Femmes & Numérique

[Etude] Pas besoin d'intelligence artificielle pour savoir pourquoi les femmes ne veulent pas travailler dans l'IA. Faudra-t-il une intelligence artificielle pour résoudre ce problème de chiffres ?

Alors que les femmes représentent 35% des étudiants en science ingénierie et mathématiques, elles ne sont que 15% des data scientists ! On s'en doute : c'est davantage un problème culturel que mathématique et il pose d'importants problèmes, notamment en matière de biais liés aux genres. En attendant la réponse d'une IA, le BCG Gamma – l'activité mondiale du BCG qui mène des projets d'IA, qui est installée à Paris – publie une étude internationale sur le sujet au titre qui est aussi un programme : What's keeping women out of data science ?

(1) Métier de nerds Le secteur de l'intelligence artificielle et, plus spécifiquement, le métier de data scientist a un problème d'image. Or, ces caractéristiques correspondent justement à ce qui intéresse moins les femmes. Un métier fumeux La bonne nouvelle de cette étude internationale est la bonne position de la France. Quel est l’impact de la révolution technologique sur l’emploi ? - UP' Magazine.

Quel est l’impact de la révolution technologique sur l’emploi ? - UP' Magazine. Emploi: la technologie va profiter aux femmes… à certaines conditions. Pourquoi les filles ont délaissé l’informatique. C’est un fait qui saute aux yeux de tout organisateur de salon d’orientation post-bac ou de journées portes ouvertes en école d’ingénieurs : les garçons sont largement plus nombreux que les filles à se presser autour des stands dédiés aux métiers du numérique.

On pourrait croire qu’il en a toujours été ainsi. D’ailleurs, cet état des lieux est ancré dans les mentalités, la figure du « geek » se déclinant encore souvent au masculin. Cela ferait presque oublier qu’aux débuts de ce qu’on appelait l’« informatique », de nombreuses mathématiciennes ont joué un rôle clé. Parmi ces grandes figures, on peut citer Grace Hopper, qui a imaginé la notion de compilateur et en a fait le premier prototype en 1952. C’est une femme, Mary Keller, qui a soutenu la première thèse en informatique, en 1965. Data Science for Fairness & Equality. Algorithmes, données et biais : quelles politiques publiques. Mais que pouvons nous faire pour que les algorithmes soient équitables et non biaisés ?

Nous pouvons tout d'abord essayer de mieux comprendre. Des chercheurs de Télécom Paris en informatique et en économie ont rédigé un excellent article sur le sujet (Algorithmes : Biais, Discrimination et Équité) en partenariat avec la Fondation Abeona. Cet article explique très clairement les différentes raisons pour lesquelles les algorithmes peuvent être biaisés. Cela peut venir des données utilisées, qui peuvent par exemple être constituées uniquement de personnes riches et en bonne santé d'un côté, et de personnes pauvres et malades de l'autre, ce que l'algorithme généralisera sans "réfléchir".

D'un autre côté, les biais inconscients des personnes qui conçoivent ou codent les programmes peuvent s'y retrouver incorporés. Algorithmes, données et biais : quelles politiques publiques. Même les scientifiques ont des stéréotypes de genre… qui peuvent freiner la carrière des chercheuses. Les femmes restent sous-représentées dans la recherche scientifique : au CNRS, toutes disciplines confondues, le pourcentage moyen de chercheuses est de 35 %.

Et, plus l’on s’élève dans la hiérarchie, plus ce pourcentage diminue. Plusieurs raisons sont invoquées pour expliquer ces disparités : différences de motivation, autocensure… les discriminations en font-elles partie ? Pour le savoir, des chercheuses et chercheurs en psychologie sociale et cognitive ont étudié pendant deux ans 40 jurys chargés d’évaluer les candidatures aux postes de directeur ou directrice de recherche du CNRS. C’est la première fois qu’une institution de recherche mène une telle étude scientifique de ses pratiques, en situation réelle et à l’échelle de tout le spectre scientifique.

Au CNRS aussi on pense que les hommes sont meilleurs en science… Chaque année, quarante comités scientifiques qui couvrent tous les domaines, de la physique à la biologie, choisissent parmi des milliers de CV de grandes et grands chercheurs du CNRS ceux qui composeront le visage de la direction du plus grand organisme public français de recherche scientifique.

Un visage plutôt masculin jusque-là puisque 71% des hommes occupent des postes de direction. Comment expliquer cette sous-représentation attestée par l’ensemble de la communauté scientifique ? Certains osent à peine évoquer l’existence de préjugés au sein de cette même communauté. Academic Science isn’t sexist, titrait ainsi un édito provocateur du New York Times en 2014. Trop souvent, on balaie la discrimination d’un revers de main dans les hautes sphères de la science. Dans une étude sortie aujourd’hui, une équipe de scientifique du CNRS s’est penchée sur les décisions de ces comités qui promeuvent les scientifiques du CNRS aux postes de direction. Des biais implicites pour tout le monde.