FeministAI au Travail

RÉSUMÉ L'intelligence artificielle (IA) est largement présentée comme une solution neutre et efficace aux biais organisationnels, pourtant son déploiement intensifie souvent les inégalités de genre et intersectionnelles. Les littératures existantes fournissent des comptes rendus partiels : la gestion algorithmique souligne le contrôle sans aborder le genre ; la recherche sur les biais traite la discrimination comme une anomalie technique ; et les critiques féministes diagnostiquent le patriarcat mais manquent d'une explication mécaniste de la manière dont l'IA intègre l'inégalité. Pour combler cette lacune, nous théorisons la rationalité algorithmique féministe, un régime dans lequel l'IA reconfigure les logiques managériales en amont à travers trois mécanismes : la protocolisation du travail genré, la quantification de la subjectivité, et les boucles de rétroaction du corpus qui normalisent l'exclusion comme le bon sens organisationnel. En situant ce cadre historiquement aux côtés du taylérisme et de la gouvernance des plateformes, nous soulignons les continuités dans les rationalités masculinisées et les ruptures dans la bureaucratisation du langage et des données. En s'appuyant sur ces idées, nous proposons un cadre de gouvernance FeministAI basé sur l'intersectionnalité, la transparence et l'éthique des soins, allant au-delà des solutions techniques pour réimaginer la rationalité organisationnelle. Nous soutenons que, sans intervention féministe, les systèmes de décision habilités par l'IA risquent d'institutionnaliser l'inégalité en intégrant des hypothèses genrées dans les catégories, les métriques et les routines organisationnelles, que nous conceptualisons comme un patriarcat algorithmique, où l'inégalité devient une condition d'évaluation en amont plutôt qu'une erreur à corriger en aval.