Les femmes de l’IA qui font la différence

Les femmes de l’IA qui font la différence

Pour donner des conseils sur l’IA TechCrunch lance une série d’entretiens sur des femmes remarquables qui ont contribué à la révolution de l’IA. Nous publierons plusieurs articles tout au long de l’année, à mesure que l’essor de l’IA se poursuivra, afin de mettre en lumière des travaux essentiels qui passent souvent inaperçus. Lisez d’autres profils ici.

En tant que lecteur, si vous voyez un nom que nous avons oublié et qui devrait figurer sur la liste, envoyez-nous un courriel et nous nous efforcerons de l’ajouter. Voici quelques personnes clés que vous devriez connaître :

L’écart entre les hommes et les femmes dans le domaine de l’IA

Dans un article publié par le New York Times à la fin de l’année dernière, la Dame grise a expliqué comment l’essor actuel de l’IA a vu le jour, en mettant en avant les suspects habituels tels que Sam Altman, Elon Musk et Larry Page. L’article est devenu viral, non pas pour ce qu’il rapportait, mais pour ce qu’il omettait de mentionner : les femmes.

La liste du Times comprenait 12 hommes – la plupart d’entre eux étant des dirigeants d’entreprises d’IA ou de technologie. Nombre d’entre eux n’avaient aucune formation ou éducation, formelle ou non, en matière d’IA.

Contrairement à ce que suggère le Times, l’engouement pour l’IA n’a pas commencé avec Musk assis à côté de Page dans un manoir de la baie. Il a commencé bien avant, avec des universitaires, des régulateurs, des éthiciens et des amateurs travaillant sans relâche dans une relative obscurité pour jeter les bases des systèmes d’IA et de GenAI dont nous disposons aujourd’hui.

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Elaine Rich, informaticienne à la retraite de l’université du Texas à Austin, a publié l’un des premiers manuels sur l’IA en 1983, avant de devenir directrice d’un laboratoire d’IA d’entreprise en 1988. Cynthia Dwork, professeur à Harvard, a fait des vagues il y a plusieurs décennies dans les domaines de l’équité de l’IA, de la confidentialité différentielle et de l’informatique distribuée. Enfin, Cynthia Breazeal, roboticienne et professeur au MIT, cofondatrice de Jibo, une jeune entreprise de robotique, a travaillé au développement de l’un des premiers « robots sociaux », Kismet, à la fin des années 90 et au début des années 2000.

Malgré les nombreux progrès réalisés par les femmes dans le domaine de la technologie de l’IA, elles ne représentent qu’une infime partie de la main-d’œuvre mondiale dans le domaine de l’IA. Selon une étude réalisée à Stanford en 2021, seuls 16 % des enseignants en poste dans le domaine de l’IA sont des femmes. Dans une autre étude publiée la même année par le Forum économique mondial, les coauteurs constatent que les femmes n’occupent que 26 % des postes liés à l’analyse et à l’IA.

Pire encore, l’écart entre les hommes et les femmes dans le domaine de l’IA se creuse, au lieu de se réduire.

Nesta, l’agence britannique d’innovation pour le bien social, a mené une analyse en 2019 qui a conclu que la proportion d’articles universitaires sur l’IA cosignés par au moins une femme ne s’était pas améliorée depuis les années 1990. En 2019, seulement 13,8 % des articles de recherche en IA sur Arxiv.org, un dépôt d’articles scientifiques préimprimés, étaient rédigés ou co-rédigés par des femmes, avec des chiffres en constante diminution au cours de la décennie précédente.

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Les raisons de cette disparité

Les raisons de cette disparité sont nombreuses. Mais une enquête de Deloitte sur les femmes dans l’IA met en lumière quelques-unes des plus importantes (et évidentes), notamment le jugement des pairs masculins et la discrimination résultant du fait de ne pas entrer dans les moules établis de l’IA, dominés par les hommes.

Cela commence à l’université : 78 % des femmes ayant répondu à l’enquête de Deloitte ont déclaré qu’elles n’avaient pas eu l’occasion de faire un stage dans le domaine de l’IA ou de l’apprentissage automatique lorsqu’elles étaient étudiantes de premier cycle. Plus de la moitié (58 %) ont déclaré avoir fini par quitter au moins un employeur en raison de la façon dont les hommes et les femmes étaient traités différemment, tandis que 73 % ont envisagé de quitter complètement le secteur de la technologie en raison de l’inégalité des salaires et de l’impossibilité de progresser dans leur carrière.

Le manque de femmes nuit au domaine de l’IA.

L’analyse de Nesta a révélé que les femmes sont plus susceptibles que les hommes de prendre en compte les implications sociétales, éthiques et politiques dans leur travail sur l’IA – ce qui n’est pas surprenant étant donné que les femmes vivent dans un monde où elles sont rabaissées en raison de leur sexe, où les produits sur le marché ont été conçus pour les hommes et où les femmes qui ont des enfants sont souvent censées concilier leur travail avec leur rôle d’aidantes principales.

Avec un peu de chance, l’humble contribution de TechCrunch – une série sur les femmes accomplies dans le domaine de l’IA – aidera à faire avancer les choses dans la bonne direction. Mais il y a manifestement beaucoup de travail à faire.

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Les femmes dont nous dressons le profil partagent de nombreuses suggestions pour ceux qui souhaitent développer et faire évoluer le domaine de l’IA pour le meilleur. Mais un fil conducteur se dégage : un mentorat solide, l’engagement et le fait de montrer l’exemple. Les organisations peuvent influer sur le changement en adoptant des politiques – d’embauche, d’éducation ou autres – qui favorisent les femmes qui travaillent déjà dans l’industrie de l’IA ou qui cherchent à y percer. Et les décideurs en position de pouvoir peuvent exercer ce pouvoir pour promouvoir des lieux de travail plus diversifiés et plus favorables aux femmes.

Le changement ne se fera pas du jour au lendemain. Mais toute révolution commence par un petit pas.

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