Pour permettre aux femmes universitaires et autres se concentrant sur l'IA de bénéficier enfin de la reconnaissance et du temps qui leur sont dus, TechCrunch lance une série d'interviews mettant en lumière des femmes remarquables ayant contribué à la révolution de l'IA. Nous publierons plusieurs articles tout au long de l'année alors que le boom de l'IA se poursuit, mettant en avant des travaux clés souvent méconnus. Lisez d'autres profils ici.

En tant que lecteur, si vous voyez un nom que nous avons omis et que vous pensez qu'il devrait figurer sur la liste, veuillez m'envoyer un email et j'essayerai de les ajouter. Voici quelques personnes clés que vous devriez connaître :

• Irene Solaiman, responsable de la politique mondiale chez Hugging Face
• Eva Maydell, députée au Parlement européen et conseillère en matière d'IA de l'UE
• Lee Tiedrich, expert en IA au Global Partnership on AI
• Rashida Richardson, avocate principale chez Mastercard, se concentrant sur l'IA et la confidentialité
• Krystal Kauffman, chercheuse à l'Institut de recherche en IA distribuée
• Amba Kak élabore des recommandations politiques pour répondre aux préoccupations concernant l'IA
• Miranda Bogen crée des solutions pour aider à réguler l'IA
• Mutale Nkonde, dont l'organisation à but non lucratif travaille pour rendre l'IA moins biaisée
• Karine Perset aide les gouvernements à comprendre l'IA
• Francine Bennett utilise la science des données pour rendre l'IA plus responsable
• Sarah Kreps, professeure de gouvernement à Cornell
• Sandra Wachter, professeure d'éthique des données à Oxford
• Claire Leibowicz, experte en IA et intégrité des médias chez PAI
• Heidy Khlaaf, directrice de l'ingénierie de la sécurité chez Trail of Bits
• Tara Chklovski, PDG et fondatrice de Technovation
• Catherine Breslin, fondatrice et directrice des laboratoires Kingfisher
• Rachel Coldicutt, fondatrice de Careful Industries
• Rep. Dar'shun Kendrick, membre de la Chambre des représentants de Géorgie

L'écart entre les sexes dans l'intelligence artificielle

Dans un article du New York Times publié fin de l'année dernière, le journal a expliqué comment le boom actuel de l'IA est survenu, mettant en avant de nombreuses personnalités habituelles comme Sam Altman, Elon Musk et Larry Page. Le journalisme est devenu viral — non pour ce qui a été rapporté, mais plutôt pour ce qui a été omis : les femmes.

La liste du Times comprenait 12 hommes — la plupart étant des dirigeants d'entreprises d'IA ou de technologie. Beaucoup n'avaient aucune formation ou éducation, formelle ou autre, en IA.

Contrairement à ce que suggère le Times, la folie de l'IA n'a pas commencé avec Musk assis à côté de Page dans un manoir de la Baie. Elle a commencé bien avant cela, avec des universitaires, des régulateurs, des éthiciens et des amateurs travaillant sans relâche dans un relatif anonymat pour construire les fondations des systèmes d'IA et d'IA générative que nous avons aujourd'hui.

Elaine Rich, informaticienne à la retraite anciennement à l'Université du Texas à Austin, a publié l'un des premiers manuels sur l'IA en 1983, pour ensuite devenir directrice d'un laboratoire d'IA d'entreprise en 1988. Cynthia Dwork, professeure à Harvard, s'est fait remarquer il y a des décennies dans les domaines de l'équité en IA, de la confidentialité différentielle et du calcul distribué. Et Cynthia Breazeal, roboticienne et professeure au MIT et co-fondatrice de Jibo, la start-up de robotique, a travaillé au développement de l'un des premiers "robots sociaux", Kismet, à la fin des années 1990 et au début des années 2000.

Malgré les nombreuses façons dont les femmes ont fait avancer la technologie de l'IA, elles représentent une infime partie de la main-d'œuvre mondiale en IA. Selon une étude de Stanford de 2021, seulement 16% des professeurs titulaires se concentrant sur l'IA sont des femmes. Dans une étude distincte publiée la même année par le Forum économique mondial, les co-auteurs constatent que les femmes ne représentent que 26% des postes liés à l'analyse et à l'IA.

Malheureusement, l'écart entre les sexes dans l'IA s'aggrave — ne se réduit pas.

Nesta, l'agence d'innovation du Royaume-Uni pour le bien social, a mené une analyse en 2019 concluant que la proportion de documents académiques sur l'IA co-écrits par au moins une femme n'avait pas augmenté depuis les années 1990. En 2019, seulement 13,8% des documents de recherche sur l'IA sur Arxiv.org, un dépôt de documents scientifiques préliminaires, ont été rédigés ou co-écrits par des femmes, les chiffres diminuant régulièrement au cours de la décennie précédente.

Raisons de la disparité

Les raisons de la disparité sont nombreuses. Mais une enquête de Deloitte sur les femmes en IA met en lumière quelques-unes des plus importantes (et évidentes), notamment le jugement des pairs masculins et la discrimination en raison de ne pas correspondre aux 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 n'avoir pas eu l'opportunité de faire un stage en IA ou en apprentissage automatique pendant leurs études de premier cycle. Plus de la moitié (58%) ont déclaré avoir quitté au moins un employeur en raison du traitement différencié des hommes et des femmes, tandis que 73% ont envisagé de quitter l'industrie technologique en raison de l'inégalité salariale et de l'incapacité à 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 sociales, 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 sur la base de leur genre, où les produits sur le marché sont conçus pour les hommes et où les femmes avec enfants sont souvent censées concilier travail et rôle de principale pourvoyeuse de soins.

Par chance, la modeste contribution de TechCrunch — une série sur des femmes accomplies dans l'IA — aidera à faire avancer les choses dans la bonne direction. Mais il est clair qu'il reste encore beaucoup de travail à faire.

Les femmes que nous présentons partagent de nombreuses suggestions pour ceux qui souhaitent faire évoluer le domaine de l'IA pour le mieux. Mais un fil conducteur commun se dégage : un mentorat solide, un engagement et le fait de montrer l'exemple. Les organisations peuvent provoquer un changement en mettant en place des politiques — d'embauche, de formation ou autres — qui élèvent les femmes déjà présentes dans l'industrie de l'IA ou cherchant à s'y faire une place. Et les décideurs en position de pouvoir peuvent utiliser cette influence pour pousser en faveur de lieux de travail plus diversifiés et solidaires pour les femmes.

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