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Les outils de reconnaissance vocale auraient un biais raciste selon une étude

Ces technologies ont plus de mal à reconnaître les phrases prononcées par des afro-américains que par des blancs.

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© Unsplash / Kevin Bhagat

Les algorithmes de reconnaissance faciale sont-ils soumis à des biais racistes ? La question revient souvent dans l’actualité et de nombreuses recherches tendent même à le prouver. Une étude du MIT publiée il y a quelques années concluait qu’être un homme à la peau blanche faciliterait grandement le travail de l’IA. Selon les chiffres publiés en 2018, les dispositifs utilisés par Microsoft et IBM ont un taux de succès moyen de 95 % pour les blancs, mais il tombe à 77,6 % pour les noirs.

La tendance semble être la même pour la reconnaissance vocale si l’on en croit le travail effectué par des chercheurs de l’Université de Stanford. Selon ces derniers, les algorithmes ont des taux d’erreurs plus élevés lorsque les paroles sont prononcées par des afro-américains. C’est un vrai problème car ces technologies sont très utilisées notamment sur les téléphones portables ou sur les enceintes connectées.

Vers des technologies de reconnaissance vocale plus inclusives ?

Dans le détail, les scientifiques ont réuni des échantillons vocaux d’utilisateurs noirs et blancs. Ce groupe était par ailleurs constitué de personnes situées dans plusieurs états américains. Le résultat est éloquent puisque pour tous les cas étudiés, les taux d’erreur sur les mots des afro-américains étaient quasiment le double de celui enregistré chez les locuteurs blancs. Le constat était particulièrement troublant chez les hommes noirs, les discours des femmes semblent quant à eux mieux reconnus par l’IA.

Les scientifiques tiennent cependant à nuancer un peu ces résultats qui ont peut-être été quelque peu biaisés par l’origine géographique des personnes. Comme le rappelle ArsTechnica, l’accent de Californie est en effet souvent considéré comme plus neutre et les taux d’erreur avaient tendance à diminuer pour l’ensemble des locuteurs de cet état.

Ce constat général pourrait en tout cas inciter les développeurs à travailler pour rendre leurs algorithmes plus inclusifs qu’ils ne le sont actuellement.

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