Les femmes qui s’épanouissent dans le secteur de la tech sont minoritaires. Mais à l’heure de la montée en puissance de l’intelligence artificielle générative, la présidente d’IBM France Béatrice Kosowski est convaincue qu’un leadership féminin devient indispensable pour le secteur. Elle est l’invitée du Grand Entretien.
Category
🗞
NewsTranscription
00:00 [Musique]
00:12 Le Grand Entretien pour parler du leadership au féminin et de l'IA.
00:18 On va tout vous expliquer dans quelques instants évidemment et j'accueille Béatrice Kossofsky.
00:21 Bonjour Béatrice, très heureux de vous accueillir, présidente d'IBM France.
00:25 Absolument.
00:26 Et on va parler alors d'un sujet très important parce que le leadership au féminin, on en parle beaucoup,
00:31 mais de l'IA générative, on n'en a jamais autant parlé que depuis un an.
00:35 Disruption, transformation du travail et on va y revenir dans quelques instants avec vous.
00:40 D'abord, un petit mot puisqu'il est question du leadership au féminin.
00:44 C'est dur d'accéder à des postes de responsabilité, de pouvoir, de présidente d'IBM France lorsqu'on est une femme.
00:53 Est-ce que c'est plus difficile que lorsqu'on est un homme ?
00:56 Très certainement. Il faut une très très grosse détermination.
01:01 Mais je veux donner une vision très encourageante et positive.
01:04 Tout au long de son chemin, on rencontre des personnes qui vous tendent la main, qui vous aident.
01:09 Et puis je pense aussi que c'est important d'accepter de prendre des risques.
01:14 Parce que quand je regarde mon parcours finalement, j'ai eu un certain nombre d'étapes un petit peu risquées.
01:18 Peut-être que c'est justement le regard féminin qui considère qu'il y a cette notion de risque.
01:23 Mais en tout cas pour moi, ça a été à chaque fois des accélérateurs.
01:26 Donc si j'ai un message à passer quand même, c'est qu'on a besoin d'attirer du monde dans le secteur du numérique.
01:34 Parce qu'aujourd'hui, il y a quand même 85 000 jobs qui ne sont pas staffés.
01:38 Et en particulier, attirer des talents féminins, que ce soit des jeunes filles ou que ce soit des femmes en reconversion.
01:46 Ce qui est aussi un axe particulièrement porteur.
01:49 Ce qui est intéressant, il y a des femmes, peu, qui dirigent des entreprises.
01:53 Mais des entreprises de la tech, il y en a très très peu.
01:55 Et vous dirigez une entreprise, l'IBM France, mondialement connue.
02:00 Pourquoi les femmes sont si peu présentes dans la tech ?
02:03 Alors déjà dans les postes de collaborateurs, de talents, mais aussi dans les postes de direction.
02:08 Comment vous l'expliquez ? C'est un métier d'homme, la tech ?
02:10 Alors en fait, c'est intéressant parce qu'il y a une multiple raison.
02:14 Donc on ne peut pas dire qu'il y a une seule raison.
02:16 Certains blâment les entreprises de la tech en disant finalement qu'elles ne sont pas assez motivées pour tendre la main aux femmes.
02:25 Moi je suis un énorme contre-exemple parce que je considère qu'une des raisons fondamentales de ma trajectoire,
02:31 c'est justement la position d'IBM en la matière qui est fondamentalement engagée,
02:36 très sincèrement et authentiquement, vraiment très active sur le sujet.
02:42 On a beaucoup de travail sur le fait d'attirer les femmes et de développer les talents féminins.
02:46 Je pense que sur le cursus de formation, on ne donne pas assez envie,
02:51 il y a un petit peu d'appréhension par rapport à la technologie, par rapport à la technique, par rapport à la science.
02:56 Donc il y a un gros travail quand même à faire pour éveiller, réveiller les jeunes talents féminins aussi.
03:02 Je précise quand même que par rapport à votre position, votre titre,
03:06 vous n'êtes pas une spécialiste du numérique dans votre parcours scolaire.
03:10 Je ne suis pas ingénieure.
