Numérique, compter avec les femmes
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Numérique, compter avec les femmes

  1. 240 pages
  2. French
  3. ePUB (adapté aux mobiles)
  4. Disponible sur iOS et Android
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Numérique, compter avec les femmes

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À propos de ce livre

«?Voilà plus de vingt ans que je fais de la recherche en informatique à un très haut niveau. Je me suis aussi frottée, en tant qu'entrepreneuse dans la Deep Tech, aux investisseurs, accompagnateurs, incubateurs et start-upeurs de tout crin. Évoluant depuis longtemps dans ce milieu, je constate que je suis encore trop souvent parmi les rares femmes dans l'assemblée. Comment mettre fin à la sous-féminisation de ce secteur encore très machiste, à l'image de notre société?? Ce que je souhaite avec ce livre, c'est que les femmes soient autant attirées par l'informatique que par la médecine.?» A.-M. K. De la pionnière Ada Lovelace, première programmeuse, injustement méconnue, à Grace Hopper qui a posé les bases du langage Cobol, des biais de genre sur Wikipédia aux clichés véhiculés par les réseaux sociaux, un livre court et incisif pour montrer le sexisme d'un secteur crucial de l'économie, assorti de propositions concrètes et claires pour encourager les femmes à l'investir, et vite?! Anne-Marie Kermarrec est professeure en informatique à l'École polytechnique fédérale de Lausanne, en Suisse, et fondatrice de la start-up Mediego, issue de l'Inria. Membre de l'Academia Europaea et ACM Fellow, elle est lauréate du prix Montpetit et du prix de l'Innovation de l'Académie des sciences.

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Informations

Éditeur
Odile Jacob
Année
2021
ISBN
9782738154453

NOTES BIBLIOGRAPHIQUES


PRÉFACE

  • 1. Il s’agit d’Yvonne Choquet-Bruhat, grande mathématicienne et physicienne, dont les travaux en relativité générale font autorité.

A COMME LA VISIONNAIRE ADA

  • 1. B. Collier, The Little Engines that Could’Ve : The Calculating Machines of Charles Babbage, thèse de PhD, Harvard University, 1970.

B COMME BIAIS

  • 1. H. Bodkin, « AI robots are sexist and racist, experts warn », The Telegraph, 24 août 2017, http://www.telegraph.co.uk/news/2017/08/24/ai-robots-sexist-racist-experts-warn/.
  • 2. K. Maney, « How AI learns to be sexist and racist », Newsweek, 12 novembre 2017, http://www.newsweek.com/2017/12/22/ai-learns-sexist-racist-742767.html.
  • 3. W. Knight, « Biased algorithms are everywhere and no one seems to care », MIT Technology Review, 12 juillet 2017, https://www.technologyreview.com/s/608248/biased-algorithms-are-everywhere-and-no-one-seems-to-care/.

C COMME CEO

  • 1. M. Liddy, C. Hanrahan, « Fewer women run top Australian companies than men nammed John – or Peter, or David », News, 7 mars 2017, https://www.abc.net.au/news/2017-03-08/fewer-women-ceos-than-men-named-john/8327938.
  • 2. G. Teare, « In 2017 only 17 % of startups have a female founder », 2017, techcrunch.com, 19 avril 2017.
  • 3. J. Ruffet, « Vers plus de femmes dans l’entrepreneuriat ? », Chef d’Entreprise, 2 mars 2020, https://www.chefdentreprise.com/Thematique/actualites-1056/Breves/Plus-femmes-dans-entrepreneuriat-347462.htm.
  • 4. S. Raina, « Research The gender gap in startups success disappears when women fund women », Harvard Business Review, 19 juillet 2016, https://hbr.org/2016/07/research-the-gender-gap-in-startup-success-disappears-when-women-fund-women?referral=03759&cm_vc=rr_item_page.bottom.
  • 5. C. Goldberger, « Six dirigeantes françaises d’envergure nous disent comment elles luttent contre le sexisme », Marie-Claire, 6 mars 2020.
  • 6. D’après une étude menée par Atomico en 2019, The State of European Tech 2019, https://2019.stateofeuropeantech.com/chapter/diversity-inclusion/article/state-di-european-tech/.
  • 7. J. P. Titlow, « These women entrepreneurs created a fake male cofounder to dodge startup sexim », Fast company.com, 27 août 2017, https://www.fastcompany.com/40456604/these-women-entrepreneurs-created-a-fake-male-cofounder-to-dodge-startup-sexism.
  • 8. E. Chang, Brotopia : Breaking up the Boy’s Club of Silicon Valley, Portfolio, 2018.
  • 9. R. Kapadia, « The number of women fund managers is dropping. No one knows why », Barrons Magazine, 2 mars 2020, https://www.barrons.com/articles/where-have-all-the-women-fund-managers-gone-51583146800.
  • 10. N. Hazell, « More women in startups means more female CEOs down the line », The Guardian, 5 octobre 2016, https://www.theguardian.com/sustainable-business/2016/oct/05/more-women-in-startups-means-more-female-ceos-down-the-line.
  • 11. J. Ruffet, « Vers plus de femmes dans l’entrepreneu...

Table des matières

  1. Couverture
  2. Titre
  3. Copyright
  4. Dédicace
  5. PRÉFACE
  6. AVANT-PROPOS
  7. A comme la visionnaire Ada - Qui était le premier programmeur de tous les temps ?
  8. B comme Biais - L'IA est-elle sexiste, elle aussi ?
  9. C comme CEO - Pourquoi si peu de femmes à la tête des start-up du numérique ?
  10. D comme Différence - Quels sont les domaines de prédilection des femmes en informatique ?
  11. E comme Éducation - Quelle part l'éducation joue-t-elle dans l'équation ?
  12. F comme Facebook - Les réseaux sociaux ont-ils un sexe ?
  13. G comme la pétulante Grace - Qui était l'homme de l'année en informatique en 1969 ?
  14. H comme Harcèlement - Et dans la Silicon Valley ?
  15. I comme Informatique - Est-ce bien un nom féminin ?
  16. J comme Jeux vidéo - Le milieu vidéoludique échappe-t-il au sexisme ?
  17. K comme Karma - Dans quel pays femmes et numérique font-ils bon ménage ?
  18. L comme Lois - Et si les lois sur la parité entravaient les femmes plus qu'elles ne les aidaient ?
  19. M comme Mentorat - C'est quoi exactement ?
  20. N comme Nobel - Qu'est-ce que l'effet Mathilda ?
  21. O comme Obstacles - Des obstacles ? Quels obstacles ?
  22. P comme Prestige - Qu'est-ce que cela à voir dans tout ça, Votre Majesté l'Informatique ?
  23. Q comme Quotas - Pour ou contre ?
  24. R comme Rôles-modèles - La vraie fausse bonne idée ?
  25. S comme Syndrome Queen Bee - Les femmes sont-elles des pestes entre elles ?
  26. T comme Turing Award - Qui sont les lauréates ?
  27. U comme Universal Studios - Et à Hollywood, comment ça se passe ?
  28. V comme Vision - Comment l'informatique est-elle perçue à l'heure de Parcoursup ?
  29. W comme Wikipédia - Le bon, la brute et le truand – où sont les femmes ?
  30. X comme robots classés X - L'IA est-elle au service des clichés ?
  31. Y comme YouTube - Les réseaux sociaux sont-ils féministes ?
  32. Z comme Zoom sur les garçons - Où en sont-ils sur le sujet ?
  33. NOTES BIBLIOGRAPHIQUES
  34. SOURCES
  35. REMERCIEMENTS
  36. Sommaire