# Évaluation automatique des biais de genre dans des modèles de langue auto-régressifs

Fanny Ducel, Aurélie Névéol, Karën Fort

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## To cite this version:

Fanny Ducel, Aurélie Névéol, Karën Fort. Évaluation automatique des biais de genre dans des modèles de langue auto-régressifs. TALN 2024, Jul 2024, Toulouse, France. hal-04621134

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https://inria.hal.science/hal-04621134

Submitted on 23 Jun 2024

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lished or not. The documents may come from
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L'archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est
destinée au dépôt et à la diffusion de documents
scientifiques de niveau recherche, publiés ou non,
émanant des établissements d'enseignement et de
recherche français ou étrangers, des laboratoires
publics ou privés.

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# Évaluation automatique des biais de genre dans des modèles de langue auto-régressifs

Fanny Ducel, Aurélie Névéol, Karën Fort

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## To cite this version:

Fanny Ducel, Aurélie Névéol, Karën Fort. Évaluation automatique des biais de genre dans des modèles de langue auto-régressifs. 31ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN 2024), Jul 2024, Toulouse, France. pp.64-84. hal-04621134

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recherche français ou étrangers, des laboratoires
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# Évaluation automatique des biais de genre dans des modèles de langue auto-régressifs

Fanny Ducel¹, Aurélie Névéol¹, Karën Fort²

(1) Université Paris-Saclay, CNRS, LISN, 91400, Orsay, France

(2) Sorbonne Université / Université de Lorraine, CNRS, Inria, LORIA, F-54000 Nancy, France
fanny.ducel@lisn.fr, aurelie.neveol@lisn.fr, karen.fort@loria.fr

## RÉSUMÉ

Nous proposons un outil pour mesurer automatiquement les biais de genre dans des textes générés par des grands modèles de langue dans des langues flexionnelles. Nous évaluons sept modèles à l'aide de 52 000 textes en français et 2 500 textes en italien, pour la rédaction de lettres de motivation. Notre outil s'appuie sur la détection de marqueurs morpho-syntaxiques de genre pour mettre au jour des biais. Ainsi, les modèles favorisent largement la génération de masculin : le genre masculin est deux fois plus présent que le féminin en français, et huit fois plus en italien. Les modèles étudiés exacerbent des stéréotypes attestés en sociologie en associant les professions stéréotypiquement féminines aux textes au féminin, et les professions stéréotypiquement masculines aux textes au masculin.

## ABSTRACT

Automatically Assessing Gender Biases in Autoregressive Language Models.

We propose a framework to automatically measure gender biases in generated texts, for inflected languages. We evaluate seven language models, on over 52,000 texts in French and 2,500 texts in Italian, for cover letter writing. Our tool relies on the detection of morpho-syntactic gender markers to uncover biases. Thus, models are strongly biased towards the generation of masculine markers : generated texts contain twice as many masculine (vs. feminine) markers in French, and eight times as many in Italian. The models we study also exacerbate gender stereotypes that are evidenced in social science studies and associate feminine inflections with stereotypically feminine occupations, whereas stereotypically masculine occupations are strongly associated with masculine markers.

**MOTS-CLÉS** : Biais, Stéréotype, Genre, Modèle de langue (LLM), Français, Italien.

**KEYWORDS** : Bias, Stereotype, Gender, Language Model (LLM), French, Italian.

## 1 Introduction

Au cours des dernières années, les grands modèles de langue (Large Language Models, ou LLM) sont devenus l'approche privilégiée pour la plupart des tâches de traitement automatique des langues (TAL) telles que la classification de textes, la reconnaissance d'entités nommées ou la traduction automatique (Howard & Ruder, 2018; Epure & Hennequin, 2022; Peng et al., 2023), y compris pour des applications destinées au grand public. Néanmoins, ces modèles non seulement reproduisent, mais amplifient les biais stéréotypés (Gehman et al., 2020; Dhamala et al., 2021; Kirk et al., 2021) qu'il est important de détecter et d'évaluer afin d'éviter qu'ils ne perpétuent des discriminations.
# Évaluation automatique des biais de genre dans des modèles de langue auto-régressifs

Fanny Ducel¹, Aurélie Névéol¹, Karën Fort²

(1) Université Paris-Saclay, CNRS, LISN, 91400, Orsay, France

(2) Sorbonne Université / Université de Lorraine, CNRS, Inria, LORIA, F-54000 Nancy, France
fanny.ducel@lisn.fr, aurelie.neveol@lisn.fr, karen.fort@loria.fr

## RÉSUMÉ

Nous proposons un outil pour mesurer automatiquement les biais de genre dans des textes générés par des grands modèles de langue dans des langues flexionnelles. Nous évaluons sept modèles à l'aide de 52 000 textes en français et 2 500 textes en italien, pour la rédaction de lettres de motivation. Notre outil s'appuie sur la détection de marqueurs morpho-syntaxiques de genre pour mettre au jour des biais. Ainsi, les modèles favorisent largement la génération de masculin : le genre masculin est deux fois plus présent que le féminin en français, et huit fois plus en italien. Les modèles étudiés exacerbent des stéréotypes attestés en sociologie en associant les professions stéréotypiquement féminines aux textes au féminin, et les professions stéréotypiquement masculines aux textes au masculin.

