# 1. Introduction et problématique

Au cours des 25 dernières années, la présence des femmes dans les domaines des technologies de l’information (TI) et de l’intelligence artificielle (IA) a connu des progrès notables. Néanmoins, des défis significatifs subsistent. Diverses initiatives ont vu le jour afin de réduire l’écart entre les genres dans ces secteurs historiquement masculins, notamment des programmes éducatifs ciblant les filles, des politiques d’entreprise plus inclusives, des subventions gouvernementales ainsi que des mouvements communautaires visant à autonomiser les femmes en TI et en IA. À titre d’exemple, des organismes spécialisés tels que *Women AI Academy* <fnref n="3" />ou encore Concertation Montréal + <fnref n="4" /> ont développé des services et des activités pour encourager un plus grand nombre de filles et de femmes à se lancer dans les domaines de la science des données et de l’IA (Cerit et al., 2020; Concertation Montréal, 2023, 2024). Par ailleurs, le programme *Ladies Learning Code*, créé par Canada Learning Code, initie les femmes et les filles à la programmation et aux compétences numériques à travers des ateliers accessibles, souvent gratuits ou à faible coût, offerts dans plusieurs villes du Canada. Ces différents programmes de formation, destinés aux femmes et aux filles et déployés à l’échelle du pays, ont pour objectif de favoriser l’inclusion des femmes dans les métiers des TI, de démystifier le code et de renforcer leur confiance afin qu’elles participent activement à l’économie numérique.

De plus, la mise en valeur de modèles féminins dans des publications scientifiques constitue une source d’inspiration pour les nouvelles arrivantes (Virvou et al., 2022). Toutefois, malgré ces efforts et bien que la proportion de femmes en TI et en IA progresse graduellement (TechnoCompétences, 2025), elles demeurent nettement sous-représentées, particulièrement dans les postes techniques et décisionnels de haut niveau (Johnson et al., 2020). Cette sous-représentation s’observe à l’échelle mondiale, où les femmes ne constituent qu’environ 20 % de la main-d’oeuvre en TI (Ignatiuc et Stroiu, 2024). Cette tendance n’est pas différente au Québec : en 2022, les femmes comptaient pour environ 25 % des personnes inscrites aux programmes de premier cycle en génie et pour seulement 15 % de la main-d’oeuvre du secteur de l’ingénierie au Canada (Cukier et al., 2025). Ces statistiques soulignent l’ampleur du problème et indiquent la persistance des obstacles à l’égalité.

L’enjeu sous-jacent est double. D’une part, il s’agit de garantir un accès équitable des femmes aux emplois d’avenir que représentent les TI et l’IA, sans quoi une partie de la population risque d’être exclue de secteurs porteurs et bien rémunérés. L’étude réalisée par Ding et ses collaborateurs en 2023 quantifie précisément la part des femmes dans la recherche en IA : environ 18% des chercheuses et chercheurs en IA ayant un certain rayonnement, soit supérieur ou égal à 100 citations, sont des femmes. Dans le sous-domaine de l’apprentissage automatique, la représentation des femmes est encore plus faible, atteignant à peine 15 % (p. 1). Ce faible taux illustre la réalité du secteur qui est marqué par les inégalités.

D’autre part, le problème touche également la question de la diversification des perspectives dans la conception même des technologies qui façonnent notre société, soit le fait de maintenir une homogénéité démographique (majoritairement masculine) pour définir les outils d’IA comporte le risque d’y insérer des biais systémiques nuisibles aux femmes et autres groupes minoritaires. Comme le souligne Pennetier (2025, p. 3), « pour l’heure, faute de femmes en nombre suffisant dans ces filières, 88% des algorithmes sont créés par des hommes… et inconsciemment ou non, les hommes vont reproduire leurs biais »*.*En mars 2024, l’UNESCO tirait déjà la sonnette d’alarme dans une étude révélant que certains modèles génèrent des contenus stéréotypés reflétant les préjugés présents dans leurs données d’entraînement (UNESCO et IRCAI, 2024). Dans cette étude, l’UNESCO montre notamment que certains outils d’OpenAI et de Meta véhiculent « sans équivoque » des stéréotypes sexistes, décrivant les femmes comme des travailleuses domestiques et les associant à des termes comme « maison, famille ou enfants » (p. 9)*.*

Face à ces constats, la problématique examinée dans notre revue des écrits est la suivante : comment soutenir la formation et le développement de carrière des femmes dans les secteurs des TI et de l’IA au Québec, de manière à surmonter les obstacles persistants et à promouvoir une participation pleine et égale des femmes dans ces domaines? Cette question inclut à la fois l’identification des barrières rencontrées, l’évaluation des initiatives existantes et l’exploration de stratégies innovantes susceptibles de favoriser l’égalité des genres en technologie.

