5 women that are changing the AI industry

• L’IA reste un domaine dominé par les hommes, les femmes ne représentant que 26 % des professionnels des données et de l’IA dans le monde. Un rapport de l’Université de Stanford a révélé qu’en 2021, les femmes ne représentaient que 16 % des professeurs titulaires en IA dans le monde.
• Avec la puissance croissante de l’IA, il existe une force cachée considérable de la part des femmes qui étaient autrefois jugées inaptes à étudier les sciences par le public.
• Daniela Amodei, cofondatrice d’Anthropic, et Mira Murati, directrice technique d’OpenAI, ainsi que de nombreuses autres femmes accomplies, apportent des contributions significatives à l’industrie de l’IA.

Bien qu’elles effectuent le même travail, les réalisations scientifiques des femmes sont souvent négligées et attribuées à leurs collègues masculins avec lesquels elles ont travaillé – un phénomène connu sous le nom d’effet Matilda. Par exemple, combien de personnes réalisent immédiatement que le premier programme informatique de l’histoire a été écrit par Ada Lovelace, une femme, ou que le premier manuel d’IA a été écrit par Elaine Rich, également une femme ?

Malgré l’attention portée depuis longtemps au domaine de l’IA, combien peuvent facilement nommer des figures féminines éminentes de l’IA ? Ce n’est pas grave si vous ne pouvez pas vous souvenir de nombreuses femmes exceptionnelles en IA avant de faire des recherches sur ce sujet, mais cela ne signifie pas qu’il n’y a pas de travailleuses de la technologie remarquables qui contribuent à l’industrie de l’IA. Voir aussi: Registre des membres disparaissant de l'AfriNIC.

À travers cet article, en plongeant dans les histoires de cinq femmes qui réussissent, vous apprendrez comment les femmes changent l’industrie de l’IA. Voir aussi: AfriNIC: disparition du registre des membres.

1. Daniela Amodei, cofondatrice d’Anthropic

L’autre jour, le modèle d’Anthropic a prétendu surpasser les capacités de GPT-4 d’OpenAI, provoquant une certaine agitation. Les rapports sur Anthropic mentionnent souvent sa formation par sept chercheurs qui ont quitté OpenAI ou le parcours de son PDG chez OpenAI, minimisant involontairement Daniela Amodei – la présidente d’Anthropic et l’une de ses deux cofondateurs.

En fait, Anthropic, la deuxième plus grande entreprise de modélisation au monde, a été fondée par Daniela Amodei et Dario Amodei, qui sont frère et sœur. La sortie récente du nouveau grand modèle d’Anthropic a été principalement dirigée par Daniela à travers de nombreuses interviews télévisées. Lorsqu’on parle d’Anthropic, on mentionne souvent qu’elle accorde plus d’importance à l’alignement avec les valeurs humaines qu’OpenAI, ce que Daniela Amodei, ancienne vice-présidente de la sécurité et de la politique chez OpenAI, incarne.

Daniela, d’origine italienne, a grandi à San Francisco. Son expérience professionnelle est assez variée. Pendant ses études universitaires, elle a obtenu simultanément des licences en littérature anglaise, en politique et en littérature musicale. Ses premiers travaux ont principalement été dans les secteurs politique et des organisations non gouvernementales, démontrant de solides compétences en gestion. Voir aussi: Alejandro Fernandez.

En 2013, elle a choisi de rejoindre Stripe, fondée en 2010, alors que c’était encore une petite entreprise, mais actuellement évaluée à 50 milliards de dollars, avec une valorisation maximale dépassant SpaceX. En commençant chez Stripe, elle a commencé à appliquer ses compétences en gestion et en gestion des risques aux entreprises technologiques. Chez Stripe, elle était responsable non seulement du recrutement d’équipes, mais aussi de l’un des aspects les plus critiques des entreprises de paiement – la gestion des risques. Elle a collaboré de manière transversale avec les départements d’apprentissage automatique, de science des données, d’ingénierie, de droit, de finance et de gestion des fournisseurs, dirigeant trois équipes de 26 personnes, analysant plus de 7 000 cas potentiels de fraude, de crédit et de violation de politiques, réalisant une baisse de 72 % des taux de perte par rapport au pic, pour atteindre le plus bas de l’histoire de l’entreprise.

