Catégorie : Parité

  • Analyseuse de chiffres

    Un nouvel entretien autour de l’informatique. Anne Canteaut est une chercheuse française en cryptographie de l’Inria (Institut national de recherche en sciences et technologues du numérique). Ses recherches portent principalement sur la conception et l’analyse d’algorithmes cryptographiques symétriques. Elle a reçu en 2023 le Prix Irène-Joliot-Curie de la Femme scientifique de l’année. Elle a été élue en 2025­­ à l’Académie des sciences.

    Anne Canteaut
    Anne Canteaut, Wikipedia

    Binaire : Pourrais-tu nous raconter comment tu es devenue une chercheuse de renommée internationale de ton domaine ?

    AC : Par hasard et par essais et erreurs. Longtemps, je n’ai pas su ce que je voulais faire. En terminale, j’ai candidaté dans des prépas à la fois scientifiques et littéraires. J’ai basculé côté scientifique par paresse, parce que cela demandait moins de travail. Après la prépa scientifique, la seule chose que je savais, c’était que je ne voulais pas faire d’informatique. Je voyais l’informatique comme un hobby pour des gars dans un garage qui bidouillent des trucs en buvant du coca et en mangeant des pizzas ; très peu pour moi. J’ai découvert l’informatique à l’ENSTA : une science comme les maths ou la physique, et pas du bricolage.

    J’aimais beaucoup les maths. Alors, j’ai réalisé un stage de maths « pures » et je me suis rendu compte que le côté trop abstrait n’était pas pour moi. Faire des raisonnements sur des objets que l’on pouvait manipuler plus concrètement, comme on le fait en informatique, me convenait bien mieux. J’ai fait ma thèse à l’Inria-Rocquencourt, un postdoc à l’ETH à Zurich, puis j’ai été recrutée à l’Inria où j’ai fait toute ma carrière, sauf une année sabbatique au Danemark. A l’Inria, j’ai été responsable d’une équipe nommée Secret, déléguée scientifique[1] du Centre de Paris et présidente de la commission d’évaluation[2] d’Inria pendant 4 ans.

    Binaire : Peux-tu nous parler de ton sujet de recherche ?

    AC : Je suis cryptographe. La cryptographie a de nombreuses facettes. Dans une messagerie chiffrée ou un protocole de vote électronique comme Belenios, on trouve différents éléments cryptographiques élémentaires, et puis on les combine. J’aime bien la comparaison que fait Véronique Cortier[3]. Dans une bibliothèque IKEA, on part de planches, et d’une notice de montage. Celui qui fait la notice suppose que les planches sont bien faites et explique comment construire la bibliothèque en assemblant les planches. Dans le cadre de la cryptographie, mon travail consiste à réaliser des planches aussi parfaites que possible pour qu’elles puissent être utilisées par des collègues comme Véronique Cortier dans leurs notices. Les planches, ce sont les blocs cryptographiques de base. Les notices, ce sont, par exemple, les protocoles cryptographiques.

    Le chiffrement est un de ces blocs de base. J’ai surtout étudié le « chiffrement symétrique ». Il suppose que deux interlocuteurs partagent un même secret (une clé) qu’ils utilisent pour s’envoyer un message très long. Du temps du téléphone rouge entre la Maison Blanche et le Kremlin, la clé était communiquée par la valise diplomatique, un canal de communication fiable qui ne peut pas être intercepté. Cela permettait de s’échanger des clés très longues. Aujourd’hui, on veut pouvoir communiquer une clé (une chaine de bits) de manière confidentielle sans disposer de valise diplomatique. Plutôt que de se passer « physiquement » une clé, on utilise un chiffrement asymétrique, ce qui nous oblige à utiliser des clés relativement courtes. Dans ces protocoles asymétriques, on dispose d’une clé publique et d’une clé privée. Tout le monde peut m’envoyer un message en le chiffrant avec la clé publique ; il faut détenir la clé privée pour pouvoir le déchiffrer. Le problème est que ce chiffrement asymétrique est très coûteux, alors on envoie la clé d’un chiffrement symétrique, et on passe ensuite à un chiffrement symétrique qui est bien moins coûteux.

    Dans tous les cas, le problème central est « combien ça coûte de casser un chiffrement, c’est-à-dire de décrypter un message chiffré, ou encore mieux de retrouver la clé secrète ? ». Quel est le coût en temps, en mémoire ? Comment peut-on utiliser des informations annexes ? Par exemple, que peut-on faire si on dispose de messages chiffrés et de leurs déchiffrements (le contexte de la pierre de Rosette[4]) ?

    Binaire : Tu te vois plutôt comme conceptrice de chiffrement ou comme casseuse de code ?

