Femmes et intelligence artificielle : l’accès à l’IA, un enjeu majeur pour l’emploi

Quand une technologie s’invite dans les études, le recrutement, l’organisation du travail et les services du quotidien, la question de celles et ceux qui la conçoivent ne relève pas du simple symbole. Elle conditionne les problèmes que l’on cherche à résoudre, les données que l’on regarde et les personnes auxquelles les outils répondent réellement. À VivaTech 2025, Leïla Grison a replacé la place des femmes dans l’intelligence artificielle au centre de ce débat économique et social.

À VivaTech 2025, le constat d’un accès encore inégal

Lors de son intervention, Leïla Grison a mis en avant les inégalités d’accès à l’intelligence artificielle entre les femmes et les hommes. Elle a notamment avancé un chiffre marquant : 88 % des algorithmes d’intelligence artificielle seraient conçus par des hommes. Dans un domaine appelé à transformer à la fois le monde professionnel et la société, ce déséquilibre mérite d’être pris au sérieux.

Un algorithme n’a évidemment pas de genre. En revanche, les systèmes d’IA sont imaginés, entraînés, évalués et déployés par des personnes et des organisations qui font des choix. Elles sélectionnent des données, définissent un objectif, décident de ce qui constitue un bon résultat et déterminent les usages prioritaires. Une équipe trop homogène ne produit pas automatiquement une technologie défaillante, mais elle peut plus facilement laisser de côté certains besoins, certaines expériences ou certains risques.

Le sujet dépasse donc la seule parité dans les entreprises de la tech. Il touche à la possibilité, pour les femmes, de peser sur une transformation qui va modifier les compétences demandées, l’accès à l’information, les modalités de recrutement et l’organisation des carrières.

Comment les biais peuvent-ils entrer dans un système d’IA ?

Les biais algorithmiques sont souvent présentés comme un défaut mystérieux de la machine. En pratique, ils peuvent apparaître à plusieurs étapes. Les outils d’IA apprennent ou fonctionnent à partir de données et de règles produites dans un contexte humain. Si ce contexte reflète des inégalités existantes, le système risque de les reproduire ou de les amplifier.

Par exemple, un outil peut être orienté vers un objectif trop étroit, être évalué avec des cas insuffisamment variés ou être utilisé dans une situation pour laquelle il n’a pas été conçu. Il ne s’agit pas nécessairement d’une intention discriminatoire. C’est précisément ce qui rend le sujet important : un résultat inéquitable peut provenir de choix techniques ordinaires, parfois invisibles pour l’équipe qui les a effectués.

La présence accrue de femmes dans les équipes d’IA ne constitue donc pas une solution magique aux biais. Elle est cependant un levier pour élargir les questions posées dès le départ, confronter les hypothèses et éviter qu’un groupe restreint ne définisse seul les priorités. La diversité des profils, des disciplines et des expériences doit accompagner la rigueur technique, et non s’y opposer.

Trois effets possibles de l’IA sur l’emploi des femmes

Leïla Grison a souligné que l’intelligence artificielle pouvait affecter l’employabilité des femmes selon trois grands axes. Le premier concerne la création de nouveaux métiers. L’IA suscite des besoins en développement, en données, en déploiement, en accompagnement des utilisateurs, en gestion de projet et en réflexion éthique. Or les femmes restent sous-représentées dans les filières scientifiques et technologiques. Si rien n’est fait pour élargir l’accès à ces formations et à ces postes, une partie des emplois les plus porteurs pourrait se construire sans elles.

Le deuxième axe est la restructuration des métiers existants. Certaines tâches sont susceptibles d’être automatisées ou profondément réorganisées. Cette évolution inquiète particulièrement lorsque les secteurs concernés comptent déjà une forte proportion de femmes. Le risque ne se limite pas à une disparition mécanique d’emplois : un métier peut aussi être dévalorisé, transformé sans concertation ou exiger de nouvelles compétences auxquelles les salariées n’ont pas un accès égal.

Le troisième axe tient à la productivité. Une personne qui sait utiliser l’IA pour rechercher de l’information, préparer un document, organiser un travail ou automatiser une tâche répétitive peut gagner du temps et valoriser d’autres compétences. À l’inverse, une personne privée d’outils, de temps pour apprendre ou d’accompagnement peut voir l’écart se creuser. La formation tout au long de la carrière devient alors un facteur déterminant.

