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Les femmes et l'IA : un usage inégal et des conséquences préoccupantes
Une étude récente met en lumière une disparité notable dans l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) au travail entre les hommes et les femmes. Selon cette recherche, les femmes ont tendance à utiliser ces technologies moins fréquemment que leurs homologues masculins et reçoivent également moins de reconnaissance pour leur utilisation. L'Organisation internationale du Travail (OIT) souligne que les métiers occupés majoritairement par des femmes sont presque deux fois plus exposés aux risques d'automatisation que ceux dominés par les hommes.
Dans le domaine de l'IA, seulement 14 % des postes de direction sont occupés par des femmes, ce qui reflète un déséquilibre significatif. De plus, 33 % des hommes déclarent utiliser l'IA quotidiennement dans leur travail, contre seulement 27 % des femmes. Cette différence ne se limite pas à la fréquence d'utilisation : les hommes sont 27 % plus souvent félicités pour leur utilisation de l'IA et 23 % plus encouragés par leurs supérieurs à adopter ces outils. Pour les femmes, l'utilisation de l'IA se fait souvent sans soutien institutionnel, et elles craignent parfois d'être perçues comme tricheuses. En effet, 29 % des femmes interrogées ont exprimé cette inquiétude, contre 22 % des hommes.
Biais de conception : l'IA reflète des stéréotypes de genre
L'étude, conduite par l'organisation Lean In, révèle que les biais présents dans l'IA ne se limitent pas à son utilisation, mais s'étendent également à sa conception. Des chercheurs de l'université de Stanford ont découvert que ChatGPT, un modèle de langage avancé, associe des pronoms masculins au mot "programmeur" dans 83 % des cas, et des pronoms féminins au mot "infirmière" dans 91 % des cas, même lorsque l'on demande explicitement au modèle d'éviter ces stéréotypes.
En 2026, des outils de tri de CV ont montré une préférence pour les noms à consonance blanche dans 85 % des cas et pour les noms masculins dans 52 % des cas. Ces modèles d'IA apprennent à partir des données du monde tel qu'il est, et non tel qu'il pourrait être, ce qui perpétue les inégalités existantes.
L'automatisation menace davantage les métiers féminins
Les femmes adoptent l'IA avec plus de réticence, alors même que leurs métiers sont les plus exposés à l'automatisation. Un rapport de l'OIT, publié le 5 mars 2026 et couvrant 84 pays, indique que 29 % des professions à prédominance féminine sont exposées à l'IA générative, contre seulement 16 % des professions masculines.
Les secteurs les plus concernés par cette exposition incluent le secrétariat, la comptabilité, la saisie de données et le service client. Marie-Sophie Zambeaux, coauteure de "L'intelligence artificielle au service des RH (2025)", parle de "biais de deuxième ordre" : l'IA ne crée pas de nouveaux préjugés, mais elle traduit les biais existants en algorithmes, amplifiant ainsi les inégalités sans en créer de nouvelles.
Un scepticisme féminin face à l'IA et ses implications
Les femmes se montrent 38 % plus critiques que les hommes quant aux implications éthiques de l'IA et sont 29 % plus susceptibles de remettre en question sa fiabilité. Bien que ce scepticisme soit souvent justifié, il peut entraîner un retard dans l'adoption de l'IA, ce qui a des répercussions sur leur carrière.
Anna Sotnikova, chercheuse à l'EPFL, souligne que les tentatives de correction des biais dans l'IA impliquent souvent des compromis, et que de nouveaux défis apparaissent dès qu'un problème est résolu. Bien que les modèles récents soient plus équilibrés sur certains stéréotypes visuels, des distinctions subtiles persistent.
En France, la faible représentation des femmes dans les filières numériques limite leur influence sur le développement des usages de l'IA. Selon l'étude de Lean In, 19 % des femmes prévoient que l'IA entraînera davantage de licenciements féminins, contre 8 % des hommes. Parallèlement, 16 % des professions féminisées sont parmi les plus exposées à l'IA, comparé à seulement 3 % des professions masculines.
Il apparaît que l'IA, loin de corriger les inégalités de genre, tend à les reproduire, voire à les exacerber.
