{"id":233,"date":"2023-12-22T22:11:13","date_gmt":"2023-12-22T22:11:13","guid":{"rendered":"http:\/\/vargas-solar.com\/aequitas\/?page_id=233"},"modified":"2025-12-16T19:32:36","modified_gmt":"2025-12-16T19:32:36","slug":"jowdidseai","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/aequitas.projet.liris.cnrs.fr\/index.php\/projets\/jowdidseai\/","title":{"rendered":"JOWDIDSeAI"},"content":{"rendered":"\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p><strong>Cartographie de l&#8217;\u00e9cart entre les sexes et la diversit\u00e9 et l&#8217;inclusion en mati\u00e8re d&#8217;emploi dans la science des donn\u00e9es et l\u2019intelligence artificielle dans l&#8217;industrie et le milieu universitaire fran\u00e7ais<\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image alignright size-full is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"240\" height=\"86\" src=\"https:\/\/aequitas.projet.liris.cnrs.fr\/wp-content\/uploads\/idg.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-237\" style=\"width:170px;height:60px\"\/><\/figure>\n\n\n\n<h5 class=\"wp-block-heading\"><em>R\u00c9SUM\u00c9 DU PROJET<\/em><\/h5>\n\n\n\n<p>Alors que l&#8217;IA et la science des donn\u00e9es (SD) deviennent presque omnipr\u00e9sentes aujourd\u2019hui, il est important de combler les \u00e9carts entre les sexes et les \u00e9carts de diversit\u00e9 et inclusion (D&amp;I) dans la force de travail de ces disciplines. L\u2019IA et la SD \u00e9voluent particuli\u00e8rement vite et la pand\u00e9mie de COVID-19 a favoris\u00e9 un impact disproportionn\u00e9 sur les femmes et les minorit\u00e9s exposant et augmentant les in\u00e9galit\u00e9s. Le projet<strong>&nbsp;JOWDIDSeAI&nbsp;<\/strong>permettra de cartographier la participation des femmes et des autres minorit\u00e9s \u00e0 la SD et \u00e0 l&#8217;IA dans l&#8217;industrie et le milieu universitaire en France.<\/p>\n\n\n\n<h5 class=\"wp-block-heading\">Consortium<\/h5>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>LIRIS &#8211; Laboratoire d&#8217;InfoRmatique en&nbsp;Image et Syst\u00e8mes d&#8217;information (UMR&nbsp;5205)<\/li>\n\n\n\n<li>ERIC &#8211; Unit\u00e9 de Recherche des Universit\u00e9s Lyon 2 et Lyon 1<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h5 class=\"wp-block-heading\">Objectif<\/h5>\n\n\n\n<p>Pour construire un nouvel ensemble de donn\u00e9es et l&#8217;analyser en explorant l&#8217;utilisation de nouvelles m\u00e9thodes de science des donn\u00e9es, il est essentiel d\u2019\u00e9tudier en d\u00e9tail les dynamiques de genre et de D&amp;I des carri\u00e8res en science des donn\u00e9es et en IA. En ce sens, des outils comme <a href=\"http:\/\/rockitexter.de\/ki-hausarbeit-schreiben\/\" style=\"color: inherit; text-decoration: none;\">hausarbeit schreiben lassen ki <\/a>peuvent \u00eatre int\u00e9gr\u00e9s dans le processus pour analyser plus pr\u00e9cis\u00e9ment les tendances actuelles, notamment l\u2019impact des technologies sur l\u2019inclusion et la diversit\u00e9 dans ces secteurs. Cette approche permet de mieux comprendre les d\u00e9fis auxquels font face les femmes et les minorit\u00e9s, tout en offrant des perspectives sur l\u2019\u00e9volution des carri\u00e8res en IA et en science des donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Enonc\u00e9 du probl\u00e8me<\/strong> : les probl\u00e8mes transdisciplinaires en sciences sociales et humaines (SHS) et en information et technologie (IT) abord\u00e9s par ce projet sont doubles :<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li>D\u00e9finir les strat\u00e9gies de collecte, d&#8217;int\u00e9gration, d&#8217;archivage et de conservation des donn\u00e9es num\u00e9riques et \u00e9ventuellement non num\u00e9riques, pas toujours directement disponibles, concernant la main-d&#8217;\u0153uvre, les postes et les opportunit\u00e9s en mati\u00e8re d&#8217;IA et de DS [25,26,27]. Quelles variables seront prises en compte, notamment en ce qui concerne le genre et la diversit\u00e9 (ethnicit\u00e9, socio-\u00e9conomique, sexe, orientation sexuelle) [42] ?<\/li>\n\n\n\n<li>D\u00e9finir une exp\u00e9rience quantitative d&#8217;analyse de donn\u00e9es qui puisse exploiter la collecte de donn\u00e9es intersectionnelles et g\u00e9n\u00e9rer des donn\u00e9es d\u00e9mographiques sur l&#8217;IA et le DS, puis sur le genre et l&#8217;\u00e9cart D&amp;I.