Les sections suivantes présenteront la méthodologie de recherche documentaire utilisée ainsi que les principaux résultats dégagés de la revue des écrits, soit le contexte du problème, les défis spécifiques identifiés, puis les pistes d’action et de recommandations qui émergent pour le Québec. L’objectif est d’offrir aux instances décisionnelles et à la communauté scientifique un éclairage sur les approches les plus pertinentes pour assurer l’inclusion pleine et entière des femmes au sein de l’écosystème des TI et de l’IA, au bénéfice de la société dans son ensemble.

<footnote n="3">Techno au féminin + de l’organisme Concertation Montréal https://concertationmtl.ca/techno-au-feminin/</footnote>

<footnote n="4">Crossref (anciennement typographié « CrossRef ») est une organisation à but non lucratif de droit américain<sup>[1] </sup> jouant le rôle d’agence<sup>[2] </sup> d’enregistrement et de registre des *digital object identifier* (DOI, identifiant d’objet numérique) https://fr.wikipedia.org/wiki/Crossref</footnote>
# 2. Méthodologie

## *2.1 Corpus et stratégie de
        recherche exploratoire*

La présente revue des écrits s’appuie sur une démarche exploratoire classique visant à cartographier l’étendue et la nature des publications existantes portant sur la participation et la progression des femmes dans les secteurs des TI et de l’IA au Québec. Cette démarche consiste à explorer un large éventail de documents publiés afin de réaliser une analyse des écrits récents ou actuels (Grant et Booth, 2009). De manière générale, la revue des écrits explore des sources ayant un certain degré de permanence et ayant normalement fait l’objet d’un processus d’évaluation par les pairs (p. 7). Elle peut également inclure des données issues de recherches en cours ou de la littérature grise (actes de conférence; rapports gouvernementaux, sites web, etc.) (Sutton et al., 2019). Contrairement aux revues systématiques qui visent l’exhaustivité et l’évaluation critique des résultats, la revue des écrits cherche plutôt à explorer un champ de recherche émergent ou complexe, à préciser les concepts clés et à identifier les principales lacunes dans les connaissances (Arksey et O’Malley, 2005; Munn et al., 2018). Cette approche s’avère particulièrement adaptée dans le cadre de cette étude, puisque les travaux portant sur les femmes et l’IA au Québec demeurent fragmentés et récents.

L’exploration des bases de données a été réalisée à l’aide de Scispace et de Perplexity, deux moteurs de recherche alimentés par l’IA, conçus pour faciliter l’exploration et l’analyse des écrits scientifiques. Les bases de données et autres sources auxquelles ces moteurs de recherche donnent accès fournissent une couverture relativement large des écrits scientifiques, particulièrement pour les articles en libre accès ou accompagnés de métadonnées de référence disponibles par le biais d’agrégateurs tels que Crossref<fnref n="5" />.

Notre recherche a été guidée par une série de questions ciblées (voir Annexe 1 : Questions de recherche), couvrant les dimensions suivantes : les besoins de formation et de développement de carrière des femmes en TI et en IA; l’état actuel de l’emploi et de la progression des femmes dans le numérique (en particulier au Québec); les possibilités et les défis liés à la transition de l’ère du numérique classique vers l’ère de l’IA; les changements systémiques requis pour atténuer l’effet des stéréotypes sexistes sur les carrières; et enfin les stratégies de soutien et les résultats concrets des initiatives déployées pour accroître la participation féminine en TI et en IA. Ces questions ont orienté la sélection des sources en assurant une couverture exhaustive des dimensions essentielles du sujet.

Un total de 123 documents a été recensé, comprenant des articles scientifiques évalués par les pairs, des rapports d’experts, des chapitres de livres, ainsi que quelques sources web (billets de blogues, sites d’organismes) pour compléter le panorama. Les bases de données interrogées incluent les dépôts académiques accessibles par le biais des outils SciSpace et Perplexity, ainsi que deux bases de données bibliographiques traditionnelles : CAIRN INFO (pour les écrits francophones) et Google Scholar. Les critères de sélection des textes reposaient essentiellement sur la pertinence thématique. Ont été retenues les publications abordant explicitement la formation, les compétences ou la progression de carrière des femmes dans les secteurs des TI et de l’IA, en lien avec les questions de parité ou d’équité entre les genres. Chaque texte recensé a ainsi fait l’objet d’un examen à partir de son résumé, de son introduction et de sa conclusion afin de vérifier qu’il traitait bien des enjeux de genre en contexte technologique. Un code couleur a ensuite été utilisé pour classer les textes selon leur degré de pertinence. Le rouge pour les contributions apportant des éléments de réponse directs aux questions de recherche; le vert pour celles offrant un contexte plus large ou des exemples pertinents pour la discussion, et enfin le marron pour celles relevant les bonnes pratiques et les initiatives innovantes pouvant constituer un éventail de recommandations pour la suite. Enfin, pour affiner le tri et décider d’inclure ou d’exclure les articles, nous avons constitué une échelle de notation allant de 1 à 4 (1 pour une pertinence élevée, 2 pour une pertinence modérée, 3 pour un texte peu utile pour l’analyse, mais intéressant pour enrichir la discussion, et 4 pour une exclusion). Cette échelle a permis de classer les articles selon leur degré de pertinence pour la recherche. Nous avons ainsi retenu un total de 97 textes pour l’analyse.

