Pourquoi observe-t-on un écart persistant entre les hommes et les femmes dans l’usage de l’intelligence artificielle en milieu professionnel ? La question revient avec insistance dans les débats sur l’adoption des outils génératifs, alors même que leur diffusion dans la vie quotidienne tend à s’équilibrer. Les données disponibles suggèrent un paradoxe clair : hors travail, l’usage de l’IA se rapproche de la parité, mais au bureau, le fossé demeure.

Les chiffres varient selon les enquêtes, mais la tendance est stable. Les estimations publiées par OpenAI indiquent une répartition globale proche de 50 % d’utilisatrices et 50 % d’utilisateurs. En revanche, lorsqu’il s’agit d’un usage déclaré dans le cadre du travail rémunéré, les hommes sont plus nombreux à utiliser l’IA, et surtout à l’utiliser intensivement. Cet écart ne se réduit pas avec le temps, il semble même se maintenir, voire s’accentuer.

Une partie de l’explication tient à la segmentation du marché du travail. Les secteurs fortement utilisateurs d’IA, notamment les technologies de l’information, restent majoritairement masculins. Mais cette variable n’explique pas tout. Une étude menée au Danemark montre que les femmes utilisent moins ChatGPT au travail que les hommes dans 11 professions différentes, y compris le journalisme. Plus révélateur encore, l’écart persiste entre collègues occupant des fonctions comparables au sein d’une même organisation.

Cet écart se reflète aussi dans des indicateurs mesurables, au-delà des sondages déclaratifs. Une recherche sur la productivité académique indique qu’après l’arrivée de ChatGPT, la production scientifique des chercheurs masculins a augmenté d’environ 6 % de plus que celle de leurs homologues féminines. En termes relatifs, cela représente une hausse de plus de 50 % de l’écart de productivité entre les genres. Rien ne permet d’affirmer que cette production supplémentaire soit de meilleure qualité, mais le déplacement est réel.

Ces constats ne sont pas entièrement nouveaux. Des phénomènes similaires avaient été observés lors de l’adoption d’Internet ou d’autres technologies émergentes. De nombreuses études pointent vers des différences moyennes de tolérance au risque et de prudence face à l’innovation. Les hommes tendent à adopter plus rapidement, quitte à ajuster ensuite. Les femmes, en moyenne, évaluent davantage les risques, les limites et les conséquences avant de s’engager.

C’est précisément cette lecture qui fait débat. Pour certains économistes, comme Rembrand M. Koning, professeur associé à la Harvard Business School, cet écart serait problématique à la fois pour les femmes, supposément moins productives, et pour l’économie dans son ensemble, qui se priverait de gains potentiels. Cette interprétation repose toutefois sur une hypothèse centrale : que l’usage accru de l’IA améliore systématiquement la productivité sans coût caché.

Or, les effets de l’IA sur le travail sont loin d’être uniformes. Les gains varient selon les tâches, les métiers et les contextes organisationnels. Les risques sont bien documentés, qu’il s’agisse d’erreurs factuelles, de biais, de problèmes de confidentialité ou de sécurité. Les cas récents de professionnels mis en difficulté par des hallucinations non détectées rappellent que l’usage de ces outils n’est pas neutre.

Dans ce contexte, la prudence observée chez de nombreuses femmes peut aussi être interprétée comme une forme de rationalité. L’idée du « second-mover advantage », souvent appliquée aux entreprises, s’applique aussi aux individus. Attendre que les usages pertinents se stabilisent, que les règles soient claires et que les effets à long terme soient mieux compris peut constituer un choix stratégique, surtout si l’adoption ultérieure permet de rattraper rapidement le retard.

Il existe néanmoins des situations où cette retenue peut devenir coûteuse. Dans certains contextes éducatifs ou de recrutement, l’usage des modèles de langage confère un avantage concret à ceux qui y recourent, légalement ou non. Une étude menée auprès d’étudiants norvégiens illustre bien ce point. Lorsque l’utilisation de ChatGPT était explicitement autorisée, l’écart entre hommes et femmes disparaissait presque. Lorsqu’elle était interdite, une proportion nettement plus élevée d’hommes déclarait qu’elle l’utiliserait malgré tout.

Ce résultat ne plaide pas nécessairement pour une libéralisation totale de l’IA en éducation. Il souligne plutôt l’importance de règles claires. Les zones grises, où l’usage est ambigu, semblent pénaliser davantage celles et ceux qui respectent plus strictement les consignes. Séparer nettement les évaluations sans IA de celles où son usage est assumé et évalué apparaît comme une réponse plus équitable.

À plus long terme, la question pourrait perdre de sa pertinence. Les écarts de genre dans l’adoption technologique ont historiquement tendance à se résorber. Les premières données sur les plus jeunes générations montrent déjà une quasi-parité dans l’usage des outils d’IA. Si cette tendance se confirme, le débat actuel pourrait surtout refléter une phase transitoire, où prudence et expérimentation avancent à des rythmes différents.

Source : Financial Times

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