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[Etude] Pas besoin d'intelligence artificielle pour savoir pourquoi les femmes ne veulent pas travailler dans l'IA

Étude Mais pourquoi les femmes qui étudient les sciences au sens large sont-elles si peu nombreuses à choisir le métier de data scientist ? Bien payé, au coeur des évolutions technologiques et économiques, celui-ci devrait être plus attractif... C'est un des résultats d'une étude que vient de réaliser BCG Gamma. 
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Pas besoin d'intelligence artificielle pour savoir pourquoi les femmes ne veulent pas travailler dans l'IA
Les femmes ne sont que 15 % des data scientists, alors qu'elles sont 35 % des étudiants en sciences... © Fotolia

Faudra-t-il une intelligence artificielle pour résoudre ce problème de chiffres ? Alors que les femmes représentent 35% des étudiants en science ingénierie et mathématiques, elles ne sont que 15% des data scientists ! On s'en doute : c'est davantage un problème culturel que mathématique et il pose d'importants problèmes, notamment en matière de biais liés aux genres. En attendant la réponse d'une IA, le BCG Gamma – l'activité mondiale du BCG qui mène des projets d'IA, qui est installée à Paris – publie une étude internationale sur le sujet au titre qui est aussi un programme : What's keeping women out of data science ? (1)

 

Métier de nerds

Le secteur de l'intelligence artificielle et, plus spécifiquement, le métier de data scientist a un problème d'image. Pour la moitié des femmes interrogées étudiant une matière scientifique, "data scientist" renvoie une image de profession très théorique, éloignée des préoccupations concrètes des gens, avec une culture forte de concurrence et une ambiance de nerds. Ceci explique aussi cela : les femmes étudiant les sciences et les domaines connexes s'estiment très mal informées sur ces métiers.

 

Or, ces caractéristiques correspondent justement à ce qui intéresse moins les femmes. Par exemple, les hommes et les femmes ont une appréciation différente sur le caractère concret d'une profession. 67% des femmes disent vouloir travailler sur des problèmes concrets avec un impact tangible. Seulement 61% des hommes étudiant les sciences affichent cette préférence. La différence est encore plus forte chez les étudiants qui suivent un cursus en data science : là ce sont 73% des femmes et 50% des hommes qui indiquent préférer un emploi s'occupant de problèmes concrets.

 

Un métier fumeux

Comme le note l'étude, de nombreux étudiants n'ont pas "une bonne compréhension de ce que fait au jour le jour un data scientist dans une entreprise". Si 76,3% des étudiants et 65 % des étudiants en data science disent avoir une bonne compréhension de ce que peut être une carrière dans ce métier, la proportion chute à 58,8% et 50,2% dans les étudiant.e.s en sciences physiques et en ingénierie. Entre les deux, on trouve les étudiant.es en sciences informatiques (70,6% et 65,5%) et celles et ceux inscrits dans une filière mathématique ou statistique (57,1% des hommes et 56,3% des femmes, soit le plus faible écart).

 

La bonne nouvelle de cette étude internationale est la bonne position de la France. En effet, deux tiers des femmes y déclarent se faire une idée assez précise du métier de data scientist. En Chine la proportion tombe à 46%, et en Allemagne c'est 39%. Les entreprises qui ont investi dans ce qu'on appelle désormais la "marque-employeur" pour attirer et retenir les meilleurs talents ont sûrement leur rôle à jouer. Il semble urgent qu'elles se mobilisent pour faire savoir plus précisément en quoi consistent les métiers pour lesquels on observe une pénurie, celle-ci étant due à un manque d'informations.

 

(1) Etude en ligne menée auprès de 9000 étudiant.e.s en science, technologie, ingénierie et mathématiques ou anciens étudiants ayant récemment rejoint le moins du travail et ayant moins de 35 ans. Parallèlement, des entretiens qualitatifs ont été menés. 10 pays ont été retenus : Australie, Canada, Chine, France, Allemagne, Inde, Japon, Espagne, Etats-Unis et Royaume-Uni avec 800 à 1000 réponses par pays.

 

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1 commentaire

Horreur
20/02/2020 20h21 - Horreur

Il faut arrêter, avec l'écriture inclusive !! Pitié pour nos yeux et nos cerveaux ! J'ai arrêté la lecture au premier "." d'"inclusion"... Quelle horreur...

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