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L'écart entre les données de genre

Vous êtes-vous déjà demandé ce qui se passe lorsque des segments entiers d'une population sont ignorés et que la collecte de données à leur sujet n'est même pas prise en compte? Regardez simplement autour de vous. Auteur de «Invisible Women», Caroline Criado Perez se joint à nous pour explorer le manque de données sur le genre et les biais invisibles qui ont un effet profond sur la vie des femmes. Après avoir partagé des études de cas et des résultats de recherche, elle répondra à vos questions sur les façons cachées dont les femmes sont exclues des composantes mêmes du monde dans lequel nous vivons.

 

 

Transcription générée automatiquement ...

 

Orateur	Transcription
Anne Milley, JMP	C'est excellent et si important, ce livre. Je ne saurais trop le recommander. Caroline Criado Perez est donc une auteure, féministe et militante à succès et primée.
	Son livre, Invisible Women, a été traduit en 24 langues et a remporté de nombreux prix. Caroline elle-même a remporté plusieurs prix. Plus tôt cette année, elle a été désignée ou nommée OBE dans les honneurs de l'anniversaire de la reine 2015.
	Et plus tôt cette année, elle a reçu le Finland's Hand Award pour sa promotion sociale de l'égalité. Nous sommes ravis de l'avoir parmi nous aujourd'hui. Veuillez souhaiter la bienvenue à Caroline Criado Perez.
Caroline Criado Perez	Salut, Anne. Merci beaucoup pour cette belle introduction.
	Je ne peux pas croire que la main
	Le prix était cette année et on dirait qu'il y a si longtemps, mais oui, c'était en fait en mars, juste avant que nous n'allions tous en lock-out. J'espère donc que vous êtes tous occupés à voter sur le scrutin, car je suis vraiment très désireux de voir comment vous voterez.
	Idéalement, avant de commencer à trop parler et mais je vais vous en dire un peu. De quoi je vais parler. Et je vais essayer de parler assez rapidement.
	Et parce qu'il y a beaucoup de choses que je veux couvrir et que nous voulons évidemment laisser du temps aux questions. Donc, ce dont je vais parler est un biais qui nous affecte tous, moi aussi bien que vous, et je vais vous montrer comment ce biais affecte notre collecte et notre analyse des données, ce qui
	un impact sérieux sur la façon dont nous allouons les ressources et concevons à peu près tout.
	Et donc avant de commencer, voyons simplement quels sont les résultats du premier sondage, dont je suis très enthousiasmé. Êtes-vous conscient de l'écart entre les sexes dans les données?
	C'est très bien. 65% sont conscients de l'écart entre les sexes dans les données, 35% ne le savent pas.
	Vous serez donc tous au courant d'ici la fin. Des femmes dans votre équipe de conception? Wow, c'est très élevé, très bien. Votre équipe de conception est-elle équilibrée entre les sexes?
	Moins bon. Eh bien, je vais expliquer très clairement pourquoi votre équipe de conception devrait être équilibrée entre les sexes. Et donc sans plus tarder, je vais partager mon écran et allons-y.
	J'espère donc que vous pouvez tous voir cela. Et donc tout d'abord, et quand je parle de l'écart de données entre les sexes, je parle de genre ... désolé, des données.
	Définissons nos termes pour commencer. Alors qu'est-ce que je veux dire quand je dis des données?
	Ce que nous avons tendance à encadrer les données comme une substance tangible qui a ses propres propriétés héréditaires, quelle que soit la façon dont nous interagissons avec elle. Nous pensons que les données sont en quelque sorte assis là-bas dans l'éther complètement formé, attendant que nous les extrayions,
	Et ce qui est compréhensible, non? Les gens font confiance aux données parce que les chiffres nous semblent réels. Ils se sentent objectifs, ils se sentent neutres. Ce ne sont pas en quelque sorte des opinions désordonnées.
	Mais les données sont en fait beaucoup plus délicates que cela car les données n'existent pas en réalité en dehors de nous, au lieu d'être suspendues
	animation. Les données ne sont pas une entité discrète, elles sont intrinsèquement, subjectivement humaines et cela signifie que nous ne pouvons pas simplement traiter les données comme des faits objectifs et neutres, sur lesquels nous pouvons baser notre objectif neutre
	Les décisions. Les données, comme les humains qui les ont créées, sont glissantes et façonnées par toute une série de facteurs dont nous devons tenir compte chaque fois que nous les traitons. Des questions comme, qui a fait la collecte de données et comment l'ont-ils fait?
	De qui ont-ils recueilli les données?
	Quelles questions ont été posées pour obtenir ces données supposées neutres? Ou même avant cela, quelles données avons-nous même choisi de collecter? Droite? Quel est
	le problème même que nous pensons vraiment important, que nous devons résoudre, qui nous a amené à collecter ces données en premier lieu? Et aucun de ces
	sont des décisions objectives, et elles ont toutes un impact sur les données qui se retrouvent en notre possession et sur les histoires que ces données nous racontent. Alors juste pour vous donner un exemple,
	Les statistiques sur les taux de participation de la population active dans les pays à faible revenu sont, depuis longtemps, notoirement peu fiables lorsqu'il s'agit de comptabiliser la participation des femmes au marché du travail.
	Et parce qu'ils ont l'habitude de les sous-dénombrer. Et la raison en est la façon dont les questions ont été formulées et posées, en ce sens qu'elles ont été
	la façon dont les hommes ont tendance à travailler en Occident. C'est donc un emploi rémunéré qui a tendance à les éloigner de la maison pendant une bonne partie de la journée.
	Mais les femmes des pays à faible revenu ne travaillent pas souvent comme ça. Ils travaillent souvent non rémunérés à domicile, ce qui comprend des travaux de soins non rémunérés, mais peuvent également inclure des choses comme le travail agricole, l'agriculture de subsistance de ce type.
	Bien sûr, ils effectuent des travaux que nous avons sous-traités en Occident à des entreprises de services publics. Donc aller chercher du bois de chauffage et de l'eau.
	Mais les questions ne sont pas formulées pour capturer ce style de travail, ce qui signifie que les femmes sont souvent considérées comme économiquement inactives quand c'est
	bien sûr, loin d'être le cas. Donc, évidemment, cela n'affecte pas seulement les taux de participation des femmes à la population active. Cela affecte aussi en fin de compte le PIB, par exemple.
	Et permettez-moi de vous montrer un autre exemple de la façon dont les données peuvent être corrompues par de mauvaises méthodes de collecte.
	Donc, ce graphique à gauche, c'est ainsi que les planificateurs de transport ont traditionnellement collecté des données. Ainsi, comme vous pouvez le voir, toutes les données sur l'emploi rémunéré sont regroupées dans un seul bloc.
	Mais ils n'ont pas regroupé les voyages effectués à des fins de soins. En fait, cela a été divisé en plusieurs ... dans de nombreuses catégories distinctes comme le shopping, les visites d'escorte. Vous savez, donc les courses sont mélangées avec
	achats de nourriture par exemple, épicerie désolé avec SHOE SHOPPING (j'ai clairement de la nourriture en tête) et
	comme vous pouvez le voir, cela donne l'impression que l'emploi est de loin la principale raison pour laquelle les gens voyagent. Et en regardant le tableau de gauche, il est logique, bien sûr, de concevoir
	transports publics autour des déplacements pour un emploi rémunéré. Mais si vous regardez le tableau de droite et cela nous dit quelque chose de différent. Et le tableau de droite a été mis en place par un urbain
	planificateur à Madrid qui a collecté des données sur les voyages liés aux soins et les a regroupées en un seul bloc, comme nous le faisons pour les données sur l'emploi rémunéré et l'agrégation traditionnelle des données sur les voyages.
	Et ce qu'elle a constaté, c'est que le nombre de voyages effectués à des fins de soins était presque égal à ceux effectués à des fins d'emploi.
	C'est une question de genre pourquoi? Eh bien, fondamentalement, parce que la grande majorité du travail de soins non rémunéré dans le monde est toujours effectuée par des femmes.
	Ainsi, dans le monde, les femmes effectuent trois fois plus de travail de soins non rémunéré que les hommes. Selon le FMI, cela peut être subdivisé en deux fois plus de garde d'enfants et quatre fois plus de travaux ménagers.
	Et cela affecte la façon dont les femmes voyagent. Ainsi, lorsque Sanchez - ???, cette urbaniste de Madrid, a affiné davantage les données par sexe, en les ventilant, elle a découvert que les soins étaient le principal objectif du voyage des femmes.
