La formation sur le biais implicite est-elle inutile ?

La formation aux biais implicites fait fureur. Tout le monde le fait : universités, services de police, systèmes scolaires, bureaux du gouvernement. Mais qu’est-ce que c’est? Les gens peuvent définir leurs termes comme bon leur semble. Si quelqu’un dit « le biais implicite signifie un pique-nique à la plage », alors elle « sait » ce que signifie le biais implicite lorsqu’elle l’utilise. Il n’a tout simplement aucun lien avec la façon dont quelqu’un d’autre l’utilise.

Lee Jussim

Source : Lee Jussim

Voilà, gentil lecteur, l’état de la littérature académique sur les biais implicites. Certains articles ont des définitions, mais celles-ci sont largement indépendantes des définitions des autres. Lorsque nous avons examiné la recherche sur les biais implicites, nous avons été surpris de découvrir deux choses :

1. De nombreux articles ne définissent pas le terme. Ils définissent implicitement le « biais implicite » comme « tout ce qui est mesuré par la méthode avec laquelle nous le mesurons » – le plus souvent, le test d’association implicite.

2. Lorsque les articles le définissent, les définitions sont partout. Voici quelques exemples:

  • « L’idée est que les gens entretiennent des associations mentales basées sur la race, le sexe et d’autres catégories sociales qui peuvent conduire à une discrimination sans intention, ou peut-être même sans prise de conscience. » (Payne et al, 2017).
  • « … le biais implicite peut être défini comme un comportement implicite de groupe, c’est-à-dire un comportement qui est influencé de manière implicite par des indices qui fonctionnent comme un indicateur du groupe social auquel les autres appartiennent. » (de Houwer, 2019).
  • « Les stéréotypes culturels peuvent ne pas être consciemment approuvés, mais leur simple existence influence la façon dont les informations sur un individu sont traitées et conduit à des biais involontaires dans la prise de décision, appelés « biais implicites » » (Chapman, Kaatz et Carnes, 2013).

Comme nous l’avons écrit dans notre critique : « Les associations mentales (première définition), le comportement (deuxième) et la prise de décision (troisième) sont évidemment complètement différents… »

Lee Jussim

Source : Lee Jussim

L’approche « le biais implicite est tout ce qu’ils utilisent pour le mesurer » est encore pire parce qu’elle est vide de sens :

Q : Qu’évalue votre mesure ?

R : Biais implicite.

Q : Comment savez-vous que vous évaluez le biais implicite ?

R : Parce que nous utilisons une mesure du biais implicite.

Une pensée aussi superficielle produit une mauvaise science. Différentes « mesures » supposées du « biais implicite » supposé ne se comportent pas comme si elles mesuraient la même chose. S’ils le faisaient, ils seraient fortement corrélés les uns aux autres. Par exemple, mesurer la longueur avec un étalon par rapport à un ruban à mesurer devrait produire une corrélation proche de 1,0. Différentes mesures de l’estime de soi par questionnaire sont généralement corrélées entre 0,6 et 0,8 (Bagozzi, 1993). En revanche, différentes mesures du biais implicite étaient corrélées à environ 0,2 à 0,3 (Van Dessel et al, 2020). C’est si bas qu’il n’est pas clair qu’ils mesurent la même chose – ce qui rend au mieux étrange et au pire injustifié d’utiliser le même terme, « biais implicite », pour tout ce qui est capturé par ces différentes mesures.

Fait intéressant, l’auteur de l’IAT, Anthony Greenwald, lors d’une conférence spéciale de 2017 parrainée par la National Science Foundation sur les controverses entourant les biais implicites (à laquelle j’ai assisté), a fait valoir que c’était la définition de travail du terme jusqu’à ce moment-là :

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Source : Définition : Anthony Greenwald. Image : Lee Jussim

Cependant, cette définition signifie que l’IAT ne mesure pas le biais implicite. C’est parce que l’IAT mesure la rapidité avec laquelle les gens appuient sur les touches de l’ordinateur. Il n’y a pas d’univers dans lequel la « vitesse d’appuyer sur les touches de l’ordinateur » constitue une discrimination. L’IAT n’évalue pas non plus la médiation, qui ne peut être évaluée qu’avec une séquence à trois variables (si A cause B et B cause C, alors B médiatise l’effet de A sur C). La médiation ne peut être établie par une seule variable, de sorte que cette définition constitue une manière sournoise d’attribuer plus de sens au concept de biais implicite qu’elle ne peut en traiter. Enfin, les gens sont très précis pour prédire leurs scores IAT, indiquant qu’ils ne sont pas « introspectivement non identifiés » (Hahn et al, 2014).

Ici, j’ai supprimé tout ce qui, dans la définition de Greenwald, n’est PAS mesuré par la mesure de référence du « biais implicite », le test d’association implicite :

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Source : Lee Jussim

Cela signifie que si, au cours des 20 années précédentes, les scientifiques pensaient étudier le « biais implicite » tel que défini ci-dessus lorsqu’ils utilisaient l’IAT, ils ne l’étaient pas en réalité, car l’IAT ne correspond pas à cette définition. Cela rend l’interprétation d’une grande partie de ce travail peu claire et incertaine.

Qu’en est-il de la formation ?