    AC : On est toujours des deux côtés, du côté de celui qui conçoit un système de chiffrement assez sûr, et du côté de celui qui essaie de le casser. Quand on propose une méthode de chiffrement, on cherche soi-même à l’analyser pour vérifier sa solidité, et en même temps à la casser pour vérifier qu’elle ne comporte pas de faiblesse. Et, quand on a découvert une faiblesse dans une méthode de chiffrement, on cherche à la réparer, à concevoir une nouvelle méthode de chiffrement.

    Comme l’art minimaliste, la crypto minimaliste

    Il faut bien sûr contenir compte du contexte. J’ai par exemple travaillé sur des méthodes de chiffrements quand on dispose de très peu de ressources énergétiques. Dick Cheney, ancien vice-président états-uniens, avait un implant cardiaque, un défibrillateur. Il craignait une cyberattaque sur son implant et avait obtenu de ses médecins de désactiver son défibrillateur pendant ses meetings publics. Pour éviter cela, on est conduit à sécuriser les interactions avec le défibrillateur, mais cela demande d’utiliser sa pile, donc de limiter sa durée de vie. Cependant, changer une telle pile exige une opération chirurgicale. Sujet sérieux pour tous les porteurs de tels implants ! La communauté scientifique a travaillé pendant des années pour concevoir un système de chiffrement protégé contre les attaques et extrêmement sobre énergétiquement. Un standard a finalement été publié l’an dernier. J’appelle cela de la crypto minimaliste. Pour faire cela, il a fallu interroger chaque aspect du chiffrement, questionner la nécessité de chaque élément pour la sécurité.

    Binaire : Tu as travaillé sur le chiffrement homomorphe. Pourrais-tu nous en parler ? 

    AC : Chiffrer des données, c’est un peu comme les mettre dans un coffre-fort. Le chiffrement homomorphe permet de manipuler les données qui sont dans le coffre-fort, sans les voir. On peut par exemple effectuer des recherches, des calculs sur des données chiffrées sans avoir au préalable à les déchiffrer, par exemple pour faire des statistiques sur certaines d’entre elles.

    On a besoin de combiner ces techniques homomorphes, avec du chiffrement symétrique. Problème : les gens qui font du chiffrement homomorphe ne travaillent pas avec des nombres binaires. Par exemple, ils peuvent travailler dans le corps des entiers modulo p, où p est un nombre premier. Dans le monde de la cryptographie symétrique, nous travaillons habituellement en binaire. On n’a pas envie quand on combine les deux techniques de passer son temps à traduire du codage de l’un à celui de l’autre, et vice versa. Donc nous devons adapter nos techniques à leur codage.

    On rencontre un peu le même problème avec les preuves à minimum de connaissance (zero-knowledge proofs). Nous devons adapter les structures mathématiques des deux domaines.

    Binaire : Tu es informaticienne, mais en fait, tu parles souvent de structures mathématiques sous-jacentes. Les maths sont présentes dans ton travail ?

    AC : Oui ! Maths et informatique sont très imbriquées dans mon travail. Une attaque d’un système cryptographique, est par nature algorithmique. On essaie de trouver des critères pour détecter des failles de sécurité. Résister à une attaque de manière « optimale », ça s’exprime généralement en se basant sur des propriétés mathématiques qu’il faut donc étudier. On est donc conduit à rechercher des objets très structurés mathématiquement.

    Le revers de la médaille c’est que quand on a mis dans le système un objet très structuré mathématiquement, cette structure peut elle-même suggérer de nouvelles attaques. Vous vous retrouvez avec un dialogue entre les maths (l’algèbre) et l’informatique.

    Binaire : Peux-tu nous donner un exemple de problème mathématique que vous avez rencontré ?

    AC : Une technique de cryptanalyse bien connue est la cryptanalyse différentielle. Pour lui résister, une fonction de chiffrement doit être telle que la différence f(x+d)-f(x), pour tout d fixé, soit une fonction (dans le cadre discret) dont  la distribution soit proche de l’uniforme. Cela soulève le problème mathématique : existe-t-il une fonction f bijective telle que chaque valeur possible des différences soit atteinte pour au plus deux antécédents x (ce qui est le plus proche de l’uniforme que l’on puisse atteindre en binaire) ?

    Même sans avoir besoin de comprendre les détails, vous voyez bien que c’est un problème de math. Que sait-on de sa solution ? Pour 6 bits, on connait une solution. Pour 8 bits, ce qui nous intéresse en pratique, on ne sait pas. Une réponse positive permettrait d’avoir des méthodes de chiffrement moins coûteuses, donc des impacts pratiques importants. Des chercheurs en math peuvent bosser sur ce problème, chercher à découvrir une telle fonction, sans même avoir besoin de comprendre comment des cryptographes l’utiliseraient.

    Binaire : Les bons citoyens n’ont rien à cacher. Depuis longtemps, des voix s’élèvent pour demander l’interdiction de la cryptographie. Qu’en penses-tu ?