## ABSTRACT

### Automatically Assessing Gender Biases in Autoregressive Language Models.

We propose a framework to automatically measure gender biases in generated texts, for inflected languages. We evaluate seven language models, on over 52,000 texts in French and 2,500 texts in Italian, for cover letter writing. Our tool relies on the detection of morpho-syntactic gender markers to uncover biases. Thus, models are strongly biased towards the generation of masculine markers : generated texts contain twice as many masculine (vs. feminine) markers in French, and eight times as many in Italian. The models we study also exacerbate gender stereotypes that are evidenced in social science studies and associate feminine inflections with stereotypically feminine occupations, whereas stereotypically masculine occupations are strongly associated with masculine markers.

**MOTS-CLÉS** : Biais, Stéréotype, Genre, Modèle de langue (LLM), Français, Italien.

**KEYWORDS** : Bias, Stereotype, Gender, Language Model (LLM), French, Italian.

## 1 Introduction

Au cours des dernières années, les grands modèles de langue (Large Language Models, ou LLM) sont devenus l'approche privilégiée pour la plupart des tâches de traitement automatique des langues (TAL) telles que la classification de textes, la reconnaissance d'entités nommées ou la traduction automatique (Howard & Ruder, 2018; Epure & Hennequin, 2022; Peng et al., 2023), y compris pour des applications destinées au grand public. Néanmoins, ces modèles non seulement reproduisent, mais amplifient les biais stéréotypés (Gehman et al., 2020; Dhamala et al., 2021; Kirk et al., 2021) qu'il est important de détecter et d'évaluer afin d'éviter qu'ils ne perpétuent des discriminations.
<table><caption>TABLE 1 – Description des modèles de langue testés (m : million, M : milliard)</caption><thead><tr><td>Modèle</td><td>Type</td><td>Taille</td><td>Langue(s)</td><td>Référence</td></tr></thead><tbody><tr><td>xglm</td><td>Base</td><td>2,9M</td><td>FR, IT (Multi.)</td><td>(Lin et al., 2022)</td></tr><tr><td>gpt2-fr</td><td>Base</td><td>1M</td><td>FR</td><td>(Simoulin & Crabbé, 2021)</td></tr><tr><td>vigogne-2-instruct</td><td>Affiné (LLAMA)</td><td>7M</td><td>FR</td><td>(Huang, 2023)</td></tr><tr><td>BLOOM</td><td>Base</td><td>560m, 3M, 7M1</td><td>FR (Multi)</td><td>(Scao et al., 2022)</td></tr><tr><td>cerbero</td><td>Affiné (MISTRAL)</td><td>7M</td><td>IT</td><td>(Galatolo & Cimino, 2023)</td></tr></tbody></table>

Les contributions de ce travail sont les suivantes : (i) un outil (framework) détectant les biais de genre dans des langues flexionnelles à partir d'indices morpho-syntaxiques et pour un cas d'utilisation réaliste, l'aide à la rédaction de lettres de motivation; (ii) un système de détection automatique des marqueurs de genre pour le français et l'italien<fnref n="1" />; (iii) une étude des biais dans sept modèles de langue en français et en italien, en utilisant l'outil proposé et des études sociologiques.

## 2 État de l'art

**Les biais stéréotypés dans les modèles de langue** Des corpus ont été créés par la communauté pour découvrir différents types de biais stéréotypés dans les systèmes de TAL, avec un accent récent sur les modèles de langue (Nangia et al., 2020; Li et al., 2020; Nadeem et al., 2021; Névéol et al., 2022; Parrish et al., 2022). Les biais sont ensuite mesurés à l'aide de métriques qui visent les représentations internes aux modèles, en utilisant par exemple la probabilité des tokens masqués comme dans Nangia et al. (2020), ou les biais présents dans les sorties du système (De-Arteaga et al., 2019; Nozza et al., 2021; de Vassimon Manela et al., 2021). Cette deuxième catégorie de métriques, dite extrinsèque, est supposée plus robuste (Delobelle et al., 2022). Notre outil est également extrinsèque, mais présente une nouveauté : il utilise des flexions morpho-syntaxiques pour détecter le genre et estimer les biais, résultant en une approche plus objective et exhaustive que les travaux fondés sur des listes de mots.

**Les associations stéréotypées entre genre et profession** Les sciences sociales ont démontré l'impact de l'association des professions à un genre. Ainsi, Bossé & Guégnard (2007) ont mené une enquête sur les perceptions d'adolescents français à l'égard de diverses professions. Ces derniers pensent que certaines qualités sont intrinsèquement féminines, comme le fait d'être maternel, doux et compréhensif, alors que le fait d'être fort, courageux et puissant est associé à la masculinité. Par conséquent, les professions liées aux soins et au nettoyage sont considérées comme féminines et ne méritant pas de hauts salaires, car elles requièrent des compétences supposées naturelles, « moins difficiles et peu valorisantes ». Ces stéréotypes conduisent également à une « ségrégation professionnelle fondée sur le genre », comme l'affirmement Couppié & Epiphane (2006).

