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00:00Pourquoi est-il crucial de renforcer la place des femmes dans la tech et l'IA ? Pour en
00:16parler, j'invite Peggy Vicomte, Antonia Francis et Claire Poirson sur scène. On peut les
00:21applaudir. Alors Peggy, on commence avec vous. Pourquoi est-il crucial de renforcer la place
00:28des femmes dans la tech et l'IA selon vous ? Bonjour à toutes et tous. Merci pour cette
00:35invitation et l'organisation de cette journée qui est indispensable pour la prise de conscience
00:40et la mise en action. Alors, je vais me permettre juste de faire une petite prise de hauteur,
00:46un petit pas de côté par rapport à notre sujet et déjà en préambule vous dire qu'il
00:51y a en réalité en France très peu de métiers qui sont en pleine mixité. À peine 16%
00:59en réalité de nos métiers en France sont représentés autant par des femmes que par
01:04des hommes. Donc en réalité, c'était juste pour vous dire, en réalité, on a un problème
01:10sociétal qui dépasse le problème de la tech. Pour revenir sur la tech, ça a été
01:17dit brillamment par notre chère Catherine et puis Charlotte Bande de putes, on a un sujet de
01:25représentation des femmes. Ce qu'il faut dire, c'est qu'on a eu beaucoup de chiffres tout à l'heure,
01:30mais en fait, ce qu'il faut bien comprendre, c'est qu'il y a ce qu'on appelle les métiers
01:34numérisants et les métiers numérisés. Dans les métiers numérisés, ce sont les personnes qui
01:40utilisent le numérique pour avoir une optimisation de gains, d'efficacité ou travailler sur le social.
01:48Mais dans les métiers numérisants, c'est là où on conçoit en fait l'algorithme. C'est là où on le
01:54conçoit, on l'administre, on le sécurise. Et donc c'est là où nous avons un souci au départ, à
02:01l'origine. L'origine, c'est à peine 15% de femmes en fait sont sur ces métiers techniques et 15%
02:09c'est une moyenne. En réalité, dans la crypto, dans la cyber, c'est bien en dessous de 10%. Donc c'est
02:15ça en fait, à l'origine, notre sujet, et bien ce manque de représentation dans les métiers dits
02:23techniques. Et pour vous citer un exemple très concret de ce que ça peut engendrer comme problème,
02:30par exemple, vous savez toutes et tous que les femmes sont moins à l'origine d'accidents de la
02:36route. Pour autant, quand elles sont conductrices et qu'elles sont victimes d'un accident de la
02:42route, elles ont 17% de probabilité de plus d'avoir un accident mortel ou en tout cas très
02:48dommageable au niveau de la santé. Simplement parce qu'aujourd'hui, les crash tests sont faits
02:54à partir d'un mannequin homme. On voit que si on arrive à être dès le départ en mixité dans la
03:00conception d'un produit, on aura moins de biais dans la conception et donc moins de problématiques
03:08d'usage. Merci. Qu'en pensez-vous Antonia, vous qui représentez MBDA ce matin ?
03:16Du coup oui Antonia Francis. Moi je suis ingénieure traitement d'images, je suis coordonnatrice du réseau IA pour MBDA France
03:21et j'appartiens aussi au superbe réseau Inspiring Women, un réseau de femmes pour notre
03:27entreprise. Je voulais rebondir effectivement sur les biais que nous venons d'aborder. Ces biais
03:33en fait ce sont à la base des biais qui sont cognitifs, des biais que tout un chacun a, des biais
03:39qui sont sociétaux, dont nous héritons. En fait vous avez abordé l'exemple du coup
03:47des accidents de la route. On sait que l'IA demain sera amené sur des sujets
03:53notamment des sujets médicaux, avec notamment les diagnostics automatiques, notamment par rapport
03:58à des images médicales, donc des images de scan. Nous savons que si nous propageons ces biais
04:04cognitifs que nous avons dans notre intelligence artificielle, ça aura des conséquences
04:08et notamment une prise en charge moindre pour les patientes féminines. Nous savons que ça aura
04:15aussi des conséquences pour les femmes de demain dans ces métiers. Merci beaucoup. Alors Claire Poirson,
04:22vous vous incarnez, vous êtes avocate, vous avez une vision avec un angle justement avec le
04:28point de vue du droit. Donc justement, comment est-ce que le droit peut-il jouer ce rôle-là
04:33de renforcer la place des femmes dans ces secteurs-là ? Bonjour à toutes et à tous. Le droit joue
04:40effectivement son rôle et encadre la société. Donc il y a plusieurs pans possibles.
