29 janvier 2013

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Le recrutement local dans les universités : variable suivant les disciplines et stable dans le temps

Didier Chauveau et Stéphane Cordier

L’objectif de cette note est de présenter une brève analyse de l’Indice de Mobilité Académique (IMA) qui est publié par le ministère de la recherche et l’enseignement supérieur depuis 4 ans. Il en ressort que les pratiques d’endorecrutement (ou localisme) d’enseignants-chercheurs (maitres de conférences, MC et professeurs PR) sont très variables d’une discipline à une autre (caractérisée par leur section CNU) et n’évolue pas de façon très significative sur la période étudiée. Quelques éléments sur le cas “particulier” des sciences mathématiques sont également donnés.

Introduction

Le “localisme” (ou endogamie du recrutement) dans les universités est une question qui revient régulièrement dans les débats sur l’enseignement supérieur et la recherche.
Citons par exemple une série d’études sur le sujet, en 2008, [1], [2], qui avait suscité un intérêt de la communauté scientifique, relayée dans la presse nationale et qui a incité le ministère à s’intéresser à cette question. Une mesure concrète a été la publication, depuis 2008, d’un indicateur, l’IMA, sur le taux d’endorecrutement à la fois par établissement (avec un classement des établissements) et par discipline (ou plus précisément par section de CNU). En quelques mots, l’endorecrutement est défini, conformément à l’article 26 de la loi LRU (Libertés et responsabilités des universités), du 10 août 2007, en fonction du lieu d’obtention du doctorat pour les MCF et, pour les PU, si ils étaient en poste MC dans le même établissement.
Nous renvoyons au site de la DGRH A1-1 qui produit ses documents pour la définition précise de l’IMA, sur le site du ministère [3].

La question du localisme, avec les assises de la recherche, est revenu récemment sur le devant de la scène par exemple dans le rapport de l’académie des sciences de septembre 2012 ( [4]) où l’on peut lire, page 3, “Le localisme (endogamie du recrutement) reste une caractéristique majeure dans le recrutement au sein de nombreuses universités” ou bien dans la note de synthèse après les auditions de la consultation nationale dans le cadre des assises territoriales de l’enseignement supérieur et la recherche : “Les comités de sélection, dont l’objectif de réduire le localisme a échoué, font l’objet de débats” ou enfin, dans Le Monde du 25 octobre 2012 : “ce n’est pas toujours la qualité scientifique des candidats qui prévaut [dans le recrutement des universitaires], que ce soit en raison du primat accordé au candidat local ou en raison de phénomènes de chapelle scientifique” [5].

Il nous semble intéressant, alors que les données de la 4ème année seront publiées prochainement, de proposer quelques éléments d’analyse statistique de ces données et en particulier sur la variabilité des pratiques d’endorecrutement suivant les disciplines. L’objectif de cette note n’est pas d’interpréter les raisons sociologiques ou scientifiques expliquant les différences mais d’expliciter quelques faits statistiques à partir de ces données. Nous souhaitons souligner le fait que ces données sont publiques, car, à notre connaissance, il y a très peu (pas ?) d’autres pays où de telles données statisitiques sur les pratiques d’endorecrutement dans le monde académique sont pareillement diffusées ; il s’agit d’une action appréciable en faveur de la transparence. Nous espérons, par cet article, rendre ces données mieux connues. N’hésitez donc pas à diffuser l’information autour de vous !

Constats

Ces données, publiques, donnent les % d’endorecrutement ainsi que les effectifs totaux en MC et PR recrutés, soit quatre variables, et ce pour les sections CNU observées sur 4 ans. Nous proposons tout d’abord sur la Figure 1 une représentation synthétique de l’évolution des distribution (en les CNU) des quatre variables considérées, ventilées par année (en haut, sur le nombre total de postes, en bas sur les pourcentages d’endorecrutement, à gauche sur les PR et à droite sur les MC). Chaque distribution (pour une variable et une année) est résumée par un “boxplot” (appelé aussi “boîte et moustaches”) : les limites haute et basse de chaque “boîte” sont les quartiles 25% et 75%, de sorte que chaque boîte représente la localisation de la distribution de 50% des observations, la barre centrale figurant la médiane. Il en ressort qu’il y a peu d’évolution avec les années. Sur l’ensemble de tous les postes (MC et PR), le pourcentage de recrutement local était respectivement de 32%, 36 %, 27% et 28 % entre 2008 et 2011, soit une légère tendance à la baisse (statistiquement non significative, voir le bloc dépliant pour une analyse plus détaillée).