La logique implicite d’une telle formation est :

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Source : Lee Jussim

L’effet de la formation sur l’inégalité/l’injustice ne peut être supérieur au plus petit effet reliant deux variables. Donc, cassez la chaîne causale, c’est-à-dire rendez n’importe quelle flèche égale à 0, et l’effet sur l’inégalité/l’injustice sera nul. Une méta-analyse récente de près de 500 études (Forscher et al, 2019) a révélé que :

  1. Les tests expérimentaux d’une variété d’interventions ont réduit les biais implicites, mais ces effets sont généralement faibles. (Les corrélations des interventions avec les mesures du biais implicite sont généralement d’environ .-15, ce qui est à peine non négligeable.)
  2. Pire encore, ces interventions n’ont littéralement aucun effet sur la discrimination. En tant que tels, ils ne peuvent en aucun cas réduire les inégalités.

Des conclusions similaires ont été obtenues par le service de police de la ville de New York. Après avoir soumis leurs employés à une formation sur les biais implicites, ils ont découvert que :

  1. Leurs employés ont appris quelque chose des idées académiques sur les préjugés implicites.
  2. Cela n’a eu aucun effet sur les disparités de résultats dans le monde réel, telles que les différences raciales/ethniques dans la fréquence des interpellations ou des convocations.

Dans leur examen complet de la formation à la diversité, Paluck et al (2021) l’expriment ainsi : « … les études ne justifient pas l’enthousiasme avec lequel la formation à la réduction des préjugés implicites a été reçue dans le monde au cours de la dernière décennie. »

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L’art de l’arbre démoniaque vu près de Lambertville, NJ

Source : Lee Jussim

Revendiquer le manteau de la « science » pour les fausses déclarations et la désinformation, peu importe à quel point ils sont sérieux ou bien intentionnés, est mauvais. La désinformation est un mal ; les coûts d’opportunité en sont un autre. Le temps et l’argent consacrés à la formation sur les biais implicites pourraient sûrement être mieux dépensés en faisant des choses plus constructives. Même une formation d’une heure pour, disons, 30 employés représente 30 heures de ces employés qui ne font pas leur travail. Bien sûr, les formateurs doivent également être payés, et c’est de l’argent qui n’est pas dépensé pour des choses comme des prix plus bas ou de meilleurs services. Par exemple, Robin Di’Angelo, auteur du best-seller Fragilité blanche, a facturé 20 000 $ pour une formation de 3 jours. Une université pourrait faire plus pour réduire les inégalités simplement en prenant ces frais et en créant une bourse pour un étudiant issu d’un milieu à faible revenu ou d’un groupe marginalisé. Alors, au moins, ils sauraient avec certitude qu’une personne méritante a été réellement aidée.

Si la science dit que la formation sur les biais implicites est inefficace, pourquoi est-elle si populaire ?

  1. Les fondateurs et les premiers partisans du « parti pris implicite » ont fait des affirmations exagérées lorsqu’ils ont publié l’ouvrage pour la première fois, de sorte que, à moins de prêter une attention particulière aux développements depuis lors, on pourrait facilement en sortir avec l’opinion erronée selon laquelle les affirmations sur son pouvoir et son omniprésence sont justifié scientifiquement.
  2. Le « biais implicite » offre une explication simple à l’inégalité continue, une explication qui attire particulièrement les personnes vulnérables à la croyance en des forces et des essences cachées. Rares sont ceux qui ont l’inclination ou l’expertise pour évaluer de manière critique les preuves scientifiques de la manière nécessaire pour découvrir que la recherche sur les biais implicites n’explique pas particulièrement bien l’inégalité continue.
  3. Signalisation de la vertu. Quelle meilleure façon de s’opposer au calcul racial qui a suivi l’horrible meurtre de George Floyd que de préconiser que toute son organisation doit suivre une formation sur les préjugés implicites ?
  4. Il donne aux militants un vernis de crédibilité scientifique. Après tout, là sont un grand nombre d’études évaluées par des pairs qui utilisent le terme « biais implicite ». « Hé, c’est de la science ! Êtes-vous un négateur de la science ?
  5. RP et assurance. Quelle meilleure façon pour une organisation tournée vers le public (détaillant, université, gouvernement de l’État, etc.) de communiquer au monde à quel point elle est antiraciste ? Et quelle meilleure façon de détourner les accusations de racisme si quelque chose de grave se produit ? « Hé, nous ne sommes pas racistes, nous sommes antiracistes. Nous avons une formation sur les biais implicites ! »
  6. C’est un excellent moyen pour les consultants d’amasser beaucoup d’argent, au nom de faire quelque chose qui est censé être bienveillant. « Hé, ne regarde pas de trop près ce que tu as pour mes honoraires, c’est de la justice sociale ! Vous êtes raciste ou antiraciste. Vous opposez-vous à la justice sociale ?

Après les références formelles ci-dessous, je présente une multitude de ressources, à la fois des essais pour le lecteur profane et un référentiel d’articles scientifiques, fournissant des informations supplémentaires sur les raisons pour lesquelles il y a tant d’incertitude autour de la science des biais implicites et pourquoi les gens devraient être profondément sceptiques à l’égard de son efficacité.