Une salle de réunion, une longue table, une femme qui prend la parole face à des hommes en costume : l’extrait de la chronique de Touhfat Mouhtare s’ouvre sur une scène de pouvoir familière. Son titre la relie à l’intelligence artificielle, mais le passage accessible ne précise ni le contexte de cette réunion ni la suite du récit. Cette limite invite à lire la scène comme un point de départ, et non comme la preuve d’un constat général.
Une présence encore minoritaire dans l’IA
La question de qui participe aux décisions sur l’intelligence artificielle dépasse l’apparence des réunions. Elle concerne aussi les personnes qui conçoivent les systèmes, choisissent leurs données et évaluent leurs effets. Dans un rapport publié en 2024, l’UNESCO estime que les femmes représentent environ 30 % des professionnels de l’IA dans le monde, et une part moindre encore des postes de direction. Ce chiffre est mondial : il ne décrit pas spécifiquement la situation en France. L’organisation souligne par ailleurs que les données disponibles sont incomplètes et difficiles à comparer d’un secteur ou d’un pays à l’autre. (unesco.org)
La composition des équipes ne suffit pas, à elle seule, à déterminer les résultats d’un outil. Mais les choix de conception comptent : quelles données sont retenues, quelles erreurs sont mesurées, quels usages sont considérés comme prioritaires ? L’UNESCO relève que des données manquantes ou biaisées peuvent contribuer à produire des systèmes moins précis pour certains groupes ou à reproduire des stéréotypes. Il s’agit d’un risque documenté, pas d’un effet automatique de toute IA ni d’une preuve que la diversité d’une équipe garantit, à elle seule, un système équitable. (unesdoc.unesco.org)
Des biais qui peuvent se retrouver dans les réponses
Les biais ne concernent pas uniquement le recrutement ou les carrières dans la tech. Ils peuvent aussi apparaître dans les contenus générés. Une étude de l’UNESCO publiée en 2024 a examiné les résultats de plusieurs modèles de langage, dont GPT-2, GPT-3.5 et Llama 2, et a relevé des stéréotypes de genre dans les textes produits. Ces résultats portent sur les modèles étudiés et les tests menés : ils ne permettent pas de conclure que toutes les IA répondent de la même manière, ni de mesurer à eux seuls leurs conséquences dans la vie quotidienne. (unesco.org)
La scène évoquée par la chronique peut ainsi faire écho à une interrogation plus large : qui est présent lorsque les règles de ces outils se discutent, et quels vécus sont pris en compte ? Cette lecture reste une interprétation du passage disponible, pas une description certaine de l’intention de l’autrice. Elle rappelle néanmoins que l’IA est aussi une question d’organisation sociale : les systèmes sont conçus et déployés dans des institutions, des entreprises et des administrations, où les décisions humaines façonnent leurs usages.
Ce que l’on peut — et ne peut pas — conclure
Le passage fourni ne permet pas de savoir si la réunion décrite porte sur la recherche, la gouvernance ou un autre aspect de l’IA. Il ne présente pas non plus d’enquête sur la représentation des femmes dans cette salle précise. On ne peut donc pas en tirer une statistique ou généraliser cette expérience à l’ensemble du secteur.
Les éléments disponibles permettent toutefois de replacer cette image dans un enjeu documenté : les femmes restent minoritaires dans les métiers de l’IA, tandis que des travaux de l’UNESCO signalent des biais de genre dans certains systèmes. Pour comprendre comment ces écarts se forment et se corrigent, il faut examiner à la fois les équipes, les données, les méthodes d’évaluation et les usages. La chronique, telle qu’elle apparaît dans l’extrait, ouvre cette réflexion sans que sa suite soit accessible ici.
Source : La Croix.com – Les derniers articles : Éthique
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