UN Women AI School — Formation régionale en IA pour les militantes de l'égalité de genre en Asie-Pacifique

Le Bureau régional d'ONU Femmes pour l'Asie et le Pacifique, basé à Bangkok, a lancé en mai 2024 l'AI School gratuite afin de doter les militantes pour l'égalité des genres, les dirigeantes féministes, les militants pour la justice climatique, les entrepreneures et les professionnels issus de communautés sous-représentées de toute l'Asie et du Pacifique de compétences pratiques en IA.

Le programme vise à renforcer la capacité régionale à utiliser et gouverner l'IA de manière inclusive en matière de genre, en couvrant les fondamentaux de l'IA, l'IA responsable, l'atténuation des biais et l'ingénierie de prompts, dispensé à la fois en présentiel et à distance pour toucher des participants dans toute la région plutôt que dans un seul lieu.

L'école propose trois parcours — un parcours Design de deux jours et un parcours Policy (chacun composé de cinq sessions d'une heure), ainsi qu'un parcours Access de trois mois combinant cours hebdomadaires, conférences d'experts et ateliers pratiques — soutenus par un Companion GPT personnalisé pour le tutorat et un Grand Challenge sur la conception d'IA inclusive en matière de genre. Des diplômées ont ensuite développé des outils appliqués, dont l'assistant numérique CSW GPT, conçu avec le 30 for 2030 Youth Leadership Network pour soutenir le processus d'examen Pékin+30.

En 2025, le programme fait état de plus de 3 000 participants depuis son lancement en mai 2024 et d'une satisfaction globale de 100 % dans les enquêtes auprès des participants, bien qu'il s'agisse de statistiques du programme auto-déclarées, sans évaluation indépendante ni données désagrégées publiées sur l'achèvement ou l'évaluation des compétences.

Comme l'école est régionale et majoritairement virtuelle plutôt que rattachée à une salle de classe ou à un établissement unique, une comparaison directe avec des projets pilotes d'un seul établissement n'est pas appropriée ; des preuves de résultats plus solides — telles qu'une évaluation indépendante ou un suivi des taux d'achèvement — seraient nécessaires pour aller au-delà des données de satisfaction auto-déclarées.