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Figure 1 : distributions boxplot des variables ventilées par années pour les effectifs totaux (haut) et les pourcentages d’endorecrutement (bas).

Commentaires détaillés sur la construction de la Figure 1

Ces boxplots appelés aussi « boîtes et moustaches » représentent par les quantiles empiriques les distributions des quatre variables considérées, ventilées par année.
Les limites haute et basse de chaque « boîte » sont les quartiles 25% et 75%, de sorte que chaque boîte représente la localisation de la distribution de 50% des observations, la barre centrale figurant la médiane. Les « moustaches » représentent
les valeurs extrêmes observées, dont la définition précise dépend du logiciel utilisé. Ces résumés de distribution empirique permettent de constater qu’il n’y a pas d’évolution de tendance remarquable sur les effectifs (notamment pas de diminution significative du nombre de postes).
La légère tendance à la baisse qui semble se dessiner pour le % endo PR (décroissance de la barre de médiane) est à prendre avec précaution car elle est d’une part affectée par le nettoyage fait sur les données (suppression des observations d’effectifs $s<5$ dans les deux corps MC et PR), et d’autre part statistiquement non significative : un test non paramétrique d’homogénéité (Kruskal–Wallis) ne permet clairement pas de rejeter celle-ci.

Nous traçons ensuite, dans un plan, un point par section de CNU et par année (en abscisse le pourcentage d’endorecrutement en MC et en ordonnée la même chose en PR). La figure 2 présente ainsi le “nuage des pourcentages” associés à chaque CNU, sur lequel on matérialise les quatre années par des couleurs différentes, et les forme et position de chacun des quatre sous-nuages (années) par leur barycentre (leur milieu, représentés sur la Fig. 2 par les années encadrées) et une ellipse de la même couleur résumant leur forme (voir explications détaillées en annexe). L’information apportée par ce graphique est qu’il n’y a pas de changement significatif, même s’il y a une très légère baisse visible par la légère évolution des barycentres par années.

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Figure 2 : sections CNU avec barycentres pondérés (années encadrées), ellipses d’inertie et coloration par années.

Commentaires détaillés sur la construction de la Figure 2

Ce premier nuage utilise la méthode décrite ci-dessus, où les labels individus sont les CNU et les classes, colorations, barycentres et ellipses sont relatifs au facteur années.
Ceci permet de voir que globalement sur tous les CNU, il n’y a pas
de forte tendance, tout au plus peut-on constater une diminution en les deux %
(le long de la diagonale) entre 2008, 2009, puis (2010, 2011).
Ici l’inertie inter-classe représente 1.01% de l’inertie totale ce qui
est très faible : les classes ne sont pas séparées.

Les figures 3 et 4 représentent les mêmes types d’ellipses, mais calculées cette fois sur les sous-nuages associés aux différents CNU. La séparation a été faite pour des raisons de lisibilité en présentant d’une part les CNU des grandes disciplines Droit et Lettres-Sciences Humaines (voir tableau Tableau XXIV des documents du MESR [3]) et les disciplines “sciences”. On constate que la variabilité moyenne pour un CNU donné ne représente qu’environ 1/6 de la variabilité totale (17,7%) et on peut en déduire que les pratiques d’endorecrutement sont spécifiques des différentes sections CNU et n’évoluent guère (la variabilité entre CNU est beaucoup plus importante que la variabilité interne à chaque CNU). L’échelle est identique sur les 3 dernières figures pour permettre la comparaison.

