Analyse sur les représentations des biais en traitement automatique du langage naturel

Lévesque, Carol-Ann (2024). « Analyse sur les représentations des biais en traitement automatique du langage naturel » Mémoire. Montréal (Québec, Canada), Université du Québec à Montréal, Maîtrise en communication.

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Résumé

Le développement massif des technologies en traitement automatique du langage naturel (TALN), ainsi que l’obsession grandissante de la taille des modèles de langage utilisés, s’accompagne d’enjeux sociaux et environnementaux trop souvent occultés. À travers une méta-synthèse qualitative, notre mémoire présente une analyse du développement technologique en TALN et explore comment différentes études traitent des biais dans ce domaine en plein essor. Les résultats de notre analyse ont été mis en relation, puis approfondis avec les concepts encadrant notre recherche, tels que le langage opérationnel, les biais des représentations de l’IA et l’éthique relationnelle. Nous avons constaté que les études sur les biais au sein de notre corpus privilégient largement des méthodologies quantitatives pour traiter de ce sujet social, souvent au détriment d’une analyse approfondie du concept de biais lui-même et de sa relation au langage. La recherche en NLP devrait davantage se nourrir des approches interdisciplinaires et inclusives, afin de mieux comprendre et approfondir les aspects socioculturels et les préjudices liés aux biais. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Traitement automatique du langage naturel, biais, modèle de langage, intelligence artificielle

Type:	Mémoire accepté
Informations complémentaires:	Fichier numérique reçu et enrichi en format PDF/A.
Directeur de thèse:	Stewart, Michelle
Mots-clés ou Sujets:	Traitement automatique des langues naturelles / Biais algorithmiques / Recherche / Modèles de langage
Unité d'appartenance:	Faculté de communication
Déposé par:	Service des bibliothèques
Date de dépôt:	04 mars 2024 10:59
Dernière modification:	04 mars 2024 10:59
Adresse URL :	http://archipel.uqam.ca/id/eprint/17462

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