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Copie - Les biais

AGENCE NATIONALE DE LA RECHERCHE

Created on February 18, 2026

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Transcript

Les biais

dans l'évaluation par les pairs

Parce que des biais peuvent s’immiscer dans la conduite individuelle ou collective de l’évaluation de projets de recherche, l’ANR souhaite attirer l’attention des scientifiques qui prennent part à ses processus d’évaluation sur les biais pouvant impacter leur travail et les accompagner au mieux dans leur mission. Ce module est un outil sur lequel s’appuyer pour limiter ces biais et s’assurer de traiter équitablement les projets à évaluer.

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Durée totale : 10min

Introduction

Nous sommes le produit d’un ensemble de déterminants sociaux, culturels et éducatifs qui façonnent nos perceptions, jugements et représentations.

Ces influences participent à la formation de biais, explicites ou implicites, que nous reproduisons et qui contribuent à la production de savoirs situés (Haraway, 1988).

Prendre conscience de ces biais, et de ce savoir situé, constitue une condition essentielle pour tendre vers une objectivité accrue dans la recherche et dans ses processus d’évaluation.

Objectifs pédagogiques

Ce module vise une sensibilisation sur les biais qui s’articule autour de trois enjeux majeurs :

Comprendre les biais

Identifier les biais

Prendre conscience de l’existence des biais

Les règles et critères d'évaluation de l’ANR sont justement là pour aider à les limiter au maximum.

Pourquoi viser une évaluation sans biais ?

Eviter les biais permet d’effectuer une évaluation et une sélection des projets plus objective, fondée sur des critères prédéfinis collectivement visant uniquement l'avancée et l'excellence scientifiques.

Pourquoi viser une évaluation sans biais ?

Une évaluation limitant les biais permet également d’avoir des profils plus variés à la tête des projets financés. En effet, les biais peuvent conduire à encourager le financement de personnes qui nous ressemblent (sexe/genre, laboratoire, formation). Lutter contre les biais permet de s’ouvrir à la diversité et de viser plus d’équité dans les processus de sélection.

Pourquoi viser une évaluation sans biais ?

Réduire les biais dès la sélection des projets financés permet de favoriser une recherche qui limite elle-même les biais dans ses objets, hypothèses, méthodologies, interprétations et application des résultats. Cela favorise donc la conduite d’une recherche éthique, intègre et responsable.

Les biais de genre

Les biais de genre structurels et structurants

Les biais de genre résultent d'une construction sociale des manières d'être, d'agir et d'interagir sexuellement différenciées et consistent à attribuer inconsciemment des compétences aux individus en raison de leur genre dès la naissance.

Ces stéréotypes de genre créent non seulement une différence entre les femmes et les hommes, mais ils suggèrent également l’existence d’un ordre hiérarchique dans l’évaluation de ces différences.

Les biais de genre structurels et structurants

Ainsi, ces biais de genre créent une discrimination structurelle à l’encontre des femmes dans l’Enseignement Superieur et la Recherche (ESR), mais également dans l’ensemble de la société.

Les biais de genre se cumulent et se conjuguent à d’autres types de biais, qui vous seront présentés dans les slides suivantes, ce qui rend leur appréhension encore plus complexe.

Les biais de genre dans l’ESR

De manière générale dans l’ESR, des biais de genre pèsent principalement sur les femmes, même si certains stéréotypes peuvent également affecter les hommes.

Même si les mentalités sont en train de changer sous l’impulsion d’actions de sensibilisation et l’engagement de nombreuses institutions comme l’ANR, la science et l’excellence scientifique sont encore majoritairement associées à une figure masculine.

Pour avoir la même reconnaissance scientifique que les hommes, les femmes ont notamment besoin de publier plus .

Les biais de genre dans l’évaluation

Dans le cadre d'un comité d’évaluation :

Des comités d’évaluation composés uniquement d’hommes ont tendance à être plus favorables aux candidatures de femmes, mais lorsque des femmes font partie de ces comités, les hommes ont tendance à se décharger de cette responsabilité au détriment des femmes, qui, elles encouragent l’excellence scientifique peu importe le genre des candidatures.