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Figure 3 : sections CNU de 1 à 24 avec barycentres pondérés (le n° de CNU encadré) et ellipses d’inertie par CNU. Les labels individus pour chaque CNU sont les années.
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Figure 4 : sections CNU de 25 à 74 avec barycentres pondérés (le n° de CNU encadré) et ellipses d’inertie par CNU. Les labels individus pour chaque CNU sont les années.

Commentaires détaillés sur la construction de la Figure 3 et 4

Les points sont cette fois repérés par l’année (08, 09, 10, 11), et points,
labels et barycentres pondérés sont colorés par n° de section CNU
(pour des raisons de palette graphique, il y a une périodicité dans les couleurs).
Les labels des barycentres sont les CNU.
On représente ici ces nuages en 2 figures par sous-groupes de CNU
pour plus de lisibilité (trop de recouvrements sinon).
Ce découpage est réalisé à partir des proximités thématiques : la Fig. 3 représente les CNU de 1 à 24, plutôt associés aux grandes disciplines droit, lettre et sciences humaines ; la Fig. 4 représente les CNU 25 à 74,
(grande discipline « sciences »).
Il n’apparaît cependant pas sur ces figures de tendance nette à la diminution
ou l’augmentation de l’endorecrutement simultané en %MC et %PR sur les
quatre années au niveau de chaque CNU. On peut toutefois voir pour certaines sections des tendances, e.g., pour la
section 1 (Fig. 3 à droite) une diminution du %MC le long de l’axe horizontal (correspondant aux %MC 39.4, 40.7, 34.5, 32.8).
Pour cette classification par CNU l’inertie inter-classe représente
82.24% de l’inertie totale ce qui traduit des classes bien séparées.

Remarquons également qu’il n’y a pas de corrélation nette entre autorecrutement au niveau MC et celui en PR ce qui se traduit sur les graphiques des figures 1 (ou 2 et 3) par le fait que l’ensemble de tous les points est répartis de façon éparse et sans tendance qui serait liée aux années. En d’autres termes, ce n’est pas parce qu’une discipline pratique souvent le recrutement local pour les MC qu’elle le fait pour les PR.
Notons que seuls sont conservés les points pour lesquels il y avait plus de 5 postes à la fois en MC et en PR et renvoyons à l’annexe ci-dessous pour une présentation détaillée des méthodes et choix statistiques utilisés.

En résumé, les principaux constats que l’on peut faire sont :
– L’endorecrutement en MC et en PR ne sont pas fortement corrélés ;
– Les pratiques d’endorecrutement évoluent très lentement ;
– La variablité entre disciplines est très importante.

Le cas des mathématiques - CNU 25 et 26

On notera dans la figure 2 la position singulière des sections CNU de mathématiques (25 et 26) dans le coin en bas à gauche. Nous souhaitons avancer quelques éléments pour expliquer cette particularité.

Il nous semble, même si cela n’est pas facile à étayer par des données, que le recrutement local en mathématique a été depuis longtemps en France, à des niveaux relativement faibles. Il était pourtant, il y a une vingtaine d’années, beaucoup plus courant que dans la période étudiée où il a quasiment disparu (aucun recrutement local en MC section CNU 25 en 2011 et 2010 avec respectivement 55 et 42 postes MC !).

Cette évolution ne peut être raisonnablement décidée par une équipe seule car cela serait naturellement ingérable si les autres équipes continuaient dans le même temps de recruter localement. Une coordination nationale est donc indispensable
pour accompagner la transition.

C’est effectivement le choix qui a été fait par la communauté mathématique, il y a environ 15 ans sans qu’il soit, à notre connaissance, possible de dater précisément
la décision de, systématiquement, éviter le recrutement local et en particulier pour le niveau MC. On peut néanmoins trouver dans les journaux des sociétés savantes de cette période (notamment la gazette des mathématiques de la SMF et le Matapli de la SMAI) de nombreux articles et prises de position des représentants des mathématiques en faveur de la mobilité et contre le localisme.
Cette position a été ainsi affirmée de façon constante pendant des années par les collègues ayant des responsabilités à différents niveaux (laboratoires, CNRS, Ministère, ...).

La période de transition a duré environ 5 ans et depuis 12 ans environ, le recrutement local est extrêmement rare en mathématique, surtout au niveau MC.

