IA : des labos au terrain

Le blog de Sylvain Duranton

La Data Science peine à attirer les talents féminins

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La Data Science peine à attirer les talents féminins

L'Intelligence Artificielle (IA) révolutionne les entreprises et leurs modes d’organisation. Si une entreprise sur cinq seulement a d’ores et déjà adopté des solutions d’IA à l’échelle, elles sont de plus en plus nombreuses à s’y intéresser et à réfléchir à la meilleure façon de l’utiliser.

Considéré par la Harvard Business Review comme "le plus sexy des jobs du XXIème siècle", le métier de Data Scientist a pourtant bien du mal à attirer des femmes. Cette désaffection se résume à un chiffre : seulement 15 % des Data Scientists sont des femmes. 
Ce déséquilibre constitue un risque important : se priver des femmes, c’est d’abord faire fi d’un vivier très significatif de talents ; c’est également s’exposer à des risques éthiques majeurs liés notamment aux biais de genres.
Le manque de diversité dans le domaine de la Data Science - en particulier l'écart entre les femmes formées dans ce domaine (35 %) et celles qui deviennent effectivement Data Scientists (15 %) - est dû à de nombreux facteurs sociétaux, mais aussi à un manque de pédagogie des entreprises.

Malgré l'engouement autour de l'IA, la Data Science souffre d’un déficit d’image auprès de nombreux étudiant(e)s scientifiques (Science, Technologie, Ingénierie et Mathématiques). La moitié d’entre eux perçoit ce domaine comme trop théorique, sans impact concret, ou comme relevant d’une culture "geek" très compétitive et trop marquée.
Ces perceptions découragent davantage les femmes que les hommes : près de 75 % des étudiantes ont une nette préférence pour les métiers concrets, dont elles peuvent percevoir directement l’impact, contre la moitié des étudiants seulement.

A bien des égards, l’analyse de ces femmes scientifiques qui hésitent à se lancer dans la data science est bonne. Les entreprises ont encore du mal à déployer l'IA à l’échelle, et la plupart n’ont pas réussi à instaurer une culture de collaboration et d’inclusion. Notre récente étude "Winning with AI" publiée en collaboration avec le MIT Sloan Management Review démontre l'ampleur du défi pour ceux qui ne s’engagent pas assez vite sur ces questions. Les entreprises doivent agir pour redorer la vision qu’ont les étudiant(e)s scientifiques de la carrière de Data Scientist et surtout mieux communiquer: près de la moitié des étudiants sont mal informés sur ce qu’est le métier de Data Scientist. Lors des recrutements, l’accent est mis davantage sur l’aspect technique, au détriment des applications concrètes du métier, élément pourtant essentiel pour les étudiantes au moment de leur choix de carrière.

Pour s’attaquer à ce sujet, trois leviers d’actions existent : mieux expliquer le métier, s’assurer que les équipes de Data Scientists travaillent sur des solutions concrètes pour les clients ou les équipes internes. Enfin, il est important d’insuffler une culture inclusive, loin de la culture "kaggle" qui caractérise ces cursus.
La mise en place d’un mentorat avec un "role model" clairement identifié pour les femmes est évidemment également un plus. 

Quels conseils donner alors aux étudiantes tentés par une carrière en Data Science ?

Tout d’abord, il est essentiel de rencontrer les futurs collègues, pour analyser la culture de l’entreprise et pour s’assurer qu'elle est réellement inclusive avec notamment des role models féminins clairement identifiés. Il est important par ailleurs de demander au futur employeur les deux ou trois projets très concrets et de grande ampleur qu'il a menés. Si, comme beaucoup d'entreprises, l’équipe centralisée de Data Scientists n'a jamais rien déployé de pragmatique et à l'échelle, c’est mauvais signe…

Ces conseils valent pour les femmes bien sûr mais aussi pour les hommes qui doivent adapter leurs comportements et comprendre que la mixité en data science est un enjeu de performance et de réussite pur tous.


Sylvain Duranton et Camille Brégé 

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