AIPTLF 2025 - du 8 au 11 juillet 2025
Qualité de Vie :
Du Travail aux Autres Sphères de l'Existence
Session : Évaluation et Recrutement
Évaluation de l’Honnêteté pour le recrutement en sûreté aéroportuaire : combinaison de mesures explicites (HEXACO) et implicites (Go/No-Go Association Task)
STRAYER E. 1, RAUFASTE E. 1, ROUSSEL P. 2
1 Université de Toulouse 2 - Jean Jaurès, Toulouse, France; 2 Université de Toulouse 1 - Capitole, Toulouse, France
La fiabilité des agents de sûreté aéroportuaire est une priorité pour garantir la sécurité des passagers et des infrastructures. Développer des outils de sélection permettant d’identifier efficacement les candidats les plus intègres devient crucial. Cependant, les méthodes de sélection traditionnelles sont vulnérables aux biais de désirabilité sociale et aux stratégies de contournement (Marcus et al., 2020). Des recherches récentes soulignent la nécessité d’outils de sélection rigoureux pour évaluer la personnalité et l'intégrité, en particulier dans des contextes sensibles (Spain et al., 2022). Cette étude examine la complémentarité entre une mesure explicite de la personnalité, issue du modèle HEXACO (Ashton & Lee, 2007) et une mesure implicite, le Go/No-Go Association Task (GNAT) (Nosek & Banaji, 2001), dans l’évaluation de l’honnêteté des candidats à des postes de sûreté aéroportuaire.
Cette étude repose sur un échantillon de 146 candidats au métier d’agent de sûreté aéroportuaire. Une analyse a priori (G*Power) a validé la taille d’échantillon nécessaire pour détecter un effet de taille moyenne (f = 0.25) avec une puissance de 0.80 (Faul et al., 2009). Des mesures auto-rapportées (versions françaises de l’HEXACO-60 et du DS36) ont été complétées par deux GNAT que nous avons développés, où les participants classaient des mots associés aux catégories « Honnête » et « Malhonnête ». La sélection des termes utilisés a été réalisée à partir de deux bases de données linguistiques de référence (CRISCO et OpenLexicon). Les temps de réponse, analysés selon la théorie de la détection du signal (Green & Swets, 1966) donnent un indice de discrimination d’, et la comparaison des indices de discrimination entre les conditions congruente et incongruente fournit une évaluation de l’attitude implicite relativement à l’intégrité.
Seuls 61,6% des participants ont eu des d’ > 0 dans les quatre conditions, mais 76% des erreurs concernaient les conditions incongruentes, validant une plus grande difficulté à associer malhonnêteté et positivité. L’ANOVA ne montre aucun effet principal de la catégorie cible du GNAT (« Honnête » ou « Malhonnête ») ni de l’orientation des stimuli (« Bon » vs. « Mauvais »). Toutefois, les participants ont significativement mieux discriminé les associations congruentes (ex. « Honnête » – « Bon ») qu’incongruentes (ex. « Malhonnête » – « Bon »), avec des d’ respectivement autour de 1.5 (ES ≈ 0.08) vs. 0.8 (ES ≈ 0.07), F(1,90) = 86.38, p < .001, = .49. Par ailleurs, les deux GNAT montrent des corrélations positives significatives avec la facette Sincérité de l’HEXACO (.21 < rs < .60, ps < .05), mais aucune corrélation significative avec le DS36 (rs < .07, ps > .05).
Ces résultats valident les effets de congruence attendus pour les GNAT et confirment la spécificité du GNAT dans l’évaluation des attitudes implicites liées à l’honnêteté, difficilement accessibles par des auto-évaluations classiques. L’analyse des discriminations à nos GNAT et des scores aux questionnaires liés à l’honnêteté confirment que ces outils apportent des informations complémentaires sur l’honnêteté des candidats. ?Toutefois, la portée et la stabilité de ces résultats restent à confirmer. Cette étude permettra de construire une version améliorée du GNAT, afin d’en affiner les propriétés psychométriques. À terme, cet outil pourrait constituer un complément aux méthodes traditionnelles de recrutement dans les métiers à fort enjeu sécuritaire.
References: