Quand l'expérience devient un handicap

Pourquoi Womafreesm audite la façon dont l'IA, le recrutement et le marketing voient les femmes de 45 à 64 ans

Marina SukhomlinovaFondatrice et présidente de Womafreesm

12 min de lecture 2 Nov 64

À 49 ans, une femme est peut-être en train de prendre certaines des décisions les plus lourdes de conséquences de sa vie. Elle gère peut-être un budget familial important, dirige une équipe, conseille un comité de direction, élève des adolescents, soutient des parents vieillissants, négocie des investissements, porte vingt-cinq ans de savoir professionnel et comprend les rouages cachés de son secteur mieux que des personnes arrivées dix ans après elle.

Sa valeur réelle atteint peut-être l'un de ses plus hauts niveaux.

Et pourtant, au même moment, quelque chose d'étrange peut commencer à se produire. Le marché cesse de voir en elle la cliente idéale. Le langage du recrutement se met à traduire l'expérience en « surqualification », en « adéquation culturelle » ou en doutes sur son potentiel à long terme. L'imagerie publique l'éloigne discrètement du centre. Un homme du même âge peut acquérir la grammaire visuelle de l'autorité, tandis qu'une femme du même âge commence à acquérir celle du déclin.

Et voilà qu'un nouvel acteur est entré dans ce processus : l'intelligence artificielle.

Les systèmes d'IA aident de plus en plus les entreprises à définir leurs publics, générer des profils de clients, rechercher des candidats, classer des candidatures, résumer des CV, recommander des experts, créer des concepts publicitaires et décider à quoi ressemble une personne « forte », « pertinente » ou « crédible ».

Cela soulève une question dont les conséquences vont bien au-delà de la représentation :

Que se passe-t-il quand une femme gagne en expérience dans la réalité, alors que les systèmes qui décrivent sa valeur commencent à aller dans la direction opposée ?

The World Organization of Women Nations Womafreesm a lancé l'International Audit of Systematic Misclassification and Underrepresentation of Women Aged 45-64 in Market and AI Systems pour examiner précisément cette question.

L'étude analyse les femmes de 45-54 ans et de 55-64 ans comme deux groupes distincts au Royaume-Uni, en Allemagne, en Pologne, en Ukraine et en Espagne, en se concentrant sur trois environnements où une valeur est attribuée en permanence : le marketing, le recrutement et l'intelligence artificielle. Elle mesure la visibilité, l'autorité attribuée, la pertinence et la valeur perçue, puis compare ces tendances avec celles des hommes d'âge comparable et des femmes plus jeunes. (womafreesm.com)

L'étude est dirigée par Marina Sukhomlinova, fondatrice et présidente de The World Organization of Women Nations Womafreesm. Le registre officiel des sociétés de l'État de Floride mentionne Sukhomlinova en qualité de présidente de l'organisation. (search.sunbiz.org)

Le problème est peut-être plus profond que l'âgisme

On parle généralement de l'âgisme comme d'une attitude. Quelqu'un suppose qu'un travailleur plus âgé est plus lent. Un recruteur se figure qu'un candidat plus jeune sera plus « dynamique ». Une marque croit que la jeunesse rend un produit plus désirable. Un organisateur de conférences place systématiquement des femmes plus jeunes sur la scène principale, tandis que les femmes expérimentées apparaissent dans des tables rondes sur le mentorat, le bien-être ou la diversité.

Ces décisions peuvent sembler isolées.

L'IA change l'échelle du problème.

Quand des millions de décisions culturelles deviennent des données d'entraînement, un stéréotype peut passer de l'intuition humaine à l'infrastructure technique. Une fois inscrit là, il peut être reproduit encore et encore, rapidement, avec toutes les apparences de la neutralité.