04:48Vous avez déjà ce qu'on appelle nous le droit commun, c'est-à-dire tout le socle des
04:51discriminations. Donc juridiquement, quand une IA, une solution IA vous discrimine vous en tant que
04:58femme, c'est une discrimination et donc ça a un traitement juridique et ça engage la responsabilité
05:03de l'entreprise qui déploie cette solution. Donc on a eu des exemples notamment d'outils d'IA de
05:10recrutement qui écartaient les CV de femmes par un biais cognitif pour le coup. Vous avez aussi
05:17des outils d'IA pour octroyer des crédits de banque qui écartaient les femmes et là c'était
05:24parce qu'il y avait un biais représentatif, c'est-à-dire que la banque avait que des revenus
05:31d'hommes des années 60, 70, 80 et avait oublié les revenus des femmes dans sa donnée, dans sa
05:38data et résultat l'IA s'entraînait mal et avait d'elle-même décidé d'exclure les demandes d'octroi
05:46de crédit des femmes. Donc le droit vient là apporter une solution sur l'angle de la responsabilité
05:52des entreprises, il y a des sorties lourdes, il y a des enjeux réputationnels et bien évidemment que la
05:57société qui a cette solution IA va tout faire pour ne plus avoir ce type de biais. Donc ça c'est une
06:02première réponse. La deuxième réponse c'est l'IA Act, c'est le nouveau règlement européen qui prévient
06:08aussi, qui commence dans le cadre des innovations, vous avez des obligations en fonction de l'IA que
06:14vous avez, qui portent des risques en termes de droits humains, donc en termes de
06:19genre, par exemple des discriminations, et bien ce règlement vous oblige à certaines obligations
06:24de transparence et vous oblige aussi à détecter, à déceler, à corriger les biais que votre
06:30machine que vous avez déployée sur le marché européen peut provoquer pour la société et donc
06:35des biais de genre. Et là aussi il y a des sanctions à la clé, des responsabilités à clé des entreprises
06:40qui vont déployer ces solutions au sein du marché européen. Donc vous avez déjà ces deux angles-là.
06:45Et le dernier angle, et Catherine en parlait dans le rapport du HCE, c'est l'angle plus
06:51contraignant qui sont les quotas. Mettre des quotas à différents endroits où on sait qu'il y a un
06:58plafond de verre, où il y a une discrimination très forte et que la société n'arrive pas à
07:03le réguler, à la réguler, et on met des quotas. Donc là on en a mis avec la loi Rixin par exemple,
07:09on a mis des quotas de femmes dans les jurys BPI de financement parce qu'on s'est rendu compte que
07:15les femmes, notamment de la tech, qui portaient des sociétés nouvelles, technologiques, n'avaient
07:21pas les mêmes investissements et que ça pouvait être lié au jury, c'est-à-dire jury
07:27exclusivement masculin. Donc on a mis des quotas de femmes dans les jurys. Donc voilà, le droit peut
07:31apporter effectivement sa pierre à l'édifice de l'égalité et de la justice. Heureusement d'ailleurs.
