Women in AI
Deloitte AI Institute
La situation des femmes dans l'IA aujourd'hui
Les entreprises de tous les secteurs sont aujourd'hui confrontées à un obstacle commun pour atteindre leurs objectifs en matière d'intelligence artificielle : le talent. Ne disposant pas des compétences nécessaires en IA, de nombreuses organisations accélèrent leur recrutement dans ce domaine tout en cherchant à diversifier leurs sources de talents. La demande en matière d'IA ne peut que continuer à croître. Un rapport LinkedIn de 2020 a révélé que la fonction de spécialiste de l'intelligence artificielle est le principal emploi émergent aux États-Unis, avec une croissance de l'embauche de 74 % par an au cours des quatre dernières années.
Malgré l'augmentation de la demande d'IA, il existe au moins un réservoir de talents qui pourrait aider les entreprises à réaliser leurs ambitions en matière d'IA et qui est resté largement inexploité : les femmes. En 2020, les femmes représentaient environ 47 % de la main-d'œuvre américaine. En outre, en 2019, les femmes ont reçu la majorité des licences, des masters et des doctorats des établissements américains.
Un rapport du Forum économique mondial de 2020 a toutefois révélé que les femmes ne représentent que 26 % des postes liés aux données et à l'IA de la main-d'œuvre, tandis que le rapport sur l'indice de l'IA de 2021 du Stanford Institute for Human-Centered AI a révélé que les femmes ne représentent que 16 % des professeurs titulaires axés sur l'IA dans le monde
Combler le fossé
Depuis un certain temps, la diversité des genres dans l'IA persiste et ne bouge pas. En 2019, les femmes représentaient 22 % de tous les programmes de doctorat en IA et en informatique en Amérique du Nord, soit seulement 4 % de plus que la même catégorie statistique de 2010.
Alors, qu'est-ce qui explique cet écart persistant entre les hommes et les femmes dans le domaine de l'IA, et comment pouvons-nous y remédier ?
Ce livre blanc Women in AI dans lequel Deloitte a interrogé des femmes qui ont accédé à des postes de direction dans le domaine de l'IA au sein de leur organisation, en plus d'une enquête auprès de personnes travaillant dans le domaine de l'IA, explore les racines de l'écart entre les sexes dans le domaine de l'IA, propose aux organisations une voie potentielle pour y remédier et montre comment les entreprises qui ne le font pas pourraient se handicaper elles-mêmes.
Pourcentage de femmes dans la main-d'œuvre américaine
Main-d'œuvre total
Données et IA
Pourquoi la diversité des genres est importante
Aujourd'hui, il est de plus en plus évident que la diversité des sexes, en particulier aux postes de direction, accroît la productivité, la rentabilité et la valeur marchande des organisations dans tous les secteurs :
- Les recherches de Goldman Sachs ont montré que les entreprises dont les conseils d'administration sont « divers » (Goldman n'a pas défini le terme « divers », mais a indiqué que l'accent était mis sur les femmes) ont obtenu de meilleurs résultats sur les marchés publics. Les organisations dont le conseil d'administration compte au moins un membre divers ont vu le cours moyen de leurs actions augmenter de 44 % au cours de la première année suivant leur entrée en bourse, un chiffre nettement supérieur à celui des entreprises ne comptant aucun membre de la diversité (13 %).
- Les recherches de l'indice MSCI Women's Leadership montrent que, depuis 2016, les entreprises cotées en bourse de grande, moyenne et petite capitalisation aux États-Unis, au Canada et en Europe qui donnent la priorité à la diversité des sexes parmi leurs dirigeants et leur conseil d'administration ont dégagé des rendements nets plus élevés sur leurs marchés boursiers respectifs que les entreprises qui ne s'engagent pas en faveur de la diversité des sexes.
- Une étude HBR analysant le lien entre la productivité et la diversité des sexes a révélé que, parmi les entreprises d'Europe occidentale, une augmentation de 10 % du ratio femmes/hommes dans la main-d'œuvre était corrélée à une augmentation de 7 % de la valeur de marché.
