Féminisme des donnéesLivres

Un ouvrage puissant de Meredith Broussard, professeure à NYU, data scientist et l'une des rares femmes noires chercheuses en IA. Elle révèle comment la neutralité technologique est un mythe et pourquoi les algorithmes ont besoin de responsabilité. De la reconnaissance faciale entraînée uniquement sur des teints clairs aux algorithmes de prêt immobilier encourageant la discrimination, en passant par les boucles de rétroaction dangereuses dans les diagnostics médicaux. La solution n'est pas de rendre la tech omniprésente plus inclusive, mais d'éradiquer les algorithmes qui ciblent certaines populations comme 'autres'.

Kate Crawford cartographie l’IA par les minerais, l’énergie, le travail invisible, les données, la classification et la surveillance d’État, révélant l’extraction et la concentration du pouvoir sous l’intelligence machine.

Il propose sept principes pratiques qui inscrivent analyse du pouvoir, intersectionnalité, savoirs situés et co-conception dans le travail des données.

À partir du contrôle aéroportuaire trans et de la justice du handicap, Sasha Costanza-Chock défend un design dirigé par les communautés concernées, où bénéfice, propriété et responsabilité priment sur les bonnes intentions.

Ruha Benjamin montre avec le New Jim Code comment les choix de conception, les réglages par défaut et la surveillance peuvent reconduire les hiérarchies raciales sous couvert d’innovation.

Un exposé choquant sur la façon dont le monde est conçu pour les hommes comme « défaut », ignorant systématiquement les données des femmes. Couvrant les soins de santé, la technologie, l'urbanisme et l'économie, Caroline Criado Perez révèle comment les biais de données invisibles impactent sérieusement la santé, la sécurité et les vies des femmes.

Safiya Umoja Noble part de la stigmatisation des filles noires dans la recherche commerciale pour révéler comment publicité, monopole des plateformes et classification du savoir produisent l’oppression algorithmique.

Virginia Eubanks enquête sur l’aide sociale, le logement des sans-abri et la protection de l’enfance pour montrer comment l’automatisation déguise l’austérité en efficacité neutre et place les pauvres sous surveillance continue.