07:37Merci. Peggy, vous aimez dire que oui pour la régulation bien sûr, mais il faut
07:44veiller à ne pas brider. Expliquez-nous ce que vous voulez dire. Oui, j'espère que vous avez toutes
07:49et tous lu Isabelle Collet qui a été mentionnée tout à l'heure. Il y a des vidéos disponibles,
07:55ses livres évidemment sont à lire sur le sujet. J'ai vu récemment une interview d'une
08:02Isabelle Collet américaine, Cathy O'Neill, qui il y a dix ans a écrit « Les algorithmes,
08:08une bombe à retardement ». Elle expliquait dans cette interview qu'on n'exploitait pas assez
08:16dès la conception l'éthique en fait, ce que moi j'appelle l'éthique by design. On connaît tous
08:23la security by design avec la cyber qui est née il y a maintenant une dizaine d'années. On ne se
08:28poserait plus la question aujourd'hui de faire un produit sans réfléchir à la cyber. Et moi je
08:33suis persuadée qu'il faut aujourd'hui ne plus faire un produit numérique sans penser à l'éthique et
08:38à l'égalité de genre dès le début, donc l'éthique by design. Elle explique très clairement à partir
08:43d'un exemple américain qui était une entreprise qui voulait travailler sur la rétention de ses
08:49talents et qui donc dans l'IA avait pris en compte la durée du trajet parce qu'on sait que si on met
08:55plus d'une heure, on ne restera pas longtemps dans ce travail parce que c'est quand même un peu fatigant
09:00cette histoire de trajet. Donc l'entreprise en question avait mis ce critère dans l'IA de
09:07recrutement et puis en fait ils se sont aperçus qu'au bout du compte, au bout de quelques mois
09:11d'utilisation, il manquait de diversité. Et donc en analysant, ils se sont rendus compte
09:16que les personnes qui habitaient à plus d'une heure, c'était finalement les personnes qui étaient dans
09:20des quartiers défavorisés. Et donc au lieu même de simplement enlever le critère, ce qu'ils ont
09:25fait c'est qu'ils l'ont pondéré pour justement le mettre plus en avant et le fait qu'ils comptent
09:30plus dans les candidatures, ça peut permettre d'avoir, de faire ressortir ces histoires de
09:35mixité. Donc moi j'aime beaucoup l'histoire des quotas parce que je me rappelle d'Isabelle
09:40Collet qui nous expliquait par exemple qu'en fait un quota c'est pas une contrainte. Voyez-le
09:47comme une opportunité d'aller chercher plein de profils que vous n'auriez pas vus par ailleurs.
09:50Donc en fait pour moi c'est ça la régulation sans brider, c'est à dire qu'on sait qu'aujourd'hui
09:55l'innovation en termes d'IA en France, je pense qu'on pourrait tous être d'accord pour dire
10:02qu'on est en retard. Donc comment faire pour arriver à réguler nos systèmes sans pour
10:06autant nous brider dans la création et dans l'optimisation de nos logiciels et de nos algorithmes.
10:13Merci Antonia, Francis, oui vous êtes d'accord sur tout ce qui concerne les enjeux concernant
10:19la production, côté production et innovation numérique aussi. C'est vrai qu'il y a pas mal de
10:24choses à prendre en compte à la base, à la source. Tout à fait, donc pour les entreprises,
10:30notamment la nôtre, la mixité en fait représente tout d'abord une belle chance, donc
10:37grâce à cette mixité on vient finalement obtenir un vivier de talent encore plus
10:43important lorsque le recrutement le permet. On sait que c'est un levier de
10:48productivité, un levier d'innovation, on sait que le lien entre mixité et productivité remonte dans
10:54la littérature à peu près au début des années 90, dans la littérature managerielle. On a commencé
10:58à s'y intéresser. C'est quelque chose qui est très difficile à mesurer mais on a eu une très
11:03bonne enquête de France Stratégie il y a quelques années qui a montré les liens entre
11:06productivité et mixité en entreprise, notamment dans les domaines des services et de l'industrie
11:11qui nous concernent. On sait aussi que les entreprises qui sont les moins mixtes, donc à
11:19la fois les plus féminines et les plus masculines, sont jusqu'à 20 à 30 % moins productives, donc
11:25que les autres entreprises, ça touche tous les domaines. On sait aussi que c'est aussi un critère
11:32clé pour l'innovation, notamment à travers, ça a été évoqué tout à l'heure, le bien-être en
11:37entreprise, le mieux-être. Donc on sait que les équipes en fait qui ont tendance à
11:42être plus mixtes, donc entre 40 et 60 % des effectifs étant des hommes ou des femmes, conduisent
11:50à des équipes en moyenne 97 % plus épanouies contre 83 % pour des équipes non mixtes. En
11:56termes de productivité, il faut aussi noter que les équipes sont notées comme à peu près 75 %
12:01surperformantes lorsqu'elles sont mixtes par rapport à 59 % dans le cas des équipes non mixtes.