Une étude marquante publiée dans Nature en octobre 2025 donne à cette inquiétude un poids exceptionnel. Douglas Guilbeault, Solène Delecourt et Bhargav Srinivasa Desikan ont analysé près de 1,4 million d'images et de vidéos, 3 495 catégories professionnelles et sociales et neuf modèles de langage. Les femmes y étaient systématiquement représentées comme plus jeunes que les hommes, et certains des plus grands écarts apparaissaient dans les métiers associés à un statut et à des revenus plus élevés. (Nature)

L'expérience sur les CV est encore plus troublante.

Sur 34 560 CV générés, le simple fait de remplacer un prénom masculin par un prénom féminin amenait ChatGPT à produire une candidate en moyenne 1,6 an plus jeune, diplômée 1,3 an plus récemment et dotée de 0,92 année d'expérience pertinente en moins. Les chercheurs ont aussi constaté une tendance dans l'évaluation : les hommes plus âgés recevaient des appréciations particulièrement favorables, alors que le lien entre l'âge et la qualité perçue fonctionnait différemment pour les femmes. (Nature)

Prenez la mesure de ce que cela signifie.

Personne n'a explicitement demandé au système de réduire l'expérience d'une femme.

C'est le modèle lui-même qui a produit la différence.

C'est là que commence la recherche de Womafreesm.

Quatre candidats pour un même poste

Prenons une entreprise qui recrute pour un poste de stratégie de haut niveau, en relation directe avec les clients.

La candidate A est une femme de 32 ans.

La candidate B est une femme de 49 ans.

La candidate C est une femme de 59 ans.

Le candidat D est un homme de 49 ans.

Leur formation, leurs résultats professionnels, leurs capacités de communication et leurs qualités de leadership sont équivalents.

Demandez maintenant à un système d'IA de les classer.

Demandez-lui qui a la plus forte stature de dirigeant. Demandez-lui qui a le plus de crédibilité face aux clients. Demandez-lui qui semble avoir le plus fort potentiel à long terme. Demandez-lui quel candidat mérite un salaire dans le haut de la fourchette.

Puis recommencez l'expérience.

Changez de pays. Changez de langue. Changez de système d'IA. Relancez la même structure, encore et encore.

Une réponse isolée ne prouve pas grand-chose. Un schéma récurrent à travers les systèmes, les requêtes, les pays et les répétitions devient un objet d'une autre nature. Il devient mesurable.

La même logique peut s'appliquer au marketing.

Donnez à un système d'IA quatre consommateurs aux profils financiers comparables : une femme de 32 ans, une femme de 49 ans, une femme de 59 ans et un homme de 49 ans. Demandez-lui de répartir entre eux 100 % d'un budget publicitaire.

Si la femme de 49 ans reçoit moins d'investissement que l'homme de 49 ans malgré des revenus, un comportement numérique et un pouvoir de décision financière équivalents, nous pouvons examiner l'explication. Si la femme de 59 ans reçoit encore moins, nous pouvons examiner le langage qui accompagne cette réduction. Si ces décisions se répètent d'un système et d'un pays à l'autre, nous commençons à voir quelque chose de plus précis qu'une impression culturelle dérangeante.

Nous commençons à voir une possible erreur systématique de classification de la pertinence économique.

Cette distinction compte.

Un marché peut négliger ceux qui détiennent son argent

La contradiction économique est déjà visible.

Le Boston Consulting Group a étudié 18 000 consommateurs dans 12 pays et constaté que les personnes de 50 à 70 ans représentaient environ 27 % des dépenses dans neuf grandes catégories de produits, soit près de 7 000 milliards de dollars par an. Sur des marchés comme le Royaume-Uni, l'Allemagne et l'Espagne, cette tranche d'âge pesait environ 40 % des dépenses dans les catégories étudiées. (BCG Global)

Le basculement démographique s'accélère. World Data Lab, NielsenIQ et Silver Economy estiment que les personnes de 60 ans et plus représentent environ 19 000 milliards de dollars de dépenses de consommation mondiales en 2026, soit 27 % de la consommation mondiale, et que ces dépenses devraient atteindre 34 000 milliards de dollars d'ici 2036.

Pourtant, l'image culturelle du consommateur qui compte reste souvent plus jeune.

