L’intelligence artificielle s’est invitée en quelques années dans les bureaux, les écoles et les téléphones. Pour les femmes, elle porte une double promesse et un double risque. Promesse de gagner du temps, d’apprendre plus vite, d’accéder à des métiers en pleine croissance. Risque de voir des outils reproduire, voire amplifier, des stéréotypes anciens, et d’être la cible privilégiée de nouveaux usages malveillants. Où en est-on vraiment ? Voici ce que disent les études et les textes, au-delà des slogans.
Qui fabrique l’IA ?
Le point de départ est un constat de composition. D’après les données rassemblées par l’UNESCO, les femmes ne représentent que 20 % des salariés occupant des postes techniques dans les grandes entreprises d’apprentissage automatique, 12 % des chercheurs en IA et 6 % des développeurs de logiciels professionnels. Seuls 18 % des auteurs présents dans les grandes conférences du domaine sont des femmes, et plus de 80 % des professeurs en IA sont des hommes.
Plus largement, Eurostat indique qu’en 2025 les femmes occupaient moins d’un emploi sur cinq parmi les spécialistes des technologies de l’information dans l’Union européenne. Or, comme le souligne l’UNESCO, des systèmes qui ne sont pas développés par des équipes diverses ont moins de chances de répondre aux besoins de tous leurs utilisateurs.
Des biais mesurés, pas supposés
Les biais de l’IA ne sont pas une intuition : ils ont été mesurés. En 2018, les chercheuses Joy Buolamwini et Timnit Gebru ont testé trois systèmes commerciaux d’analyse faciale chargés de deviner le genre d’une personne à partir d’une photo. Résultat : un taux d’erreur pouvant atteindre 34,7 % pour les femmes à la peau foncée, contre 0,8 % au maximum pour les hommes à la peau claire. En cause notamment, des bases d’images d’entraînement composées très majoritairement de visages clairs.
Les modèles de langage, qui font fonctionner les assistants conversationnels, ne sont pas épargnés. Une étude publiée par l’UNESCO en mars 2024 a analysé des textes générés par trois modèles (GPT-2 et GPT-3.5 d’OpenAI, Llama 2 de Meta). Dans les contenus produits par Llama 2, les femmes étaient décrites dans des rôles domestiques quatre fois plus souvent que les hommes, et associées à des mots comme « maison », « famille » ou « enfants », quand les prénoms masculins renvoyaient plutôt à « carrière », « salaire » ou « cadre ». Les modèles en accès ouvert présentaient les biais les plus marqués, mais l’UNESCO souligne que leur transparence facilite aussi leur correction.
L’UNESCO avait déjà alerté en 2019, dans un rapport intitulé « I’d blush if I could », sur les assistants vocaux dotés par défaut d’une voix féminine et programmés pour répondre avec docilité, y compris aux remarques déplacées.
Un écart d’usage qui peut s’auto-entretenir
Autre constat, moins connu : les femmes utilisent moins l’IA générative que les hommes. Un document de travail de la Harvard Business School publié en 2024, qui synthétise 18 études portant sur plus de 140 000 personnes dans le monde, décrit un écart quasi universel, présent dans presque toutes les régions, tous les secteurs et toutes les professions. Il persiste même lorsque l’accès aux outils est identique pour tous.
Les auteurs y voient un risque en chaîne : si les femmes utilisent moins ces outils, les données d’usage qui servent à les améliorer reflètent moins leurs besoins, ce qui peut les rendre moins pertinents pour elles. D’où l’intérêt de les tester, de les critiquer et de faire remonter leurs défauts, plutôt que de s’en tenir à l’écart par principe.
Hypertrucages : les femmes en première ligne
Les « deepfakes », ou hypertrucages, sont des images, vidéos ou sons fabriqués ou modifiés par IA pour faire dire ou faire à une personne ce qu’elle n’a jamais dit ni fait. Une grande partie de ceux qui circulent sont à caractère sexuel et visent des femmes, célèbres ou non, sans leur consentement.
Le droit s’est adapté. En France, la loi du 21 mai 2024 visant à sécuriser et réguler l’espace numérique (dite SREN) a créé un délit spécifique : diffuser sans consentement un hypertrucage à caractère sexuel est puni, même lorsqu’il est présenté comme un montage. Au niveau européen, la directive du 14 mai 2024 sur la lutte contre la violence à l’égard des femmes oblige les États membres à sanctionner pénalement la production et la diffusion non consenties de telles images. Les victimes peuvent porter plainte, signaler les contenus illicites sur la plateforme Pharos et, pour les plus jeunes, appeler le 3018, numéro national contre les violences numériques.
Ce que change le règlement européen sur l’IA
Entré en vigueur le 1er août 2024, le règlement européen sur l’intelligence artificielle s’applique par étapes. Depuis février 2025, certaines pratiques sont interdites, comme la reconnaissance des émotions sur le lieu de travail ou à l’école, sauf raisons médicales ou de sécurité. Les systèmes utilisés pour recruter ou trier des candidatures sont classés « à haut risque » : ils devront respecter des exigences de qualité des données, de documentation et de contrôle humain. Ces obligations ont été repoussées en 2026 par un texte de simplification et doivent désormais s’appliquer à partir de la fin 2027. Le règlement prévoit aussi que les contenus générés ou manipulés par IA, comme les hypertrucages, soient signalés comme tels.
Comment s’emparer de l’IA sans en subir les biais
- Tester les outils sur des tâches concrètes de son quotidien professionnel, pour juger sur pièce de leur utilité.
- Vérifier systématiquement les faits, chiffres et références produits par un assistant conversationnel.
- Repérer les stéréotypes dans les textes ou images générés, et reformuler sa demande pour les corriger.
- Demander des comptes à un employeur qui utilise un logiciel de tri de candidatures : quels critères, quel contrôle humain ?
- Protéger ses images en limitant la visibilité publique de ses photos personnelles sur les réseaux sociaux.
- Se former : comprendre comment fonctionnent ces modèles est le meilleur antidote à la fascination comme à la peur.
L’IA n’est ni une alliée ni une ennemie par nature. Elle reflète les données dont elle se nourrit et les choix de ceux qui la conçoivent. Plus les femmes seront nombreuses à la fabriquer, à l’utiliser et à la critiquer, plus elle aura de chances de les servir, et pas de les caricaturer.
Sources
- UNESCO, « Generative AI: UNESCO study reveals alarming evidence of regressive gender stereotypes », 7 mars 2024
- Buolamwini J., Gebru T., « Gender Shades: Intersectional Accuracy Disparities in Commercial Gender Classification », PMLR 81, 2018
- Otis N. et al., « Global Evidence on Gender Gaps and Generative AI », Harvard Business School Working Paper 25-023, 2024
- UNESCO, EQUALS, « I’d blush if I could », 2019
- Loi n° 2024-449 du 21 mai 2024 (SREN) ; directive (UE) 2024/1385 du 14 mai 2024 ; règlement (UE) 2024/1689 sur l’intelligence artificielle
- Eurostat, « ICT specialists in employment », 2025
Photo : Kristin Hardwick, StockSnap (CC0)
