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Biais de genre dans la traduction automatique neuronale : étude des facteurs potentiels pour la traduction des noms de métiers

Master program titleMaîtrise universitaire en traduction et technologies - Mention localisation et traduction automatique
Defense date2022
Abstract

Les modèles d’intelligence artificielle connaissent actuellement une croissance considérable. Malgré la confiance qui leur est accordée au quotidien, ces algorithmes peuvent pourtant être victimes de biais et produire des résultats discriminants pour les individus. La traduction automatique neuronale repose sur cette technologie, c’est pourquoi elle est également sujette à ce phénomène algorithmique. Les experts du domaine cherchent donc à identifier et réduire les biais, en s’intéressant notamment à la question du genre. En s’appuyant sur leurs études, le présent mémoire vise à analyser différents facteurs afin de déterminer s’ils influencent la présence des biais de genre dans la traduction automatique neuronale de phrases contenant des noms de métiers. À partir d’une évaluation humaine sur la traduction réalisée par cinq modèles neuronaux d’un corpus de type test suite, l’analyse confirme le rôle des stéréotypes comme source principale des biais tout en contribuant à la compréhension des autres facteurs étudiés.

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Keywords
  • Traduction automatique neuronale
  • Biais de genre
  • Test suite
Citation (ISO format)
TRIBOULET, Bertille. Biais de genre dans la traduction automatique neuronale : étude des facteurs potentiels pour la traduction des noms de métiers. 2022.
Main files (1)
Master thesis
accessLevelPublic
Identifiers
  • PID : unige:164472
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Technical informations

Creation10/28/2022 9:42:00 AM
First validation10/28/2022 9:42:00 AM
Update time07/25/2023 10:31:08 AM
Status update07/25/2023 10:31:08 AM
Last indexation02/01/2024 9:00:42 AM
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