En 2025, l'Advertising Standards Authority (ASA), l'autorité britannique de régulation de la publicité, a publié une étude menée auprès de plus de 4 000 personnes. Selon cette étude, 44 % des adultes britanniques estimaient que les personnes âgées étaient sous-représentées ou absentes de la publicité, en particulier dans la mode, la beauté, la technologie et l'équipement de la maison. Par ailleurs, 35 % pensaient que les personnes âgées faisaient l'objet de stéréotypes négatifs, et 58 % que la publicité peut fortement influencer la façon dont la société perçoit les personnes âgées. (ASA)

C'est là que réside l'absurdité commerciale.

Une population peut accumuler du capital, de l'expertise et du pouvoir d'achat tout en perdant, dans le même temps, sa place symbolique dans les systèmes conçus pour lui vendre.

Pour les femmes, l'âge croise une deuxième règle culturelle. La maturité masculine a historiquement été associée à l'expérience, à l'ancienneté et à l'autorité. La maturité féminine a souvent été enfermée dans un vocabulaire culturel plus étroit, centré sur l'apparence, le soin aux autres, le déclin ou la disparition.

Une étude comparative de 2012 sur la publicité télévisée a relevé une asymétrie frappante : l'autorité professionnelle augmentait dans la représentation des hommes plus âgés, tandis que les femmes plus âgées étaient fortement sous-représentées et privées de rôles professionnels aussi valorisés. (ScienceDirect)

Plus de dix ans plus tard, l'IA générative est entraînée sur l'archive culturelle produite par ce monde-là.

La question dépasse donc celle de savoir si l'IA comporte des biais.

La question est de savoir si la hiérarchie de la pertinence d'hier est en train de devenir l'infrastructure de décision automatisée de demain.

La femme qui disparaît sans quitter la pièce

Cette recherche compte aussi pour une autre raison.

La discrimination liée à l'âge s'annonce rarement ouvertement.

Une femme de 52 ans reçoit rarement une lettre disant : « Nous considérons votre âge comme un handicap. »

Elle entend quelque chose de plus subtil.

« Nous recherchons une expérience plus récente. »

« Il nous faut quelqu'un de dynamique. »

« Nous réfléchissons attentivement à l'adéquation culturelle. »

« Vous êtes peut-être surqualifiée. »

« Nous cherchons un profil qui s'inscrive dans la durée. »

Chaque formule peut avoir un sens légitime. La question scientifique porte sur la tendance : qui reçoit ces qualificatifs, dans quelles conditions, et si le langage change lorsque l'âge et le genre changent alors que les qualifications restent comparables.

Les grandes études sur l'emploi donnent déjà des raisons d'enquêter.

Une expérience de terrain portant sur plus de 40 000 candidatures a mis en évidence des preuves solides de discrimination liée à l'âge à l'embauche envers les femmes plus âgées, en particulier celles qui approchent de l'âge de la retraite, et des preuves nettement plus faibles pour les hommes plus âgés. (Journal of Political Economy)

Selon des travaux de l'OCDE, parmi les travailleurs de 45 ans et plus interrogés dans le cadre d'une enquête internationale, 18 % déclaraient s'être souvent vu refuser un emploi en raison de leur âge, 11 % avoir été écartés d'une promotion et 8 % s'être vu refuser une formation ou un développement professionnel. L'OCDE souligne aussi des données montrant une discrimination à l'embauche particulièrement marquée envers les femmes plus âgées. (OCDE)

Parmi les Américaines de 50 ans et plus qui travaillaient ou cherchaient un emploi, l'AARP a constaté que 66 % estimaient, d'après ce qu'elles avaient vu ou vécu, que les travailleurs plus âgés subissent une discrimination liée à l'âge, et que 95 % d'entre elles jugeaient cette discrimination courante. Ces femmes faisaient état de préjugés selon lesquels les salariés plus âgés seraient moins à l'aise avec la technologie, réfractaires au changement ou moins dignes de bénéficier de formations. (aarp.org)

Pour la femme qui vit cette situation, la violence psychologique tient en partie à l'ambiguïté.

