parit´ e en math´ ematiques
Laurence Broze
Universit´e de Lille et associationfemmes et math´ematiques
10 juillet 2019
Situation g´en´erale des femmes parmi les enseignants-chercheurs et chercheurs
Beaucoup d’informations regroup´ees sur l’onglet
”statistiques” du site : www.femmes-et-maths.fr Bilan social CNRS, site de l’INSMI
Fiches d´emographiques du Minist`ere Galaxie
CNU . . .
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5%
10%
15%
20%
25%
30%
35%
40%
45%
Maîtres de conférences Professeurs Ensemble
27%
12%
22%
44%
27%
39%
Part des femmes à l'Université
Mathématiques pures et appliquées Toutes disciplines
Source: MESR-DGRH 2018
Illustration (en direct) de M´elanie Laborde
Enseignants-chercheurs
Section CNU Hommes Femmes Total % femmes 25
MCF 668 155 823 19%
PR 467 31 498 6%
Total 1135 186 1321 14%
26
MCF 760 387 1147 34%
PR 528 101 629 16%
Total 1288 488 1792 27%
Source : DGRH - MESRI, 2018
Top 12 des disciplines les moins f´eminis´ees
1 25 : Math´ematiques pures : 14,1%(+0,2)
2 63 : Electronique, optronique et syst`emes : 16,9%
3 30 : Milieux dilu´es et optique : 17,5%
4 60 : M´ecanique, g´enie civil, g´enie m´ecanique : 17,6%
5 61 : G´enie info, automatique et trait. du signal : 17,6%
6 29 : Constituants ´el´ementaires : 18,7%
7 34 : Astronomie, astrophysique : 20,5%
8 27 : Informatique : 24,0%
9 28 : Milieux denses et mat´eriaux : 25,7%
10 77 : Th´eologie catholique : 26,7%
11 26 : Math´ematiques appliqu´ees : 27,5%(+0,6)
12 77 : Th´eologie protestante : 27,8%
Illustration (en direct) de M´elanie Laborde
Pourcentages ou effectifs ?
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10%#
20%#
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60%#
Mathéma0ques# Mécanique# Cons0tuants#élémentaires# Génie#informa0que# Génie#électrique# Terre#solide# Structure#de#la#Terre# Milieux#dilués#et#op0que# Milieux#denses#et#matériaux# Mathéma0ques#appliquées# Histoire#du#droit# Astronomie# Science#poli0que# Informa0que# Météorologie# Sciences#économiques# STAPS# Philosophie# Chimie#théorique# Energé0que,#génie#des#procédés# Biologie#des#organismes# Chimie#des#matériaux# Histoire#des#sciences# Géographie#physique# Cultures#et#langues#régionales# Chimie#organique# Biochimie# Anthropologie# Physiologie# Histoire#moderne#et#cont.# Sciences#de#ges0on# Droit#public# Neurosciences# Urbanisme# Biologie#des#popula0ons# Autres#langues# Arts# Biologie#cellulaire# Sociologie# Histoire#ancienne#et#médiévale# Sciences#de#l'éduca0on# Communica0on# Droit#privé# Psychologie# Langues#germaniques# LiTératures#comparées# Langues#anciennes# LiTérature#française# Linguis0que# Langues#slaves# Anglais# Langues#romanes#
%"femmes"professeurs"
Source : MENESR, DGRH, Mars 2015
!"!!!!!!
!!50!!!!
!!100!!!!
!!150!!!!
!!200!!!!
!!250!!!!
Histoire!des!sciences! Cultures!et!langues!régionales! Météorologie! Astronomie! Terre!solide! Anthropologie! Cons=tuants!élémentaires! Histoire!du!droit! Langues!slaves! Science!poli=que! Structure!de!la!Terre! Urbanisme! Biologie!des!organismes! Mathéma=ques! Neurosciences! Autres!langues! Milieux!dilués!et!op=que! STAPS! LiHératures!comparées! Philosophie! Langues!germaniques! Langues!anciennes! Physiologie! Biologie!des!popula=ons! Génie!informa=que! Sciences!de!l'éduca=on! Géographie!physique! Génie!électrique! Arts! Communica=on! Mécanique! Chimie!théorique! Chimie!des!matériaux! Milieux!denses!et!matériaux! Biochimie! Energé=que,!génie!des!procédés! Sociologie! Biologie!cellulaire! Histoire!ancienne!et!médiévale! Chimie!organique! Mathéma=ques!appliquées! Sciences!économiques! Histoire!moderne!et!cont.! Linguis=que! Sciences!de!ges=on! Langues!romanes! Droit!public! Psychologie! LiHérature!française! Informa=que! Anglais! Droit!privé!
nombre'de'femmes'professeurs'
Source : MENESR, DGRH, Mars 2015
Evolution
Colloque des 20 ans de l’association femmes et maths en 2009
Premi`ere journ´ee parit´e en 2011
Graphique 2011
En 15 ans, la part des femmes en mathématiques (sections 25+26) n'a pas progressé
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Part des femmes 21% 21% 21% 21% 21% 21% 20% 20% 21% 21% 21% 21% 21% 21% 21%
1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
Graphique 2019
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1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
En 20 ans, la part des femmes en mathématiques n'a pas progressé
Cette grande stabilit´e cache quelques nuances
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1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
Professeurs section 25 : à ce rythme, il n'y aura plus de femmes en 2075 !
Femmes Hommes
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1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
Professeurs section 26 : à ce rythme, la parité sera atteinte en 2270
Femmes Hommes
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1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
Evolutions des pourcentages par sexe de MCF en section 25
Femmes Hommes
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1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
Evolutions des pourcentages par sexe de MCF en section 26
Femmes Hommes
Pour que la situation ´evolue, il faudrait recruter des femmes...