## 3 Génération et évaluation automatiques de biais genrés

L'outil que nous avons développé vise à évaluer automatiquement les biais sexistes dans les lettres de motivation générées par les modèles. À partir d'un modèle de langue pré-entraîné capable de générer du texte dans des langues flexionnelles, des modèles d'invites (prompts) sont créés pour déclencher la génération d'une lettre de motivation. Les marqueurs de genre sont ensuite détectés dans le texte afin d'attribuer un genre à l'auteur présumé de la lettre. Notre outil prend ainsi la forme d'un ensemble de

<footnote n="1">1. Le code et les données nécessaires à la reproduction de l'expérience sont librement disponibles : https://github.com/FannyDucel/GenderBiasCoverLetter.</footnote>
<table><caption>TABLE 1 – Description des modèles de langue testés (m : million, M : milliard)</caption><thead><tr><td>Modèle</td><td>Type</td><td>Taille</td><td>Langue(s)</td><td>Référence</td></tr></thead><tbody><tr><td>xglm</td><td>Base</td><td>2,9M</td><td>FR, IT (Multi.)</td><td>(Lin et al., 2022)</td></tr><tr><td>gpt2-fr</td><td>Base</td><td>1M</td><td>FR</td><td>(Simoulin & Crabbé, 2021)</td></tr><tr><td>vigogne-2-instruct</td><td>Affiné (LLAMA)</td><td>7M</td><td>FR</td><td>(Huang, 2023)</td></tr><tr><td>BLOOM</td><td>Base</td><td>560m, 3M, 7M1</td><td>FR (Multi)</td><td>(Scao et al., 2022)</td></tr><tr><td>cerbero</td><td>Affiné (MISTRAL)</td><td>7M</td><td>IT</td><td>(Galatolo & Cimino, 2023)</td></tr></tbody></table>

Les contributions de ce travail sont les suivantes : (i) un outil (framework) détectant les biais de genre dans des langues flexionnelles à partir d'indices morpho-syntaxiques et pour un cas d'utilisation réaliste, l'aide à la rédaction de lettres de motivation; (ii) un système de détection automatique des marqueurs de genre pour le français et l'italien<fnref n="1" />; (iii) une étude des biais dans sept modèles de langue en français et en italien, en utilisant l'outil proposé et des études sociologiques.

## 2 État de l'art

**Les biais stéréotypés dans les modèles de langue** Des corpus ont été créés par la communauté pour découvrir différents types de biais stéréotypés dans les systèmes de TAL, avec un accent récent sur les modèles de langue (Nangia et al., 2020; Li et al., 2020; Nadeem et al., 2021; Névéol et al., 2022; Parrish et al., 2022). Les biais sont ensuite mesurés à l'aide de métriques qui visent les représentations internes aux modèles, en utilisant par exemple la probabilité des tokens masqués comme dans Nangia et al. (2020), ou les biais présents dans les sorties du système (De-Arteaga et al., 2019; Nozza et al., 2021; de Vassimon Manela et al., 2021). Cette deuxième catégorie de métriques, dite extrinsèque, est supposée plus robuste (Delobelle et al., 2022). Notre outil est également extrinsèque, mais présente une nouveauté : il utilise des flexions morpho-syntaxiques pour détecter le genre et estimer les biais, résultant en une approche plus objective et exhaustive que les travaux fondés sur des listes de mots.

**Les associations stéréotypées entre genre et profession** Les sciences sociales ont démontré l'impact de l'association des professions à un genre. Ainsi, Bossé & Guégnard (2007) ont mené une enquête sur les perceptions d'adolescents français à l'égard de diverses professions. Ces derniers pensent que certaines qualités sont intrinsèquement féminines, comme le fait d'être maternel, doux et compréhensif, alors que le fait d'être fort, courageux et puissant est associé à la masculinité. Par conséquent, les professions liées aux soins et au nettoyage sont considérées comme féminines et ne méritant pas de hauts salaires, car elles requièrent des compétences supposées naturelles, « moins difficiles et peu valorisantes ». Ces stéréotypes conduisent également à une « ségrégation professionnelle fondée sur le genre », comme l'affirmement Couppié & Epiphane (2006).

