Publié le 06 mars 2020

Intelligence Artificielle : un enjeu de confiance et de mixité des équipes

La diversité et l’inclusion sont au cœur de notre politique d’entreprise. Dans les métiers du numérique et de l’intelligence artificielle (IA), nous sommes convaincus qu’une meilleure intégration des femmes est un enjeu majeur pour accroître la confiance.
Quelles initiatives mettre en place pour favoriser la mixité femmes – hommes dans ces métiers ? Décryptage.

 

L’intelligence artificielle, entre confiance accrue et biais potentiels

L’intelligence artificielle est au cœur de la transformation de notre quotidien. Pour concevoir des villes plus intelligentes, pour optimiser les modes de transport ou pour répondre aux nouvelles attentes des consommateurs, elle permet de proposer des solutions automatisées. Même dans des secteurs sensibles comme l’éducation, la santé ou la sécurité, pour lesquels les notions de justice et d’équité sont essentielles, les algorithmes aident de plus en plus souvent à prendre des décisions.

Pourtant, si l’IA permet de résoudre des problèmes complexes de façon innovante, personnalisée et efficace, les risques existent de proposer des solutions biaisées, notamment en matière de genre. En 2018, une étude(1) a montré que, là où un algorithme de reconnaissance faciale est fiable à 99 % pour identifier un homme, sa marge d’erreur est de 35 % pour reconnaître une femme à la peau foncée.

Pour lutter contre toutes formes de discriminations ou risques de biais inconscients liés au traitement des données, Orange a lancé en avril 2020 avec le Fonds de dotation Arborus la Charte Internationale pour une IA Inclusive. Cette charte se veut une référence pour l’ensemble des entreprises engagées en faveur de la diversité et de l’inclusion.

En décembre 2020, Orange est devenue la première entreprise labellisée GEEIS-AI (Gender Equality European & International Standard), confirmant ainsi son engagement pour l’égalité numérique.

 

 

La clé : la mixité dans les métiers de l’IA

Le risque de développer des solutions biaisées peut se cacher dès la conception des algorithmes ou lors de la collecte des données. Il peut même être présent dans la façon d’aborder la résolution d’un problème. Pour éviter ces biais et concevoir des algorithmes plus inclusifs, il est important d’assurer une meilleure mixité dans les équipes spécialisées en IA et de sensibiliser les experts à ces enjeux.

Aujourd’hui, selon le World Economic Forum (2), seuls 22 % des postes d’expert, concepteur ou développeur en intelligence artificielle sont occupés par des femmes. Un effort particulier doit donc être fait pour que femmes et hommes acquièrent le même niveau d’expertise et disposent des mêmes opportunités tout au long de leur carrière.

Chez Orange, nous savons que cette meilleure intégration est autant bénéfique pour les femmes que pour l'avancement des nouvelles technologies significatives de progrès pour tous.

 

 

14 %
de femmes dans l'UE diplômées en STIM (Science, Technologie, Ingénierie et Mathématiques)

 

 

Notre engagement pour établir la mixité

 

La mixité est une question d’équité, mais aussi un enjeu de progrès.
Depuis plus de quinze ans, nous sommes attentifs à la problématique de la mixité dans tous les métiers, notamment les métiers techniques ou du numérique. Aujourd’hui, le taux de féminisation est de 35,6% au 31 décembre 2020, pour l’ensemble de nos effectifs dans le monde.

En mai 2019, Orange a signé le Manifeste pour la reconversion des femmes dans les métiers du numérique et a déployé des dispositifs tels celui des « classes de techniciennes » en France.
Face à cette difficulté de recruter des femmes dans les métiers du numérique et afin de renforcer les actions existantes et d’atteindre nos objectifs en 2025, Orange a lancé en 2020 son programme Hello Women.

 

 

La mixité femmes-hommes des talents dans les métiers du numérique permettra le développement d’une IA inclusive et de confiance. Chez Orange, seules les compétences comptent.

Delphine Pouponneau
Directrice de la Diversité et de l'Inclusion du groupe Orange

1 MIT (2018), Gender Shades : Intersectional Accuracy Disparities in Commercial Gender Classification
2 World Economic Forum (2018), Assessing Gender Gaps in Artificial Intelligence