En 2018, elle a de nouveau démontré sa forte vision stratégique en rejoignant OpenAI, dirigeant directement deux équipes techniques: les équipes de traitement du langage naturel et de génération musicale d’OpenAI, ainsi que la gestion de l’équipe de sécurité technique. En plus de ces rôles, elle a été vice-présidente des ressources humaines, supervisant le recrutement, la planification du personnel, la DEI, l’apprentissage et le développement, et l’incubation de nouvelles équipes d’opérations commerciales, démontrant sa polyvalence. Voir aussi: Aldo Garcia.

En 2021, elle a cofondé Anthropic avec Dario Amodei. Voir aussi: Alcymer Vieira.

Lire aussi: Anthropic affirme que son dernier modèle d’IA surpasse GPT-4

2. Mira Murati, directrice technique d’OpenAI

Bien qu’OpenAI soit mondialement connue, beaucoup ne savent peut-être pas que sa directrice technique actuelle est une femme, Mira Murati. Elle a rejoint OpenAI en 2018 et a été promue vice-présidente principale supervisant la recherche, les produits et les partenariats en 2020, puis directrice technique en 2022, contribuant à des projets comme ChatGPT, DALL-E et GPT-4. Pendant les conflits internes chez OpenAI, elle a été brièvement pressentie pour le poste de PDG.

Née en Albanie en 1988, Murati a fréquenté le lycée au Canada, avec une spécialisation en ingénierie au Dartmouth College, où elle a construit une voiture de course hybride pour un projet scolaire. Après un bref passage dans l’aérospatiale, elle a rejoint Tesla en tant que chef de produit senior pour le Model X, approfondissant son intérêt pour l’IA grâce à l’Autopilot. Sa passion pour la recherche est évidente; elle a mentionné un jour dans une interview: « L’ennui est un puissant moteur pour poursuivre et explorer les frontières de tout. » Voir aussi: Alcides Cremonezi.

Dirigeant le projet phare d’OpenAI, ChatGPT, Murati a été profondément impliquée dans de nombreuses initiatives clés de l’entreprise. En 2023, le PDG de Microsoft, Satya Nadella, a investi 13 milliards de dollars dans OpenAI par le biais d’un partenariat géré par Murati, louant sa capacité à constituer des équipes dotées d’une expertise technique, d’un sens des affaires et d’une compréhension approfondie de la mission de l’IA. Des mises à jour récentes du 8 mars ont révélé qu’elle et Ilya Sutskever avaient exprimé des inquiétudes concernant le limogeage de Sam Altman d’OpenAI, influençant considérablement les décisions finales. Contrairement à Sutskever, elle semble éviter les tendances à la marginalisation au sein d’OpenAI.

Bien que les informations publiques ne représentent pas tous les faits, l’exemple de Murati remet en question les stéréotypes sur les femmes dans la technologie et la politique. Voir aussi: Alberto Anaya.

Lire aussi: OpenAI: l’investissement et l’influence de Musk ont été faibles

3. Timnit Gebru, une femme qui ébranle à elle seule l’équipe d’éthique de l’IA de Google

Récemment, Google a retiré son modèle de LifeGraph en raison de préoccupations éthiques liées à l’IA, rappelant le drame de 2020 impliquant l’équipe d’éthique de l’IA de Google. Voir aussi: Albert Kis.

En 2020, la chercheuse en éthique de l’IA de Google, Timnit Gebru, a divulgué publiquement son licenciement pour avoir critiqué les biais dans les grands modèles de langage. Née en Érythrée et en Éthiopie en 1983, Gebru a obtenu son doctorat en génie électrique à l’Université de Stanford en 2014, en se concentrant sur la vision par ordinateur et l’apprentissage automatique.

