Encourager les femmes dans la technologie est essentiel pour protéger la société contre les préjugés de l’IA


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  • Encourager les femmes dans l’IA n’a jamais été aussi urgent. Une étude du Forum économique mondial a noté une disparité entre les sexes de 78% d’hommes contre 22% de femmes en IA et en science des données. Cette disparité n’est pas seulement un défi au sein de la main-d’œuvre. Il reflète un problème très nuancé qui va au-delà d’un seul lieu de travail et qui, s’il n’est pas résolu, aura des implications très négatives pour la société.

    Nous avons vu beaucoup de travail pour encourager les filles et les femmes à s’intéresser aux STEM et combler les lacunes dans les compétences numériques à un âge plus précoce que par le passé. Pourtant, maintenant, il semble y avoir moins d’efforts pour soutenir les femmes alors qu’elles passent de l’enseignement supérieur à une carrière durable dans la technologie. C’est un défi pour l’industrie. Mais le vrai problème est qu’à mesure que l’IA devient omniprésente dans la vie quotidienne, sans une main-d’œuvre technologique qui reflète fidèlement la structure de la société, les décisions basées sur l’IA sont contraintes par les préjugés sociétaux et culturels limités de leurs concepteurs. L’impact d’une telle homogénéité dans les décisions et les biais de l’IA a déjà été observé dans des exemples tels que le automatisation de la carte de crédit et les demandes de prêt hypothécaire, pour reprendre le dépistage et d’autres domaines.

    Le défi de l’industrie n’est pas dû à un manque de compétences. Des recherches de la Institut Turing suggère que les femmes sont à la traîne des hommes avec des compétences pertinentes pour l’industrie telles que l’informatique, la préparation et l’exploration de données, l’informatique à usage général, les bases de données, les mégadonnées, l’apprentissage automatique, les statistiques et les mathématiques. Pourtant, une grande partie de cela n’est pas due aux compétences formelles, mais plutôt à la confiance des femmes à déclarer ces capacités lors du recrutement et sur le lieu de travail. Dans le monde de la technologie où les compétences techniques sont nécessaires, les compétences non techniques sont parfois ignorées, mais pour aller de l’avant, il faut mettre davantage l’accent sur le leadership et le mentorat pour renforcer la confiance et encourager une main-d’œuvre plus diversifiée. On dit qu’il faut combattre les stéréotypes dès le plus jeune âge mais un fossé demeure. Par exemple, dans le secteur de la technologie, les femmes ont généralement des niveaux d’éducation formelle plus élevés que leurs homologues masculins, mais les citations universitaires sont moins nombreuses, ce qui suggère qu’il y a un manque de confiance dans le partage des connaissances académiques. le Institut Turing constate que seulement 20% des chercheurs britanniques en données et en IA sur Google Scholar sont des femmes. Sur les 45 chercheurs avec plus de 10 000 citations, seulement cinq étaient des femmes.

    Quand je dis que les femmes ont besoin d’avoir des mentors et des modèles, j’écris à partir d’une expérience de première main. Ce n’est qu’après avoir remporté un concours de modélisation mathématique à l’université que j’ai envisagé une carrière connexe. Cela m’a inspiré pour écrire un blog sur algorithmes d’apprentissage automatique. La méthode facile à comprendre utilisée a aidé le blog à recueillir plus de 5 millions de vues et a finalement conduit à une carrière dans la programmation. Lorsque je suis devenue programmeuse et que je me suis retrouvée à travailler comme la seule femme dans une salle d’hommes généralement âgés de 10 à 15 ans de plus, j’ai eu du mal à m’identifier et j’ai réalisé le besoin d’une communauté de personnes partageant les mêmes idées.

    En avril 2020, j’ai commencé à gérer les opérations de MindSpore, un framework d’IA développé par Huawei, juste au moment où il est devenu open source. MindSpore est le framework d’IA alternatif de Huawei à TensorFlow de Google et PyTorch de Facebook avec des capacités comparables mais 20 % de lignes de code en moins. Lancé en septembre 2019, il est approuvé par de grandes universités, notamment l’Université de Pékin, l’Université d’Édimbourg et l’Imperial College. Aujourd’hui, MindSpore compte plus de 1,3 million de téléchargements et une communauté interactive indiquée par plus de 19 000 problèmes, plus de 52 000 demandes d’extraction et plus de 16 000 étoiles (l’équivalent d’un « J’aime » parmi les développeurs).

    En 2021, les téléchargements de composants open source ont augmenté de 73 % en glissement annuel. Avec la croissance rapide de l’adoption mondiale de la technologie open source, la diversité des communautés open source augmente également. La communauté MindSpore Women in Tech met l’accent sur les réunions de type séminaire qui offrent aux femmes un espace sûr pour discuter des défis auxquels elles sont confrontées sur le lieu de travail. Le mentorat est important. Par exemple, en 2020, alors que la communauté n’en était qu’à ses balbutiements, une étudiante à l’un de nos événements a expliqué qu’elle avait de bonnes notes mais qu’elle s’inquiétait d’une carrière dans la programmation. Elle a demandé conseil à des programmeurs plus expérimentés et à des responsables techniques. Au moment où elle a obtenu son diplôme, elle n’avait plus à s’inquiéter et a pu choisir parmi plusieurs offres. Non seulement elle s’est sentie plus confiante, mais elle a pu redonner à la communauté en partageant son expérience avec de nouveaux étudiants, ceux qui occupaient maintenant le poste qu’elle occupait l’année précédente. Ce sont des expériences comme celle-ci qui maintiendront les femmes dans la technologie. Lorsqu’ils restent, la technologie en profite également.

    Mais encourager les femmes ne consiste pas simplement à créer de la diversité au sein de l’industrie pour permettre un meilleur équilibre entre les sexes. Les avantages s’étendent au-delà du secteur et touchent les avantages sociétaux. Avec la numérisation de nombreux secteurs traditionnels, la nature omniprésente de l’IA exige qu’elle soit non seulement efficace, mais également inclusive. Ce n’est qu’en élargissant le vivier de talents que nous pourrons éviter les décisions faussées par la partialité. L’établissement de communautés qui encouragent activement la participation et la diversité des voix est une étape importante.

    Le biais en IA commence par la formulation initiale des problèmes. Les questions sont naturellement contraintes par les expériences des concepteurs et des programmeurs. Cela a à son tour un impact sur la qualité des données et la manière dont elles sont traitées. Alors quel sera l’impact sociétal s’il n’y a pas plus de diversité ?

    • L’expérience utilisateur (UX) pour les femmes ne sera pas aussi intuitive s’il n’y a pas plus d’entrées au stade de la conception.
    • La discrimination économique, que ce soit l’affectation des CV des femmes à des emplois moins bien rémunérés et l’accès aux ressources financières, aura un impact à long terme.
    • Les ressources sociétales seront distribuées injustement, qu’elles affectent l’éducation, les soins de santé ou même la sécurité.
    • Les femmes perdront leurs capacités de prise de décision pour les décisions fondamentales au jour le jour.

    Donc, en conclusion, maintenant que nos vies sont axées sur le numérique, nous devons veiller à ce que les femmes puissent profiter des avantages de la technologie pour les générations à venir plutôt que d’être affectées négativement.

    Cet article a été initialement publié par Xiaoman Hu le TechTalks, une publication qui examine les tendances technologiques, leur impact sur notre façon de vivre et de faire des affaires, et les problèmes qu’elles résolvent. Vous pouvez lire l’article original ici.

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