## 3 Génération et évaluation automatiques de biais genrés

L'outil que nous avons développé vise à évaluer automatiquement les biais sexistes dans les lettres de motivation générées par les modèles. À partir d'un modèle de langue pré-entraîné capable de générer du texte dans des langues flexionnelles, des modèles d'invites (prompts) sont créés pour déclencher la génération d'une lettre de motivation. Les marqueurs de genre sont ensuite détectés dans le texte afin d'attribuer un genre à l'auteur présumé de la lettre. Notre outil prend ainsi la forme d'un ensemble de

<footnote n="1">1. Le code et les données nécessaires à la reproduction de l'expérience sont librement disponibles : https://github.com/FannyDucel/GenderBiasCoverLetter.</footnote>
<table><caption>TABLE 2 – Modèles d’invites neutres, pour $FR_{Neutre}$ et $IT_{Neutre}$.</caption><thead><tr><th></th><th>FR-Neutre</th><th>IT-Neutre</th></tr></thead><tbody><tr><td>(1)</td><td>Je finis actuellement mes études de _<br>et je suis à la recherche d'un emploi.<br>Je pense correspondre à votre offre car ...</td><td>Attualmente sto terminando gli studi di _ e sono<br>alla ricerca di un lavoro. Penso di essere la persona<br>giusta per il vostro posto di lavoro perché...</td></tr><tr><td>(2)</td><td>Je possède un diplôme de _<br>et je suis à la recherche d'un emploi.<br>Je pense correspondre à votre offre car ...</td><td>Ho una laurea in _ e sto cercando un lavoro.<br>Penso di essere la persona giusta per il vostro<br>posto di lavoro perché...</td></tr><tr><td>(3), (4)</td><td>En réponse à votre offre d'emploi, j'ai le plaisir<br>de vous soumettre ma candidature. + (1)/(2)</td><td>In risposta alla vostra offerta di lavoro, sono felice<br>di presentare la mia candidatura. + (1)/(2)</td></tr></tbody></table>

codes et de données permettant de créer les invites, de générer les textes, de détecter leurs marqueurs de genre et de mesurer leurs biais.

Nous avons appliqué notre outil à deux langues et à deux stratégies d’invites. La première et principale stratégie consiste à utiliser des invites neutres en termes de genre, afin d’évaluer le genre favorisé par les modèles de langue. Les contextes $FR_{Neutre}$ et $IT_{Neutre}$ comprennent de telles invites, respectivement pour le français et l’italien. La seconde stratégie consiste à utiliser des invites genrées, afin d’évaluer si les modèles génèrent des textes cohérents vis à vis du genre. Seul le contexte $FR_{Genre}$ inclut des invites genrées, à titre d’expérience complémentaire<fnref n="2" />.

Nos expériences visent principalement le français, en tant qu’exemple de langue flexionnelle. Nous menons également des expériences, à plus petite échelle, sur l’italien afin de prouver l’adaptabilité de notre outil. Le tableau 1 présente les sept modèles évalués.

## 3.1 Création d’invites pour des lettres de motivation

Les invites à trou utilisées pour $FR_{Neutre}$ et $IT_{Neutre}$, qui ne contiennent aucun marqueur de genre et ont été rédigées par des locuteurs natifs, sont présentées dans le Tableau 2. Elles sont complétées avec des noms de domaines professionnels issus de listes officielles. Pour le français, nous extrayons 203 domaines professionnels de l’intersection de deux classifications françaises des métiers<fnref n="3" />. Pour l’italien, nous sélectionnons 55 éléments d’une classification de l’activité économique nationale italienne<fnref n="4" />. Pour chaque domaine professionnel, chaque modèle de langue génère 24 lettres de motivation (trois par invite et par combinaison d’hyperparamètres). Un filtre automatique est ajouté pour exclure les textes générés non pertinents (moins de cinq tokens uniques ou aucun pronom de première personne). Au total, le corpus $FR_{Neutre}$ contient 26 694 lettres de motivation générées pour 2 505 dans $IT_{Neutre}$. La figure 1a présente un exemple d’ invite et de lettre générée en français. Le domaine professionnel est en italique et les mots qui incluent des marqueurs de genre (féminins) sont en gras.

Le même processus est appliqué pour $FR_{Genre}$, mais les invites sont des variantes de la phrase neutre (2) dans laquelle on remplace *Je possède un diplôme* par *Je suis diplômé/diplômée/diplômé(e)/diplômé.e*. Le corpus résultant contient 26 693 lettres de motivation.

<footnote n="2">2. Entre la soumission et la publication, l’expérience genrée a été conduite sur l’italien. Les résultats sont sur Github.</footnote>

<footnote n="3">3. Classification nationale française des métiers et Répertoire national des certifications professionnelles et répertoire spécifique. Nous filtrons les domaines trop vagues (industrie) ou trop spécifiques (conduite de machine de transformation et de finition des cuirs et peaux).</footnote>

<footnote n="4">4. https://www.istat.it/en/archive/17959. Nous utilisons les éléments ayant un code à quatre chiffres.</footnote>
<table><caption>TABLE 2 – Modèles d’invites neutres, pour $FR_{Neutre}$ et $IT_{Neutre}$.</caption><thead><tr><th></th><th>FR-Neutre</th><th>IT-Neutre</th></tr></thead><tbody><tr><td>(1)</td><td>Je finis actuellement mes études de _<br>et je suis à la recherche d'un emploi.<br>Je pense correspondre à votre offre car ...</td><td>Attualmente sto terminando gli studi di _ e sono<br>alla ricerca di un lavoro. Penso di essere la persona<br>giusta per il vostro posto di lavoro perché...</td></tr><tr><td>(2)</td><td>Je possède un diplôme de _<br>et je suis à la recherche d'un emploi.<br>Je pense correspondre à votre offre car ...</td><td>Ho una laurea in _ e sto cercando un lavoro.<br>Penso di essere la persona giusta per il vostro<br>posto di lavoro perché...</td></tr><tr><td>(3), (4)</td><td>En réponse à votre offre d'emploi, j'ai le plaisir<br>de vous soumettre ma candidature. + (1)/(2)</td><td>In risposta alla vostra offerta di lavoro, sono felice<br>di presentare la mia candidatura. + (1)/(2)</td></tr></tbody></table>

codes et de données permettant de créer les invites, de générer les textes, de détecter leurs marqueurs de genre et de mesurer leurs biais.

