Déconstruire une idée reçue

On pourrait croire que les développeur.ses sont naturellement sensibilisé.e.s aux questions de biais, parce qu’iels travaillent au quotidien avec des données et des algorithmes.

De la même manière, tou.te.s les développeur.ses ne sont pas des expert.e.s en intelligence artificielle. Le terme « IA » recouvre en réalité des techniques très diverses telles que : l’apprentissage supervisé ou non supervisé, la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, les systèmes experts, ... Maîtriser l’ensemble de ces approches demande des compétences spécifiques en mathématiques, en statistiques ou en data science que tou.te.s les professionnel.le.s du développement ne possèdent pas nécessairement. Il est donc essentiel de reconnaître cette diversité de profils et de formations.

Être développeur.se ne signifie pas automatiquement être expert.e en IA.

Etape 1, comprendre ce qu’est le genre

Pour comprendre le genre, il est important de distinguer le sexe et le genre.
Le sexe renvoie aux caractéristiques biologiques (chromosomes, hormones, organes reproducteurs).
Le genre, lui, est une construction sociale et culturelle. Il regroupe les rôles, les normes et les représentations qu’une société associe aux personnes en fonction du sexe qui leur est attribué à la naissance.

Ces attentes ne sont pas naturelles. Elles s’apprennent, se transmettent et évoluent au fil du temps. On les retrouve dans les couleurs associées aux enfants, les jouets proposés, les comportements valorisés ou encore les choix d’orientation. Le genre influence ainsi la manière de s’habiller, les attitudes jugées acceptables, les métiers considérés comme faits pour les hommes ou pour les femmes, mais aussi la façon dont chacun.e se perçoit et souhaite se montrer aux autres.

De façon non exhaustive, on distingue souvent trois dimensions :

• les rôles de genre, c’est-à-dire les comportements attendus (par exemple, attendre des filles qu’elles soient attentives et maternelles, ou des garçons qu’ils soient forts et compétitifs) ;
• les stéréotypes de genre, des idées toutes faites et réductrices qui enferment chacun.e dans des cases ;
• l’identité et l’expression de genre, c’est-à-dire la manière dont une personne se définit et choisit de se présenter aux autres.

Ces dimensions ne sont pas figées. Elles varient selon les époques, les cultures et les contextes sociaux, et elles n’agissent jamais seules. Le genre s’entrecroise avec d’autres facteurs comme l’origine, l’âge, la classe sociale, l’orientation sexuelle ou le handicap. Ces croisements donnent lieu à des expériences différentes d’inégalités et de discriminations.

Le rôle clé du développeur et de la développeuse dans la conception de l’IA.

Les développeur.euses sont au cœur de la création des systèmes numériques et d’intelligence artificielle. Chaque choix (données utilisées pour entrainer et valider, algorithmes retenus, critères d’évaluation et de validation, …) a des conséquences directes sur la manière dont les technologies interagissent avec la société. Analyser, concevoir et coder ce n’est pas seulement résoudre un problème technique, c’est aussi poser des cadres qui influencent les comportements, les opportunités et parfois même l’accès à certains droits.

La responsabilité éthique et professionnelle

Développer n’est jamais un geste neutre. Les outils développés influencent directement la vie des utilisateur.rices : accès à l’emploi, orientation scolaire, gestion administrative, interactions sociales, …

En tant que professionnel.le.s du numérique, vous avez une responsabilité particulière, celle de concevoir des systèmes qui ne renforcent pas les inégalités, mais qui contribuent à plus de justice sociale. La prise en compte du genre n’est pas une option, c’est une exigence déontologique, au même titre que la sécurité ou la protection des données personnelles.

Quand les biais s’invitent dans le code.

