Les femmes représentent plus de la moitié de l’humanité, pourtant le pourcentage de celles-ci dans les études liées à l’informatique reste très faible, et ce constat n’est pas sans conséquences.

En effet, si les femmes sont sous représentées dans les études liées au numérique, ça se répercute directement sur les emplois de ce marché, qui sont majoritairement occupés par des hommes.

On pourrait croire qu’un ordinateur est tout ce qu’il y a de plus objectif : il n’a (à priori) pas de genre, pas d’attache politique ou religieuse et pas d’apriori sur la couleur de peau ou encore le handicap. Et pourtant… c’est sans compter sur les algorithmes.

Les bases de données qui alimentent les intelligences artificielles sont majoritairement pensées et mises en place par des hommes. Ces hommes (majoritairement hétérosexuels blancs) créent ou prennent comme ressources ce qui se rapproche le plus d’eux-mêmes, de ce qu’ils connaissent, ce qui engendre des biais cognitifs dans la création des algorithmes servant aux programmes, voir à l’instauration de stéréotypes, par exemple, les bases de données de visages qui servent à la reconnaissance faciale sont majoritairement composées d’images d’hommes blancs, par conséquent, la reconnaissance faciale est nettement moins efficace quand il s’agit d’une femme ou d’une personne à la couleur de peau plus foncée.

Mais concrètement, quelles sont les conséquences directes de ces algorithmes stéréotypés ?

Récemment, des chercheurs ont étudié le fonctionnement des algorithmes de plateformes de streaming, comme Spotify ou encore Apple Music.

Ces dernières fonctionnent de plus en plus sur base d’outils de recommandations, basées sur les préférences et les habitudes de chaque utilisateur. Ainsi, sur les plateformes musicales par exemple, chaque personne se verra proposer des recommandations qui correspondent à leurs goûts musicaux.

Si ces filtres ont l’avantage de proposer à chaque utilisateur un contenu adapté à ce qu’il aime, des recherchent ont démontré qu’ils étaient sexistes : les artistes féminines sont nettement moins recommandées que les hommes.

Par conséquent, en analysant les écoutes de 330 000 utilisateurs sur une période de neuf ans, on constate que seulement 25% des artistes streamés sont des femmes. Ces algorithmes stéréotypés s’ajoutent à des discriminations dont les femmes sont déjà sujettes.

De plus en plus, grâce à ces études, une prise de conscience globale est occupée à s’opérer. Des initiatives telles que Résidenci.elles se sont mises en place dans le but de contrer ces inégalités, et ainsi mettre en avant des artistes féminines. Bien que ces actions aient un impact mineur sur le problème de fond, elles ont le mérite d’exister et de pointer du doigt cette injustice que subissent les musiciennes.

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