Recrutements ` a l’universit´e
2017 2018
MCF 25 4 F sur 24 (7%) 2 F sur 22 (9%) MCF 26 11 F sur 30 (37%) 12 F sur 29 (41%) PR 25 2 F sur 15 (13%) 2 F sur 14 (14%) PR 26 5 F sur 26 (19%) 5 F sur 26 (19%)
Les recrutements de femmes restent trop peu nombreux pour modifier les ´evolutions.
Mais :
”Le nombre de postes en math´ematiques baisse, ce n’est pas favorable `a la parit´e”.
Peut-ˆetre... mais auparavant, l’augmentation du nombre de postes n’a profit´e qu’aux hommes.
0 100 200 300 400 500 600 700 800 900
1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
Evolutions des effectifs de MCF en section 25
Femmes Hommes
0 100 200 300 400 500 600 700 800 900
1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
Evolutions des effectifs de MCF en section 25
Femmes Hommes
Il ne suffit donc pas de cr´eer davantage de postes pour r´egler le probl`eme. . .
Au CNRS
Math´ematiques et interactions des math´ematiques (section 41)
Hommes Femmes Total % Femmes
CR 298 68 366 19%
et DR
Source : CNRS, bilan social 2017
Top 12 des sections les moins f´eminis´ees
1 Th´eories physiques 10,6%
2 Mati`ere condens´ee : structures et propr. ´electroniques 17,0%
3 STIC : fondements de l’informatique 18,4%
4 Math´ematiques et interactions des math´ematiques 18,6%
5 M´ecanique des solides. Mat´eriaux et structures 19,4%
6 Atomes, optique, plasmas 19,6%
7 Micro et nanotechnologies 20,2%
8 STIC : Traitements, syst. int´egr´es mat´eriel-logiciel, robots, images 21,2%
9 Syst`eme solaire et univers lointain 22,7%
10 Interactions, particules, noyaux 23,0%
11 Milieux fluides et r´eactifs 24,3%
12 Mati`ere condens´ee : organisation et dynamique 26,9%
Illustration (en direct) de M´elanie Laborde
0 50 100 150 200 250 300 350
Evolution des effectifs au CNRS en mathématiques (section 1 puis 41)
Femmes Hommes
Conclusion statistique
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1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 En 20 ans, la part des femmes en mathématiques n'a pas progressé
La situation semble extrˆemement stable, c’est une sorte de point d’´equilibre d’un syst`eme.
Ce syst`eme r´esulte de rapports sociaux de sexe.
Pour en sortir, il faut imaginer d’autres mesures que de simples mesures d’accompagnement.
St´er´eotype : Ensemble de croyances partag´ees `a propos des caract´eristiques personnelles, des traits de
personnalit´e, des comportements, propres `a un groupe de personnes
St´er´eotype de genre : Les croyances partag´ees `a propos des caract´eristiques, des comportements et des
comp´etences propres `a chaque sexe.
L’acquisition des connaissances st´er´eotypiques relatives aux activit´es et aux occupations associ´ees `a chaque sexe se fait entre 3 et 5 ans (identit´e sexu´ee).
Ces m´ecanismes sont inconscients mais agissent avec beaucoup de force et d’efficacit´e. Ils provoquent des
Exemple de st´er´eotype de genre : les femmes ne sont pas aussi bonnes que les hommes en math´ematiques
Ce st´er´eotype (et bien d’autres) est int´erioris´e inconsciemment d`es la petite enfance.
Plus les gar¸cons adh´erent aux st´er´eotypes de genre, plus ils surestiment leurs performances en
math´ematiques, et obtiennent des notes sup´erieures
`
a leurs comp´etences r´eelles.
Plus les filles adh´erent aux st´er´eotypes de genre, plus elles sous-estiment leurs performances en math´ematiques, et obtiennent des notes inf´erieures
`
a leurs comp´etences r´eelles.
Comment cela se fait-il ?
Menace du st´er´eotype : le st´er´eotype va s’activer en pr´esence d’une ´epreuve ressentie (mˆeme
inconsciemment) comme un diagnostic du st´er´eotype.
Il fonctionne sur la peur (inconsciente ou pas) de confirmer le st´er´eotype ou d’ˆetre jug´e sur la base d’un st´er´eotype n´egatif attach´e `a son groupe d’appartenance.
Il engendre des pens´ees intrusives qui provoquent une surcharge cognitive dans les capacit´es en m´emoire de travail et amoindrissent les ressources disponibles pour faire face `a une tˆache.
Illustration (en direct) de Lea Allenou
Ce m´ecanisme a des cons´equences directes : sur la capacit´e `a r´eussir dans une tˆache en math´ematiques
sur la capacit´e `a envisager et `a mener `a terme une carri`ere en math´ematiques
sur les strat´egies d’´evitement (ou pas) du diagnostic du st´er´eotype de genre
Ces cons´equences sont
globalement positives pour les hommes globalement n´egatives pour les femmes
Comment en r´eduire les effets ?
Il faut tout d’abord remettre en question la validit´e du st´er´eotype et aussi informer sur la menace du
st´er´eotype : enseignants, parents, enfants.
Actions possibles en math´ematiques : promouvoir des femmes mod`eles montrer la comp´etence des femmes
rendre les femmes plus nombreuses `a tous les
niveaux (et les hommes un peu moins nombreux. . .) . . .
L’implication des hommes est indispensable. . .