12:08Il faut aussi noter que la mixité renforce, permet l'amélioration du processus décisionnel, le
12:15mieux-être en entreprise, ça je l'ai déjà évoqué, notamment par un environnement inclusif qui permet
12:21finalement le bien-être à chacun. C'est vrai donc pour la thématique Homme-Femme, c'est vrai pour
12:25tout effet d'autres sujets, sur les autres minorités. Et enfin, ce vivier de talents,
12:32donc pour revenir, j'ai une petite anecdote là-dessus, on sait que sur GitHub, sur le partage de
12:36codes collaboratifs et open source sur lequel nous travaillons beaucoup, une solution
12:43proposée par une femme a tendance à être accueillie tout aussi bien, voire même mieux, par
12:50la communauté. Cette solution a tendance à être plus adoptée, mais lorsqu'on voit qu'elle
12:55provient d'une femme, ses statistiques baissent. Et finalement, si on arrive à identifier le
13:00contributeur comme étant une femme, cela revient en fait à diminuer sa chance d'être adoptée. Et
13:09donc là, on voit qu'on se tient une belle balle dans le pied, on se prive en fait de talents,
13:15on se prive de codes de bonne qualité et c'est vraiment un frein à faire avancer ces techniques
13:20et notre société. Et faire bouger, merci Antonia, les biais de genre, Claire. Les biais de genre et
13:28notamment du côté de l'IA. Les biais de genre, on en a toutes et tous, même les plus féministes
13:36d'entre nous. Moi j'ai un biais féminisme, c'est pas très grave vous allez me dire, mais je fais
13:41quand même attention aussi, parce qu'en fait ce sont des raccourcis de nos cerveaux, c'est pour
13:46aller plus vite. Donc nous avons toutes et tous des préjugés. Donc les biais de genre dans l'IA,
13:50donc ce que je veux dire c'est que la société est remplie de biais et l'IA qui va 100 fois plus vite,
13:561000 fois, 10000 fois plus vite que nous, reproduit ces biais et les grossit. Donc le danger est plus fort
14:02et plus important que les biais de genre que la machine peut provoquer, peut engendrer sur les
14:09femmes et leurs droits. Donc l'IA acte, et c'est là où je dis que l'innovation oui, mais oui à
14:16une innovation responsable et c'est ce que l'union européenne a décidé d'aller sur ce chemin là en
14:21tout cas. C'est à dire que oui à l'innovation, mais attention aux droits fondamentaux, aux êtres
14:28humains. C'est à dire qu'on doit être capable d'avoir une innovation sans qu'elle heurte les
14:34droits humains et donc les discriminations. Donc l'IA acte est pour moi un règlement très important,
14:41compliqué certes, mais ce que vous disiez privacy by design, moi je l'ai connu avec le RGPD. Quand
14:48le RGPD est arrivé, tout le monde dit mon dieu qu'est ce que c'est que ce truc ? On a de la data
14:52partout, qu'est ce qu'on va en faire ? Et bien on a créé des règles comme la privacy by design et
14:56là ça va être pareil, ça va être éthique by design et c'est tant mieux. Et donc quand on me dit oui
15:01on freine l'innovation, je réponds qu'est ce qu'on veut comme innovation sur le marché européen ?
