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Femmes & sciences : quand l’IA manque de modèles

Femmes & sciences : quand l’IA manque de modèles

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このコンテンツについて

Invités : Elyes Jouini (administrateur de l’Institut universitaire de France, et directeur scientifique de la chaire UNESCO Femmes et sciences) et Isabelle Ryl (vice-présidente IA de l’Université PSL et directrice de la Paris School of AI).


Du CP au CE1, il ne suffit que de quelques mois pour qu’apparaissent chez les enfants des biais de genre liés à l’apprentissage des sciences. Ces idées reçues persistent ensuite jusqu’à l’orientation dans l’enseignement supérieur, et éloignent les femmes des disciplines scientifiques, dont celles liées à l’IA.


Faut-il alors imposer des quotas pour corriger ces déséquilibres ? Une mesure d’urgence, peut-être, mais la vraie solution reste la plus exigeante : repenser l’éducation dès l’enfance, et changer les modèles que nous valorisons, à l’école comme dans les médias. Comment repenser les représentations des femmes dans l'IA ? C'est le sujet de cet épisode d'Ex Machina, l'ère des algorithmes.


Ex Machina est un podcast préparé par "Dauphine Numérique", un projet de recherche transversal de l’Université Paris Dauphine – PSL qui développe une approche réflexive de l’IA, ses modalités, ses usages et ses effets.

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