	Et maintenant, concevoir des transports publics pour soutenir le travail de soins non rémunéré des femmes n'est pas qu'une question de justice. C'est en fait une décision économique.
	Ainsi, les pays du monde entier ont depuis longtemps désespérément besoin de redonner du travail aux femmes, pourquoi vous avez besoin de données précises sur le taux de participation des femmes à la main-d'œuvre,
	plus de personnes qui travaillent équivaut à plus de recettes fiscales, à un PIB plus élevé, à une productivité plus élevée.
	Mais en fait, il est également très intéressant de constater que l'augmentation du nombre de femmes au travail augmente le PIB plus que l'augmentation du nombre d'hommes au travail.
	Ils ne savent pas pourquoi, mais je veux dire, c'est probablement à voir avec, vous savez, le déclin
	taux de rendement. Mais néanmoins, vous savez, c'est le cas. Il existe un argument économique très, très clair en faveur de l'augmentation du nombre de
	femmes au travail. Et si vous voulez faire cela, vous devez créer une structure dans laquelle ce travail non rémunéré est pris en charge, ce sur quoi nous allons bien sûr beaucoup en arrière.
	pendant cette pandémie, mais j'y reviendrai un peu plus tard, en supposant que je ne parle pas trop et que je manque de temps. En tous cas,
	quelque chose que vous avez peut-être remarqué à propos de ces deux exemples, c'est que les données étaient toujours faussées au détriment
	des femmes, donc les femmes étaient celles qui étaient sous-estimées et ce n'est pas une coïncidence. En fait, la plupart des ensembles de données dans le monde que vous souhaitez examiner partageront ce problème de sous-dénombrement des femmes.
	Et c'est simplement parce que la grande majorité des informations que nous avons collectées dans le monde et que nous continuons de collecter, des données économiques aux données d'urbanisme en passant par les données médicales, ont été collectées sur des hommes.
	Ce sont donc les corps masculins, mais aussi les modes de vie masculins typiques comme la façon dont les hommes travaillent, comment les hommes voyagent.
	Et cela signifie qu'à peu près tout dans le monde, du bureau dans lequel vous ne travaillez peut-être pas en ce moment mais auquel vous êtes habitué jusqu'à il y a quelques mois,
	et du transport public ou privé que vous auriez pu utiliser pour vous y rendre, au téléphone dans votre main, aux applications de ce téléphone, au traitement médical que vous recevez
	ont été conçus pour fonctionner pour les hommes parce que ce sont les données dont nous disposons.
	Et le résultat est que la plupart des choses dans le monde ne fonctionnent tout simplement pas aussi bien pour les femmes. Il s'agit de l'écart de données entre les sexes dont 65 p. 100 d'entre vous ont dit avoir entendu parler.
	J'espère que maintenant, cent pour cent d'entre vous savent ce qu'est l'écart de données entre les sexes.
	Maintenant, la première règle de l'écart de données entre les sexes, c'est vraiment important. Si vous n’en retirez rien, veuillez l’emporter,
	est que l'écart de données entre les sexes n'est pas le produit d'un complot. Ce n'est pas délibéré. Ce n'est pas l'idée perverse d'un groupe de scientifiques misogynes qui détestent les femmes et veulent que nous mourions.
	C'est simplement le produit d'un parti pris, le biais que j'ai mentionné au début, mais nous partageons tous, et qui
	est elle-même, le produit d'une façon de penser qui remonte à des millénaires. Et cette façon de penser est centrée sur un très bon ami à moi appelé Reference Man,
	qui est le pire super-héros du monde. Mais avant de vous présenter Reference Man, j'aimerais commencer le deuxième sondage,
	Et comme vous devriez pouvoir le voir, cela s'adresse spécifiquement aux fabricants et aux ingénieurs. Donc, ceux d'entre vous dans la fabrication ou dans l'ingénierie, veuillez répondre à ces questions. Et en attendant, je vais vous présenter Reference Man.
	Et c'est parti. Voici l'homme de référence. Comme vous le voyez, c'est un homme de race blanche, 70 kilos, âgé d'environ 25 à 35 ans.
	Comme je l'ai dit, son super pouvoir est (je ne l'ai peut-être pas dit, mais je vous le dis maintenant) il a des super pouvoirs pour représenter tout le monde. Il n'est pas très bon dans ce domaine, car il n'est qu'un type de personne.
	Et de toute façon, Reference Man vient, comme je l'ai dit, d'une longue histoire de réflexion sur l'homme moyen en tant qu'humain moyen. Et en fait, cette façon de penser remonte à Aristote. Oups.
	On y va. Voici Aristote. Aristote était perplexe face aux femmes et pensait généralement que et oui, les femmes ... les femmes étaient ... les femmes étaient très déroutantes. Les femmes étaient ... pourquoi les femmes existaient-elles?
	Nous étions une sorte de sous-type d'hommes, une aberration était le mot qu'il utilisait. Mais le genre de meilleure citation, je suppose que vous pourriez dire que vraiment, vraiment cloué sa réflexion sur Reference Man
	se trouvait dans ses traités biologiques sur la génération d'animaux,
	dans lequel il écrivait: \! "Le premier écart par rapport au type est en effet que la progéniture doit devenir femelle au lieu de mâle. \!" Vous le voyez donc exprimer très clairement que l'homme est le type dont les femmes s'écartent. C'était juste sa position standard.
	En continuant, cette façon de penser se poursuit jusqu'à la Renaissance, où il y a eu cette explosion d'illustrations médicales. Les gens se sont vraiment intéressés à la Renaissance.
	Et vous pouvez voir très, très clairement dans la façon dont ils représentaient le corps féminin
	le fait qu'ils pensaient encore au corps féminin est en quelque sorte une déviation du corps masculin. C'était donc littéralement le corps féminin avec le corps masculin tourné vers l'extérieur.
	Alors les organes reproducteurs, pourquoi les organes reproducteurs des femelles sont-ils à l'intérieur plutôt qu'à l'extérieur? Eh bien, ils ont dû se retirer à l'intérieur et et leur explication était que
	c'était une carence féminine en chaleur vitale. Fondamentalement, les corps féminins étaient très froids et les pauvres organes reproducteurs devaient donc se cacher à l'intérieur du corps. Et parce qu'ils n'étaient qu'une version féminine de la version masculine, donc vous aviez
	comme vous pourrez peut-être voir ici, une image du scrotum féminin et des testicules féminins. Mais ce que je trouve assez fascinant à ce sujet, c'est que vous pouvez facilement retourner cela sur sa tête, à droite, et dire que c'est
	c'est juste que ce sont en fait les hommes qui s'écartent des femmes, non? Que les hommes ont trop de chaleur vitale et c'est pourquoi,
	vous savez, ces organes reproducteurs très sensibles sont en quelque sorte suspendus à l'extérieur du corps, sans protection. Juste, juste une pensée à moi.
	cette forme de pensée que la femme est en quelque sorte déviante a continué tout au long du 20e siècle, et c'est l'homme modulaire.
	Et à l'échelle humaine, l'homme modulaire à l'échelle humaine, vous pourrez peut-être voir où je vais avec cette échelle humaine.
	L'échelle humaine a été imaginée par un architecte suisse influent dans les années 1920, Le Corbusier.
	Et comme je l'ai dit, il a eu cette idée de l'échelle humaine en architecture. Les humains vont être dans des bâtiments; les bâtiments doivent être conçus autour des humains.
	Le problème était que pour lui, l'homme signifiait l'homme, et plus précisément, un détective de la police britannique de six pieds, ce que je pensais être assez spécifique.
	En fait, quelqu'un l'a fait ... il y a des preuves que quelqu'un a dit à Le Corbusier: \! "Mate, les femmes existent, peut-être que vous aimeriez
	en les intégrant à votre échelle humaine. \! " Et il l'a fait. Il considérait les femmes. Mais finalement, le corps féminin a été rejeté comme source d'harmonie proportionnelle, qui
	vous savez, je reconnais certainement mon corps. Maintenant, vous pensez peut-être que tout cela semble très ridicule, mais c'est il y a longtemps maintenant, et nous savons sûrement mieux. Nous savons inclure les femmes dans le design. Eh bien, voyons simplement les résultats du sondage
	le sondage que nous venons de lancer. Ce sera très, très intéressant à voir
	quoi ... Je ne vois pas les résultats du sondage. Eh bien, je vais continuer et j'espère que les résultats du sondage apparaîtront à un moment donné.
	Et alors continuons à découvrir ce
	lors de la conception d'un produit, collectez-vous des données agrégées sans sexe en standard?