Cette période a également vu la création de plusieurs services en ligne pour mieux informer les candidats qui sont regroupés sur le site de l’Opération Postes. Ce site permet aux candidats de se faire connaitre (via « MARS », la machine d’aide aux recrutements dans le supérieur) et diffuse les informations sur les différentes phases du processus de recrutement, en temps réel. La communauté mathématique a, dès la création du site en 1998, joué le jeu
et transmis les informations. Ce site a désormais une très large audience, surtout lors de la période « active » de la session
synchronisée. Le cap des 100.000 pages annuelles a été dépassé dès 2002, le seuil du million en 2007 et désormais il dépasse les 2 millions de pages annuelles, ce qui est exceptionnel vu la taille de la population concernée (environ 4000 personnes en comptant largement, y compris de nombreux candidats venus de l’étranger
pour lequel ce site est très utile). L’extension de ces services dans d’autres disciplines n’a pas rencontré le succès espéré malgré de nombreuses tentatives.

Notons que le site de l’Opération Postes offre aussi des informations pour les collègues en poste. En particulier, il a recensé l’effet de la politique anti-localisme sur les effectifs des laboratoires de mathématiques, via l’AMI (Academic Mobility Index) qui est passé de 68% de collègues issus du recrutement non ocal (en 2000)
à 85% en 2012. Ceci montre que de telles évolutions prennent du temps.
(voir http://postes.smai.emath.fr/apres/ami/ -).
Signalons d’autres services pour la communauté mathématique comme la journée d’accueil des mathématicien(ne)s qui a lieu tous les 2 ans depuis 2005 ou des actions en faveur de la parité, sujet sur lequel la communauté mathématique est particulièrement en retard.

Comme expliqué en introduction, le but de cette note n’est pas d’analyser les raisons susceptibles d’expliquer la situation particulière en mathématiques en terme de recrutement local, les différences entre les recrutements
MC ou PR, les liens avec les questions de parité par exemple. Une telle analyse, de nature sociologique, serait très intéressante et nous citons par exemple un travail dans cette direction [6].

Nous souhaitons terminer en mentionnant un dernier service en faveur de la mobilité et qui est ouvert à
toutes les disciplines. Il s’agit de la Machine Ouverte aux Universitaires qui Veulent Echanger, ou MOUVE,
qui permet aux enseignants-chercheurs d’échanger de poste (indépendamment de leur grade, section CNU).
La procédure a changé par une circulaire de novembre 2011 mais elle reste possible et près de 500
personnes rendent publics, sur le site http://postes.smai.emath.fr/echanges/- leurs souhaits de mobilité.

Annexe : Méthodologie et analyse statistique

Les données concernent les sections CNU observées sur 4 ans (soit $n=208$ observations qui sont les “individus statistiques” par section et par an), desquelles on supprime quelques individus pour lesquels ni le total ni le % d’endorecrutement en MC ou PR ne sont renseignés.
A ces rares exceptions près, 52 sections CNU sont donc observées sur 4 ans.
On dispose également des effectifs totaux MC et PR recrutés.

On effectue ensuite un nettoyage des données, c’est-à-dire que l’on supprime les individus à trop faible effectif total dans chaque corps. Une raison est que lorsque le nombre de recrutements est très faible (e.g. 1, 2,....) les % d’endorecrutement sont peu informatifs (typiquement 0%, 50%, 100%). Ces pourcentages sont plus significatifs lorsque calculés sur un effectif raisonnable. On décide donc de ne retenir que les observations pour lesquelles le total MC et le total PR sont tous deux
supérieurs à $s$ où $s$ est un seuil à choisir. Divers choix de ce seuillage donnent

seuil s 3 5 7 10 15
% d’individus supprimés 8% 13% 25% 34% 52%

On fixe dans la suite ce seuil à $s=5$ ce qui préserve 87% de la population observée. Ainsi, 27 individus « CNU/an »sont supprimés. Précisément les sections CNU 13, 72, 73 disparaissent des données, et les CNU 20 et 34 ne sont plus représentés
que par une mesure (i.e., une année). Les données consistent désormais en $n=180$ individus pour 49 sections CNU ayant au moins une année observée.