03:12 On est bien d'accord. Je dis ça parce qu'il suffit d'avoir croisé quelques responsables ou dirigeants d'entreprises de la tech
03:17 qui très rapidement au bout d'une minute trente vont passer pour une terrible lignarde parce que globalement ils jargonnent.
03:23 On ne comprend rien. Est-ce que ça vous l'avez vécu concrètement, d'être regardée comme quelqu'un qui n'était pas de ce monde ?
03:30 Oui et non. C'est-à-dire qu'en fait d'abord je suis très bien entourée et pour moi ce qui est important justement,
03:36 c'est de réfléchir suivant les circonstances, les rendez-vous, les activités que l'on a, de bien s'entourer avec les bonnes expertises.
03:44 Donc je dirais que finalement ce n'est pas un sujet.
03:46 C'est juste en termes d'inconfort ou de manque de confiance que l'on peut avoir.
03:51 Bien sûr que je l'ai ressenti à de multiples reprises.
03:54 Et d'un autre côté, la tendance est quand même à investir un temps phénoménal et de l'argent pour les entreprises,
04:00 dans la formation, parce que le propre de l'industrie du numérique, c'est que tous les 2-3 ans, en fait, les connaissances que l'on a sont obsolètes.
04:08 Alors il y a ce travail de fond sur les compétences, les fameux "hard skills", les expertises.
04:14 Et puis la bonne nouvelle, c'est qu'il y a aussi une dimension fondamentale, les "soft skills", nous on appelle ça les "power skills",
04:22 qui là sont un petit peu plus pérennes et qui permettent aussi aux leadership et aux talents de se révéler indépendamment de leurs connaissances d'experts.
04:31 Alors vous portez et vous avez avec vous ce rapport très intéressant qui ne traite pas que de la France.
04:36 Oui, qui est un rapport européen.
04:38 Allemagne, Italie, Arabie Saoudite, donc au-delà même des frontières.
04:41 4000 entreprises.
04:42 4000 entreprises, le leadership féminin à l'ère de l'IA.
04:45 Ça c'est IBM qui le porte, IBM EMEA.
04:50 Concrètement qu'est-ce qu'il en sort ? Il y a une sous-représentation des femmes au sein des entreprises de l'IA et des métiers ayant trait à l'IA.
04:59 Absolument, aujourd'hui on n'est pas équipé pour avoir une parité finalement dans les enjeux autour de l'IA.
05:05 Et la seconde chose qui ressort, c'est que la France est entre 6 et 10 points systématiquement sur tous les indicateurs, ce qui est quand même...
05:12 En dessous.
05:13 En dessous, ce qui est quand même préoccupant.
05:15 Comparer à l'Arabie Saoudite par exemple ?
05:17 Voilà, ou la moyenne européenne, ce qui est de toute façon très interpellant.
05:21 On va prendre un exemple.
05:22 Aujourd'hui, combien de femmes sont aux manettes pour avoir une influence sur, je dirais, toutes les activités d'IA dans l'entreprise ?
05:29 En France, 23%, la moyenne européenne est à 33%.
05:33 Par exemple, quand on interroge les dirigeants en leur demandant à quel point c'est important ce leadership au féminin pour l'IA,
05:40 vous allez avoir 72-73% favorables en Europe, on est à 62% chez les Français.
05:46 Et le troisième qui grade vraiment, c'est sur la confiance des femmes.
05:52 Le manque de confiance des femmes.
05:54 Le plafond de verre en quelque sorte.
05:56 Complètement, dans leur capacité finalement à bien appréhender tous ces sujets d'IA.
06:01 Donc 26% pour les femmes en France, contre 49% pour les hommes, et contre 46% pour les femmes européennes.
06:10 Donc en fait, on voit qu'on a ce décalage.
06:13 Il y a une bonne nouvelle quand même, c'est que les femmes s'attellent à mieux se préparer, elles-mêmes et leurs équipes.
06:21 Et ce que je trouve intéressant, c'est que leur regard est très circulaire, à 360 degrés.
