L’absentéisme des femmes au travail est un cas d’école démontrant la faiblesse décisionnelle des outils de pilotage RH actuels et la valeur ajoutée de l’analytique RH.

Dans les observatoires sur l’absentéisme et les outils de pilotage RH (bilan social, tableaux de bord RH, voire BDES), le taux d’absentéisme maladie des femmes apparaît souvent comme supérieur à celui des hommes et quelques fois même de façon significative.

Cette vérité mathématique est généralement traduite de façon erronée par « le genre explique l’absence, les femmes sont plus absentes que les hommes ».

Pourquoi n’est-il pas possible de traduire la première proposition (le taux d’absentéisme des femmes est supérieur à celui des hommes) en la seconde (le genre explique l’absence, l’absentéisme des femmes est supérieur à celui des hommes) ?

L’erreur, classique, vient du fait que l’absentéisme des femmes a de nombreuses autres causes que le genre. L’absence des femmes peut ainsi par exemple, et c’est souvent le cas, s’expliquer par la pénibilité des postes qu’elles occupent. Si la pénibilité du travail exercé est plus importante pour les femmes que pour les hommes, le niveau supérieur de leur absentéisme au travail devient compréhensible, Françoise Giroud l’expliquait brillamment déjà il y a 40 ans (voir vidéo).

Or ces déterminants de l’absentéisme au travail sont occultés lorsque l’on calcule le taux d’absentéisme. Ou plus exactement ils sont « cachés » au sein de cette variable du genre.

On retrouve là la limite des outils de pilotage RH actuels qui ne sont pas construits pour isoler ce que l’on qualifie comme des « effets de structure ». Heureusement, des outils statistiques existent pour gérer ces effets et dans cet exemple étudier le lien entre le genre et l’absentéisme au travail « toutes choses égales par ailleurs ».

On rentre là dans le domaine de l’analytique RH (« HR Analytics« ) qui utilise par exemple des régressions linéaires multiples pour traiter ce type de questions. Qu’observe t-on en utilisant ces outils ?

On constate souvent que l’impact du genre sur l’absence maladie s’efface au détriment d’autres variables, notamment celles décrivant le poste tenu (variable « emploi » ou « métier »). Autrement dit, après considération de l’impact de différentes variables sociales, le genre n’est pas un déterminant de l’absence maladie ou s’il le demeure, c’est un déterminant faible. Ce sont ainsi souvent les conditions de travail qui expliquent souvent l’absence des femmes et non le genre.

La démarche HR Analytics est donc une aide à la décision permettant de construire des analyses et des plans de prévention sur des bases solides.

Dans le cas étudié, cette démarche permet de démontrer que contrairement aux idées reçues, le genre est généralement un déterminant médiocre de l’absence maladie.