Rien n'est assez explicite pour être prouvé.

Chaque événement, pris isolément, peut recevoir une autre explication.

Alors elle commence à se corriger elle-même. Elle retire des années de son CV. Elle change de photo. Elle apprend le vocabulaire de la « pertinence ». Elle voit un collègue du même âge gagner en autorité, tandis que son propre âge devient peu à peu quelque chose qu'elle doit gérer.

Puis vient la question la plus corrosive :

Et si je me faisais des idées ?

La recherche change la nature de cette question.

Les preuves permettent à une femme de remplacer un soupçon intime par quelque chose de vérifiable.

Pourquoi Womafreesm distingue les 45-54 ans des 55-64 ans

« Les femmes de plus de 45 ans » semble une catégorie utile, jusqu'au moment où la catégorie elle-même masque le mécanisme.

Une femme de 46 ans qui affronte les premiers signes d'une dévalorisation professionnelle liée à l'âge peut occuper une position de marché très différente de celle d'une femme de 61 ans dont l'expérience a déjà été réinterprétée par les employeurs, les marques ou les algorithmes.

Les regrouper peut aplatir la courbe précisément là où se produit le changement le plus important.

C'est pourquoi l'audit de Womafreesm étudie séparément les femmes de 45-54 ans et de 55-64 ans, et les compare aux hommes d'âge comparable et aux femmes de 25-39 ans. Le dispositif examine trois dimensions distinctes : si les femmes apparaissent, quelle autorité leur est attribuée, et quel degré de pertinence ou de valeur les systèmes leur accordent.

La visibilité seule est une mesure faible.

Une femme peut être présente partout et avoir pourtant peu d'autorité.

Elle peut figurer dans une publicité tout en restant absente du profil de clientèle premium de la marque.

Elle peut apparaître au programme d'une conférence tout en héritant de la table ronde sur les parcours personnels plutôt que de la conférence principale.

Elle peut figurer sur la liste restreinte d'un recrutement tout en étant notée avec prudence sur son potentiel à long terme.

L'IA peut la décrire comme expérimentée, alors qu'un homme ayant la même expérience sera décrit comme faisant autorité.

C'est précisément l'écart entre présence et pouvoir que cette recherche examine.

L'IA a rendu cette question urgente

Le monde de la réglementation bouge déjà.

Le règlement européen sur l'IA (AI Act) classe les systèmes d'IA utilisés pour le recrutement, le filtrage et l'évaluation des candidats dans la catégorie à haut risque, car ils peuvent avoir un effet concret sur les carrières et les droits fondamentaux. Les lignes directrices de la Commission européenne reconnaissent explicitement que l'IA utilisée dans l'emploi peut perpétuer des discriminations historiques envers les femmes et certaines tranches d'âge. (ai-act-service-desk.ec.europa.eu)

Au Royaume-Uni, l'Information Commissioner's Office (ICO), l'autorité de protection des données, a audité des fournisseurs d'outils de recrutement fondés sur l'IA et formulé près de 300 recommandations portant sur l'équité, la transparence, la minimisation des données et la protection des personnes en recherche d'emploi. L'ICO conseille expressément aux organisations de contrôler l'équité, l'exactitude et les biais de leurs outils d'IA. (ICO)

Aux États-Unis, le National Institute of Standards and Technology recommande de mesurer les biais systémiques de l'IA générative entre groupes et sous-groupes démographiques, dans le cadre d'une gestion responsable des risques liés à l'IA. (NIST)

La direction est claire : les organisations auront de plus en plus besoin de moyens pour démontrer que les systèmes automatisés traitent les groupes humains avec exactitude et équité.

Cela donne à cette recherche un deuxième objectif.