06:25 Bien sûr, il y a les expertises, la technique dont on parlait tout à l'heure,
06:29 mais il y a aussi justement toute la partie soft skills, qui est fondamentale dans les projets d'IA et de Genia AI.
06:38 Et puis la partie réglementaire. On sait qu'on opère dans une région du monde qui a sorti cet AI Act,
06:46 qui est absolument fondamental, structurant.
06:48 L'Europe ?
06:49 L'Europe, voilà. Et donc ce côté réglementaire, en plus de toutes les réglementations d'un secteur d'activité donnée,
06:55 finalement va être assez structurant dans les projets de Genia AI.
06:59 Donc moi je dis que c'est quand même encourageant de voir qu'il y a une prise de conscience et qu'il y a cette préparation.
07:04 Mais il faudrait arriver à donner l'envie et la confiance à nos talents féminins.
07:11 Et vous êtes venue sur ce plateau pour le dire à travers vous, à travers votre parcours.
07:14 Vous dites, l'enjeu est taille par rapport à ce dossier, à cette étude.
07:18 Nos recherches démontrent qu'assurer une représentation égale des femmes à l'avant-garde de la révolution IA
07:23 va bien au-delà du simple fait de cocher la case diversité.
07:27 Ce qui m'amène à vous poser la question, au-delà de cette question de diversité, d'égalité, qui est RSE,
07:32 pourquoi c'est très important ?
07:35 En fait, le premier enjeu c'est que l'IA, si on ne fait pas attention, va avoir des biais.
07:40 Je rappelle que quand même en 2015, quand on interrogeait sur les moteurs de recherche, on faisait CEO,
07:48 la première femme arrivait à la 96e position et c'était Barbie CEO en mini-jupe.
07:54 Ça donne un petit peu une idée quand même des stéréotypes.
07:58 Alors, on n'est plus en 2015, mais il y a encore ce sujet des biais.
08:02 Donc, il est évident que si les équipes qui travaillent représentent une pluralité,
08:07 on a une chance à l'arrivée de ne pas avoir des éléments biaisés.
08:10 Pour ceux qui nous regardent et qui connaissent l'IA, évidemment, mais qui ne sont pas rentrés dans la salle des machines,
08:15 vous nous dites, pour fabriquer un algorithme, il faut quand même plus la diversité de construction.
08:20 Parce que s'il n'y a que des hommes qui le font, on se souvient d'Amazon, je crois qu'il y avait un biais
08:24 qui a fait qu'on a recruté que des hommes.
08:26 Sur une application de recrutement, voilà.
08:28 Donc, ça c'est l'enjeu aussi.
08:29 Cet enjeu-là, il est absolument majeur et c'est bien de bout en bout,
08:32 mais ça veut dire qu'il faut y associer des talents féminins et de la diversité.
08:37 Donc, ça c'est vraiment très important de pouvoir...
08:41 Concrètement, ce sujet de l'IA et de la place des femmes dans l'IA,
08:44 on l'a eu à travers des écoles qui nous disaient,
08:47 mais nous-mêmes, école, nous n'arrivons pas à recruter ces jeunes femmes
08:52 pour pouvoir les former à des masters, voire même à des postes d'ingénieurs.
08:56 Est-ce que vous, la femme que vous êtes, vous êtes l'ambassadrice de ce sujet
09:00 et que vous allez professer à la télé, dans les écoles, en disant "regardez, c'est possible" ?
09:05 Parce que vous en êtes l'incarnation.
09:07 Alors, on est très engagé, je ne suis pas toute seule, je suis très engagée, ça c'est sûr,
09:10 parce qu'il faut s'exprimer, bien sûr.
09:12 Pour nous, c'est important d'intervenir sur l'ensemble du cycle de vie.
09:15 C'est-à-dire qu'on a des équipes, j'en fais partie, qui allons dans les écoles,
09:20 dès le primaire, et qui remontent comme ça ensuite toutes les strates, je dirais,
09:25 du parcours d'éducation, pour aller expliquer.
09:29 Il y a un tournant en troisième.
09:31 Donc, en fait, nous, c'est pour ça que finalement, on s'est investi dans les stages de troisième,
09:35 parce qu'avant, on n'était pas assez présents.
