hensvik et al., 2025). Une recommandation peut donc être un signal utile sans constituer un canal d’accès neutre.

Comment aborder la situation

Traitez la recommandation comme une source d’information, pas comme un laissez-passer. Le candidat recommandé doit passer par les mêmes critères essentiels que les autres. L’organisation doit aussi éviter de recruter uniquement dans les réseaux de ses salariés, faute de quoi elle finit par se reproduire elle-même. Gardez deux questions séparées : « Cette personne est-elle bonne ? » et « Les candidats tout aussi bons disposent-ils d’une chance comparable d’entrer dans le processus ? » Règle générale : utilisez l’information contenue dans les relations, mais ne laissez pas la relation remplacer l’évaluation de la compétence ni devenir l’unique voie d’accès.

Comment Empatyzer et Em peuvent aider

Empatyzer peut aider l’équipe à distinguer deux sujets souvent confondus : la valeur d’une recommandation et le droit de décider. Karim peut voir dans la cooptation une information précieuse soutenue par sa réputation ; Jonas peut y voir l’avantage structurel que donne le fait de connaître les bonnes personnes. Em peut aider un leader à fixer la limite : « La recommandation nous apporte une information supplémentaire, mais le candidat est évalué selon les mêmes critères que les autres. » Empatyzer n’est pas un outil de sélection de candidats et ne doit pas prendre de décisions de recrutement à partir de profils psychométriques. Il peut en revanche aider les personnes à parler de confiance, d’équité et de statut sans caricaturer l’un comme naïf et l’autre comme cynique. Les microleçons rappellent que de bonnes relations peuvent améliorer la qualité de l’information, mais qu’elles ne doivent pas remplacer des critères de décision transparents.

Sources et recherches

  1. Troy Tassier; Filippo Menczer (2008). Social network structure, segregation, and equality in a labor market with referral hiring. Journal of Economic Behavior & Organization, 66(3-4), 514-528. https://doi.org/10.1016/j.jebo.2006.07.003 DOI: 10.1016/j.jebo.2006.07.003
  2. Károly Takács; Giangiacomo Bravo; Flaminio Squazzoni (2018). Referrals and information flow in networks increase discrimination: A laboratory experiment. Social Networks, 54, 254-265. https://doi.org/10.1016/j.socnet.2018.03.005 DOI: 10.1016/j.socnet.2018.03.005
  3. I. Sebastian Buhai; Marco J. van der Leij (2023). A Social Network Analysis of Occupational Segregation. Journal of Economic Dynamics and Control, 147, 104593. https://doi.org/10.1016/j.jedc.2022.104593 DOI: 10.1016/j.jedc.2022.104593
  4. Karin Hederos; Anna Sandberg; Lukas Kvissberg; Erik Polano (2025). Gender homophily in job referrals: Evidence from a field study among university students. Labour Economics, 92, 102662. https://doi.org/10.1016/j.labeco.2024.102662 DOI: 10.1016/j.labeco.2024.102662

Auteur: Empatyzer

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