Une technologie qui peut aussi soutenir les parcours professionnels

Le diagnostic n’est pas uniquement préoccupant. Leïla Grison insiste également sur le potentiel de l’IA pour réduire certaines inégalités. Utilisée comme un outil d’appui, elle peut aider des femmes à explorer de nouveaux métiers, à identifier des compétences transférables ou à préparer une réorientation professionnelle. Pour une personne éloignée des filières techniques, un assistant conversationnel peut aussi constituer une première porte d’entrée, à condition de ne pas le confondre avec un conseiller infaillible.

L’IA peut également soutenir la gestion de tâches quotidiennes : planification, synthèse de documents, préparation de courriers, organisation d’informations ou aide à la recherche. Ces gains de temps peuvent compter pour les personnes qui jonglent entre responsabilités professionnelles et familiales, une situation dans laquelle de nombreuses femmes se trouvent encore.

Il faut toutefois distinguer l’aide promise de l’aide réellement obtenue. Un outil n’allège une charge que s’il est accessible, compréhensible et adapté au besoin. Il ne doit pas servir à imposer davantage de tâches dans le même temps, ni à faire reposer sur les seules utilisatrices la responsabilité de compenser des inégalités d’organisation ou de répartition du travail.

Rendre l’accès réel, et pas seulement théorique

« L’IA ne doit pas être un privilège », avertit Leïla Grison. Cette formule résume un enjeu central : proposer un outil au grand public ne garantit pas que tout le monde puisse s’en servir dans les mêmes conditions. L’accès renvoie à la disponibilité des outils, mais aussi à la formation, au temps pour expérimenter, à la compréhension des limites et à la possibilité d’utiliser ces technologies dans un cadre professionnel ou scolaire.

La crainte de la triche ne doit pas conduire à tenir les enfants à distance de l’IA, selon l’intervenante. Ils doivent au contraire être encouragés à interagir avec ces outils, car leur maîtrise comptera pour l’intégration future sur le marché du travail. Cet apprentissage ne signifie pas déléguer les devoirs à une machine. Il suppose d’apprendre à formuler une demande, vérifier une réponse, repérer une erreur, protéger ses données et comprendre qu’un texte produit automatiquement peut sembler convaincant tout en étant inexact.

Pour les adultes, l’enjeu est comparable. Une formation utile ne se limite pas à une démonstration spectaculaire. Elle doit relier l’outil à des situations concrètes de travail, montrer ce qu’il peut faire et ce qu’il ne doit pas faire, puis laisser le temps de pratiquer. C’est particulièrement important pour les personnes dont le métier est appelé à évoluer rapidement.

Les entreprises ont, elles aussi, un rôle direct. Des recrutements plus inclusifs, des programmes de développement professionnel, du mentorat et des réseaux peuvent faciliter l’entrée et la progression des femmes dans l’IA. La publication d’origine évoque également le chiffre de 33 % de dirigeants ayant des femmes à des postes clés dans leurs stratégies d’IA. Quelle que soit la méthode retenue pour mesurer cette représentation, le constat appelle à renforcer la place des femmes dans les décisions stratégiques, pas seulement parmi les utilisatrices finales.

Au-delà de la technique, une question de choix collectif

L’inclusion ne se joue pas uniquement dans les laboratoires ou les grandes entreprises technologiques. Elle se construit à l’école, dans l’orientation, dans les formations professionnelles, dans les politiques de recrutement et dans la manière dont les organisations accompagnent les changements de métier. Elle dépend aussi de la capacité à écouter les personnes concernées avant qu’un outil ne soit imposé dans leur quotidien.

Une technologie inclusive ne signifie pas une technologie identique pour tous les usages. Elle signifie que les bénéfices, les contraintes et les risques sont examinés pour des publics variés. Cela implique de ne pas réserver l’expertise technique à quelques profils, tout en reconnaissant la valeur des compétences issues des métiers, du soin, de l’éducation, de l’administration ou de la relation client.

Ce qu’il faut surveiller

Dans les prochains mois, plusieurs questions permettront de juger si l’IA réduit réellement les écarts ou si elle les consolide :

• la place des filles et des femmes dans les formations qui mènent aux métiers de l’IA ;
• l’accès concret des salariées aux outils et aux formations lors des transformations de poste ;
• les effets de l’automatisation sur les secteurs où les femmes sont nombreuses ;
• la présence de femmes dans les équipes qui conçoivent, évaluent et pilotent les systèmes d’IA ;
• la capacité des organisations à détecter et corriger des résultats inéquitables.

L’intelligence artificielle peut ouvrir des portes, accélérer des parcours et faciliter certaines tâches. Mais ces promesses ne se réaliseront pas toutes seules. Elles dépendront de décisions très humaines : qui forme-t-on, qui recrute-t-on, qui consulte-t-on et qui laisse-t-on participer à la définition du progrès technique.