15:07Quelles valeurs on veut protéger aujourd'hui en Europe ? Et les solutions qui n'auront pas nos
15:15valeurs ne pourront pas être exploitées et commercialisées en Europe puisqu'ils devront
15:19aussi respecter nos règles. D'où l'importance du droit dans ces moments là de rappeler les
15:24lignes de ce qu'on a le droit de faire ou pas faire au sein de notre marché européen. Donc
15:30voilà et c'est pour ça que c'est important d'avoir une réglementation forte sur ces sujets là,
15:35sur des lignes qu'on ne doit pas franchir et sur des obligations de transparence ou des obligations
15:40de contrôle et détection des biais, sachant qu'il y a des biais qui sont utiles, vous pouvez
15:44créer des outils avec des biais spécifiques. Quand vous vous rendez compte que vous n'avez
15:48pas assez de CV féminin et que vous avez trop de CV, vous pouvez demander à votre machine et vous
15:54lui donner expressément le biais de chercher des femmes. C'est un biais mais celui-là vous
15:59l'autorisez et vous le encadrez correctement. Merci beaucoup Claire. Peggy Vicomte, peut-être
16:06que vous pourriez nous donner quelques exemples parce que vous faites énormément d'actions au
16:10sein de la Fondation Femmes Hâtes Numériques, donc justement pour renforcer la place des femmes
16:15dans la tech, il y a ? Oui, pour agir on a une chance incroyable en France, c'est qu'on a un
16:21tissu associatif fort, engagé et puis nous avons des entreprises aussi qui sont engagées sur ces
16:28sujets là. Donc quand on allie entreprises et associations, on a la Fondation Femmes Hâtes
16:34Numériques sur le sujet des femmes dans la tech. C'est une quarantaine d'entreprises qui sont
16:39partenaires, mécènes et qui travaillent avec nous et puis une cinquantaine d'associations qui sont
16:44membres de notre collectif. Notre sujet va être vraiment de favoriser le passage à l'échelle et
16:52ça on a trois convictions qui sont très fortes, très ancrées depuis l'origine mais qui prennent
16:58une nouvelle impulsion avec notre présidente Elisabeth Moreno, ancienne ministre à l'égalité,
17:05qui viendra conclure je crois cette matinée. On a une impulsion autour de trois priorités. Agir
17:13des plus jeunes âges, parce que comme je vous le disais tout à l'heure, on a un sujet au niveau de
17:19la France, au niveau de l'orientation genrée, quelle que soit la filière. Donc agir des plus jeunes âges,
17:23on a vu que ce qui marchait notamment c'est la manipulation et je suis ravie de l'annonce
17:32de la ministre de travailler sur femmes et sciences parce que quand on commence des plus jeunes âges
17:37à manipuler, manipuler des robots, construire des robots, des petits programmes informatiques au
17:43niveau primaire, filles et garçons, il n'y a pas de différence en réalité. Donc on donne les bons
17:47réflexes tout de suite. Donc agir des plus jeunes âges, ça c'est indispensable. Agir auprès des
17:53prescripteurs parce que vous l'avez dit, on a toutes et tous des biais explicites, implicites, ça se joue
18:00à plein de niveaux. D'après notre expérience, les biais sociétaux, on sait que les
18:07petites filles sont plus sensibles à l'injonction, donc elles vont respecter les règles et on a eu un
18:14rapport de l'éducation nationale qui est juste incroyable parce que quand on l'analyse en fait,
18:18les professionnels nous disent en réalité le choix je fais science, je fais maths ou je fais pas
18:23même les maths, c'est parce que quand on regarde les chiffres, les filles sont meilleures partout,
18:29parce que voilà, on leur a dit il faut travailler, donc elles travaillent partout. Les garçons en
18:34général, d'après les chiffres, travaillent plutôt un focus, donc en réalité on les pousse à travailler
18:41les sciences, donc ils travaillent les sciences et en fait au moment des choix, même quand la jeune
18:45fille a pris une spécialité de scientifique, et bien comme elle est bonne élève et qu'on lui a dit
18:50mais les spécialités pour le bac, il faut prendre des matières différentes, il faut jouer le jeu de
18:55la diversité du choix, et bien elle joue le jeu, la jeune fille, elle joue le jeu et donc elle choisit
19:02des matières et donc complètement différentes et quand elle se retrouve le choix ou un choix en
19:08terminale, elle va plutôt aller sur le littéraire. Donc en fait on a vraiment ce travail là d'agir
19:16auprès des prescripteurs, la prise de conscience des biais auprès des familles, auprès des équipes
19:21pédagogiques est vraiment très très indispensable aujourd'hui pour être vraiment dans l'action.