	Donc, cela ne semble pas être le cas. Testez-vous vos produits sur des femmes en standard. Encore une fois, ce n'est pas une réponse extrêmement positive.
	considérez-vous toujours le sexe comme une variable? Et donc je dois dire que ce n'est pas si surprenant,
	parce qu'en fait, c'est extrêmement courant, basé sur mes recherches. Mais voici pourquoi vous devez absolument toujours considérer le sexe et le genre comme une variable et inclure les femmes dans vos tests de produits et ainsi que dans la conception de vos produits. Donc
	retour aux diapositives. Sécurité en cas d'accident de voiture. C'est un classique du genre, du genre Reference Man.
	Ainsi, pendant des décennies, le seul mannequin de test de collision de voiture qui a été utilisé était basé sur un homme du 50e centile, donc littéralement Homme de référence,
	comme si le 50e percentile masculin était représentatif du 50e percentile humain, s'il y a même une telle chose, ce que je voudrais
	Je argumenterais contre. Mais le résultat est que les voitures ne sont tout simplement pas conçues pour être aussi sûres pour la femme moyenne. Les ceintures de sécurité n'ont donc jamais été conçues,
	n'ont jamais été testés avec des tissus mammaires. Nous n'avons pas encore conçu de ceinture de sécurité qui puisse être utilisée sans danger par les femmes pendant la grossesse, en particulier au cours du troisième trimestre.
	Et le résultat de cela est que les femmes portent souvent des ceintures de sécurité avec ce qu'on appelle incorrectement, essentiellement parce que vous savez que cela leur coupe le cou ou qu'elles ne peuvent pas la faire reposer confortablement sur leurs seins.
	Et cela signifie qu'ils ont tendance à les porter de manière non sécurisée, fondamentalement si vous ne le portez pas correctement, vous n'êtes pas aussi protégé que vous devriez l'être. C'est donc un énorme problème de sécurité.
	Il y a aussi la question des sièges, qui sont trop fermes. Maintenant ce n'est pas une question de confort, c'est en fait
	sur le corps que les sièges ont été conçus pour absorber. Donc, évidemment, le corps du 50e percentile masculin est plus grand et plus lourd que le corps féminin moyen et
	ainsi, parce que le siège a été conçu pour absorber le poids de ce corps, les femmes sont projetées plus en avant en cas de collision.
	Et évidemment, cela les expose à un risque plus élevé, ce qui est encore pire étant donné que les femmes ont déjà tendance à s'asseoir plus en avant
	pour pouvoir atteindre les pédales et atteindre le volant, vous savez, partie assez importante de la conduite. Mais cela les expose à un risque plus élevé de collision frontale.
	Et quand vous ajoutez cela à, vous savez, être projeté plus en avant, la ceinture de sécurité n'est peut-être pas portée correctement et des problèmes avec l'appui-tête (que je ne vais pas aborder pour le moment, mais il y a des choses vraiment intéressantes si vous regarder à propos de
	tente d'introduire un meilleur appui-tête et comment ils améliorent les choses pour les hommes et pires pour les femmes, encore une fois parce qu'il n'y avait pas ce mannequin de test de collision de voiture féminin moyen),
	et en fait, le résultat de tout cela est que si une femme est dans un accident de voiture, elle est 47% plus susceptible d'être gravement blessée et 17% plus susceptible de mourir qu'un homme dans le même accident de voiture.
	Maintenant, il y a de bonnes nouvelles. Désolé, je regarde juste autour de moi pour voir si je peux trouver une lumière, je viens de réaliser que je deviens un peu sombre ici
	et ce n'est probablement pas génial pour vous tous. Et donc, ouais. La bonne nouvelle est que l'UE dans (je suis désolé, j'essaie juste de faire la lumière sur) l'UE en 2015
	s'est rendu compte tardivement que les femmes existent en fait et
	Présentez ce qu'ils appellent un mannequin de test de collision de voiture féminin.
	C'est en fait un mannequin masculin très, très réduit. Et bien sûr, le problème avec cela est que les femmes ne sont pas seulement des hommes réduits, n'est-ce pas. Il existe diverses autres différences, y compris le tissu mammaire susmentionné.
	Mais aussi, vous savez, des différences pelviennes, il y a des différences dans la flexibilité de la colonne vertébrale, il y a des différences en termes de poids ... désolé ... répartition de la masse musculaire, donc les hommes la portent plus sur leur cou et leur
	les épaules, le haut du corps, ce qui fait évidemment la différence en matière de biomécanique et de sécurité automobile. Mais aussi ce mannequin de crash test de voiture,
	Je devrais également mentionner que c'est très, très réduit à environ la taille d'un enfant de 12 ans
	enfant, donc ne représente pas la femme moyenne. Il n'est utilisé dans tous les cas que dans l'un des cinq tests réglementaires
	et uniquement sur le siège passager. Et donc fondamentalement dans l'UE, les hommes très réduits peuvent s'asseoir sur le siège passager et se sentir assez en sécurité.
	Et je veux juste attirer votre attention sur une tournure plutôt amusante que j'ai rencontrée l'autre jour.
	Cela provient donc d'une étude portant sur la position assise confortable optimale ... la position de sommeil, pardon, pour quelqu'un qui conduit ou est conduit par un véhicule autonome.
	Et comme vous pouvez le voir, ils n'utilisent que des sujets masculins par souci d'homogénéité. Donc même ici, quand il s'agit de confort de sommeil, nous nous en tenons aux hommes,
	et je suppose, vous savez, je suppose, que la sécurité des femmes peut attendre. Je suppose que c'est la, c'est la position sur celui-là. Et nous allons passer de cela, parce que c'est un peu déprimant, à l'équipement de protection individuelle,
	C'est quelque chose dont je suis sûr que nous avons tous entendu beaucoup plus que ce à quoi nous nous attendions cette année.
	Donc, avant que les EPI et les chaînes d'approvisionnement d'EPI ne deviennent de telles nouvelles,
	il s'agissait déjà d'un problème très grave pour les femmes qui travaillaient dans des industries où l'EPI est nécessaire.
	Et, en fait, une étude menée au Royaume-Uni a révélé que 71% des femmes qui travaillent dans des professions où un équipement de protection individuelle est nécessaire,
	là où les EPI n'avaient pas été conçus pour s'adapter à leur corps et que les effets de cette situation peuvent être graves. Donc, le même rapport, en fait, a constaté que les services d'urgence étaient pires pour cela, où seulement 5%
	des femmes ont déclaré que leur EPI n'a jamais entravé leur travail. Et cela comprenait des choses comme les gilets pare-balles et les gilets de poignard. Je suis sûr que vous n'avez pas besoin de moi pour vous dire que si votre
	Le gilet de sauvetage ne vous va pas correctement, il ne vous protège pas. Donc, les deux options, en gros, que les femmes disaient qu'elles avaient étaient soit trop grandes
	(et vous auriez donc tout ce matériel supplémentaire ici) ou un gilet de stabilisation supplémentaire, devrais-je dire, car évidemment raide. Ce n'est pas en quelque sorte de se replier
	Et cela signifiait qu'il ne s'adaptait pas étroitement à leur corps sur leurs épaules. Une femme a parlé de pouvoir être ramassée par son gilet de poignard, mais plus important encore, elle part en fait
	votre, vos artères exposées, ce qui signifie que ce n'est pas utile comme gilet de sauvetage.
	L'autre, l'autre chose était qu'ils pourraient en avoir un qui ... désolé ... ils en auraient un gros pour s'adapter à leurs seins. Ce que j'aurais dû préciser, c'est qu'ils conçoivent des gilets sans
	accueillir à nouveau le tissu mammaire. Alors vous allez les faire grossir pour s'adapter à vos seins, eh bien, alors vous avez ce problème.
	N'accommodez pas vos seins et alors ils sont trop petits et ils remontent, parce que, vous savez, les seins les poussent vers le haut, laissant l'abdomen exposé, et encore une fois, échouent en quelque sorte au test du gilet de sauvetage.
	Et, et je pense que c'est un exemple assez utile de la façon dont
	Penser mal cette idée de l'homme de référence est, penser au corps masculin est en quelque sorte ce corps mutuel. Je veux dire que non.
	Et vous ne voudriez jamais, vous savez, concevoir un gilet de poignard avec du tissu mammaire et dire, voilà, c'est un gilet unisexe que tout le monde peut porter. Vous savez, ce serait clairement ridicule et pourtant
	vous savez, à cause de ce biais, mais vous savez que nous avons tous en quelque sorte que nous pensons que le corps masculin est en quelque sorte un corps neutre.
