Femmes invisibles ou le biais des données par Caroline Criado Perez

Ce livre sous-titré « démontrer le biais de données issues d’un monde conçu pour les hommes » permet un rappel toujours utile sur l’importance de séparer les données concernant les femmes et les hommes dans de nombreux domaines : médecine, architecture, urbanisme et transports, vie professionnelle, objets de la vie courante,…

Trop de décisions sont encore prises en référence, consciente ou non, à un humain « type » – en général un homme blanc, jeune, de taille et de corpulence moyenne et en bonne santé…– c’est-à-dire une toute petite partie de l’humanité. Les conséquences en sont parfois graves quand il s’agit de maladie ou d’accident (voir les chapitres sur les essais pharmaceutiques, les priorités dans le déneigement d’une ville ou lors de reconstructions après catastrophes, ou les mannequins des crash-tests des automobiles).

Les données ont pris encore plus d’importance avec le développement de l’intelligence artificielle et de l’économie numérique : trop d’algorithmes reposent sur des présupposés ne prenant pas assez en compte la diversité de l’humanité, et en particulier certaines différences entre femmes et hommes.

Caroline Criado Perez cite de nombreux exemples. Ils sont déjà bien connus de celles (et ceux) qui travaillent sur la question du genre depuis longtemps. Espérons qu’ils contribueront à convaincre d’autres décideurs.

On peut regretter que sur ce sujet il semble que chaque génération doive redécouvrir ce que les précédentes ont déjà mis en lumière – Caroline est née en 1984.

 

  • Le parking pour femmes enceintes, qu’elle réclame chez Google, figure déjà dans des accords d’entreprise – comme celui de Renault du 17 février 2004 : « Des places de parking réservées aux femmes enceintes, dont la grossesse est déclarée, sont mises en place sur chaque site de l’entreprise à proximité des lieux d’entrée et de sortie »
  • Les équipements de travail inadaptés à l’autre sexe. Caroline dénonce à juste titre l’absence d’équipements adaptés à la morphologie féminine dans certains métiers. En 2005 dans mon livre, je dénonçais qu’à l’opposé, les outils du nettoyage et du repassage ne soient pas adaptés à la taille des hommes : essayer de repasser sans vous faire mal au dos quand vous mesurez 1,80 m ou plus…sans parler des manches de balais ou d’aspirateurs… Que de moqueries j’ai dû affronter : et pourtant, ce sont encore des métiers exercés majoritairement par des femmes et le matériel n’a pas changé !
  • J’ai bien aimé le passage sur les pianistes : certains morceaux ont été écrits par des musiciens aux grandes mains. Christopher Donison a imaginé un clavier réduit aux 7/8 pour pouvoir les jouer.

 

Le livre

« Invisible Women – exposing data bias in a world designed for men » Caroline Criado Perez. Editions Chatto & Windus  London 2019.

Non traduit en français à ce jour. Les exemples du livre proviennent du monde entier mais surtout des Etats-Unis et du Royaume-Uni, tout en s’appliquant à d’autres pays dont la France.

Chiffres, mesures, évaluations, au-delà du comment, ne pas oublier le pourquoi !

Quantifier l’égalité, ce colloque de clôture du projet NetWORK DISCRIM vient opportunément nous inciter à une réflexion préalable à toute analyse des chiffres.

En vue de plus d’égalité entre les femmes et les hommes, on cherche à comprendre leurs situations respectives. Avant même d’interpréter les données et de les faire « parler » – tout en ayant à l’esprit leur mode de recueil – on se doit d’être au clair sur les concepts manipulés.

Mme Mieke Verloo de Radboud Universiteit a rappelé en introduction du colloque qu’il faut d’abord savoir ce qu’on cherche à savoir, et comprendre ce qu’on mesure avant de le mesurer.

Je l’illustre parfois ainsi : inutile de discuter sans fin de la taille des mailles du filet si le bassin dans lequel on pêche ne contient pas les poissons qu’on recherche !

Puis Mme Mieke Verloo a reprécisé que la notion de genre était :

  • Multi-dimensionnelle : on peut l’utiliser en économie, sociologie, politique, santé ou à propos d’identités, de normes, de comportements, d’expériences, pour ne citer que quelques-unes de ces dimensions.
  • Dynamique et non statique : évoluant à travers les époques et les lieux.
  • Croisée avec d’autres catégories : âge, origine, classe sociale par exemple.
Mann und Frau auf Waage.Symbol für Gleichheit

                                           quantifier l’égalité

Dans un billet précédent, j’évoquais le risque que l’outil de communication ne vienne escamoter la réflexion sur le contenu du message : à qui je m’adresse, dans quel but, comment le dire etc… Le danger est similaire dans la collecte puis l’interprétation des données.