    AC : Le 11 septembre a montré que les terroristes pouvaient utiliser les avions à mauvais escient, et on n’a pas pour autant interdit les avions. D’abord, il faut avoir en tête que la crypto sert aussi à protéger les données personnelles, et les données des acteurs économiques. Ensuite, comment fait-on pour interdire l’usage de la cryptographie ? Comme fait-on pour interdire un algorithme ?

    Il faut comparer, en informatique aussi, les avantages et les inconvénients d’une utilisation particulière. On le fait bien pour les médicaments en comparant bénéfices et effets secondaires. Pour prendre un exemple, dans un lycée que je connais, il a été question de remplacer le badge de cantine par une identification biométrique (lecture de la paume de la main). J’ai préféré payer quelques euros de plus pour garder le badge et ne pas partager des informations biométriques stockées on ne sait où par on ne sait qui. Dans ce cas, les avantages me semblaient clairement inférieurs aux risques. 

    Binaire : As-tu quelque chose à dire sur l’attractivité de l’informatique pour les femmes ? Comment expliques-tu le manque d’attractivité, et vois-tu des solutions ?

    AC : Côté explication, mon point de vue découle de mon expérience personnelle. Il y a des problèmes à tous les niveaux des études, mais un aspect crucial est que, encore maintenant en 2025, on enseigne très peu l’informatique au collège et au lycée. Du coup, comme les jeunes savent mal ce que c’est, ils se basent sur l’image renvoyée par la société : l’informatique est pour les hommes, pas pour les femmes. Même les déjà rares jeunes femmes qui commencent une spécialité NSI [5] abandonnent la voie informatique dans des proportions considérables. Elles imaginent que l’informatique tient d’une culture « geek » très masculine, et que cela donne donc une supériorité aux hommes.

    Le problème est assez semblable en math. Il est superbement traité dans le livre « Matheuses », aux Éditions du CNRS.

    Les matheuses
    © Editions CNRS

    Je ne vois pas de solution unique. Mais, par exemple, peut-être faudrait-il revoir la part trop importante accordée au volontariat. Les filles candidatent moins ; à compétence égale, elles sont moins inclines à se mettre en avant. Ça peut aller de se présenter aux Olympiades de maths au lycée, jusqu’à faire une demande de prime au mérite dans un institut de recherche. C’est pourquoi les candidatures au concours de cryptanalyse Alkindi, destiné aux élèves de collège et de lycée, ne se basent pas entièrement sur le volontariat. Ce n’est pas un élève d’une classe qui participe, mais toute la classe. Résultat : parmi les gagnants, il y a autant de filles que de garçons.

    Binaire : tu viens d’être élue à l’Académie des sciences, tu as eu le prix Irène-Joliot-Curie. Comment vis-tu ces reconnaissances des qualités de tes recherches ?

    AC : Je suis évidemment très flattée. Mais je crains que cela donne une image faussée de la recherche, beaucoup trop individuelle. La recherche dans mon domaine est une affaire éminemment collective. J’ai écrit très peu d’articles seule. Pour obtenir des résultats brillants dans le domaine du chiffrement qui est le mien, on a vraiment besoin d’une grande diversité de profils, certains plus informaticiens et d’autres plus mathématiciens. D’ailleurs, c’est vrai pour la recherche en informatique en général. C’est plus une affaire d’équipes, que d’individus.

    Serge Abiteboul, Inria ENS, Paris, Claire Mathieu, CNRS et Université Paris Cité

     

    [1] Assure la coordination scientifique du centre.  

    [2] Plus importante instance scientifique d’Inria au niveau national.

    [3] Véronique Cortier contribue régulièrement à binaire.

    [4] La pierre de Rosette est un fragment de stèle gravée de l’Égypte antique portant trois versions d’un même texte qui a permis le déchiffrement des hiéroglyphes au XIXe siècle. [Wikipédia]

    [5] La spécialité NSI, numérique et sciences informatiques, est une spécialité offerte en première générale et éventuellement poursuivie en terminale. Les chiffres sont mauvais pour les garçons et catastrophiques pour les filles. Voir  https ://www.socinfo.fr/uploads/2024/06/2024-05-31-NSI-2023-perilenlademeure.pdf]

    https://binaire.socinfo.fr/les-entretiens-de-la-sif/

  • Editathon Femmes & Sciences 2021

    Les centres de sciences La Casemate (Grenoble) et le Quai des Savoirs (Toulouse) organisent du 11 au 14 mars prochain un éditathon Wikipédia intitulé « Femmes de l’Intelligence artificielle VS Femmes des sciences de la Terre : le match ». Binaire souhaite donner un coup de projecteur à cette initiative, en profitant de l’occasion pour inciter à aller enrichir l’encyclopédie libre pour mettre en lumière de manière plus large les femmes de l’informatique. Marie-Agnès Enard

    Affiche editathon femmes et sciences
    Sarah Krichen WMFr CC BY-SA 4.0

    Qu’est-ce qu’un éditathon Wikipédia ?

