Féminisme numériquePublications

Cet article étudie l'interaction entre le biais de genre dans les systèmes d'IA et le potentiel de la littératie numérique pour autonomiser les femmes dans la technologie. Synthétisant les recherches de 2010-2024, il examine comment le biais de genre se manifeste dans l'IA et l'efficacité des initiatives de littératie numérique.

Klein et D'Ignazio appliquent les principes de Data Feminism à l'IA, appelant à des pratiques fondées sur l'analyse du pouvoir, l'intersectionnalité, la co-conception, les savoirs situés et le refus du tort.

Une étude révolutionnaire de 2018 publiée à la conférence FAccT révélant un biais sévère dans les systèmes commerciaux de reconnaissance faciale contre les femmes à peau foncée, avec des taux d'erreur allant jusqu'à 34,7% contre seulement 0,8% pour les hommes à peau claire.

D'Ignazio et Klein introduisent la théorie féministe dans la visualisation de données, en proposant de repenser l'expression des données à partir du pouvoir, de l'affect, du corps, de la positionnalité et de l'incertitude.

Noble défend les études technologiques féministes noires, montrant comment moteurs de recherche, plateformes et infrastructures numériques reproduisent des pouvoirs racialisés et genrés plutôt que d'agir comme outils neutres.

Cet essai influent réimagine la théorie féministe à travers la métaphore du cyborg - un hybride de machine et d'organisme. Haraway critique les frontières traditionnelles entre humain et non-humain, nature et culture, et propose une politique féministe post-genre et post-essentialiste enracinée dans l'affinité, l'ironie et l'incarnation technologique.