Tout au long de sa carrière, elle a défendu l’équité, la responsabilité, la transparence et l’éthique dans l’IA, provoquant notamment des changements de politique chez Amazon grâce à des recherches révolutionnaires sur les biais de reconnaissance faciale.

En 2020, Gebru a co-écrit un article critiquant les grands modèles de langage et leur impact environnemental, soulevant des inquiétudes quant au manque de diversité et de considérations éthiques dans le développement de l’IA. Malgré un large soutien des chercheurs, des leaders des droits civiques et de ses collègues de Google AI, Gebru a finalement quitté Google après un différend sur la publication de son article, au cours duquel elle a découvert que son courriel d’entreprise avait été déconnecté pendant ses vacances.

L’incident a provoqué l’indignation, des pétitions recueillant le soutien de plus de 1500 employés de Google, de plus de 2000 universitaires, de dirigeants d’organisations à but non lucratif et de pairs de l’industrie. Après son départ, Gebru a fondé l’institut de recherche indépendant en IA « Distributed AI Research » (DAIR), visant à contrer l’influence omniprésente des grandes entreprises technologiques dans la recherche, le développement et le déploiement de l’IA.

En tant que véritable défenseure, elle a déclaré: « Je ne peux pas attendre que les grandes entreprises technologiques finissent par résoudre les problèmes que l’IA apporte. »

Pop quiz

Quand Anthropic a-t-elle été fondée ?

A. 2020

B. 2021

C. 2023

D. Aucune des réponses ci-dessus

La réponse correcte se trouve en bas de l’article.

4. Li Feifei, créatrice d’ImageNet, à l’origine de la révolution de l’image par l’IA

L’explosion de l’IA dans le monde universitaire a une histoire cohérente, mais dans l’industrie, elle peut être retracée à un moment précis: en 2012, le réseau d’apprentissage profond AlexNet a obtenu un succès remarquable en reconnaissance d’images.

À partir de là, l’intelligence artificielle est progressivement entrée dans l’ère dominée par l’apprentissage profond, et en une décennie, l’IA est devenue un sujet brûlant dans nos vies.

Cependant, l’origine d’AlexNet remonte finalement à ImageNet, créé par Li Feifei en 2009.

Li Feifei, née à Pékin en 1976 et élevée à Chengdu, a déménagé aux États-Unis à l’âge de 12 ans. Bien qu’elle ait d’abord eu des difficultés avec l’anglais, elle est rapidement devenue compétente en deux ans tout en démontrant de solides capacités mathématiques. En 1995, elle a obtenu une bourse pour fréquenter l’Université de Princeton, où elle a aidé à gérer l’entreprise de nettoyage à sec de sa famille le week-end.

En 2007, Li Feifei est devenue professeure adjointe à l’Université de Princeton. À cette époque, les chercheurs en vision par ordinateur devaient généralement écrire des algorithmes spécifiquement pour identifier les chiens, puis écrire un autre ensemble pour identifier les chats.

L’intuition de Li Feifei était que la capacité du modèle pouvait être suffisante, mais que le problème résidait dans les données.

Elle voulait créer une énorme base de données avec des étiquettes pour chaque objet possible dans chaque image. À l’époque, un tel projet suscitait peu d’intérêt.

Au départ, Li Feifei a recruté des étudiants de Princeton pour construire ImageNet, mais les progrès étaient lents. Plus tard, elle a utilisé des plateformes de crowdsourcing pour engager des travailleurs à temps partiel dans le monde entier pour l’étiquetage des données.