    Un édithathon est un évènement organisé par des communautés pour que des contributeurs créent, modifient et améliorent des articles sur un thème, sujet ou un type spécifique de contenu.  Ici, ce marathon d’édition a lieu sur Wikipédia que l’on ne présente plus.  Vous n’avez jamais contribué à Wikipédia, pas de panique, les nouveaux contributeurs y reçoivent généralement une formation de base à l’édition et tout type de profils sont recherchés pour améliorer ces contenus.

    Une battle dédiée au femmes

    « Femmes de l’Intelligence artificielle VS Femmes des sciences de la Terre : le match ». Choisissez votre équipe et défendez-la sur Wikipédia. Pendant 4 jours, que vous soyez un.e contributeur.trice habitué.e ou débutant.e, enrichissez les biographies de femmes dans ces deux disciplines. Tous les coups (ou presque) sont permis : création d’article, traduction d’un article depuis un Wikipédia étranger, enrichissement / correction d’un article existant, ajout de sources, légende de photos… A la fin, ce sont les femmes qui gagnent ! 😉

    Le programme
    Cet évènement est entièrement en ligne.
    • A partir du 11 février 2021, début du repérage et de la collecte des ressources pour préparer l’éditathon
    • Jeudi 11 mars matin, initiation à la plateforme Wikipédia, en ligne
    • Du jeudi 11 au dimanche 14 mars : éditathon avec soutien de Wikipédiens bénévoles sur un canal de messagerie Discord
    Cet éditathon s’insère dans une semaine où d’autres événements « femmes et sciences » sont programmés à Toulouse et Grenoble (dont des conférences accessibles à tous). Plus d’infos sur la page projet sur Wikipédia
    Liens utiles

  • Bonne année 2021

    2021, l’année des communs du numérique

    Quel est le point commun entre Grace Hopper, Linus Torvalds et Tim Berners-Lee ? Ce sont trois géant.e.s des communs du numérique que nous célèbrerons cette année. Grace Hopper ne se voyait sûrement pas comme une pionnière des communs du numérique. Vous ne la voyiez probablement pas comme cela. Pourtant, son premier compilateur était bel et bien un extraordinaire bien commun. Et puis, surtout, nous sommes fanas de Grace dans binaire, alors nous nous sommes permis de l’associer à l’année des communs du numérique.

    L’équipe de binaire vous souhaite une bonne année 2021
    🥰🥰🥰

  • Quels sont les liens entre IA et Éducation ?

    Les liens entre Intelligence Artificielle et Éducation sont multiples : L’IA comme outil pour mieux apprendre, comme outil pour mieux comprendre comment on apprend, comme sujet à part entière et enfin comme objet d’enseignement. Pascal Guitton et Thierry Viéville nous parlent de ces différentes facettes. Serge Abiteboul.

    L’IA comme outil pour mieux apprendre

    C’est le premier usage auquel on pense, utiliser des algorithmes d’IA pour proposer des outils afin de mieux apprendre. Bien entendu, il y a beaucoup de mythes et de croyances à dépasser pour concrétiser cette première idée.

    Pixabay

    Le point clé est l’apprentissage adaptatif : en analysant les traces d’apprentissage de l’apprenant·e, par exemple ses résultats à des questionnaires, son interaction avec le logiciel…, le système va modifier son fonctionnement, notamment à travers la sélection de contenus, pour essayer de s’adapter à la personne.. Même si les fondements scientifiques n’en sont pas encore totalement stabilisés, on peut aussi exploiter une analyse de son “comportement” via l’utilisation de capteurs. Cela va d’une caméra sur son portable jusqu’à des interfaces cerveau-ordinateur en laboratoire. Ce principe d’adaptation se rencontre le plus souvent dans un contexte ludique et individuel, un jeu pédagogique avec la machine, mais existe également dans d’autres situations, par exemple avec plusieurs personnes. 

    Cette approche implique au préalable un travail souvent colossal pour  formaliser complètement les savoirs et savoir-faire à faire acquérir. Cette formalisation est en soi intéressante car elle oblige à bien expliciter et à structurer les compétences, les connaissances et les pratiques qui permettent de les acquérir. Il faut cependant prendre garde à ne pas  “sur-organiser” l’apprentissage qui demeure dans tous les cas une tâche cognitive complexe.

    Par ailleurs, cette approche nécessite de travailler dans un contexte d’apprentissage numérique qui s’accompagne des contraintes bien connues comme les besoins de matériels, de formation aux logiciels, les limites à l’usage d’écrans, etc.