Les graphiques ont été réalisés avec le logiciel de statistiques R [7], et en particulier
le package ade4 [8] pour les nuages de points avec barycentres et ellipses
d’inertie.

Le principe sur ces nuages est de représenter chaque individu par ses coordonnées % d’endorecrutement MC et PR. Les labels individus sont soit leur numéro de
CNU, soit leur année (08, 09, 10, 11) suivant l’objectif. On représente ensuite les classes disponibles (années ou CNU) par coloration, et on superpose les barycentres de chaque classe encadrés et coloré comme les individus de leur classe.

Il est naturel ici de pondérer les individus non pas par les poids usuel $w_i=1/n$ pour tout individu $i$, mais par les effectifs totaux normalisés, c’est-à-dire que l’individu $i$ est affecté d’un poids qui représente la fraction du nombre total de postes utilisée pour calculer les % d’intérêt sur chaque individu. Cette variable de pondération $w=(w_1,\ldots,w_n)$ est utilisée dans tous les calculs d’inerties et représentations barycentriques.
De plus, le package ade4 représente les ellipses d’inertie associées à chaque classes, qui résument la forme des sous-nuages correspondants.

Ces nuages permettent de visualiser l’effet éventuel sur l’endorecrutement du facteur qualitatif (CNU ou années) sur lequel est construite la classification. Si un effet est présent on peut observer une séparation entre classes, voire une tendance. Plus les classes sont homogènes et séparées plus marqué est l’effet (ceci est discutable en cas de classes non convexes, de liaisons non linéaires).
Le critère numérique pertinent pour mesurer ces notions est la décomposition de l’inertie totale du nuage en les inerties intra-classe et inter-classe. Plus les classes sont séparées entre elles et plus grande est l’inertie inter-classe, somme des carrés des distances des barycentres des classes au barycentre général du nuage, en tenant compte des poids des individus et des classes (calculés à partir de $w$), et donc plus faible est l’inertie intra-classe.

P.S. :

Les auteurs remercient Loic Thomas (DGRH A1-1) et les relecteurs d’Images des mathématiques (Irène Marcovici,
Barbara Schapira,
Aurélien Djament et
Christian Mercat), pour leurs conseils dans l’élaboration de cette étude.

Notes

[1Olivier Godechot Alexandra Louvet,
Le localisme dans le monde académique : un essai d’évaluation,
la vie des idées, 2008.

[2Olivier Bouga-Olga, Michel Grossetti, Anne Lavigne,
Le localisme dans le monde académique : une autre approche.
la vie des idées, 2008.

[3Voir sur le site de la DGRH A1 du MESR, dans la rubrique origine des recrutements http://www.enseignementsup-recherche.gouv.fr/cid22708/bilans-et-statistiques.html-

[4Remarques et propositions sur les structures de la recherche publique en France,
Rapport de l’Académie des Sciences, adopté le 25/09/2012

[5Olivier Beaud, Alain Caillé, Pierre Encrenaz, Marcel Gauchet, François Vatin,
Il est temps de sortir de l’autonomie de façade des universités françaises,
Le Monde du 25 octobre 2012.

[6Bernard Zarca, L’ethos professionnel des mathématiciens,
Revue française de sociologie, p. 351-384, Vol 50, 2009.

[7R Development Core Team (2007). R : A language and environment for
statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna,
Austria. ISBN 3-900051-07-0, URL http://www.R-project.org-

[8Chessel D., Dufour A.-.B., and Thioulouse J. (2004) : The ads4 package-I- One-table methods. R News. 4 : 5-10.

Affiliation des auteurs

Didier Chauveau : Université d'Orléans , Stéphane Cordier : Université d'Orléans

Commentaires sur l'article

Pour citer cet article : Didier Chauveau et Stéphane Cordier, « Le recrutement local dans les universités : variable suivant les disciplines et stable dans le temps »Images des Mathématiques, CNRS, 2013.

En ligne, URL : http://images.math.cnrs.fr/recrutement-local.html

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