Les biais de genre dans l’évaluation

Dans le cadre des comités d’évaluation :

De même, les candidates qui sont mères peuvent être pénalisées dans ces processus de sélection. Contrairement à la paternité, la maternité a généralement un impact négatif sur la carrière (moindre production scientifique en début de carrière, moindre visibilité car moindre mobilité, etc.).

Ce que l’ANR a mis en place pour lutter contre les biais de genre

Des règles et principes

Des analyses & ressources

Analyses, études et impact

Plan action égalité

Le genre en recherche : évaluation et production des savoirs. - Le colloque (2020) - L'ouvrage (2025)

Principes

Femmes et hommes de science dans l’AAPG

Règles formelles

Des portraits "Femmes de science"

Guide d'écriture inclusive

Les autres biais

D’autres biais peuvent s’immiscer dans l’évaluation de projets de recherche de manière inconsciente. Les connaître et les reconnaître est essentiel pour garantir une évaluation objective et fondée sur les critères prédéfinis.

Les pièges à éviter :

Lorsque l’on prend connaissance de la composition du consortium

Être sensible au fait qu’un ou une membre du consortium présente un parcours similaire au sien et/ou relève d’un même réseau.

Accorder une valeur élevée ou réduite à un projet de recherche en fonction de la réputation d’un ou d’une membre du consortium.

Accorder une valeur élevée à un projet de recherche car au moins l’un ou l’une des membres du consortium appartient à une institution prestigieuse (université, organisme, laboratoire, etc.).

Considérer un projet junior comme étant plus à risque en raison d’un manque de compétences supposé du coordinateur ou de la coordinatrice. > Ce biais est plus fort envers les femmes.

Les pièges à éviter :

Lors de l’évaluation de la proposition de recherche

Projeter sa propre expérience ou son propre cadre de référence(s) en s’éloignant des critères stricts de l’évaluation.

Privilégier les concepts ou les méthodes confirmant ses propres hypothèses ou celles de sa discipline.

Privilégier ou rejeter des projets parce que scientifiquement «à la mode».

Les pièges à éviter :

Lors de la séance plénière du comité d ’évaluation scientifique

Se laisser influencer par l’assertivité ou le charisme de membres de comité sans s’appuyer sur un argumentaire solide.

Adhérer aux normes du groupe par conformisme.

Evaluer plus superficiellement certains projets de recherche par fatigue ou contraintes de temps.

Cadre mis en place par l’ANR pour lutter contre ces biais

L’ANR a formalisé des critères pour permettre une évaluation équitable et responsable

Ces critères préétablis ne sont pas préjudiciables à un groupe de personnes (genre, âge, établissement, localisation géographique, etc.)

Ces critères veillent à valoriser la progression de carrière et l’engagement des chercheurs et chercheuses (dans la recherche, dans l’enseignement, dans leurs institutions) et pas seulement leur nombre de publications

En addition, ces critères d’évaluation prennent en compte les différents parcours de vie afin d’être inclusifs et justes envers tous et toutes (prise en compte des interruptions de carrière, des maternités, etc.)

L’évaluation se veut qualitative et non pas quantitative (respect de DORA, limitation du nombre de publications dans les CV enrichis)

Cadre mis en place par l’ANR pour lutter contre ces biais

Les personnels ANR qui accompagnent le processus d’évaluation sont formés et veillent au respect des critères d’évaluation.

Des personnes chargées de projets scientifiques en charge de l’organisation des comités

Des responsables scientifiques

Des observateurs et observatrices internes

Ces personnels ne prennent jamais part à l’évaluation des projets ni aux débats scientifiques des comités.

Lutter contre les biais est un enjeu collectif

Les évaluateurs et évaluatrices se doivent d’appliquer les critères établis par l’ANR mais également d’adopter une conduite responsable en faveur de l’équité de traitement et d'une évaluation qualitative et inclusive.

Recommandation N°1

Etudier les projets avec rigueur.