	Mais ce genre de chose met vraiment en évidence à quel point cela est illogique et, et, je veux dire, je trouve personnellement cela vraiment fascinant, mais que nous pensons en quelque sorte que, vous savez, pourquoi pensons-nous cela?
	Et donc de toute façon, comme je l'ai dit au cours des derniers mois, la question des EPI unisexes laissant les femmes exposées est devenue encore plus aiguë. Mais avant d’entrer dans le vif du sujet, je voudrais lancer les deux dernières questions du sondage.
	D'accord. Et ce ne sont que pour les personnes qui travaillent dans l'industrie pharmaceutique. Je suis très intéressé de voir les résultats de
	ce sondage. Quoi qu'il en soit, je vais donc parler un peu de Covid et de PPE maintenant. Donc, fondamentalement, depuis le début de la pandémie et ...
	donc je suis juste un peu distrait et essentiellement parce que ma mère vient de recevoir un résultat positif au test Covid. Alors soudain, tout me semble très, très réel d'une manière que je suppose que non
	il y a12 heures. Mais de toute façon, les femmes m'envoient des photos d'elles-mêmes et des messages disant que leur EPI ne leur convient pas. C'est trop gros et les femmes se plaignent de tout depuis
	gommage aux robes aux gants, qui sont tous très importants. Vous savez que les gommages peuvent l'être, et les blouses peuvent être un risque de trébucher.
	Des gants trop gros rendent très difficile de faire des choses comme une intubation, ce qui est évidemment très
	partie importante des soins Covid. Mais la première chose dont les femmes se sont plaints, c'est de leurs masques et de ne pas pouvoir obtenir un bon cachet sur leurs masques, et bien sûr, dans une pandémie comme celle-ci,
	c'est extrêmement important, en particulier pour les travailleurs de la santé qui vont être très exposés.
	Les femmes ont déclaré qu'elles avaient vraiment du mal à trouver un masque qui passe un test d'ajustement sur leur visage. J'ai également fait une demande d'accès à l'information pour
	National Health Service Trust en Angleterre et au Pays de Galles, et tous les résultats que j'ai obtenus lors du test d'ajustement ont montré que les femmes étaient beaucoup plus susceptibles d'échouer à ces tests.
	tests d'ajustement, et quand les hommes échouaient était et est à cause du chaume. C'est un autre très gros défaut de conception de ces masques, c'est que si vous avez même
	vous savez, une journée de chaume, vous échouerez probablement au test d'ajustement.
	Euh, mais de toute façon. Le problème est particulièrement aigu pour les femmes, car elles ont été conçues essentiellement pour s'adapter au visage masculin par défaut. Et même le genre de plus petits,
	pour obtenir un sceau, ce que font les travailleurs, c'est simplement les serrer vraiment très fort. Parce que le problème est que, vous savez, vous voulez entrer et pouvoir travailler et vous ne pouvez pas travailler à moins de réussir votre test d'ajustement. Alors ils tirent le masque
	vraiment serré en fait plus serré qu'ils ne le porteraient probablement en réalité et c'est ainsi que vous vous retrouvez avec des images comme celle-ci devenant virales.
	Et il existe en fait un corpus de recherches prépandémiques assez étendu, montrant que les respirateurs sont plus susceptibles de s'adapter aux visages masculins blancs avec tous les autres à la traîne. J'ai été à la recherche de
	les spécifications de taille utilisées par les fabricants et les données utilisées pour déterminer ces spécifications de taille, mais
	jusqu'à présent, été malchanceux. Les régulateurs ne m'ont pas répondu, les fabricants m'ont envoyé vers les régulateurs ou m'ont indiqué des réglementations qui ne mentionnaient que les taux de filtration, sans mentionner les spécifications de taille.
	Et donc je commence à penser qu'ils n'existent pas réellement. Mais quoi qu'il en soit, si quelqu'un a des informations à ce sujet, je vous serais extrêmement reconnaissant de bien vouloir me contacter car je suis désespéré de le savoir,
	vous savez, que sont-ils? Les données doivent exister quelque part. En fait, j'ai magnifié pour obtenir un ensemble de données des États-Unis, du CDC.
	C'était un ensemble de données dominé par les hommes et le CDC m'a dit qu'ils ne séparaient pas les données par sexe.
	Ils ont simplement utilisé des moyennes provenant de l'ensemble des données, et vous pouvez évidemment voir quel est le problème s'il s'agit d'un ensemble de données dominé par les hommes et que vous ne traitez pas les données des hommes et des femmes séparément.
	Et entre-temps, l'autre jour, cette étude est sortie, qui encore une fois, une étude vraiment importante, c'est formidable qu'ils examinent cela, mais pourquoi
	pourquoi testent-ils des masques sur un homme célibataire avec une femme pour quelques comparaisons. C'est illogique
	dans toutes les situations, mais particulièrement en matière de soins de santé, car à l'échelle mondiale, le personnel de santé est largement dominé par les femmes.
	C'est autour de 70% de femmes, va jusqu'à 76, c'est-à-dire globalement, va jusqu'à 76% dans l'UE et aux États-Unis.
	Le chiffre est plus élevé en ce qui concerne les infirmières, c'est environ 85 à 89% selon le pays que vous regardez. Bien sûr, ce sont les infirmières qui font les soins les plus intimes au plus près du corps.
	Et c'est avant de parler de choses comme les soignants, certainement au Royaume-Uni, l'épicentre ... eh bien dans de nombreux pays, l'épicentre de l'épidémie se trouve dans les maisons de retraite.
	Et au Royaume-Uni, les soignants représentaient la première catégorie professionnelle pour les décès dus à Covid dans la première ... dans la première vague.
	Donc, si quelqu'un devrait être la personne par défaut en matière d'EPI médical, ce devrait être les femmes.
	Je veux dire que vous ne devriez pas utiliser une valeur par défaut, vous devriez utiliser des données représentatives. Mais si vous voulez insister sur l'utilisation d'une valeur par défaut, cela n'a vraiment pas de sens dans ce contexte d'utiliser des hommes. Quoi qu'il en soit, passer à autre chose et
	jetons un œil à certains ... attendez non, désolé, pas les sondages. D'accord, très bien. Nous allons maintenant regarder les sondages.
	Maintenant, les sondages sont partis. D'accord, j'allais juste passer en revue ces illustrations médicales. Alors voilà, ici et vous vous souviendrez peut-être des illustrations médicales du début de la conférence. C'est
	la version moderne. Comme vous pouvez le voir, nous avons le bassin standard, les organes génitaux standard, le bassin féminin d'un côté, à sa place.
	Ensuite, vous avez ici le système musculaire standard, le système musculaire et ensuite le système musculaire féminin.
	De toute évidence, nous ne pouvons pas avoir une personne écorchée sans stéréotypes de genre. L'homme a l'air très fort et viril. Elle a l'air très sexy, ce que je respecte. Je respecte ça. Et de toute façon, j'aimerais voir les réponses au sondage maintenant, si possible.
	Et
	Alors, tous vos essais incluent-ils des femmes, ainsi que des hommes? C'est très bon à voir. Vous êtes un groupe non représentatif, je pense.
	Bien que je suppose que cela dépend du nombre de femmes. J'aurais dû demander ça. Mais très, très méchant qu'il s'agit de ceux à qui cela s'applique à 50/50 qui désagrègent vos données par sexe. Toujours désagréger vos données par sexe. Je vais essayer de vous convaincre que maintenant. Alors, euh,
	Eh bien, nous n'avons pas beaucoup de temps pour vous convaincre, mais acceptez simplement que vous devez ventiler vos données par sexe.
	Ainsi, les effets de Reference Man dans le monde de la médecine sont que la grande majorité de nos connaissances médicales est basée sur le corps masculin donc les femmes, les humains, les animaux et même les cellules féminines.
	ont été historiquement, systématiquement exclus de la recherche clinique. Et c'est surtout historiquement un problème pour les femmes qui souffrent de médicaments plus indésirables
	réactions aux médicaments et aux vaccins et sont plus susceptibles d’être mal diagnostiqués pour toute une gamme de maladies.
	Mais comme nous l'avons vu dans la pandémie de Covid 19, il s'avère que c'est aussi un problème pour les hommes. Nous en savons donc beaucoup moins sur le système immunitaire féminin que sur le système immunitaire masculin. Et donc maintenant, nous ne comprenons pas très bien la mécanique
	derrière pourquoi les femmes ont survécu à cette maladie mieux que les hommes, à droite. S'agit-il de chromosomes? S'agit-il d'hormones sexuelles? Est-ce les deux? Nous ne savons tout simplement pas vraiment.
