L'intelligence artificielle, pas sans elles ! L'intelligence artificielle, pas sans elles !
L'intelligence artificielle, pas sans elles ! L'intelligence artificielle, pas sans elles !
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L'intelligence artificielle, pas sans elles ! (préface Cédric Villani)

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À propos

Pourquoi le traducteur de Google propage-t-il les stéréotypes sexistes : «il» est médecin, «elle» est infirmière ? Et pourquoi les applications d'orientation professionnelle associent-elles toujours l'empathie et les compétences littéraires aux femmes, le charisme et les compétences scientifiques aux hommes ? Parce que les algorithmes dont les humains ont doté ces machines ont été conçus à 88%... par des hommes ! Lesquels ne sont pas forcément d'affreux machistes, mais souffrent de biais, d'idées reçues, de stéréotypes sexuels. Un problème de taille car l'IA, l'intelligence artificielle, est de plus en plus présente, sans que nous en ayons toujours conscience, dans notre vie quotidienne. Les assistants virtuels, les moteurs de recherches, les applications d'orientation professionnelle... sélectionnent, proposent, orientent, en propageant des préjugés sexistes. Au-delà du constat illustré de nombreux exemples, les auteurs proposent des solutions. Par exemple, repenser l'orientation au collège, pour que l'on cesse de conseiller uniquement aux garçons la programmation informatique !

Sommaire

Préface de Cédric Villani. I. L'égalité des sexes : un constat d'échec. L'intelligence artificielle, une révolution technologique. Les multiples applications de l'IA. Intelligence artificielle, un concours de gigabytes ? Double peine pour le développement du secteur. L'IA, reflet de la société. L'IA propage et renforce les inégalités de genre. II. Où sont passées les femmes ? Les petites mains. À la guerre comme à la guerre Plus dure est la chute. Depuis lors, où sont les femmes ? Les vieux stéréotypes sexistes toujours à l'oeuvre. L'excellence est... masculine. III. Apprentissage sous influence. L'apprentissage des algorithmes. L'apprentissage des algorithmes. Les bases de données fourmillent de biais. Les étapes de la contagion sexistes. Réutilisation des codes : réplication, multiplication des biais. IV. Domestiquer les algorithmes. Les algorithmes en accusation. Algorithmes et équité. Détecter les biais. Réduire les biais. La régulation des algorithmes. V. Objectif égalité. Intervenir dès l'enfance. Former pour donner envie. Être vues pour exister. Combler le gender data gap. L'IA, levier de l'égalité.

Rayons : Sciences humaines & sociales > Sciences sociales / Société > Thèmes et questions de société > Changement social / Histoire sociale

  • EAN

    9782410015553

  • Disponibilité

    Disponible

  • Nombre de pages

    112 Pages

  • Longueur

    19 cm

  • Largeur

    11 cm

  • Épaisseur

    1 cm

  • Poids

    114 g

  • Distributeur

    Union Distribution

  • Support principal

    Grand format

Infos supplémentaires : Broché  

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