19:26Et puis notre troisième conviction, c'est de travailler autour de la mise en visibilité des
19:31femmes, de la tech, quel que soit le moyen, donc là on est que des femmes sur scène, on parle de la tech
19:37mais on parle plutôt des biais de genre, même si on a une spécialiste de l'IA avec nous, mais en fait
19:46nous ce qu'on dit c'est, à chaque occasion on met des femmes sur scène, on les met en lumière, on
19:51dresse les portraits, par exemple au sein de Femmes actes numériques on soutient un projet de femmes
19:56speakers, donc aller repérer des femmes qui peuvent parler de la partie technique notamment dans des
20:03salons professionnels, dans des conférences, on accompagne une délégation de femmes entrepreneurs
20:10dans la tech au web summit à Lisbonne là au mois de novembre, voilà donc c'est vraiment travailler
20:15auprès des prescripteurs, donc la fondation Femmes actes numériques c'est 25 000 élèves sensibilisés
20:20depuis la création et on espère beaucoup plus avec ces trois nouvelles priorités, donc voilà pour
20:27les années à venir. Merci Peggy, Antonia Francis vous aussi chez MBDA, vous travaillez en
20:35faveur de la représentation des femmes dans ces métiers là, expliquez nous. C'est vrai que ça a
20:40beaucoup été dit, on est encore trop peu de femmes dans ces métiers de la tech et de l'IA et en
20:46partie dans les réalisations techniques, vraiment la conception algorithmique et la création de l'IA
20:53dans nos entreprises. Ce qu'il faut savoir c'est qu'il est nécessaire d'oeuvrer pour permettre à
21:01des jeunes femmes, à des jeunes filles de se projeter dans ces études là, par des rôles
21:06modèles qui sont des personnes inspirantes, des personnes qu'on va pouvoir regarder toute notre
21:12carrière et se dire mais quel magnifique parcours, mais aussi à travers finalement des personnes du
21:18quotidien, des ingénieurs qui viennent témoigner du fait qu'il est possible de se développer, de
21:24s'épanouir dans ces parcours techniques à travers la formation, notamment aussi
21:32car c'est les instituteurs, les professeurs du quotidien qui nous donnent aussi envie de se
21:38projeter vers ces métiers scientifiques et techniques. Nous savons aussi que malgré tout
21:44la visibilité des femmes dans ces métiers est vraiment améliorée lorsqu'une femme, une ingénieure
21:51scientifique technique vient sur un plateau pour témoigner en tant qu'ingénieur et scientifique,
21:57c'est seulement 7%, elles sont représentées à hauteur de 7% dans la population des personnes
22:02interviewées. Donc c'est très peu, ça permet pas vraiment en fait à tout un point de société de
22:07se projeter. On est persuadé, nous à l'OMBDA, que c'est par la pression qu'on mettra sous ce plafond
22:14de verre qu'on parviendra à le faire éclater et qu'on parviendra à faire naître encore plus de
22:18vocation à tous les niveaux que tous les niveaux de la société jusqu'aux postes les plus
22:25élevés de l'entreprise. Chez l'OMBDA, on a créé un réseau qui est co-géré en fait par les
22:32ressources humaines et par des ingénieurs, en fait des volontaires, des techniciennes et des
22:38cadres dans notre entreprise. Nous essayons de valoriser la visibilité au sein de
22:43notre entreprise et à l'extérieur de parcours, notamment via des parcours d'expertes.