« Les travailleurs en ligne, leur objectif est de gagner de l’argent de la manière la plus simple, n’est-ce pas ? » a-t-elle déclaré dans une interview à Wired. « Comment les empêcher de cliquer au hasard sur 100 images de pandas ? » Pour résoudre ce problème, elle a intégré et suivi certaines images, comme des photos de Golden Retrievers déjà correctement identifiés comme des chiens, en tant que groupe témoin. Si les travailleurs de la foule pouvaient étiqueter correctement ces images, on pouvait supposer qu’ils travaillaient honnêtement.

Le projet ImageNet qu’elle a lancé a initialement collecté 3,2 millions d’images, puis s’est étendu à 15 millions. Il a offert aux chercheurs l’occasion de comparer l’efficacité de divers algorithmes. La renommée d’AlexNet en 2012 était en grande partie due à son succès dans le défi ImageNet.

On peut dire qu’ImageNet a ouvert la voie à l’avancement de l’apprentissage profond, conduisant à des percées dans des domaines tels que la conduite autonome, la reconnaissance faciale et la reconnaissance d’objets.

Aujourd’hui encore, lorsque les gens mentionnent des percées dans l’IA, ils demandent souvent: « Est-ce son moment ImageNet ? »

Ces dernières années, en plus de faire progresser la recherche, Li Feifei s’est concentrée sur l’augmentation de la diversité et de l’inclusivité dans l’IA, plaidant pour des ressources dans le milieu universitaire afin d’éviter qu’il ne prenne du retard par rapport à l’industrie.

En 2023, son livre « The Worlds I See: Curiosity, Exploration, and Discovery at the Dawn of AI » a été publié, racontant son parcours scientifique et interprétant les moments historiques importants de l’IA en ce siècle.

5. Niki Parmar, l’une des huit auteurs de l’architecture Transformer

L’essor des grands modèles est apparu au grand public peut-être après l’émergence de ChatGPT, mais il ne fait aucun doute que l’origine de cette tendance provient de l’article de 2017 « Attention is All You Need », rédigé par huit ingénieurs de Google.

Cet article a présenté l’architecture révolutionnaire Transformer, sur laquelle reposent presque universellement les principales entreprises d’IA que nous voyons aujourd’hui, y compris ChatGPT d’OpenAI.

Je ne sais pas pour les lecteurs, mais j’ai moi-même été induit en erreur par la représentation médiatique de l’« octuor Transformer », pensant que tous les auteurs étaient des hommes.

Ce n’est pas le cas; Niki Parmar, la troisième auteure du Transformer, est une chercheuse.

Niki Parmar est originaire d’Inde, où elle a poursuivi ses études de premier cycle à l’Indian Institute of Technology de Bombay, avant de venir aux États-Unis pour obtenir une maîtrise en informatique à l’Université de Californie du Sud en 2013.

Niki s’est intéressée à l’apprentissage automatique pendant ses années de premier cycle: « J’ai suivi des MOOC (cours en ligne ouverts et massifs) sur le ML et l’IA proposés par Andrew Ng et Peter Norvig, et j’étais curieuse de la puissance combinée des données, de la correspondance de motifs et de l’optimisation », a-t-elle mentionné dans une interview.

Après avoir obtenu son diplôme en 2015, elle a rejoint l’organisation de recherche de Google, s’intéressant à la recherche pure. En 2017, elle est devenue l’une des auteurs principaux du Transformer.

En ce qui concerne la recherche, elle a déclaré: « Au début, l’abondance d’informations et de recherches autour de moi me déconcertait constamment. Se concentrer sur un problème spécifique et l’explorer avec des pairs peut vous aider à poser les bonnes questions. »

Niki Parmar, avec Ashish Vaswani, également d’origine indienne et premier auteur de l’article sur le Transformer, a cofondé deux entreprises, Adept AI et Essential AI. Elle gère actuellement principalement cette dernière.

Essential AI a obtenu une nouvelle ronde de financement d’une valeur de 56,5 millions de dollars de la part des géants de la technologie AMD, Google et Nvidia à la fin de l’année dernière. Adept AI avait auparavant levé 350 millions de dollars de financement.

La réponse correcte est B.