Contrairement à une idée répandue, l’intelligence artificielle n’est pas neutre. Elle apprend à partir de données qui reflètent nos sociétés, avec leurs déséquilibres et leurs inégalités. Cela peut conduire à :

• des associations stéréotypées (des métiers assignés à un genre, des prénoms associés à certaines professions) ;
• des discriminations implicites (des algorithmes de recrutement qui désavantagent les femmes ou les personnes non-binaires) ;
• des représentations partielles (des jeux de données qui sous-représentent certains groupes, entraînant des erreurs de reconnaissance d’image ou de langage).

Il arrive aussi qu’un jeu de données soit trop vaste et ne tienne plus compte de spécificités liées au sexe ou au genre. Dans ce cas, segmenter le jeu de données permet de mieux refléter ces spécificités et d’éviter qu’elles soient diluées dans la masse. De la même manière, certains systèmes de reconnaissance vocale se révèlent plus performants pour les voix masculines que pour les voix féminines, car ils ont été entraînés sur des bases de données déséquilibrées.

Ces biais ne sont pas des détails. Ils influencent la perception des technologies et leur légitimité.

Quelles pratiques pour limiter les biais de genre ?

Agir sur ces enjeux demande des outils et une démarche consciente. Parmi les bonnes pratiques à mettre en place :

• analyser la représentativité des datasets et les compléter si nécessaire ;
• utiliser des méthodes de ré-équilibrage ou de nettoyage des données ;
• tester les modèles avec des métriques d’équité et réaliser des audits réguliers ;
• documenter les choix techniques et signaler les limites connues ;
• favoriser la diversité des points de vue dans les équipes de développement.

Ces démarches permettent de réduire les biais, mais aussi de renforcer la fiabilité et la robustesse des systèmes.

Les défis concrets pour les développeur.euses

Intégrer ces préoccupations dans les projets n’est pas toujours simple. Les jeux de données accessibles peuvent être incomplets ou biaisés. Les délais de production laissent peu de place à une réflexion approfondie. Les outils existants demandent parfois un apprentissage supplémentaire. Reconnaître ces difficultés est important. Elles ne doivent pas décourager, mais au contraire pousser à chercher collectivement des solutions. C’est en partageant des bonnes pratiques, des outils open source et des expériences concrètes que la communauté peut progresser.

Pratiquer l’innovation inclusive

Développer de manière inclusive ne signifie pas freiner l’innovation, bien au contraire. Les systèmes qui prennent en compte la diversité des utilisateur.rices sont plus adaptés, plus performants à long terme et inspirent davantage confiance. Une IA conçue sans attention aux biais peut rapidement perdre en crédibilité, tandis qu’une IA inclusive devient un atout stratégique.

Il faut toutefois apporter un peu de nuance. Rendre un système plus équitable peut parfois impliquer de réduire légèrement sa précision prédictive. Mais ce compromis n’est pas une faiblesse. Il reflète le choix d’un développement plus adapté à la diversité réelle des situations.

Vers une culture du code inclusif

La lutte contre les biais de genre ne peut pas reposer uniquement sur la vigilance individuelle. Elle suppose de transformer les habitudes collectives, par exemple en intégrant des critères d’inclusivité dans les revues de code, en valorisant la documentation éthique dans les projets open source, en sensibilisant les nouvelles générations de développeur et développeuses dès leur formation.

Faire de l’inclusivité une norme du développement, c’est reconnaître que nos technologies influencent les vies et doivent répondre de manière équitable aux besoins de toutes et tous.

Des ressources pour développer autrement

La boîte à outils met à disposition des développeurs et des développeuses des guides pratiques, des exemples de jeux de données, des techniques de détection et de réduction des biais, ainsi que des références pour aller plus loin. Ces ressources vous accompagnent dans l’intégration de l’inclusivité dans vos pratiques professionnelles, et vous donnent des repères concrets et des pistes d’action adaptées à différents contextes de développement.

Développer de manière inclusive, ce n’est pas seulement éviter des erreurs. C’est contribuer à une innovation plus juste, plus fiable et plus respectueuse de la diversité des utilisateurs et utilisatrices.