22:49On sait que c'est une sphère pour laquelle les femmes ont du mal à se projeter
22:54vers des métiers de la coordination technique. Voilà, c'est donc sur un panel un panel assez
22:58important et je voulais, c'est très important, je voulais reciter Isabelle Collet, encore une fois
23:04on en a beaucoup parlé mais c'est vraiment important, qui dit que pour qu'on retienne en
23:08fait le travail d'une femme, il faut avoir accompli quelque chose, il faut qu'elle soit
23:11reconnue publiquement pour ça et il faut aussi qu'elle laisse une trace derrière elle dans les
23:17médias, dans des enquêtes pour que ce travail soit pérennisé dans le temps et on a du mal
23:22aujourd'hui à franchir ces trois étapes et c'est grâce à ça qu'on pourra aller vers une
23:26mixité encore plus améliorée aujourd'hui. Merci beaucoup, un dernier petit mot Claire, sur la
23:31gouvernance, est-ce important selon vous qu'à ce niveau-là aussi dans la gouvernance des entreprises
23:36il y ait une prise de conscience et des actions très concrètes ? Alors moi j'accompagne sur ces
23:42sujets de gouvernance deux types de clientèle, les grands groupes et les groupes et les startups
23:48qui déploient des solutions IA et dans les grands groupes je constate que la gouvernance est un
23:56sujet d'équipe transverse, c'est-à-dire que vous n'avez pas les développeurs d'un côté et le
24:05marketing de l'autre ou les RH d'un autre côté, c'est des réunions d'équipe où on conçoit un
24:12produit IA avec tout le monde et on vérifie bien notamment la diversité et la mixité des équipes
24:20et c'est là où on fait un produit encore plus innovant, ce qui correspond complètement à la
24:25société et c'est dans l'intérêt de l'entreprise de faire un produit innovant avec le moins d'enjeux
24:33de responsabilité et d'enjeux de réputation donc c'est win-win quand on crée une gouvernance
24:39dès le départ, privacy by design et ethics by design, c'est-à-dire que dès le départ on a prévu des équipes
24:46mixtes et diverses sur le sujet de l'IA et on fait travailler tout le monde et pas seulement les gens
24:51de la tech pure mais aussi toutes les autres équipes transverses, là je vois vraiment des
24:56produits très innovants sortir et de l'autre côté j'accompagne des startups plutôt
25:03masculines malheureusement, je constate effectivement que la gouvernance de ces startups-là n'est pas
25:08assez féminine et de par mes engagements féministes je leur dis toujours de créer un
25:14adversary board, de rajouter des femmes et certains y voient des intérêts effectivement
25:21convergents et attendent les femmes, elles les veulent, elles disent ah oui on en a besoin, elles vont nous aider à
25:27structurer, elles vont nous aider à faire la stratégie, elles vont comprendre notre produit, donc c'est
25:33pas fermé, c'est loin d'être fermé et il faut créer l'initiative et les associations comme les
25:38nôtres, comme les vôtres permettent aussi de créer ces ponts, quand on dit qu'il n'y a pas de vivier
25:44c'est pas vrai, il est là, il faut juste créer ces ponts et heureusement qu'il y a des associations qui
25:50prévoient ces ponts et ce genre d'événements qui nous permettent à toutes ces femmes-là qui ont
25:55peut-être envie d'aller dans les adversary boards de startups de la tech, d'y aller et de se
25:59présenter et de rentrer dans ces viviers là pour que du coup et bien ça change.
26:05Merci beaucoup à tous les trois, à toutes les trois on peut les applaudir.