09:37 Et c'est bien, parce qu'il y a les stages d'immersion.
09:39 Et là, c'est aussi une opportunité, en faisant venir les jeunes et les jeunes filles chez nous,
09:43 leur montrer, etc.
09:45 Ensuite, on fait des programmes PITEC, ça ce sont les lycées professionnels.
09:48 On fait énormément de choses dans les universités, les écoles d'ingénieurs, etc.
09:52 Vous pouvez imaginer.
09:53 Et il y a la reconversion.
09:56 Et donc, moi, j'ai fait aussi un énorme appel au peuple, dans la presse,
10:00 pour les femmes au foyer, qui sont un peu inhibées à l'idée de retourner dans le monde du travail,
10:06 qui ont perdu confiance en elles.
10:08 Et là, il y a une très, très belle opportunité, parce que la reconversion dans le numérique,
10:12 ça fonctionne très bien.
10:14 On a vraiment participé à beaucoup de programmes de reconversion pour les femmes.
10:19 Et c'est assez fascinant de voir la trajectoire et l'épanouissement professionnel qu'elles obtiennent,
10:26 et leur motivation.
10:28 - Béatrice, vous, quand vous vous baladez sur les différents sites IBM France,
10:32 et que vous partez à la rencontre des équipes, c'est ce que vous faites,
10:34 est-ce que vous dites "je suis en train de réussir mon pari aussi dans l'entreprise que je préside"?
10:38 - Déjà, on a un comex à parité, depuis vraiment longtemps.
10:42 C'est mon prédécesseur, un homme, qui l'avait mis en place.
10:45 On a fait beaucoup de changements dans l'équipe de leadership, mais on est toujours à parité.
10:48 Et moi, ce qui me fait extrêmement plaisir, c'est que les IBMers sont ultra mobilisés sur le sujet.
10:55 Pour eux, c'est une évidence.
10:58 Donc, en fait, ils n'ont pas à se forcer.
11:00 C'est très motivant pour eux aussi d'aller dans une classe de lycée,
11:04 vous voyez, des choses comme ça, ils sont très investis naturellement.
11:07 - Vos ingénieurs, ceux qui développent, les data scientists,
11:11 là aussi, vous avez un soin particulier dans le recrutement,
11:14 parce que je suis persuadé que, comme beaucoup d'entreprises,
11:16 vous ne trouvez pas les femmes qui correspondent aux posteurs chargés.
11:19 - Alors, dans l'IA, les recrutements de consultants sont à parité.
11:22 Donc ça, ça fait plaisir.
11:24 Mais vous avez raison, l'un des combats, c'est par exemple les écoles d'ingénieurs,
11:28 où effectivement, à la source, on n'a pas la parité.
11:31 Donc, il faut vraiment forcer les choses, je dirais,
11:34 pour pouvoir rééquilibrer un petit peu les propositions de candidats et de candidates.
11:39 Et ce que je lis là sur la parité, il faut bien comprendre
11:43 que c'est le même enjeu pour la diversité sous toutes ses formes.
11:47 Parce que sinon, on va avoir le même genre de problème à l'arrivée,
11:49 avec des algorithmes biaisés.
11:51 Et la deuxième chose, c'est cette notion de créativité.
11:54 On est une entreprise innovante. Dans la tech, tout le monde veut être innovant.
11:58 Pour être innovant, il faut bien avoir des regards qui sont différents
12:03 et qui, quelquefois aussi, se challenge entre eux,
12:06 mais qui permettent de faire grandir tout le monde.
12:08 - Vous avez lancé cet appel aux mères au foyer,
12:11 à ces femmes qui cherchent aussi un deuxième souffle dans leur vie professionnelle.
12:15 Dernière question, vous évoquez une plus grande diversité des femmes,
12:20 de la diversité des personnes issues des quartiers,
12:24 de différentes racines, de différentes cultures.
12:27 Est-ce qu'on ne risque pas d'aller vers les quotas en disant
12:30 "Pour faire un bon algo, il faut qu'il y ait tant de femmes, tant de..."
12:33 Est-ce que vous voyez ce verre qu'on va...