    On peut mentionner  plusieurs impacts pédagogiques de cet apprentissage algorithmique. En tout premier lieu, il génère en général un meilleur engagement de la personne apprenante, car interagir autrement avec les contenus offre une chance supplémentaire de bien les comprendre. Par ailleurs, la machine ne “juge pas” -comme un humain-, ce qui peut contribuer à maintenir cet engagement. Ensuite, et sans doute surtout, le fait que la difficulté soit adaptée à l’apprenant permet de limiter, voire d’éviter le découragement ou la lassitude. Ce type d’apprentissage nécessite cependant un investissement cognitif  important. Enfin, si l’aspect ludique est “trop” prépondérant, il ne faut pas négliger le risque de se disperser au lieu de s’investir dans l’apprentissage escompté. 

    L’usage de ces nouveaux outils conduit le rôle de l’enseignant·e à évoluer. Ainsi, profitant que sa classe est plus investie dans des activités d’apprentissage autonomes,  il a plus de disponibilités pour individualiser sa pratique pédagogique, avec les élèves qui en ont le plus besoin. De même, cela permet de se libérer – comme en pédagogie inversée – d’une partie du passage des savoirs ou de l’accompagnement de l’acquisition de savoir-faire, avec des contenus multimédia auto-évalués et des exercices d’entraînement automatisés, pour se concentrer sur d’autres approches pédagogiques, par exemple, par projets. Par rapport à des outils numériques classiques, sans IA, le degré d’apprentissage en autonomie peut être bien plus élevé et s’applique plus largement, par exemple, avec des exercices auto-corrigés et des parcours complets d’acquisition de compétences. Ces outils sont particulièrement d’actualité dans des situations d’école distancielle avec la crise sanitaire, et questionnent sur l’organisation du temps de travail scolaire.  

    L’utilisation de tels outils peut s’accompagner de dérives possibles dont on doit se protéger : traçage  omniprésent et omnipotent des personnes apprenantes permettant de les “catégoriser”, tentation de réduire l’offre humaine en matière d’enseignement, renforcement des inégalités en lien avec l’illectronisme, etc… Le risque est accru quand ces traces sont reliées à celles émanant d’autres facettes de son comportement : achats, consultations de vidéos/lectures…

     L’IA comme outil pour mieux comprendre comment on apprend

    Pixabay

    La possibilité de mesurer ces traces d’apprentissage n’offre pas uniquement une technique pour améliorer “immédiatement” l’apprentissage d’une personne, mais fournit aussi des sources de mesures pour mieux comprendre sur le long terme les apprentissages humains. Ces traces d’apprentissages sont relevées lors de l’utilisation d’un logiciel, par la mesure des déplacements de la souris, des saisies au clavier…, mais aussi grâce à des capteurs employés dans des situations pédagogiques sans ordinateur. On pense par exemple à une activité physique dans une cours d’école, observée avec des capteurs visuels ou corporels. Exploiter ces mesures impose alors non seulement de formaliser la tâche d’apprentissage elle-même, mais en plus, de modéliser la personne apprenante. Pas dans sa globalité bien entendu, mais dans le contexte de la tâche.

    Il faut noter que ces algorithmes d’apprentissage machine reposent sur des modèles assez sophistiqués. Ils ne sont pas forcément limités à des mécanismes d’apprentissage supervisés où les réponses s’ajustent à partir d’exemples fournis avec la solution, mais fonctionnent aussi par “renforcement”, c’est à dire quand l’apprentissage se fait à partir de simples retours positifs (autrement dit par des récompenses) ou négatifs, le système devant inférer les causes qui conduisent à ce retour, parfois donc en construisant un modèle interne de la tâche à effectuer.  Ils peuvent s’appliquer aussi en présence de mécanismes qui ajustent au mieux les comportements exploratoires (qualifiés de divergents) d’une part et les comportements exploitant ce qui est acquis (qualifiés de convergents) d’autre part. Ces modèles sont opérationnels, c’est-à-dire qu’ils permettent de créer des algorithmes effectifs qui apprennent. Il est passionnant de s’interroger dans quelle mesure ces modèles pourraient contribuer à représenter aussi l’apprentissage humain. Rappelons que, en neuroscience, ces modèles dits computationnels (c’est-à-dire qui représentent les processus sous forme de mécanismes de calculs ou de traitement de l’information) sont déjà largement utilisés pour expliquer le fonctionnement du cerveau au niveau neuronal. Dans ce contexte, ce serait de manière plus abstraite au niveau cognitif. 

    Ce domaine en est encore à ses débuts et des actions de recherches exploratoires qui allient sciences de l’éducation, sciences du numérique et neurosciences cognitives se développent.

     L’IA comme sujet d’enseignement

    https://classcocde.fr/iai une formation citoyenne à l’intelligence artificielle intelligente.

    Bien entendu pour maîtriser le numérique et pas uniquement le consommer, au risque de devenir un utilisateur docile voir même crédule, il faut comprendre les principes de son fonctionnement  à la fois au niveau technique et applicatif.