	Et ce manque de connaissances nous gêne sérieusement lorsqu'il s'agit de développer des traitements efficaces. J'étais très intéressé de voir ça
	procès annoncé assez tôt dans la pandémie. Je n'ai pas été en mesure d'en connaître les résultats.
	Donc, je ne sais pas s'ils sont encore en attente ou ce qui s'est passé là-bas. Mais comme vous pouvez le voir, ils ont commencé à injecter des œstrogènes à leurs patients masculins Covid pour voir si cela les aiderait.
	survivre. Vous savez, c'est le niveau de la petite enfance où nous en sommes quand il s'agit de la mécanique, vous savez, la mécanique du système immunitaire féminin.
	Et cela m'a vraiment rappelé cet essai cellulaire que j'ai rencontré au cours de mes recherches sur les femmes invisibles. Un essai cellulaire de 2016 où des cellules mâles et femelles ont été exposées à des œstrogènes, puis exposées à un virus.
	Les cellules femelles ont pu utiliser les œstrogènes pour combattre le virus. Les cellules mâles ne pouvaient pas utiliser les œstrogènes pour combattre le virus. Il existe donc un très bon exemple de la raison pour laquelle vous devez ventiler vos données par sexe. Un autre exemple
	c'était très intéressant, je suis tombé sur ce problème avec
	cellules souches du tissu musculaire et où on pensait qu'elles étaient imprévisibles
	jusqu'à ce que quelqu'un désagrège les données et réalise que les cellules féminines favorisent la régénération, ce n'est pas le cas des cellules mâles. Il y a eu récemment une étude vraiment intéressante, dis-je récemment - récemment, quand j'ai écrit le livre,
	étudier où ... à voir avec les rythmes circadiens et la survie dans les crises cardiaques. C'était dans les études animales et
	pendant des années, il y avait eu un type ... il y avait cette idée de référence
	la survie basée sur les rythmes circadiens, puis cette étude a mis fin à tout et tout le monde était super confus. Que se passe-t-il sur Terre?
	Eh bien, il s'est avéré que toutes les études précédentes ont été effectuées sur des souris mâles et que cette étude a été menée sur des souris femelles. Quoi qu'il en soit, alors désagrégez vos données par sexe,
	ce que nous ne faisons pas pendant cette pandémie, où il ne pourrait être plus clair qu'il y a des impacts spécifiques au sexe de cette maladie.
	Tel était l'état des lieux en mars. À la fin du mois de mars, seuls six des 20 pays les plus efficaces publiaient des données correctement ventilées par sexe.
	Il a fallu attendre le mois d'avril pour que les États-Unis et le Royaume-Uni commencent à déclarer ces données ...
	pour commencer à signaler ... désolé ... des données ventilées par sexe sur les décès, et jusqu'en mai pour qu'ils rapportent des données ventilées par sexe sur les cas, ce dont vous avez évidemment besoin. Vous devez savoir si, vous savez, les hommes étaient plus susceptibles de le contracter
	ou plus susceptibles de mourir une fois qu'ils l'ont contracté. Mais comme nous ne collections et ne publions pas ces données, vous savez, il y a eu beaucoup de temps perdu au début de la pandémie et
	les choses ne sont pas encore très bonnes. En septembre, seuls 30% des pays du monde communiquaient des données ventilées par sexe sur les cas et les décès.
	Et moins de la moitié des pays à revenu élevé publient ces données. Ce n'est donc pas une question de ressources. C'est une question de priorités et aussi en fait un sur trois ... et désolé, certains pays qui étaient
	la communication de données ventilées par sexe a depuis cessé. Euh, en tout cas. Je, oh, je crois que je déborde, mais je veux vraiment vous parler rapidement des algorithmes. Donc
	comme vous pouvez le voir, seuls les hommes d'âge moyen ont des crises cardiaques. C'est, je suis sûr que vos collègues pharmaceutiques pourraient vous le dire, ce n'est vraiment pas le cas.
	Les maladies cardiaques sont en fait la principale cause de décès chez les femmes en Europe et aux États-Unis.
	Les femmes issues de milieux socio-économiques défavorisés sont 25% plus susceptibles de souffrir d'une crise cardiaque que les hommes de la même tranche de revenu.
	Les femmes sont 50% plus susceptibles d'être mal diagnostiquées si elles ont une crise cardiaque que les hommes et plus susceptibles de mourir après une crise cardiaque. Les jeunes femmes sont presque deux fois plus susceptibles que les hommes de mourir à l'hôpital. Et des préoccupations ont été soulevées concernant les modèles de prédiction des risques couramment utilisés,
	car ils ont été développés sur des populations de patients dont au moins les deux tiers des hommes.
	Cette préoccupation a été soulevée par l'American Heart Association en 2016. Alors, pourquoi les résultats de la recherche d'images Google présentent les crises cardiaques comme une chose des hommes d'âge moyen.
	Pas à cause d'un complot, mais parce que ce sont les données sur lesquelles il a été formé. Cela devient bien pire que certaines images Google trompeuses.
	Ainsi, vers la fin de l'année dernière, et une étude a été rapportée dans tous les médias britanniques, titrant \! "Crises cardiaques
	à prévoir AI ... désolé ... IA pour prédire les crises cardiaques, cinq ans avant qu'elles ne surviennent. \! " Droite? Cela semble incroyable. C'est ce dont nous rêvons. C'est pour cela que nous développons l'IA.
	Mais quand vous regardez le document, en fait les études et ... ce que vous savez ... les données qui ont été utilisées pour les trois études étaient largement dominées par les hommes.
	Le document lui-même ne fournit pratiquement aucune donnée ventilée par sexe
	et il n'a certainement pas mentionné des choses comme le fait que le diabète est un facteur de risque plus élevé pour les femmes,
	que le tabagisme est un facteur de risque plus élevé pour les femmes. Alors, quel genre de travail cette IA va-t-elle faire si elle ne tient même pas compte des différences sexuelles en ce qui concerne ... en ce qui concerne les maladies cardiaques?
	Et encore plus effrayant que cela, bien sûr, c'est que les algorithmes ne reflètent pas seulement nos préjugés envers nous. Droite. Cela ne sera pas aussi mauvais que tout autre médecin biaisé, cela va être pire parce que l'apprentissage automatique
	amplifie nos biais, en fait, et de manière significative. Donc, pour vous donner un exemple en 2017, il y a eu une étude assez inquiétante qui est sortie
	quantifier ce biais d'amplification. Ce qu'ils ont fait, c'est qu'ils ont formé un algorithme sur cet ensemble de données d'image très couramment utilisé.
	Et cet ensemble de données présentait ce biais, selon lequel les images de cuisine étaient une surprise, une surprise, 33% plus susceptibles d'inclure des femmes que des hommes.
	Mais au moment où l'algorithme a été formé dessus, il étiquetait des images ... il connectait des images de cuisine avec des femmes 68% du temps. Alors, tu sais, c'était étiqueter des photos d'hommes
	en tant que femmes simplement parce qu'elles se tenaient devant un poêle.
	Et le papier a également constaté que plus fort ... plus le biais d'origine est élevé, plus l'effet d'amplification est fort. Certes, dans le monde médical, en raison de l'échec historique d'inclure les femmes dans la recherche, ainsi que d'un échec continu dans de nombreux cas, nous avons un biais assez important.
	Alors, comment pouvons-nous résoudre ce problème?
	C'est ainsi que vous ne vous en occupez pas. L'effet Henry Higgins. Donc l'effet Henry Higgins, pour ceux d'entre vous qui ne sont pas de grands fans de théâtre musical, auquel cas je vous suggère
	rectifier cela,
	cela vient de My Fair Lady. Henry Higgins est un est le protagoniste, je suppose, l'un des protagonistes
	dans My Fair Lady et il prend Eliza, une fille de fleur, et dit, je vais vous traiter ... Je vais vous entraîner à être chic et vous présenter au bal de l'ambassade et tout le monde pensera que vous ' re une dame. Je t'apprendrai à parler correctement,
	mais elle est beaucoup plus récalcitrante qu'il ne l'attend et il devient très frustré et il chante ce grand nombre, \! "Pourquoi les femmes ne peuvent-elles pas être plus comme un homme? \!"
