Un étude de l'UC3M met en évidence l'écart de genre dans la couverture médiatique de l'IA en Espagne
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Un étude de l'UC3M met en évidence l'écart de genre dans la couverture médiatique de l'IA en Espagne


Il existe un plafond de verre médiatique dans les informations sur l'intelligence artificielle (IA) publiées dans les médias ces dernières années en Espagne : les hommes sont les protagonistes de 41 % des sujets, tandis que les femmes ne représentent que 5 %. C'est l'une des données figurant dans le rapport « InfoIA : analyse des informations sur l'intelligence artificielle publiées dans les médias numériques », réalisé par l'Institut universitaire d'études de genre de l'Université Carlos III de Madrid (UC3M), avec le soutien de l'Institut des Femmes du ministère de l'Égalité.

Ce rapport analyse un corpus scientifique composé de 7 115 articles, 13 787 sources journalistiques et un total de 11 266 photographies et images publiées entre 2017-2021 et en 2024. Toutes ces données ont été collectées à la main par une vingtaine de chercheuses et chercheurs, qui élaborent actuellement, dans le cadre d'un autre projet scientifique, un algorithme destiné à analyser automatiquement les biais dans les informations.

Selon le rapport, la répartition des rôles principaux selon le sexe dans les informations sur l'IA publiées au cours de la période étudiée est très inégale : 41,60 % se concentrent sur des hommes ; 39,06 % adoptent une approche mixte ; 14,01 % une approche neutre ; et 5,33 % mettent à l'honneur des femmes. L'étude analyse également la présence de noms propres dans les titres : dans 13,11 % de l'ensemble des articles, il s'agit d'un nom masculin, tandis que les femmes n'apparaissent que dans 4,19 % des cas (la majorité des titres étant neutres — entités — ou sans nom propre). « La présence exclusive de femmes enregistre la plus faible visibilité de toute l'étude, confirmant une profonde invisibilisation des femmes », conclut le rapport.

Concernant le recours aux sources, les hommes représentent 61,14 % des déclarations contre 21,45 % pour les femmes, atteignant une disparité de plus de 4 contre 1 au sein des postes de direction générale ou de présidence. « Les hommes sont bien plus sollicités comme experts que les femmes », conclut l'auteure principale de l'étude, Clara Sainz de Baranda, professeure titulaire de journalisme au département de communication de l'UC3M.

Les articles signés par des femmes journalistes ont tendance à inclure une proportion plus élevée de sources féminines (25,58 %) que ceux signés par des hommes (18,96 %). Malgré cela, la signature masculine prédomine largement dans les rédactions (49,02 % contre 27,51 % de femmes). De même, l'irruption massive des sources corporatives et institutionnelles en 2024 (29,90 %) a eu tendance à restreindre l'espace accordé aux expertes indépendantes.

Le récit sur le développement technique, la stratégie d'entreprise et l'économie de l'IA est quasi intégralement dominé par des voix et des images masculines ou institutionnelles. L'espace accordé aux femmes se concentre sur la recherche académique (où elles représentent 29,26 % des sources du secteur) et sur l'analyse de l'impact social, éthique, éducatif ou culturel de la technologie.

Langage sexiste et biais de genre

Ce rapport analyse également le langage sexiste et montre qu'il s'est globalement amélioré dans les médias, bien que des biais subsistent, comme l'utilisation du masculin générique. « Lorsque vous lisez un article et que l'on vous parle d'experts, dans votre esprit, les experts sont toujours des hommes. Il faut donc donner plus de visibilité aux chercheuses et aux femmes dans le langage », indique Clara Sainz de Baranda. Un autre biais mentionné est celui du saut sémantique, qui se produit lorsque le discours semble inclure tout le monde, mais révèle ensuite que les femmes n'y étaient pas réellement intégrées : « On parle d'experts, puis il s'avère que les personnes primées sont des femmes », souligne-t-elle.

Selon le rapport, dans les informations de 2024 incluant la présence de femmes, 83,12 % comportent une forme de langage sexiste et 81,06 % recourent au masculin générique. En abordant la figure des professionnelles, des biais d'invisibilisation persistent, tels que le fait de les désigner par leur fonction sans mentionner leur nom propre (dans 14,45 % des cas), l'asymétrie de traitement (prénom pour la femme contre nom de famille pour l'homme) ou la présentation de leur réussite comme un fait exceptionnel ou anormal.

Dans l'iconographie journalistique, les hommes apparaissent dans des postures actives de leadership et de contrôle de la technologie (32,41 % des images contre 14,26 % pour les femmes). Dans la représentation des femmes (et la projection de robots féminins ou gynoïdes), des dynamiques de réification et de sexualisation réapparaissent (8,59 % des photos de femmes en 2024 présentent des biais de sexualisation). Selon le rapport, 37,13 % des illustrations ou créations générées par IA examinées en 2024 reproduisent des stéréotypes de genre traditionnels.

Recommandations pour les journalistes

Outre l'analyse de ces inégalités, le projet comprend un guide de bonnes pratiques pour la communication journalistique visant à promouvoir une couverture plus égalitaire de l'IA, élaboré par Clara Sainz de Baranda avec Carmen María Navarro López, de l'Institut universitaire d'études de genre de l'UC3M.

Entre autres recommandations, elles proposent de diversifier les sources au moyen d'agendas paritaires rendant visibles les femmes aux postes de haute direction et de développement technique, d'abandonner le masculin générique et le récit de l'exceptionnalité pour traiter du talent féminin, d'éliminer la réification et la sexualisation des représentations robotiques, d'encourager la ventilation des données par sexe dans les articles et de renforcer la présence des femmes journalistes dans les rubriques économie et technologie.

Parmi les outils d'évaluation des contenus figure la règle d'inversion, qui consiste à substituer le genre masculin au genre féminin, et inversement, afin de vérifier si ce changement altère la perception d'une phrase ou met en évidence un éventuel stéréotype. « Appliquer ce test peut aider à identifier des traitements inégaux et à réviser le langage pour éviter les expressions sexistes », expliquent-elles.

Vidéo: https://youtu.be/sW4i0988Tas
Sainz de Baranda Andujar, Clara et al. (2026). InfoIA. Análisis de las informaciones sobre Inteligencia Artificial publicadas en medios digitales. Investigaciones Feministas. Instituto de las Mujeres O. A., Ministerio de Igualdad. e-Archivo de la UC3M : https://hdl.handle.net/10016/51005

Sainz de Baranda Andújar, Clara et Navarro López, Carmen María. (2026). IA e Igualdad. Guía de Buenas Prácticas para la Información Periodística. Investigaciones Feministas. Instituto de las Mujeres O. A., Ministerio de Igualdad. e-Archivo de la UC3M : https://hdl.handle.net/10016/51007
Angehängte Dokumente
  • Image sur l'IA répondant aux stéréotypes de genre soulignés dans le rapport InfoIA. Image de Gerd Altmann sur Pixabay
Regions: Europe, Spain
Keywords: Business, Culture, media & publishing, Knowledge transfer, Universities & research, Society, Social Sciences, Arts, Media & multimedia

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