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Notre article explore le lien entre l’âge et deux évènements de la vie au travail : l’absence-maladie de courte durée et le présentéisme. Ce dernier caractérise la situation d’un salarié se rendant à son travail, alors que son état de santé justifierait une absence. Pour cela, nous étudions le cas d’un centre hospitalier régional employant environ 4 000 salariés. La technique statistique utilisée repose sur l’hypothèse que les valeurs nulles d’absence (aucune absence enregistrée) peuvent s’expliquer soit par une bonne santé, soit par le présentéisme. Sur la base d’un modèle de comptage permettant un traitement différencié de ces deux processus (un modèle binomial négatif à inflation de zéros), nous estimons conjointement une espérance d’absence et une probabilité de présentéisme pour chaque individu. Cette méthode économétrique est ensuite appliquée à une analyse en catégories d’âge. Nos résultats montrent que deux effets jouent parallèlement et s’annulent en apparence dans une analyse statistique générale. D’une part, on s’aperçoit que pour les individus appartenant aux classes d’âge supérieures, la durée moyenne de l’absence est plus importante que pour les autres, comme le montre la littérature. Lorsqu’ils s’absentent, les salariés séniors connaissent des périodes d’absence plus longues, pouvant s’expliquer par un état de santé plus fragile et une guérison plus lente.D’autre part, ces salariés sont aussi ceux dont les probabilités de présentéisme sont les plus élevées. Ainsi, les séniors sont-ils également davantage présents au travail lorsqu’ils sont malades.

We explore the relationship between age and two organizational behaviors : short-term sickness absence and presenteeism (situation of an employee attending work while sick). To do so, we study the case of a regional hospital with 4000 employees. This paper’s main assumption is that absence nil values (no absence reported) can be explained either by a good health status or by presenteeism behavior. A Zero-Inflated Binomial Model enables the differentiation of these two sources of nil values, but allows also the estimation of an expected absence value and a presenteeism probability for each individual. This methodology is applied to four different age categories. Our results show that two effects play simultaneously, but cancel each other out at first glance. On the one hand, the expected absence value is higher for older employees than for others, as already shown in the literature. When they are absent, seniors experience longer absence periods probably because of a poorer health status and a slower recovery. But on the other hand, older employees also show higher presenteeism probabilities. In other words, they are also more likely to attend when sick.