    Il est essentiel de comprendre par exemple que ces algorithmes ne se programment pas explicitement à l’aide  “d’instructions”, mais en fournissant des données à partir desquelles ils ajustent leurs paramètres. Il est aussi nécessaire de se familiariser au niveau applicatif avec les conséquences juridiques, par exemple, d’avoir dans son environnement un “cobot” c’est-à-dire un mécanisme robotique en interaction avec notre vie quotidienne. Ce  système n’est quasiment jamais anthropomorphique (c’est à dire possédant une forme approchant celle de l’humain), c’est par exemple une machine médicale qui va devoir prendre en urgence des décisions thérapeutiques quant à la santé d’une personne que la machine monitore. On voit dans cet exemple que la chaîne de responsabilité entre conception, construction, installation, paramétrisation et utilisation est très différente de celle d’une machine qui fonctionne sans algorithme, donc dont le comportement n’est pas partiellement autonome.

    Le MOOC https://classcode.fr/iai sur l’IA est justement là pour contribuer à cette éducation citoyenne, et faire de l’IA un sujet d’enseignement.

    L’IA comme un objet d’enseignement qui bouleverse ce que nous devons enseigner. 

    ©iconspng.com

    En effet, la mécanisation de processus dits intelligents change notre vision de l’intelligence humaine : nous voilà déléguer à la machine des tâches que nous aurions qualifiées  intelligentes si nous les avions exécutées nous mêmes. Nous allons donc avoir moins besoin d’apprendre des savoir-faire que nous n’aurons plus à exécuter, mais plus à prendre de la hauteur pour avoir une représentation de ce que les mécanismes “computent” (c’est-à-dire calculent sur des nombres mais aussi des symboles) pour nous.

    C’est un sujet très concret. Par exemple, avec les calculettes … devons nous encore apprendre à calculer ? Sûrement un peu pour développer son esprit, et comprendre ce qui se passe quand s’effectue une opération arithmétique, mais nous avons moins besoin de devenir de « bons calculateurs ». Par contre, ils nous faudra toujours être entraînés au calcul  des ordres de grandeurs, pour vérifier qu’il n’y a pas d’erreur quand on a posé le calcul, ou s’assurer que le calcul lui-même est pertinent. De même avec les traducteurs automatiques, l’apprentissage des langues va fortement évoluer, sûrement avec moins le besoin de savoir traduire mot à mot, mais plus celui de prendre de la hauteur par rapport au sens et à la façon de s’exprimer, ou pas … c’est un vrai sujet ouvert.

    Finalement, si nous nous contentons d’utiliser des algorithmes d’IA sans chercher à comprendre leurs grands principes de fonctionnement et quelles implications ils entraînent sur notre vie, nous allons perdre de l’intelligence individuelle et collective : nous nous en remettrons à leurs mécanismes en réfléchissant moins par nous-même. 

    Au contraire, si nous cherchons à comprendre et à maîtriser ces processus, alors la possibilité de mécaniser une partie de l’intelligence nous offre une chance de nous libérer en pleine conscience de ces tâches devenues mécaniques afin de consacrer notre intelligence humaine à des objectifs de plus haut niveau, et à considérer des questions humainement plus importantes.

    Pascal Guitton et Thierry Viéville.

    P.S.:  pour aller plus loin Inria partage un  livre blanc « Education et Numérique : enjeux et défis », organisé en cinq volets :
    – état des lieux de l’impact du numérique sur le secteur de l’éducation;
    – identification des défis du secteur ;
    – présentation des sujets de recherche liés au domaine de l’éducation au numérique ;
    – analyse des enjeux français dans le domaine ;
    – et enfin mise en avant de sept recommandations pour la transformation numérique de l’éducation.

  • Podcast : Bitcoin

    Du bitcoin à la blockchain.

    Le bitcoin est une monnaie planétaire, cryptographique , basée sur un système de transaction et de contrôle peer-to-peer, la blockchain. Comment ça marche ? Quel en sont les enjeux ? Quels liens avec la  sécurité de nos données, ici nos transactions bancaires ? C’est une véritable « révolution numérique  » …

    Cette vidéo est un des grains de culture scientifique et technique du MOOC sur l’Informatique et la Création Numérique. La vidéo a été réalisée par Manhattan Studio Production.

    Informaticien et mathématicien, Jean-Paul Delahaye est professeur émérite à l’Université de Lille et chercheur au CRISTAL (Centre de recherche en informatique, signal et automatique de Lille, UMR CNRS 9189). Spécialiste de la théorie de la complexité, il mène aussi des travaux dans le domaine de la modélisation, et s’intéresse à l’utilisation et à la définition du hasard en informatique. Jean-Paul Delahaye a également publié de nombreux ouvrages scientifiques destinés à un large public. Il a reçu le Prix d’Alembert 1998 de la Société Mathématique de France pour Le Fascinant nombre Pi, et le Premier prix Auteur 1999 de la Culture Scientifique du Ministère de l’Éducation Nationale de la Recherche et de la Technologie.