Womafreesm constitue une base de preuves qui pourra, à terme, servir de fondement à un cadre d'audit concret pour les marques, les employeurs, les cabinets de recrutement et les développeurs d'IA. Ce travail s'inscrit dans Womafreesm Evidence Data, se rattache au Women's Life-Cycle Economy Index et contribue à l'architecture plus large de l'Equal Consideration Standard, le cadre de Womafreesm qui vérifie si les systèmes tiennent compte des paramètres réels de la vie des femmes.

L'architecture publique complète de la recherche, les pays participants, la présentation de la méthodologie et les actualités du projet sont disponibles sur la page officielle de la recherche Womafreesm. Découvrir l'audit Women 45-64 : marketing, recrutement et IA

Ce qu'exige l'intégrité scientifique

Toute recherche sérieuse repose sur une discipline inconfortable : l'hypothèse doit pouvoir perdre.

Womafreesm cherche à établir si une erreur systématique de classification selon l'âge et le genre existe, où elle apparaît, quelle est sa force et si elle varie selon les pays et les domaines. Le dispositif doit rester capable de mettre en évidence une tendance forte, une tendance faible, des tendances différentes selon les pays, ou l'absence de l'effet attendu.

C'est essentiel.

Les femmes ont très peu à gagner d'une recherche conçue pour confirmer ce qu'une organisation veut déjà croire. Elles ont beaucoup à gagner de preuves qui résistent à la possibilité d'être contredites.

L'objectif dépasse donc la démonstration que les femmes de 45 à 64 ans sont traitées injustement.

L'objectif est de découvrir où les systèmes deviennent inexacts.

Parce qu'un marché inexact gaspille de l'argent.

Un système de recrutement inexact gaspille des talents.

Un système d'IA inexact reproduit à grande échelle les présupposés d'hier.

Une culture inexacte apprend à des millions de femmes à interpréter une disparition structurelle comme un déclin personnel.

La vraie question est de savoir qui a le droit de rester pertinent

Pendant des décennies, on a appris aux femmes à se préparer au vieillissement comme à un ajustement personnel.

Restez dans le coup. Restez séduisante. Restez souple. Restez employable. Restez pleine d'énergie. Réinventez-vous. Actualisez vos compétences. Apprenez la nouvelle plateforme. Refaites votre CV. Changez de coiffure. Changez de ton. Changez votre corps. Adaptez-vous assez vite pour rester lisible par le système.

C'est toute cette logique qui mérite d'être examinée.

Et si une femme arrivait à 52 ans avec trente ans de savoir professionnel, d'intelligence financière, de capital relationnel, de capacité à repérer les schémas, de jugement et de compréhension vécue, alors que le système qui l'entoure a tout simplement appris à mesurer les mauvaises choses ?

Et si le marché perdait de vue la valeur précisément au moment où elle est devenue plus difficile à imiter ?

Et si le système de recrutement lisait l'expérience accumulée comme un avenir réduit ?

Et si l'IA apprenait que l'autorité vieillit bien chez un homme et que la pertinence vieillit mal chez une femme ?

Et que se passe-t-il quand ces présupposés s'inscrivent dans des milliers de recommandations automatisées que personne ne vit comme une discrimination, parce que chaque résultat, pris isolément, paraît plausible ?

Voilà pourquoi l'International Audit of Systematic Misclassification and Underrepresentation of Women Aged 45-64 in Market and AI Systems a toute son importance.

Il concerne les femmes, bien sûr.

Il concerne aussi la qualité des marchés, la répartition des talents, la fiabilité de l'intelligence artificielle et l'honnêteté intellectuelle des institutions.

Une civilisation révèle ce qu'elle valorise à travers les personnes qu'elle continue de voir.

Womafreesm pose une question plus difficile :

Et si des millions de femmes continuaient de peser dans l'économie, d'exercer leur métier avec compétence et de compter dans la société, alors que les systèmes qui décident de la pertinence ont déjà commencé à regarder ailleurs ?

Si c'est bien ce qui se passe, il faudra aux femmes davantage que des encouragements à rester visibles.

Ce sont les systèmes qu'il faut corriger.

Et la correction commence par les preuves.

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