Prendre du temps pour l'évaluation

Consacrer autant d’attention et de temps à l’ensemble des projets de son portefeuille et ce quel que soit le genre, l’âge ou la provenance des candidatures des coordinations.

Prendre du recul permet de limiter les stéréotypes inconscients et de laisser plus de place à la réflexion rationnelle.

Recommandation N°2

Suivre le cours des discussions et attirer l’attention du comité sur d’éventuels biais dans l’appréciation et évaluation des projets.

Participer de manière responsable

Faire entendre sa position sans se laisser influencer par l’effet de groupe et le regard des autres.

Participer au débat collégial pour tous les projets (hors conflits d’intérêt).

Recommandation N°3

Poser les mêmes questions à propos de chaque dossier.

Faire preuve d’impartialité

Éviter le recours à des critères informels pour favoriser ou défavoriser une candidature.

Merci d'avoir suivi ce module !

Afin de valider le suivi de ce dernier auprès de l'ANR, merci de completer vos nom, prénom et addresse email via le lien ci-après.

Cliquer ici pour valider le suivi du module

Pour aller plus loin

Etudes sur les discriminations dans le monde universitaire

Etude sur le travail domestique académique (2024)

Rapports, lois visant la parité notamment dans les comités de sélection pour lutter contre les biais

Article (FR) de l’AEF relatant d'une étude. Etude en elle-même : Giving and receiving: Gendered service work in academia, Järvinen, M., & Mik-Meyer, N. (2024).

Enquête ACADISCRI (2022)

Rapport d'information (2021)

Expérience des discriminations dans l'enseignement supérieur et la recherche en France", C. Hamel, M. Cognet, G. Bozec et l’équipe ACADISCRI, avec le soutien du Défenseur des droits, 2022

Rapport d'information déposé par la délégation de l'Assemblée nationale aux droits des femmes et à l'égalité des chances entre les hommes et les femmes sur les stéréotypes de genre. (M. Gaël Le Bohec et Mme Karine Lebon), n° 4517

Note "Les écarts de rémunération entre les femmes et les hommes" (2021)

“Les écarts de rémunération entre les femmes et les hommes - enseignants-chercheurs universitaires”, DGRH MESR

Rapport d'analyse prospective (2020)

Vidéos

Sexe, genre et santé - HAS

Rapport sur les freins aux carrières des femmes chercheures (2018)

Vidéo DFG (2023)

Réduire les biais dans les processus d'évaluation scientifique et la prise de décision

Rapport sur les freins aux carrières des femmes chercheures au sein de l'enseignement supérieur et la recherche en France

Décret n° 2014-997 du 2 septembre 2014

Dispositions statutaires communes applicables aux enseignants-chercheur

Infographie UNESCO (2021)

Vidéo ERC (2025)

Présentation sur les biais inconscients à destination des membres de comité ERC

Infographie "Pourcentage de femmes chercheuses par pays", UNESCO

Taugourdeau, Emmanuelle et Soledad Zignago. "La place des femmes dans la recherche en économie et en finance : des progrès, mais peut (beaucoup) mieux faire." Revue d'économie financière, 2025, 157.

Treviño, Len et al. "Meritocracies or Masculinities? The Differential Allocation of Named Professorships by Gender in the Academy.", Journal of Management, 2015, 44.

Moss-Racusin Corinne et al. "Science faculty's subtle gender biases favor male students.", Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A, 2012, 16474-16479.

Ross, Matthew et al. "Women are credited less in science than men." Nature 608, 2022, 135–145.

Sarsons, Heather. "Recognition for Group Work: Gender Differences in Academia.", American Economic Review 107 (5), 2017, 141-145.

Duflo, Esther. “La discrimination contre les femmes dans les sciences : une histoire (récente) inachevée.” Genre et sciences, dirigé par Françoise Combes, Collège de France, Odile Jacob, 20 Bagues, Manuel et al."Does the Gender Composition of Scientific Committees Matter?", American Economic Review 2017, 107(4),1207-1238.