    Pour aller plus loin

  • Conférence : mot féminin

    Les femmes brillent malheureusement souvent par leur faible représentation voire leur absence sur les plateaux de télévision d’émissions scientifiques, les programmes de conférences ou les tables rondes dans le domaine des sciences. Certes l’informatique et les mathématiques ne regorgent pas de figures féminines mais il en existe assez pour ne pas nous résigner à ce manque de parité pathologique. Certains se lamentent sur la difficulté de trouver des oratrices (« je ne trouve pas de femmes dans ma communauté scientifique », ou bien « les rares femmes auxquelles j’ai demandé sont sur-sollicitées et m’ont dit non »), ce qui les « oblige » à organiser des programmes au masculin. A l’inverse, nous proposons ici quelques éléments de discussion montrant qu’il est possible de tenir le cap, et ne pas laisser nos conférences offrir une vitrine si éloignée de la réalité.

    Crédit photo Inria
    Crédit photo Inria

    Un constat sans appel et des réactions vives

    De nombreuses voix et institutions se font régulièrement l’écho de cette sous-représentation. Le gouvernement et le ministère de la Justice se sont engagés, pas plus tard que le 8 mai dernier, à assurer une communication publique sans stéréotype de sexe (Guide pratique pour une communication publique sans stéréotype de sexe) avec comme objectif de faire signer cet accord par de nombreux partenaires institutionnels qui se doivent d’être exemplaires au sujet de la parité dans la communication, que ce soit au niveau du langage, des images ou des compositions de tribunes. Ce guide insiste sur la vigilance nécessaire pour éviter la perpétuation des stéréotypes de sexe en dix points que nous détaillerons plus loin.

    De son côté, la Société Mathématique de France (SMF) a abordé le problème d’identifier et remédier à la sous-représentation des femmes en mathématiques dans sa gazette d’octobre 2015, et insiste en particulier sur l’importance de remédier à la sous-représentation des femmes comme oratrices et membres des comités de programme des conférences. La SMF, tout comme Inria, insistent sur le fait que c’est la responsabilité des responsables scientifiques de conférences d’assurer que les femmes soient suffisamment représentées.

    De multiples réactions publiques soulignent le fait que cette situation est inacceptable et de nombreuses voix se sont élevées en faveur du boycott d’événements ne respectant pas les critères de parité. Par exemple,

    • Guy Mamou-Mani (président du Syntec Numérique), après une table ronde sans femmes (Conférence Numérique Franco-allemande de novembre 2015) a déclaré « A partir de maintenant je vérifierai les participants aux tables rondes et refuserai toute participation s’il n’y a pas de femmes » ;
    • Pamela Silver (Professeure à Harvard ; Why do so few women speak at science meetings? Nature, 2007) a déclaré « La représentation des oratrices dans de nombreuses conférences reste outrageusement faible et peut ainsi contribuer au manque de succès des carrières académiques des femmes. Il serait pourtant très simple d’y remédier si une attention particulière était portée sur le sujet par les responsables scientifiques de l’évènement et les organisations qui fournissent un support financier » ; et
    • Jonathan Eisen (Professeur à UC Davis) a déclaré en 2013, à propos d’une conférence dont le ratio hommes/femmes dans la liste des orateurs confirmés et des responsables scientifiques de la conférence était de 25/1 « Pathétique. Affreusement gênant. Les sponsors – UC San Diego’s Division of Biological Sciences and BioCircuits Institute, San Diego Center for Systems Biology, the University of Hawaii and the Office of Naval Research – devraient avoir honte ».

    Des mesures concrètes : commencer par une communication non stéréotypée

    Les dix points du guide « Pour une communication publique sans stéréotype de sexe » sont les suivants :

    1. Éliminer toutes expressions sexistes,
    2. Accorder les noms de métiers, titres, grades et fonctions,
    3. User du féminin et du masculin dans les messages adressés à tous et à toutes,
    4. Utiliser l’ordre alphabétique lors d’une énumération,
    5. Présenter intégralement l’identité des femmes et des hommes,
    6. Ne pas réserver aux femmes les questions sur la vie personnelle,
    7. Parler «des femmes» plutôt que de «la femme», de la «journée internationale des droits des femmes » plutôt que de la « journée de la femme» et des «droits humains » plutôt que des «droits de l’homme»,
    8. Diversifier les représentations des femmes et des hommes,
    9. Veiller à équilibrer le nombre de femmes et d’hommes (sur les images et dans les vidéos, sujets d’une communication, à la tribune d’événements, ainsi que dans le temps de parole, parmi les noms de rues, des bâtiments, des équipements, des salles) et finalement, et
    10. Former les professionnel.le.s et diffuser le guide.

    D’autres conseils pour améliorer la parité dans les conférences scientifiques sont proposés dans « Addressing the Underrepresentation of Women in Mathematics Conferences. »,  Greg Martin.