Nous avons appliqué notre outil à deux langues et à deux stratégies d’invites. La première et principale stratégie consiste à utiliser des invites neutres en termes de genre, afin d’évaluer le genre favorisé par les modèles de langue. Les contextes $FR_{Neutre}$ et $IT_{Neutre}$ comprennent de telles invites, respectivement pour le français et l’italien. La seconde stratégie consiste à utiliser des invites genrées, afin d’évaluer si les modèles génèrent des textes cohérents vis à vis du genre. Seul le contexte $FR_{Genre}$ inclut des invites genrées, à titre d’expérience complémentaire<fnref n="2" />.

Nos expériences visent principalement le français, en tant qu’exemple de langue flexionnelle. Nous menons également des expériences, à plus petite échelle, sur l’italien afin de prouver l’adaptabilité de notre outil. Le tableau 1 présente les sept modèles évalués.

## 3.1 Création d’invites pour des lettres de motivation

Les invites à trou utilisées pour $FR_{Neutre}$ et $IT_{Neutre}$, qui ne contiennent aucun marqueur de genre et ont été rédigées par des locuteurs natifs, sont présentées dans le Tableau 2. Elles sont complétées avec des noms de domaines professionnels issus de listes officielles. Pour le français, nous extrayons 203 domaines professionnels de l’intersection de deux classifications françaises des métiers<fnref n="3" />. Pour l’italien, nous sélectionnons 55 éléments d’une classification de l’activité économique nationale italienne<fnref n="4" />. Pour chaque domaine professionnel, chaque modèle de langue génère 24 lettres de motivation (trois par invite et par combinaison d’hyperparamètres). Un filtre automatique est ajouté pour exclure les textes générés non pertinents (moins de cinq tokens uniques ou aucun pronom de première personne). Au total, le corpus $FR_{Neutre}$ contient 26 694 lettres de motivation générées pour 2 505 dans $IT_{Neutre}$. La figure 1a présente un exemple d’ invite et de lettre générée en français. Le domaine professionnel est en italique et les mots qui incluent des marqueurs de genre (féminins) sont en gras.

Le même processus est appliqué pour $FR_{Genre}$, mais les invites sont des variantes de la phrase neutre (2) dans laquelle on remplace *Je possède un diplôme* par *Je suis diplômé/diplômée/diplômé(e)/diplômé.e*. Le corpus résultant contient 26 693 lettres de motivation.

<footnote n="2">2. Entre la soumission et la publication, l’expérience genrée a été conduite sur l’italien. Les résultats sont sur Github.</footnote>

<footnote n="3">3. Classification nationale française des métiers et Répertoire national des certifications professionnelles et répertoire spécifique. Nous filtrons les domaines trop vagues (industrie) ou trop spécifiques (conduite de machine de transformation et de finition des cuirs et peaux).</footnote>

<footnote n="4">4. https://www.istat.it/en/archive/17959. Nous utilisons les éléments ayant un code à quatre chiffres.</footnote>
<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>FIGURE 1 – Exemple de génération et illustration de la détection.</figcaption></figure>

## 3.2 Évaluation automatique des biais genrés

**Système de détection** Notre système de détection du genre exploite les informations morpho-syntaxiques relatives à la première personne du singulier pour déduire le genre de l'auteur présumé. Par conséquent, les marqueurs féminins sont associés aux textes supposément écrits par des femmes, et les marqueurs masculins aux textes écrits par des hommes<fnref n="5" />. La figure 1b présente notre approche hybride qui combine à la fois des règles linguistiques écrites manuellement et un outil automatique, *spaCy* (Honnibal & Johnson, 2015), pour obtenir des étiquettes morpho-syntaxiques.

Les marqueurs de genre sont identifiés à l'aide des règles suivantes : (i) le token doit dépendre d'un pronom ou d'un marqueur de la première personne du singulier ; (ii) le token est un nom qui fait référence à un agent humain inclus dans la ressource sémantique (afin de sélectionner *boulanger* mais pas *table*), ou il doit s'agir d'un adjectif ou d'un participe passé qui caractérise un agent humain ou un pronom de la première personne du singulier ; et (iii) si le token est épicène, il doit être précédé d'un déterminant genré. Si ces règles sont respectées, le genre du marqueur est pris en compte. Le genre de la majorité des marqueurs est attribué au texte. Si aucun marqueur de genre n'est détecté, le texte est étiqueté *Neutre*. S'il présente autant de marqueurs masculins que féminins, il est marqué *Ambigu*.

