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Bonne pratique Importée

AI-for-Equity — Mentorat transfrontalier en IA et programmation pour les filles à Dhaka

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Depuis 2019, l'ONG AI-for-Equity propose des cours en ligne de programmation et d'éthique de l'IA, associant des filles de Dhaka (15 ans et plus) à des mentors étudiants américains ; des reportages indépendants indiquent que 60 à 80 % des diplômées poursuivant des études supérieures choisissent des filières STEM.

20 girls (approx.)
Taille de la cohorte fondatrice (2019)
60-80 %
Diplômées poursuivant des filières STEM à l'université
2 %
Femmes au Bangladesh possédant des compétences numériques de base
AI-for-Equity — Mentorat transfrontalier en IA et programmation pour les filles à Dhaka

Détails

Maturité
Pilote
Promoteur
AI-for-Equity (AIE)
Période
2019–2023 (ongoing)
Mots-clés
AI education, gender equality, mentorship

Contexte

AI-for-Equity (AIE), fondée par la data scientist Farhana Faruqe, gère un programme en ligne gratuit d'IA et de programmation pour les filles au Bangladesh, coordonné depuis Dhaka, débutant avec une première cohorte d'environ 20 filles âgées de 15 ans et plus en 2019, initialement recrutées via une école privée pour filles.

Activités

Le programme met en relation des élèves bangladaises avec des mentors bénévoles aux États-Unis malgré un décalage horaire de 12 heures, en enseignant d'abord Scratch du MIT avant de passer à Python et à des concepts d'IA appliquée, l'éthique de l'IA étant intégrée tout au long du cursus plutôt qu'enseignée à part, sans exiger de connaissances techniques préalables.

Résultats

Des reportages indépendants de la School of Data Science de l'université de Virginie - et non des documents propres de l'AIE - indiquent que 60 à 80 % des diplômées du programme poursuivant des études universitaires ont choisi des filières STEM, dans un contexte où seulement 2 % des femmes au Bangladesh possèdent des compétences numériques de base.

Conclusions

Aucune évaluation indépendante décrivant une méthodologie et un groupe de comparison n'a été trouvée, de sorte que le chiffre d'orientation vers les STEM doit être lu comme un résultat autodéclaré par des anciennes élèves, relayé par le journalisme indépendant, plutôt que comme une étude d'impact formelle, et le programme se poursuit malgré des contraintes logistiques telles que la dépendance des participantes à des ordinateurs portables partagés avec leurs parents.

Mise en œuvre
Coût indicatif
Faible (< 50 k€)
Délai jusqu’aux résultats
Long (> 3 ans)
Personnel et compétences
Founded and run by data scientist Farhana Faruqe, with volunteer peer mentors based in the United States paired with Bangladeshi students.

Conditions de réussite

  • A peer-to-peer, cross-border mentorship model requiring no prior technical background from participants.
  • AI ethics integrated throughout the curriculum rather than taught separately.

Modes d’échec courants

  • No independent, methodologically described evaluation (e.g., a matched comparison group) was found.
  • The programme runs despite participants relying on parents' shared laptops, a logistical constraint on scale.

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Sources de données

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Pièces jointes

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