Étude d'opportunité
L'enquête de Deloitte auprès des femmes et des hommes travaillant dans l'IA et le machine learning a encore démontré que la présence d'un plus grand nombre de femmes au sein d'une organisation ne peut être que bénéfique à une entreprise.
Les répondants sont tout à fait d'accord :
Les entreprises qui promeuvent et mettent en place des groupes diversifiés au sein de leur organisation en tireront un bénéfice.
La présence d'un plus grand nombre de femmes dans les postes de direction, de leadership et de modèle de rôle bénéficie directement aux employés d'une organisation.
Les données montrent que les entreprises dotées de cultures diverses et inclusives parient sur la productivité et l'innovation au sein de leur personnel, ce qui se traduit par de meilleurs produits, un avantage concurrentiel sur les pairs et une amélioration des ventes et des bénéfices. Dans le domaine de l'IA, l'importance de la diversité a également été bien documentée. Pour créer un système d'IA efficace, y compris la définition d'un problème que l'IA doit résoudre, la conception d'une solution, la sélection et la préparation des données d'entrée, ainsi que la construction et l'entraînement des algorithmes, une équipe d'IA doit être aussi diversifiée que les populations sur lesquelles son IA aura un impact.
Les leviers de la diversité sont, entre autres, le sexe, la race, le milieu socio-économique, l'expérience professionnelle, l'âge, les capacités, les privilèges et l'expérience de la discrimination. La diversité dans un certain nombre de critères permet de s'assurer qu'un large éventail de perspectives et d'expériences vécues est intégré dans la conception et la mise en œuvre d'un système d'IA. Étant donné que les équipes d'IA doivent refléter les populations auxquelles elles s'adressent et que la moitié de la population mondiale est de sexe féminin, comme le dit Allie Miller d'AWS (responsable mondiale du développement du machine learning, des start-ups et du capital-risque), une plus grande diversité des sexes dans l'IA est une question de « bon sens ».
La diversité dans un certain nombre de critères permet de s'assurer qu'un large éventail de perspectives et d'expériences vécues est intégré dans la conception et la mise en œuvre d'un système d'IA.
Le dossier IA
L'enquête de Deloitte auprès de femmes et d'hommes travaillant dans le domaine de l'IA et du machine learning a confirmé que la présence d'un plus grand nombre de femmes dans cet espace améliore la conception et la fonctionnalité des systèmes d'IA.
Les répondants sont tout à fait d'accord :
L'arrivée de femmes dans le domaine de l'IA et du machine learning apportera à la haute technologie des perspectives uniques nécessaires au secteur.
Les solutions d'IA et de machine learning gagneraient à avoir des employés plus diversifiés aux postes de concepteurs et de développeurs.
L'IA et les modèles de machine learning produiront toujours des résultats biaisés tant que l'IA restera un domaine dominé par les hommes.
L'importance de la diversité au sein des équipes d'IA est liée à l'un des plus grands défis auxquels l'IA est confrontée aujourd'hui : les préjugés dans les systèmes d'IA. Si la plupart des préjugés liés à l'IA sont involontaires et passent inaperçus, si les systèmes d'IA perpétuent les formes existantes de préjugés sexistes, ils ne parviendront pas à atteindre leur pleine capacité et pourraient finalement entraver les progrès des organisations dans la mise en œuvre efficace de l'IA. Au mieux, les algorithmes devraient être réoutillés après avoir été évalués. Au pire, les organisations pourraient être confrontées à des risques réglementaires ou de réputation.
Une main-d'œuvre plus diversifiée est plus à même d'identifier et de supprimer les préjugés liés à IA lorsqu'elle interprète des données, teste des solutions et prend des décisions. En ce qui concerne le sexe, les femmes sont susceptibles de repérer des éléments que les hommes ne pourraient pas voir (et vice versa). À cet égard, la diversité des sexes peut être bénéfique au développement de l'IA.
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Une main-d'œuvre plus diversifiée est plus à même d'identifier et de supprimer les préjugés liés à IA lorsqu'elle interprète des données, teste des solutions et prend des décisions.
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