	C'est ce que j'ai appelé l'effet Henry Higgins parce que c'était quelque chose que je n'arrêtais pas de rencontrer au cours de mes recherches. Très souvent, des tentatives très bien intentionnées pour réparer
	les disparités, les disparités entre les sexes, les inégalités entre les sexes, c'était bien formons les femmes à ressembler davantage aux hommes
	et cela résoudra le problème, quel que soit le problème, plutôt que de se pencher sur des problèmes potentiellement systémiques. Donc, un exemple que j'ai trouvé assez drôle est venu
	un fournisseur de logiciels de reconnaissance vocale qui a parlé du fait que son logiciel de reconnaissance vocale était moins susceptible de
	reconnaître les voix des femmes. C'est en fait assez courant et c'est parce que la plupart des ensembles de données vocales sont fortement masculins, il est assez clair quelle est la solution. Vous avez juste besoin de
	recueillir plus de voix féminines, ce qui ne devrait pas être si difficile à faire. Mais de toute façon, ce type a dit que les femmes devraient peut-être suivre des heures de formation prolongée afin de résoudre les nombreux problèmes avec la voix des femmes.
	Mais malheureusement, les femmes ne semblent pas vouloir se soumettre à cela, qui n'est que des femmes partout, n'est-ce pas? Ensuite, mais, vous savez, vous le voyez dans des sortes de choses comme
	des initiatives sur le lieu de travail, des initiatives sur le lieu de travail vraiment bien intentionnées comme formons, formons les femmes pour qu'elles soient plus confiantes pour demander cette augmentation de salaire, demandez cette promotion.
	En fait, les preuves suggèrent que les femmes sont tout aussi susceptibles que les hommes de demander une augmentation de salaire. Ils sont juste moins susceptibles de l'obtenir, ce qui conduit à une partie très importante de
	former les femmes à ressembler davantage aux hommes, c'est-à-dire que les femmes ne sont pas traitées de la même manière lorsqu'elles se comportent
	comme les hommes. En fait il y a une très bonne raison pour laquelle les femmes ne se comportent pas comme des hommes, ce n'est pas que nous sommes illogiques, irrationnels, c'est que nous savons que nous n'aurons pas le même accueil
	si, vous savez, nous semblons être arrogants ou autoritaires ou stridents tous ces mots qui s'habituent aux femmes.
	Mais aussi, vous savez, ce que je trouve intéressant, c'est, encore une fois, cette hypothèse que les hommes l'ont au bon niveau, que ce que les hommes font est le bon
	est le niveau correct et vous devez vraiment faire attention à cela et le corriger. Parce que souvent cela vous égare.
	Et moi, j'allais vous parler de trois poêles en pierre, mais je n'ai vraiment pas le temps.
	Donc, vous allez juste devoir acheter le livre et lire à leur sujet parce que c'est une étude de cas très, très intéressante quand il s'agit de concevoir et de collecter des données sur les femmes avant de concevoir quelque chose.
	Je vais donc simplement résumer mes trois règles pour tenir compte du sexe dans votre prise de décision. Alors numéro un,
	Ceci est une image classique des femmes
	faire la queue pour les toilettes, au fait. Même dans l'armée, les femmes doivent faire la queue pour aller aux toilettes. Premièrement, rappelez-vous que les femmes ne sont pas des hommes ratés. D'accord. Alors ne pense pas
	les hommes comme étant la norme, la neutralité, et comment pouvons-nous amener les femmes à être plus comme ça, ou pourquoi les femmes sont-elles différentes des hommes. Traiter les femmes est aussi parfaitement rationnel
	Diversité, diversité, diversité. Permettez-moi de vous donner un exemple qui, à mon avis, résume vraiment pourquoi vous voulez une équipe diversifiée dans votre ...
	une équipe de conception diversifiée, qui est l'une des questions de sondage que j'avais. Ainsi, en 2014, en grande pompe, Apple a publié son application de suivi de la santé.
	Et c'était une application complète de suivi de la santé, ont-ils dit. Et c'était très complet, vous pouviez suivre votre
	molybdène, vous pouvez suivre votre consommation de cuivre. Je suis vraiment en colère contre moi-même et je ne pense pas à faire une question de sondage à ce sujet parce que j'aimerais vraiment savoir.
	combien d'entre vous suivent votre molybdène et votre cuivre, et aussi combien d'entre vous savent le faire, car je ne sais certainement pas comment suivre l'un ou l'autre.
	Mais c'était une occasion manquée de ma part. Et si quelqu'un peut subtilement soulever une question de sondage. Et de toute façon, vous pouvez les suivre, mais vous ne pouvez pas suivre vos règles.
	Maintenant, je vais aller sur une branche ici et dire, beaucoup plus de gens suivent leurs règles que de suivre leur molybdène ou leur apport en cuivre.
	Euh, mais la vraie question est de savoir pourquoi Apple l'a exclu et il y a deux options. Un,
	ils détestent les règles, ils pensent que les règles sont dégoûtantes, ils ne les veulent pas dans l'application de suivi de la santé. Ou ils ont oublié que les périodes existent. Et je pense qu'il est plus probable qu'ils aient oublié les règles. Et pourquoi ont-ils oublié les règles? Parce qu'ils n'avaient pas assez de femmes dans leur équipe de conception.
	C'est donc juste une petite parabole pour vous. Et enfin, troisième et plus important, toujours toujours collecter des données ventilées par sexe. Vous ne savez jamais pourquoi, quand cela peut avoir de l'importance.
	Pour terminer avec un autre exemple, même si cela n'a pas d'importance pour votre propre étude, cela pourrait être important pour une méta-analyse ultérieure.
	Une étude que j'ai rencontrée lors de mes recherches sur les femmes invisibles portait sur un CRTD, qui, pour ceux d'entre vous qui ne le savent pas, est une sorte de
	essentiellement un type de stimulateur cardiaque très sophistiqué. Ils ont découvert en faisant une méta-analyse des études précédentes qui contenaient des données ventilées par sexe que les seuils étaient fixés pour un homme ...
	étaient fixés au niveau masculin et trop élevés pour les femmes, ce qui signifiait fondamentalement que
	les femmes étaient mortes. Fondamentalement, les femmes étaient décédées parce que les seuils étaient trop élevés, jusqu'à ce qu'elles fassent cette méta-analyse.
	des articles précédents et ont pu réinitialiser ce seuil. Donc, sur cette note, je vais terminer et un peu avec le temps. J'espère que vous me pardonnerez. Un peu au fil du temps, en fait, je vois maintenant, j'en suis vraiment désolé. Je vais arrêter de partager mon écran si je peux le trouver.
Anne Milley, JMP	Merci beaucoup, Caroline. C'était juste fascinant.
	Non, non, ça va, ravi de vous entendre donner de si bons exemples et matière à réflexion. Nous avons un certain nombre de questions qui ont été posées par le public, alors merci. Et si vous avez d'autres questions, veuillez les soumettre via le Zoom Q&A
	la fenêtre. Mais allons-y. Avez-vous envisagé de contacter l'Institut national pour la sécurité et la santé au travail pour obtenir des informations sur la façon dont les tests d'ajustement du visage sont effectués sur les humains? Comment les différentes dimensions des faces sont-elles prises en compte dans le processus de conception?
Caroline Criado Perez	Eh bien, je ne les ai pas contactés. Non, en fait, je les ai contactés dès le début lorsque j'essayais de trouver les données et et
	alors j'étais, je regardais spécifiquement les données. Mais oui, j'ai besoin de revenir en arrière, d'y revenir et l'une des raisons pour lesquelles je l'ai regardé ... eh bien, l'une des raisons pour lesquelles j'ai regardé c'était que j'étais très en colère contre la situation
	les travailleurs de la santé et les autres travailleurs de première ligne ont été inutilement mis en danger par ce type d'attitude universelle.
	Mais aussi, je travaille actuellement sur mon prochain livre, dans lequel je veux en quelque sorte regarder plus des solutions que des problèmes. Et donc, je ne les ai pas contactés.
	Peut-être que vous me demandez, parce que vous connaissez quelqu'un là-bas. Si c'est le cas, veuillez me mettre en contact. Je serais très, très reconnaissant pour tout contact, car de toute évidence, ces énormes institutions bureaucratiques, il est assez difficile de trouver une bonne adresse électronique ou un bon numéro de téléphone.
Anne Milley, JMP	nous savons que vous vous spécialisez dans le fait que les données relatives aux femmes ne sont pas prises en compte dans les décisions. Êtes-vous également conscient des lacunes de Big Data pour d'autres groupes de personnes?