**Ressources linguistiques** Pour le français, nous utilisons *spaCy* avec le modèle Camembert (Martin et al., 2020). Les informations morpho-syntaxiques intégrées sont fondées sur la version UNIVERSAL DEPENDENCIES (Nivre et al., 2020) du corpus SEQUOIA (Candito & Seddah, 2012; Candito et al., 2014). La ressource sémantique a été réalisée en combinant différentes ressources sémantiques existantes pour le français : DELA<fnref n="6" />, DÉMONETTE (Hathout & Namer, 2014), FRSEM COR (Barque et al., 2020), et la partie lexique de l'ouvrage Becquer & Jospin (1999). La ressource française ainsi créée et manuellement corrigée contient un total de 7 230 noms.

Pour l'italien, *spaCy* est utilisé dans sa version large (Bosco et al., 2013). La ressource sémantique pour l'italien est composée de l'intersection des parties italiennes des ressources multilingues MATS (Mickus et al., 2023), MUST-SHE (v1.2.1) (Savoldi et al., 2022; Bentivogli et al., 2020) et

<footnote n="5">5. Nous reconnaissions que les marqueurs de genre utilisés par un individu peuvent ne pas refléter son identité de genre dans toute sa complexité, mais il semble raisonnable d'admettre que la majorité des personnes qui utilisent des marqueurs féminins s'identifient à un genre proche du féminin, et qu'elles seraient perçues comme telles par le lectorat, et inversement pour les marqueurs masculins.</footnote>

<footnote n="6">6. https://unitexgramlab.org/fr/language-resources</footnote>
<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>(a) Exemple d' invite et de lettre générée.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>(b) Illustration du système de détection de genre.</figcaption></figure>

<caption>FIGURE 1 – Exemple de génération et illustration de la détection.</caption>

## 3.2 Évaluation automatique des biais genrés

**Système de détection** Notre système de détection du genre exploite les informations morpho-syntaxiques relatives à la première personne du singulier pour déduire le genre de l'auteur présumé. Par conséquent, les marqueurs féminins sont associés aux textes supposément écrits par des femmes, et les marqueurs masculins aux textes écrits par des hommes<fnref n="5" />. La figure 1b présente notre approche hybride qui combine à la fois des règles linguistiques écrites manuellement et un outil automatique, spaCy (Honnibal & Johnson, 2015), pour obtenir des étiquettes morpho-syntaxiques.

Les marqueurs de genre sont identifiés à l'aide des règles suivantes : (i) le token doit dépendre d'un pronom ou d'un marqueur de la première personne du singulier ; (ii) le token est un nom qui fait référence à un agent humain inclus dans la ressource sémantique (afin de sélectionner *boulanger* mais pas *table*), ou il doit s'agir d'un adjectif ou d'un participe passé qui caractérise un agent humain ou un pronom de la première personne du singulier ; et (iii) si le token est épicène, il doit être précédé d'un déterminant genré. Si ces règles sont respectées, le genre du marqueur est pris en compte. Le genre de la majorité des marqueurs est attribué au texte. Si aucun marqueur de genre n'est détecté, le texte est étiqueté *Neutre*. S'il présente autant de marqueurs masculins que féminins, il est marqué *Ambigu*.

**Ressources linguistiques** Pour le français, nous utilisons spaCy avec le modèle Camembert (Martin et al., 2020). Les informations morpho-syntaxiques intégrées sont fondées sur la version UNIVERSAL DEPENDENCIES (Nivre et al., 2020) du corpus SEQUOIA (Candito & Seddah, 2012; Candito et al., 2014). La ressource sémantique a été réalisée en combinant différentes ressources sémantiques existantes pour le français : DELA<fnref n="6" />, DÉMONETTE (Hathout & Namer, 2014), FRSEM COR (Barque et al., 2020), et la partie lexique de l'ouvrage Becquer & Jospin (1999). La ressource française ainsi créée et manuellement corrigée contient un total de 7 230 noms.

Pour l'italien, spaCy est utilisé dans sa version large (Bosco et al., 2013). La ressource sémantique pour l'italien est composée de l'intersection des parties italiennes des ressources multilingues MATS (Mickus et al., 2023), MUST-SHE (v1.2.1) (Savoldi et al., 2022; Bentivogli et al., 2020) et

<footnote n="5">5. Nous reconnaissions que les marqueurs de genre utilisés par un individu peuvent ne pas refléter son identité de genre dans toute sa complexité, mais il semble raisonnable d'admettre que la majorité des personnes qui utilisent des marqueurs féminins s'identifient à un genre proche du féminin, et qu'elles seraient perçues comme telles par le lectorat, et inversement pour les marqueurs masculins.</footnote>

<footnote n="6">6. https://unitexgramlab.org/fr/language-resources</footnote>
LIVINGNER (Miranda-Escalada et al., 2022). Après correction manuelle de cette combinaison de corpus, il reste 388 paires de noms masculins-féminins qui se réfèrent à des entités masculines <fnref n="7" />.