    Se soucier des questions de parité dès le début de l’organisation. Le sujet doit être explicite dès la composition des différents comités. Si déjà à ce stade les femmes manquent, le phénomène ne sera qu’exacerbé par la suite. (Une corrélation entre le nombre de femmes dans un comité de programme et le nombre d’oratrices est d’ailleurs mise en évidence dans ce même article, à l’instar de ce que l’on voit dans les comités d’investissements qui ont 3 fois plus de chances de financer une femme entrepreneure si le comité compte au moins une femme). Une planification très amont permet aussi aux femmes de s’organiser sur des aspects non professionnels.

    Un objectif limpide de parité affiché aux différents comités de la conférence.

    Le comité de programme doit œuvrer pour que la parité soit un objectif atteignable et clair. Expliciter les objectifs (par exemple au moins 30% des orateurs doivent être des femmes) favorise leurs réalisations, tout comme informer explicitement les différents comités sur l’existence de stéréotypes ayant un impact négatif sur la parité ou clarifier les critères de sélection pour minimiser les biais induits par les stéréotypes. Il existe aujourd’hui plusieurs documents, par exemple la Charte pour l’égalité des universités, la charte parité et égalité des chances d’Inria ou encore ceux mis à la disposition par la mission pour la place des femmes du CNRS, dont le but, est précisément d’attirer explicitement l’attention de commissions de recrutement, promotions, etc. sur les biais inconscients qui ne jouent généralement pas en faveur des femmes.

    Des suggestions de noms d’oratrices invitées

    Les noms d’hommes viendront naturellement, soyons-en certains, et anticipons cela en proposant en amont des noms d’oratrices invitées et en demandant à chaque membre du comité de programme de faire de même. S’assurer que les domaines ciblés sont suffisamment larges pour couvrir un nombre important de scientifiques augmentera aussi les chances d’identifier des oratrices potentielles.

    Une logistique paritaire

    Puisqu’il est avéré que des biais existent dans les sources de financement, il est nécessaire de pallier cette disparité en subventionnant le déplacement des oratrices ou encore  en faisant passer le message aux sources de financement qu’une attention particulière doit être portée à toutes les mesures permettant de faciliter la représentation des femmes dans l’événement. La logistique est parfois difficile pour les parents de jeunes enfants : être vigilants sur le choix des dates de conférences est important ; si des facilités de garde ou d’aménagement pour les jeunes enfants sont clairement un plus, elles doivent être communiquées le cas échéant.

    Les femmes ont généralement moins de facilité que les hommes à parler en public et à s’imposer, outre une question de portée et de tessiture de la voix, cela est aussi dû à des codes sociaux solidement ancrés (la voix convaincante est une voix « virile »). La présence d’un système adapté de micros dans la salle permettra d’éviter les fréquents « Parlez plus fort s’il vous plaît ! » lors d’interventions de femmes.  La même attention devra être portée au moment des questions dans la salle.

    Jouer le jeu de la parité

    Mentionner à la fois les objectifs et les résultats liés à la diversité sur tous les documents relatifs à la conférence, incluant un code de bonne conduite (site web, appel à communication…) ne feront que rendre les communautés scientifiques plus attentives au sujet. En tant que responsable scientifique ou président.e de session, jouer le jeu des femmes est de la plus haute importance : assister à leurs exposés, engager les discussions avec elles, les impliquer au maximum, discuter personnellement avec les participantes pour avoir leur avis sur la parité au sein de la conférence et des suggestions d’amélioration. Tous ces éléments ne feront que leur faire gagner de l’assurance tout en habituant la communauté à une implication féminine accrue.

    Une réflexion générale sur la parité

    La sous-représentation des femmes dans une communauté scientifique est l’affaire de tous ses membres. Si on prend la peine de veiller explicitement à ce biais, il est important d’en profiter pour apporter à la communauté les éléments d’une réflexion qui l’amèneront à évoluer. C’est donc le moment de sensibiliser la communauté en posant publiquement la question de la sous-représentation féminine dans les conférences, en introduisant les bonnes pratiques de management dans la vie quotidienne et en incluant la parité comme un critère personnel de participation à une conférence. C’est aussi le moment d’avoir un regard critique sur l’impact du genre dans nos interactions dans la communauté scientifique : a-t-on effectivement tendance à aborder l’apparence physique, aussi avantageuse soit-elle, de certains membres de la communauté et pas des autres ? A couper la parole à certains membres de la communauté et pas à d’autres ? A être condescendant avec certains membres et pas avec d’autres ?

    Et oui, c’est aussi le bon moment de rappeler que les mathématiques ou l’informatique vont aussi bien aux filles qu’aux garçons.

    Serge Abiteboul, Catherine Bonnet, Ilaria Castellani, Anne-Marie Kermarrec, Nathalie Révol et Anne Siegel