Caroline Criado Perez	Euh, oui, ça l'est. C'est fondamentalement un problème dans toutes sortes de domaines dans toutes sortes de domaines. Il y a absolument, par exemple, un manque de données sur l'appartenance ethnique,
	ce que nous voyons de plus en plus en matière d'IA. Donc, vous savez, des exemples classiques comme les logiciels de reconnaissance faciale sont moins capables de reconnaître les visages des femmes et des noirs. Et donc, en particulier, les visages des femmes noires.
	J'ai été interviewé en fait par un journaliste de la BBC Kim ???, qui m'a dit qu'elle avait des problèmes
	obtenir ces électriques ... désolé, pas électriques ... ces robinets automatiques, vous savez, vous obtenez comme un aéroport et tout, ils ne le font pas
	reconnaissez ses mains. Vous savez, parce que ce sont des mains plus sombres et qu'ils ne les voient tout simplement pas. Donc, absolument, il y a des lacunes dans les données. C'est difficile de trouver du bien
	des statistiques sur leur étendue, et c'est parce que nous ne désagrégons pas nos données. Alors quand j'écrivais Invisible Women, tu sais, je voulais vraiment pouvoir parler des différences, par exemple, entre les femmes blanches, les femmes valides, les femmes de couleur, tu sais, mais
	c'était fondamentalement très difficile parce que vous aviez n'importe quel type de désagrégation,
	c'était généralement, vous savez, vous auriez peut-être une ventilation par sexe, vous auriez peut-être une ventilation par ethnicité, mais vous ne les auriez jamais ensemble. Donc, si vous regardez, par exemple, essayer de savoir combien
	des professeurs de sexe féminin appartenant à une minorité noire au Royaume-Uni,
	ces données lorsque j'essayais d'écrire le livre n'étaient pas disponibles parce que vous pouviez savoir combien il y a de professeurs de BME, combien il y a de femmes professeurs, mais pas les deux ensemble. C'est donc en soi un problème vraiment frustrant.
Anne Milley, JMP	Oui en effet. Euh, tant de questions à venir. Je veux donc en parler autant que possible. Caroline a dressé la liste des écarts de données entre les sexes et a montré de nombreux exemples. Est-elle consciente des efforts conscients de ces grandes entreprises comme Apple, Google, etc., où elles ajoutent cela à leurs efforts d'intelligence artificielle?
Caroline Criado Perez	Et moi, eh bien, je ne suis pas au courant, mais cela ne veut pas dire que ça ne se passe pas. J'ai en fait parlé à Google et et encore une fois avec ces grandes entreprises, c'est assez difficile à savoir
	qui exactement va vous donner une réponse claire. Vous êtes envoyé au service des relations publiques,
	et évidemment, ils vous disent qu'ils le sont, mais je ne sais pas dans quelle mesure cela se produit réellement. Pomme. Je n'ai jamais réussi à parler. Cela dit, ils ont libéré
	ou ont annoncé aujourd'hui la sortie d'un smartphone plus petit dont vous connaissez des spécifications aussi élevées que l'autre qu'ils publient, à savoir
	assez excitant. Je ne sais pas si c'est parce que je me suis plaint d'énormes smartphones dans mon livre, mais je considère certainement cela comme une victoire pour moi.
	Alors oui, c'est vraiment difficile à dire car il est difficile d'obtenir une réponse claire. Vous savez, comme je l'ai dit, j'ai essayé de savoir si
	il existe des données ventilées par sexe pour les masques. Et, vous savez, les fabricants ne me le disent pas et même les régulateurs, ce qui m'a vraiment surpris, m'ignorent tout simplement.
	C'est donc difficile. C'est vraiment difficile. Vous, vous ne le découvrez vraiment que lorsque vous voyez les effets d'un produit et c'est bien sûr l'un des gros problèmes en matière d'IA. Je veux dire, je suis un fervent partisan de la réglementation en ce qui concerne
	à l'IA, car il n'y a tout simplement aucun sentiment que les entreprises de technologie comprennent vraiment l'impact social de ce qu'elles font. Vous savez, le fait que nous codons littéralement les inégalités dans le futur et et aussi que
	J'ai perdu le fil de mes pensées. Je suis désolé.
Anne Milley, JMP	C'est bon. Nous en avons tellement. Si ça vient
	retour, vous pouvez sauter dessus.
	D'accord, la prochaine date des dernières années, l'idée que le genre est une construction sociale se développe et les descripteurs tels que non binaire, la fluidité des genres, etc., sont de plus en plus acceptés. Ce mouvement menace-t-il votre travail? Certains scientifiques,
	Par exemple, Deborah ??, notent que les travaux décrivant les différences entre les sexes ne sont pas financés.
Caroline Criado Perez	Eh bien, je pense que vous devez faire la distinction entre le sexe et le genre. Le sexe étant donc votre biologie et votre genre. Je pense que la plupart des gens seraient d'accord ... eh bien, je recommanderais certainement, c'est une construction sociale. Je ne pense pas que tu sois né, tu sais,
	être servile si vous êtes une femme, c'est vrai, ou aimant le rose. C'est un peu ce que vous entendez par sexe. Et quand tu parles de sexe, tu parles de différences biologiques qui sont, tu sais,
	absolument clair dans toutes sortes de recherches médicales et de recherche, mais aussi, vous savez, juste en regardant les humains, n'est-ce pas. Il y a des humains qui ont des seins. Et il y a des humains qui ne le font pas. Je dirais quand il s'agit de
	aux personnes trans dans la recherche médicale en particulier, je pense que c'est un énorme écart, mais cela renvoie à la question que quelqu'un a posée
	C'est un écart vraiment préoccupant, je pense, car il y a très peu de recherches sur, par exemple,
	quel est le bon traitement pour quelqu'un qui prend des hormones sexuelles. Comment ces hormones peuvent interagir différemment avec le médicament. Traitent-ils quelqu'un
	dans le bon sens? Les traitent-ils en fonction de leur sexe? Les traitent-ils en fonction de leur sexe? Tiennent-ils compte de toutes ces différences? Parce qu'une chose que nous savons, c'est que le sexe cellulaire
	affecte la progression des maladies et de toutes sortes de traitements, mais aussi les hormones. Et si nous ne les suivons pas ...
	eh bien, essentiellement, je pense qu'il y aura probablement une poursuite pour faute professionnelle médicale à moins que quelqu'un et bien quelqu'un ... des gens ... tout le monde dans la communauté médicale y parvienne vraiment. C'est vraiment inquiétant. Il y avait ceci ...
	il y a eu plusieurs choses en fait et récemment sur
	maladie rénale, en particulier chez les hommes trans, et comment traiter la maladie rénale, essentiellement parce qu'il y a eu
	les hommes trans qui n'ont pas reçu le bon traitement et qui sont presque morts
	parce qu'il n'y avait pas cette prise en compte du fait qu'ils étaient trans et comment ces différents traitements pourraient interagir avec leur corps et quels devraient être les différents seuils.
	Je pense donc que c'est plus préoccupant de ce point de vue et du point de vue, vous savez, que nous ne pouvons pas ventiler nos données par sexe.
Anne Milley, JMP	Je pense que c'est un point vraiment important pour notre public, c'est qu'il y a des problèmes de variation dans tant de dimensions et que ces choses ne sont pas mesurées,
	la variation de ces données et ce que cela signifie pour les questions auxquelles nous essayons de répondre et les solutions que nous essayons de trouver. Merci donc pour ce commentaire.
	Nous avons donc tellement d'autres questions, voyons si nous pouvons en venir à quelques autres. Comment les données devraient-elles être désagrégées pour une personne qui s'identifie comme un sexe différent?
Caroline Criado Perez	Comment les données devraient-elles être ... eh bien, je pense qu'il est très important d'enregistrer le sexe à la naissance, puis aussi
	identité de genre. Je veux dire, vous devriez toujours avoir les deux et parce que vous savez, vous devez savoir les deux. Je pense que c'est très simple. Il faut connaître les deux, notamment dans le domaine médical et mais aussi dans d'autres domaines pour pouvoir traiter correctement les personnes.
Anne Milley, JMP	Oui. Bien.
	Il y en a un ici. Existe-t-il des constructeurs automobiles qui prennent en compte la biomasse du corps des femmes dans leur ingénierie?
Caroline Criado Perez	Eh bien, c'est une question très intéressante. Et donc, Volvo prétend certainement que c'est le cas. Cependant, ils ne me fourniraient aucune donnée pour étayer cela.
	Donc oui, pour autant que je sache, non, et je pense que ce serait assez difficile pour eux de le faire parce que vous, la femme mannequin moyenne de crash-test de voiture n'existe pas. Et bien que
	les constructeurs automobiles s'orientent davantage vers la modélisation informatique, en fait, lorsque vous regardez ces modèles informatiques, ils ont toujours tendance à être basés sur
	les mannequins plutôt que les mesures anthropométriques humaines, car ce sont les mannequins qui sont utilisés dans les tests et ils doivent donc concevoir les voitures pour réussir les tests.