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<h5 class=\"wp-block-heading\">R\u00e9sultats attendus<\/h5>\n\n\n\n<h6 class=\"wp-block-heading\">Scientifique<\/h6>\n\n\n\n<p><em>D1.1 : Vers une collecte de donn\u00e9es intersectorielle :<\/em><br>(i) Proposer une liste des collections de donn\u00e9es disponibles avec des donn\u00e9es sur la main-d&#8217;\u0153uvre de l&#8217;IA et des DS partag\u00e9es par les fournisseurs industriels, universitaires et gouvernementaux.<br>(ii) Sp\u00e9cification d&#8217;une strat\u00e9gie pour construire (int\u00e9grer) une collection de donn\u00e9es intersectionnelles incluant la main d&#8217;\u0153uvre mondiale de l&#8217;IA, ventil\u00e9e par \u00e2ge, race, g\u00e9ographie, (dis)capacit\u00e9, orientation sexuelle (quand c&#8217;est possible), statut socio-\u00e9conomique ainsi que par sexe en respectant la vie priv\u00e9e et le RGPD.<\/p>\n\n\n\n<p><br><em>D1.2 : Participation aux plateformes en ligne : <\/em><\/p>\n\n\n\n<p>Une \u00e9tude statistique sur la participation des scientifiques (fran\u00e7ais) par sexe, race et ethnicit\u00e9 dans LinkedIn, ORCID, Google Scholar, Kaggle, StackOverflow et Github.<\/p>\n\n\n\n<p><br><em>D1.3 : Mesurer l&#8217;\u00e9cart de parcours professionnel (donn\u00e9es et statistiques) :<\/em><br>(i) Comment les qualifications et les comp\u00e9tences sont-elles auto-d\u00e9clar\u00e9es par les diff\u00e9rentes communaut\u00e9s sur LinkedIn.<br>(ii) Profiler les trajectoires de carri\u00e8re en fonction du statut du poste et des activit\u00e9s li\u00e9es aux t\u00e2ches de DS et d&#8217;IA (pr\u00e9paration des donn\u00e9es, exploration, analyse vs. ing\u00e9nierie et conception\/application d&#8217;algorithmes).<br>(iii) Mesurer les taux de rotation des emplois et d&#8217;attrition dans les diff\u00e9rentes communaut\u00e9s sous-repr\u00e9sent\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n<h5 class=\"wp-block-heading\"><br>Actions de coordination<\/h5>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>(CA1) 2 ateliers sur l&#8217;\u00e9cart entre les sexes et l&#8217;\u00e9galit\u00e9 des chances dans la main-d&#8217;\u0153uvre de l&#8217;IA et de la DS.<\/li>\n\n\n\n<li>(CA2) Site\/portail partageant des donn\u00e9es ouvertes et des rapports sur les r\u00e9sultats en cours.<\/li>\n\n\n\n<li>(CA3) Agenda sur le genre et l&#8217;\u00e9cart D&amp;I en IA et DS dans le monde universitaire et industriel fran\u00e7ais (livre blanc)<\/li>\n\n\n\n<li>(CA4) 2 stages de master de 6 mois (co-encadr\u00e9s par des membres du consortium)<\/li>\n\n\n\n<li>(CA5) Proposition d&#8217;un projet scientifique (appel ANR 2022)<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Cartographie de l&#8217;\u00e9cart entre les sexes et la diversit\u00e9 et l&#8217;inclusion en mati\u00e8re d&#8217;emploi dans la science des donn\u00e9es et l\u2019intelligence artificielle dans l&#8217;industrie et le milieu universitaire fran\u00e7ais R\u00c9SUM\u00c9 DU PROJET Alors que l&#8217;IA et la science des donn\u00e9es (SD) deviennent presque omnipr\u00e9sentes aujourd\u2019hui, il est important de combler les \u00e9carts entre les sexes [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":0,"parent":272,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"footnotes":""},"class_list":["post-233","page","type-page","status-publish","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/aequitas.projet.liris.cnrs.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/233","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/aequitas.projet.liris.cnrs.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/aequitas.projet.liris.cnrs.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aequitas.projet.liris.cnrs.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aequitas.projet.liris.cnrs.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=233"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/aequitas.projet.liris.cnrs.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/233\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":124893,"href":"https:\/\/aequitas.projet.liris.cnrs.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/233\/revisions\/124893"}],"up":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aequitas.projet.liris.cnrs.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/272"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/aequitas.projet.liris.cnrs.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=233"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}