12:35 - Alors en fait, on le prend dans l'autre sens.
12:37 C'est-à-dire qu'il y a des méthodologies, en tout cas nous c'est très éprouvé,
12:41 pour s'assurer qu'on n'a pas de biais à l'arrivée.
12:43 - C'est ça, l'enjeu c'est le biais.
12:45 - D'abord, dès le début, il faut essayer d'analyser ce qui pourrait biaiser
12:49 et ensuite il faut faire des rééquilibrages, si vous voulez,
12:53 avec certains échantillons dans les données que l'on rentre, par exemple, dans les modèles,
12:59 pour rééquilibrer là où il pourrait y avoir naturellement un déséquilibre.
13:03 Donc il y a des méthodologies, il y a des techniques, des solutions,
13:07 vraiment avec la technologie, qui est aussi au service de cette représentativité vertueuse.
13:13 - Un dernier mot, et ce sera vraiment le dernier,
13:15 l'IA aujourd'hui, certains experts considèrent que c'est une véritable révolution numérique,
13:21 d'autres considèrent que c'est une révolution qui va faire disparaître le travail et les métiers.
13:25 Qu'est-ce que vous dites vous ?
13:27 Vous qui observez ce sujet et qui avez des ingénieurs, qui développez des algos.
13:31 - Déjà, notre première vision, c'est que l'IA et la Generative AI doivent augmenter l'homme et la femme.
13:37 Ça, c'est la première chose. Dans un métier, dans un rôle, en fait, il y a un certain nombre de tâches.
13:43 Donc il ne faut pas confondre les tâches et le rôle.
13:47 - Suppression de quelques tâches, mais pas du métier.
13:49 - Voilà. Dans certains cas, c'est peut-être l'ensemble des tâches de ce rôle-là,
13:53 et on va dire, en fait, les personnes qui faisaient ça avant, on va les aider à grandir
13:57 et prendre un rôle un peu plus complexe, avec un peu plus de valeur ajoutée, par exemple.
14:02 Mais fondamentalement, c'est simpliste et réducteur de dire un rôle supprimé parce qu'on met l'IA.
14:08 - Donc ça, ce n'est pas possible.
14:10 - Ce qui est certain, c'est que l'IA et la Generative AI sont un outil de productivité phénoménal.
14:14 On a des assistants qui augmentent chacune des personnes, le conseiller augmenté,
14:18 le financier augmenté, l'acheteur augmenté, etc. Et ça, dans tous les domaines.
14:23 - Donc l'homme reste au centre et utilise un outil surpuissant pour le rendre plus performant.
14:29 C'est ça l'objectif ?
14:30 - C'est ça l'objectif.
14:31 - L'homme avec un grand H.
14:32 - L'homme avec un grand H et en l'encadrant pour s'assurer qu'il n'y a pas de dérive.
14:36 Donc en fait, nous, on insiste énormément sur cette notion d'IA de confiance
14:40 et on a trouvé des solutions de gouvernance, je dirais, pour encadrer tout ça.
14:46 Et le deuxième point de grande vigilance, c'est qu'il faut vraiment que ça serve à quelque chose.
14:50 Et nous, dans une de nos trois valeurs, c'est « innovation that matters ».
14:54 Ce n'est pas l'innovation comme une finalité, je dirais, un peu artificielle.
14:58 - Non, comme d'un levier.
14:59 - À un moment donné, il faut que ça apporte quelque chose parce qu'il va y avoir un impact sur la partie green.
15:06 Donc il faut vraiment qu'on actionne ces technologies à bon escient.
15:09 - Merci Béatrice Kossowski d'être venue nous éclairer, nous faire partager aussi votre engagement,
15:14 plus qu'une passion, votre engagement à travers ce travail mené par IBM
15:19 dans plus de 10 pays, 4000 managers et dirigeants interrogés sur cette place de l'IA et des femmes,
15:27 et du leadership au féminin.
15:29 Merci. Je rappelle que tu es la présidente d'IBM France.
15:32 On tourne une page et on se dirige vers Fenêtre sur l'emploi.
15:35 J'accueille mon invité.