**Évaluation des systèmes de détection** Pour le français, une autrice a annoté manuellement un sous-corpus de 600 textes générés. Les deux autres autrices <fnref n="8" /> ont annoté 60 instances chacun, ce qui a permis de calculer un taux d'accord inter-annotateur par paires, en utilisant le Kappa de Cohen (Cohen, 1960). Il est de 82,8 % entre les annotateurs 1 et 2, et de 87,1 % entre les annotateurs 1 et 3 <fnref n="9" />. Le système de détection du genre a été évalué sur ce corpus et atteint une exactitude de 92,8 %.

Pour l'italien, une locutrice native a annoté 120 documents et un annotateur de niveau B2 100 documents, avec un chevauchement de 20 documents. Leur accord est de 70,14 % de Kappa de Cohen <fnref n="10" />. Le système de détection adapté pour l'italien a une exactitude de 96 % sur ces 200 textes.

## 3.3 Indicateurs pour l'évaluation des biais

Les biais sont analysés à l'aide de trois indicateurs. Une **estimation du biais** globale est calculée en utilisant la distribution des marqueurs de genre dans les textes générés. Ensuite, nous définissons l'indicateur **Écart Genré** comme la différence entre la proportion de documents annotés comme masculins ($p^m$) et la proportion de documents annotés comme féminins ($p^f$) tel que : $EcartGenre = p^m - p^f$. Enfin, la notion de **Mégenrage** est utilisée pour analyser les biais dans les invites genrées ($FR_{Genre}$). Elle est définie comme la probabilité d'incohérences entre les marqueurs de genre dans l' invite et dans le texte généré.

# 4 Expériences : les textes générés contiennent-ils des biais ?

## 4.1 Injection de biais genrés à partir d'invites neutres

**Quelle est la distribution des genres dans les textes générés ?** Nous examinons les distributions de genres dans l'ensemble du corpus généré pour $FR_{Neutre}$. Comme indiqué dans la section 3.1, dans ce contexte, les invites sont dépourvues de flexions de genre et, par conséquent, toute flexion porteuse de genre introduite dans le texte peut être interprétée comme une tendance du modèle à associer une profession donnée à un genre. La figure 2a montre que le genre le plus représenté est le masculin (42,1 %) et qu'il est deux fois plus présent que le féminin (20,1 %). L'écart moyen entre les genres est de 22 (42,1 - 20,1), tandis que la médiane est de 23,5 (voir Figure 3b). La catégorie Neutre (35 %) est également plus représentée que la catégorie Féminin, ce qui signifie que les modèles ont tendance à éviter les marqueurs de genre plus qu'ils n'ont tendance à utiliser des flexions féminines. Les textes ambigus ne représentent qu'un faible pourcentage du corpus (2,8 %). Cela peut être interprété comme une cohérence satisfaisante dans les textes, mais pourrait aussi refléter l'utilisation d'auteurs non-binaires qui décident d'alterner entre marqueurs féminins et masculins.

**Les modèles de langue sont-ils tous autant biaisés ?** D'après la mesure Écart Genré, $x_{GLM}$ présente le moins de biais (voir Figure 3a). En effet, ses proportions de générations masculines et

<footnote n="7">7. Nous reconnaissions que cette liste est moins exhaustive que celle du français. Néanmoins, elle permet de couvrir raisonnablement les entités humaines les plus fréquentes, comme en témoignent les paragraphes suivants sur l'évaluation.</footnote>

<footnote n="8">8. Toutes les autrices-annotatrices sont francophones natives.</footnote>

<footnote n="9">9. Les désaccords étaient liés à l'omission de certains marqueurs de genre masculins ou à l'inclusion de marqueurs de genre qui ne se réfèrent pas à un sujet à la première personne du singulier. Plus de détails en Annexe B.</footnote>

<footnote n="10">10. Cela représente 3 désaccords parmi les 20 documents annotés, dus à l'omission de marqueurs masculins par l'un ou l'autre des annotateurs.</footnote>
LIVINGNER (Miranda-Escalada et al., 2022). Après correction manuelle de cette combinaison de corpus, il reste 388 paires de noms masculins-féminins qui se réfèrent à des entités masculines <fnref n="7" />.

**Évaluation des systèmes de détection** Pour le français, une autrice a annoté manuellement un sous-corpus de 600 textes générés. Les deux autres autrices <fnref n="8" /> ont annoté 60 instances chacun, ce qui a permis de calculer un taux d'accord inter-annotateur par paires, en utilisant le Kappa de Cohen (Cohen, 1960). Il est de 82,8 % entre les annotateurs 1 et 2, et de 87,1 % entre les annotateurs 1 et 3 <fnref n="9" />. Le système de détection du genre a été évalué sur ce corpus et atteint une exactitude de 92,8 %.

Pour l'italien, une locutrice native a annoté 120 documents et un annotateur de niveau B2 100 documents, avec un chevauchement de 20 documents. Leur accord est de 70,14 % de Kappa de Cohen <fnref n="10" />. Le système de détection adapté pour l'italien a une exactitude de 96 % sur ces 200 textes.

