Les femmes et l'intelligence artificielle
L'intelligence artificielle représente l'une des avancées technologiques les plus marquantes de notre époque. Grâce au soutien d'IVADO, Parité sciences met à la disposition de la communauté éducative des ressources fondées sur la recherche pour aborder les enjeux liés à l'IA, développer l'esprit critique des jeunes et favoriser une plus grande représentation des filles et des femmes dans les domaines qui contribuent à son développement.
RESSOURCES PÉDAGOGIQUES
Vers une intelligence artificielle (IA) plus équitable
L'IA peut reproduire des préjugés et des inégalités
IA n'est pas complètement neutre. Les systèmes d'intelligence artificielle apprennent à partir de données créées, sélectionnées et annotées par des êtres humains. Lorsque ces données reflètent des stéréotypes ou des inégalités déjà présents dans la société, les systèmes d'IA peuvent reproduire ou amplifier ces biais.
Comprendre ces enjeux permet de développer un regard critique sur l'IA et de mieux préparer les jeunes à évoluer dans un monde où ces technologies occupent une place grandissante.
Dans cette page :
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Infographie Une ressource gratuite pour amorcer la réflexion
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Les causes : Qu'est-ce qu'un biais algorithmique?
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Les conséquences
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Pistes de solution
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La sous-représentation des femmes dans les domaines liés à l'intelligence artificielle
Une ressource gratuite pour amorcer la réflexion
Cette infographie offre un aperçu des principaux enjeux liés aux femmes et à l'intelligence artificielle. Elle peut servir de point de départ pour amorcer une réflexion ou une discussion sur les biais algorithmiques, la diversité et les carrières en IA.
Comprendre la problématique
Qu'est-ce qu'un biais algorithmique?
Un biais algorithmique est la tendance d'un système d'intelligence artificielle à produire des résultats injustes, déséquilibrés ou stéréotypés parce qu'il a été entraîné à partir de données ou de décisions déjà biaisées.
Contrairement aux humains, l'IA ne possède pas d'opinion ni d'intention. Elle apprend simplement à reconnaître des régularités dans les données qu'on lui fournit. Si ces données contiennent des biais, ceux-ci peuvent se retrouver dans les résultats générés
Des biais humains aux biais algorithmiques
Les biais algorithmiques prennent souvent leur origine dans les biais cognitifs humains.
Les biais cognitifs sont des raccourcis mentaux que notre cerveau utilise inconsciemment pour interpréter rapidement l'information. Ils influencent parfois nos décisions, nos perceptions et nos jugements.
Lorsque ces biais se retrouvent dans les données utilisées pour entraîner une intelligence artificielle ou dans les décisions prises lors de sa conception, ils peuvent être reproduits par les systèmes d'IA.
D'où viennent les biais?
Les biais algorithmiques peuvent avoir plusieurs origines.
Trois facteurs jouent un rôle particulièrement important :
Les conséquences
Les biais algorithmiques peuvent contribuer à reproduire ou à amplifier certaines inégalités.
Ils peuvent notamment contribuer à :
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reproduire des stéréotypes;
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normaliser certaines inégalités;
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influencer les choix d'études et de carrière;
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invisibiliser ou sous-représenter certains groupes;
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limiter les possibilités offertes à certaines personnes.
Pistes de solution
La diversité des équipes constitue l'un des moyens les plus efficaces pour réduire les biais.
Des équipes composées de personnes ayant des expériences, des parcours et des perspectives variés sont davantage en mesure :
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d'identifier les angles morts;
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de remettre en question certaines hypothèses;
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de détecter des biais dans les données;
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de concevoir des systèmes plus inclusifs et représentatifs de la diversité de la société
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d'améliorer la qualité, la fiabilité et l'équité des technologies développées.
La sous-représentation des femmes dans les domaines liés à l'intelligence artificielle
Malgré les progrès réalisés, les femmes demeurent sous-représentées dans plusieurs domaines étroitement liés à l'intelligence artificielle.
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Une sous-représentation qui apparaît dès les études
Au Québec, les femmes ont obtenu 60,3 % de l'ensemble des diplômes postsecondaires entre 2021 et 2024. Si les choix d'études étaient répartis de façon similaire dans tous les domaines, on s'attendrait à retrouver une proportion comparable dans les programmes liés aux technologies de l'information et de la communication. Or, elles n'y représentent que 17,5 % des diplômé·es.
Cet écart illustre que les femmes demeurent sous-représentées dans certains domaines qui constituent des voies d'accès importantes vers les carrières en intelligence artificielle.
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