## *2.2 Démarche d’analyse thématique*

Nous avons adopté une démarche thématique pour l’analyse des contenus (Braun et Clarke, 2006). Après lecture approfondie, les informations extraites des différentes sources ont été regroupées en grandes catégories correspondant aux sections de cette revue : historique et état des lieux; obstacles et facteurs explicatifs; et solutions et initiatives prometteuses. Une attention particulière a été accordée au contexte québécois, afin de distinguer les éléments relevant spécifiquement de la réalité régionale (p. ex. des statistiques propres au Québec ou des programmes initiés dans la province) des tendances plus générales observées à l’échelle internationale. Par ailleurs, lorsque les sources le permettaient, nous avons veillé à intégrer une perspective intersectionnelle afin de différencier le vécu de sous-groupes particuliers (notamment les femmes issues de minorités visibles ou immigrantes). Cette approche a permis de rédiger une revue qui soit à la fois exhaustive dans sa portée et critique dans son traitement des sources. Les résultats présentés dans la section suivante découlent de cette analyse et s’articulent autour des principales tendances et principaux constats faisant consensus dans les écrits consultés.

<footnote n="5">Reshma Saujani — Fondatrice de l’organisation Girls who code — https://fr.wikipedia.org/wiki/Reshma_Saujani</footnote>
# 4. Conclusion

Cette revue des écrits rend compte de la sous-représentation persistante des femmes dans les domaines des TI et de l’IA, un obstacle majeur à leur montée en compétences et à leur développement de carrière dans ce secteur au Québec. Cette situation résulte de défis systémiques profonds : stéréotypes de genre décourageant les filles dès la formation, biais discriminatoires dans les pratiques d’embauche et de promotion, ainsi qu’une culture organisationnelle historiquement façonnée par une majorité masculine. Les conséquences vont au-delà de simples données statistiques. À titre d’exemple, à l’ère des révolutions technologiques qui transforment les milieux du travail, la faible diversité au sein des équipes de développement se répercute directement dans les systèmes d’IA qui sont en développement. L’invisibilité des femmes dans le domaine des technologies d’IA, renforce les biais discriminatoires existants et, par conséquent, alimente une perception négative de leur présence et des occasions de carrières qui leur sont offertes dans les secteurs des TI et de l’IA. La nécessité d’agir devient donc impérative pour rompre avec la reproduction des inégalités de genre et construire une société numérique future plus inclusive. Les résultats de cette revue des écrits ouvrent des pistes d’actions concrètes : interventions précoces en milieu scolaire valorisant des modèles féminins inspirants, programmes de mentorat et réseautage pour briser l’isolement professionnel, réformes organisationnelles pour éliminer les discriminations et valoriser la diversité et l’équité, et processus de conception plus inclusifs et développement d’une IA éthique afin d’éviter de reproduire les erreurs du passé. La mise en oeuvre simultanée de ces leviers est essentielle pour obtenir des progrès tangibles. Aucune mesure unique (par exemple, former plus de femmes programmeuses) ne suffira si elle n’est pas accompagnée d’un environnement capable de les accueillir, les retenir et les faire progresser (culture d’entreprise inclusive, politiques de conciliation des temps sociaux, etc.). Inversement, un milieu de travail exemplaire ne donnera pas sa pleine mesure s’il ne parvient pas à recruter suffisamment de femmes formées. D’où l’importance d’une approche systémique et intégrée.

Le Québec, qui bénéficie déjà d’un terreau riche en initiatives novatrices, a la possibilité de se positionner comme un leader dans ce domaine. En unissant les efforts des milieux éducatifs, industriels et institutionnels, il peut contribuer à garantir une inclusion pleine et entière des femmes dans l’écosystème technologique. À l’aube d’une ère où l’IA redéfinit nos sociétés, il est crucial que les femmes, dans toute leur diversité d’origines, participent à l’écriture de ce futur.

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