Ce numéro thématique de *Diversité urbaine* examine les facteurs de risques et d’opportunités liés à l’utilisation des technologies numériques, dont l’intelligence artificielle (IA), et leurs effets sur les enjeux d’équité, de diversité et d’inclusion (EDI).

Il s’inscrit dans un contexte marqué par le déploiement croissant de systèmes fondés sur l’IA (SIA) dans diverses sphères du monde du travail. Ces technologies, lorsqu’elles sont intégrées à des systèmes de gestion déjà porteurs d’inégalités, peuvent contribuer à leur reproduction, voire à leur amplification (Bolukbasi et al., 2016; Zou et Schiebinger, 2018).

Une prise de conscience s’est récemment manifestée, tant dans les milieux scientifiques que professionnels, quant aux risques de renforcement des stéréotypes et des discriminations associés aux SIA (O’Neil, 2016; Zou et Schiebinger, 2018). En réponse, les appels à concevoir des systèmes d’IA responsables ou dignes de confiance se sont multipliés, bien que leur mise en oeuvre opérationnelle demeure encore incertaine (Cachat-Rosset et Klarsfeld, 2023).

Toutefois, l’enjeu discriminatoire ne constitue pas l’unique prisme d’analyse. Les technologies numériques, et l’IA en particulier, peuvent également contribuer à réduire certaines formes d’inégalités et agir comme un levier du développement de l’EDI au sein des organisations (Cachat-Rosset, 2024).

Ce numéro de *Diversité urbaine* présente des regards croisés sur ces enjeux, en réunissant des contributions issues de différents champs disciplinaires.

Le premier article s’inscrit dans le champ de la gestion stratégique des ressources humaines. Hébrard et Registre proposent un modèle conceptuel montrant comment les paramètres d’une intelligence artificielle responsable (fiabilité, sécurité et confiance) influencent les dimensions du processus RH (distinctivité, cohérence et consensus) et façonnent les signaux perçus en matière d’équité.

Le second article analyse l’impact du déploiement des technologies numériques sur le déficit démocratique de genre dans les organisations syndicales. À partir d’une étude de cas menée dans le secteur de la santé et des services sociaux au Québec, Bernard Pelletier montre que la participation syndicale à distance, rendue possible par les technologies numériques, constitue à la fois une opportunité d’inclusion pour les femmes et un risque de reproduction des inégalités de genre.

La troisième contribution est une revue des écrits, qui met en évidence la sous-représentation des femmes dans les carrières en technologies de l’information et en IA. L’analyse de Payen Jean Baptiste, Tremblay et Psyché révèle comment cette situation contribue à la persistance de biais algorithmiques et suggère certains facteurs explicatifs de cette disparité, permettant de dégager plusieurs axes d’intervention stratégiques.

Enfin, le volume se conclut par une note de recherche signée Grullon Carvajal, Trépanier, Blondeau et Mezghani. Celle-ci propose une réflexion sur l’intégration des principes d’EDI et la réduction des biais dans le développement d’un système intelligent d’aide à la décision destiné à l’élaboration de plans d’intervention en milieu scolaire.

En vous souhaitant une très agréable lecture,

## Références

Bolukbasi, T., Chang, K. W., Zou, J. Y., Saligrama, V., et Kalai, A. (2016). Man is to computer programmer as woman is to homemaker? Debiasing word embeddings. *Advances in Neural Information Processing Systems, 29*, 4349–4357. https://doi.org/10.48550/arXiv.1607.06520

Cachat-Rosset, G. (2024). L’intelligence artificielle : Meilleure alliée ou fossoyeuse de l’équité, de la diversité et de l’inclusion dans les organisations ? Dans A. Ollier-Malaterre et X. Parent-Rocheleau (dirs.), *Le management à l’ère numérique : Nouvelles pratiques, réalités et régulations*. Presses de l’Université du Québec.

G., et Klarsfeld, A. (2023). Diversity, equity, and inclusion in artificial intelligence: An evaluation of guidelines. *Applied Artificial Intelligence, 37*(1), 2176618. https://psycnet.apa.org/doi/10.1080/08839514.2023.2176618

C. (2016). *Weapons of math destruction: How big data increases inequality and threatens democracy*. Broadway Books. https://doi.org/10.5860/crl.78.3.403

J., et Schiebinger, L. (2018). AI can be sexist and racist – it’s time to make it fair. *Nature, 559*(7714), 324–326. https://doi.org/10.1038/d41586-018-05707-8