	C'est donc vraiment une question de réglementation, en fait. Encore une fois, cela doit venir des régulateurs. Ils doivent reconnaître que les corps féminins existent, que les corps féminins vont être dans les voitures et conduire des voitures
	afin que les fabricants puissent concevoir pour ces corps. Parce que pour le moment, s'ils veulent réussir le test, ils vont devoir se concentrer sur ces types de corps très spécifiques qui sont représentés dans les mannequins.
Anne Milley, JMP	OK très bien. Il y a donc eu des changements récents dans les NIH (National Institutes of Health) et la recherche animale nécessitant un co-logement en cage et l'utilisation de sujets masculins et féminins.
	Cela fait partie des commentaires des évaluateurs de subventions depuis maintenant deux ans. Avez-vous des données qui peuvent soutenir cette tendance?
Caroline Criado Perez	Que je ne connais pas de partage de données, quelle a été la différence. Je sais que lorsque le NIH a institué pour la première fois des sujets féminins
	dans les essais humains, le General Accounting Office a fait un examen quelques années plus tard et a en fait fortement critiqué le NIH pour ne pas avoir appliqué les règlements. Et certainement
	certains experts à qui j'ai parlé se plaignent que la même chose est faite maintenant, que ces règlements existent, mais ils ne sont pas assez précis pour que les gens puissent les truquer et aussi qu'ils ne sont pas suivis correctement, ce qui est vraiment frustrant.
Anne Milley, JMP	Hmm.
	Wow, avez-vous des conseils pour nous assurer que nous réfléchissons soigneusement à surmonter ce préjugé sexiste lors de la conception d'études, d'expériences et de produits?
Caroline Criado Perez	Pardon, pouvez-vous répéter la question?
Anne Milley, JMP	Avez-vous des conseils pour nous assurer que nous réfléchissons soigneusement à surmonter ce biais sexiste lors de la conception d'études, d'expériences et de produits?
Caroline Criado Perez	Oui, j'ai des conseils. Mon conseil est d'inclure les femmes.
	Et il existe de très bonnes preuves pour montrer qu'avoir
	une équipe diversifiée signifie que vous êtes plus susceptible de faire une analyse de genre, de désagréger vos données par sexe. C'est, c'était une analyse ... un
	revue d’études remontant à plusieurs années. Je ne me souviens pas exactement combien d'années, mais vous savez que c'est une étude assez robuste qui révèle qu'il y avait une forte corrélation entre le fait d'avoir des femmes dans votre équipe et de ne pas oublier d'inclure des femmes dans votre recherche.
	Et puis il y a aussi le problème, vous savez, de revenir à cette application de suivi de la santé Apple, vous savez qu'il ne s'agit pas d'une sorte de problème malveillant. Ce n'est pas
	hommes excluant délibérément les femmes. Il s'agit de ne pas nécessairement être au courant de tous les problèmes que vous voudrez peut-être examiner. Et donc je ... c'était vraiment intéressant
	Article de Kathy O'Neill d'il y a quelques années où elle a interviewé ceci ...
	c'était une entreprise d'IA de recrutement et ils ont développé cette IA qui était censée rechercher ...
	c'était le recrutement de codeurs. Plutôt que de simplement consulter votre CV et vos antécédents professionnels, ils ont également examiné vos données sociales. Ils ont cherché sur Internet pour vous, en gros. La personne qu'elle a interrogée a déclaré que l'une des choses qu'elle avait trouvées était
	que les gens qui visitaient ce site de mangas japonais en particulier étaient ... avaient tendance à être de meilleurs codeurs.
	Et cela a été présenté comme ceci, oh, n'est-ce pas intéressant. Une si petite corrélation amusante. C'est quelque chose que vous ne trouverez pas dans un CV.
	Mais comme Kathy O'Neill l'a souligné, vous savez, les sites de mangas sont très largement dominés par les hommes, il est beaucoup plus probable que vous soyez un homme si vous visitez un site comme celui-là. Eh bien, pourquoi est-ce? Pour plusieurs raisons. Premièrement, ils ne sont pas nécessairement que
	accueillant pour les femmes, des sites comme ça. Mais aussi les femmes ont moins de temps. Les femmes aux États-Unis ont cinq heures de temps libre par rapport aux hommes.
	Donc, à moins que vous ayez une conscience du genre, à droite, de la prise en charge disproportionnée par les femmes du travail de soins non rémunéré. Le fait que les femmes ont des heures de travail plus longues lorsque vous prenez en compte les soins rémunérés et non rémunérés travaillent ensemble. Le fait de, vous savez, la misogynie sur Internet et comment cela pourrait
	empêcher les femmes d'accéder à certains sites, vous allez finir par concevoir quelque chose
	cela pourrait finir par discriminer complètement involontairement les femmes, alors que ce que vous avez l'intention de faire, vous savez ... c'était censé être un produit non sexiste. Ils voulaient trouver
	les meilleurs codeurs, mais en fait ce qu'ils ont fait, parce qu'ils n'ont pas inclus le genre dans l'analyse, c'était potentiellement trouver les meilleurs codeurs masculins.
	Et je ne pense pas que cela se serait produit, vous savez, s'il y avait eu plus de femmes dans l'équipe pour être en mesure de souligner ce genre de lacunes dans la perspective. Un autre exemple est des choses très utiles dans ce
	dans ce domaine, il ne s'agit pas de recherche. Mais c'est une anecdote dont Sheryl Sandberg a écrit dans son livre,
	Lean In, où elle était enceinte lorsqu'elle travaillait chez Google.
	Et elle était dans une position suffisamment élevée pour entrer à la tête de Google et dire que vous devez mettre un parking pour grossesse. Tu sais, cette traversée du parking me tue.
	Et sa réponse, j'ai pensé, était fascinante, ce qui était, oui, bien sûr. Cela ne m'était jamais venu à l'esprit. Et j'ai juste pensé, eh bien, bien sûr que non. Pourquoi,
	si vous n'avez pas été enceinte, vous ne le faites pas. Je ne me souviendrais pas non plus, j'ai été enceinte.
	Mais il fallait une femme qui occupait un poste suffisamment élevé pour pouvoir passer cet appel,
	parce que je suis sûr qu'il y avait déjà eu des femmes enceintes chez Google, non? Je suis sûr qu'il y avait eu des femmes de ménage enceintes et des gestionnaires de comptes enceintes, peu importe ce qu'ils ont là-bas, mais ils ne pouvaient pas
	allez le demander. C'est donc juste une façon de dire qu'en fait, il ne s'agit pas seulement d'avoir un certain nombre de femmes. C'est aussi s'assurer que vous les avez au bon niveau afin qu'ils puissent signaler ces lacunes et qu'ils puissent apporter ces changements.
Anne Milley, JMP	Bon, très bon conseil. Et l'autre chose que vous pouvez faire pour réfléchir plus attentivement est de lire votre prochain livre lorsqu'il sortira.
Caroline Criado Perez	Absolument. Vous êtes un bien meilleur spécialiste du marketing que moi.
Anne Milley, JMP	Eh bien, je voulais également mentionner qu'un autre ancien conférencier plénier du Discovery Summit Europe, David Hand, cite également que votre livre est d'excellents exemples de données sombres, qui est le nom de son dernier livre, alors peut-être que vous pouvez collaborer sur un autre.
Caroline Criado Perez	Eh bien, peut-être.
Anne Milley, JMP	Beaucoup de données sombres là-bas.
Caroline Criado Perez	Ouais, eh bien, peut-être, tu pourrais peut-être nous mettre en contact.
Anne Milley, JMP	D'accord.
	Merci. Merci beaucoup d'avoir partagé toutes vos recherches fascinantes et nous attendons avec impatience votre prochain livre,
	mais en attendant, je recommande au public de prendre son livre si vous ne l'avez pas fait. Nous en avons que je pense que nous pouvons également offrir. Et merci de vous joindre à nous pour cette finale ... pour la plénière de la journée.
Caroline Criado Perez	Merci beaucoup de m'avoir invité.
	Merci.
Caroline Criado Perez	Bye Bye.

KeynoteRe: L'écart entre les données de genre

Ce fut une conférence fantastique, et merci encore à l'équipe JMP pour avoir envoyé des exemplaires de son livre ... je viens de commencer à lire hier soir!