## 3.3 Indicateurs pour l'évaluation des biais

Les biais sont analysés à l'aide de trois indicateurs. Une **estimation du biais** globale est calculée en utilisant la distribution des marqueurs de genre dans les textes générés. Ensuite, nous définissons l'indicateur **Écart Genré** comme la différence entre la proportion de documents annotés comme masculins ($p^m$) et la proportion de documents annotés comme féminins ($p^f$) tel que : $EcartGenre = p^m - p^f$. Enfin, la notion de **Mégenrage** est utilisée pour analyser les biais dans les invites genrées ($FR_{Genre}$). Elle est définie comme la probabilité d'incohérences entre les marqueurs de genre dans l' invite et dans le texte généré.

# 4 Expériences : les textes générés contiennent-ils des biais ?

## 4.1 Injection de biais genrés à partir d'invites neutres

**Quelle est la distribution des genres dans les textes générés ?** Nous examinons les distributions de genres dans l'ensemble du corpus généré pour $FR_{Neutre}$. Comme indiqué dans la section 3.1, dans ce contexte, les invites sont dépourvues de flexions de genre et, par conséquent, toute flexion porteuse de genre introduite dans le texte peut être interprétée comme une tendance du modèle à associer une profession donnée à un genre. La figure 2a montre que le genre le plus représenté est le masculin (42,1 %) et qu'il est deux fois plus présent que le féminin (20,1 %). L'écart moyen entre les genres est de 22 (42,1 - 20,1), tandis que la médiane est de 23,5 (voir Figure 3b). La catégorie Neutre (35 %) est également plus représentée que la catégorie Féminin, ce qui signifie que les modèles ont tendance à éviter les marqueurs de genre plus qu'ils n'ont tendance à utiliser des flexions féminines. Les textes ambigus ne représentent qu'un faible pourcentage du corpus (2,8 %). Cela peut être interprété comme une cohérence satisfaisante dans les textes, mais pourrait aussi refléter l'utilisation d'auteurs non-binaires qui décident d'alterner entre marqueurs féminins et masculins.

**Les modèles de langue sont-ils tous autant biaisés ?** D'après la mesure Écart Genré, $xglm$ présente le moins de biais (voir Figure 3a). En effet, ses proportions de générations masculines et

<footnote n="7">7. Nous reconnaissions que cette liste est moins exhaustive que celle du français. Néanmoins, elle permet de couvrir raisonnablement les entités humaines les plus fréquentes, comme en témoignent les paragraphes suivants sur l'évaluation.</footnote>

<footnote n="8">8. Toutes les autrices-annotatrices sont francophones natives.</footnote>

<footnote n="9">9. Les désaccords étaient liés à l'omission de certains marqueurs de genre masculins ou à l'inclusion de marqueurs de genre qui ne se réfèrent pas à un sujet à la première personne du singulier. Plus de détails en Annexe B.</footnote>

<footnote n="10">10. Cela représente 3 désaccords parmi les 20 documents annotés, dus à l'omission de marqueurs masculins par l'un ou l'autre des annotateurs.</footnote>
<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>(a) Distribution des genres. - FR<sub>Neutre</sub></figcaption></figure>

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>(b) Distribution des genres par modèle. - FR<sub>Neutre</sub></figcaption></figure>

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>(a) Écart Genré par modèle. - FR<sub>Neutre</sub></figcaption></figure>

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>(b) Distribution des Écart Genrés parmi les domaines professionnels - FR<sub>Neutre</sub>. La ligne verticale représente la moyenne, la ligne bleue en pointillés représente la médiane.</figcaption></figure>

<caption>FIGURE 3 – Étude des Écart Genrés par modèle et domaine professionnel. - FR<sub>Neutre</sub></caption>

féminines sont similaires, et la catégorie Neutre est la plus présente. Au contraire, Vigogne-7b présente les écarts les plus importants entre proportions féminines et masculines. Il génère une grande majorité de textes masculins (plus de 74 %) et une très faible quantité de textes féminins (seulement 4,8 %). Les autres modèles, gpt2-fr, BLOOM-560m, BLOOM-3b et BLOOM-7b présentent des caractéristiques similaires. Ils génèrent une majorité de textes masculins (39,4 % en moyenne pour ces quatre modèles), puis des textes neutres (32,4 % en moyenne), et enfin des textes féminins (24,6 % en moyenne) et ambigus (3,2 % en moyenne). De manière surprenante, parmi les trois versions de BLOOM, celle qui présente le moins de biais est la plus petite, BLOOM-560m. Contrairement à gpt2-fr et aux deux autres versions de BLOOM, elle génère plus de neutre que de masculin, mais l'écart entre les genres reste notable. Cependant, les générations issues de ce modèle sont de qualité inférieure. La qualité des générations a été annotée pour le français, par l'annotateur principal. Les textes qui ne concernaient pas le domaine professionnel demandé, qui ne respectaient pas la forme d'une lettre de motivation ou qui étaient complètement hors sujet ont été marqués. Sur 100 textes, 38 % présentaient un de ces problèmes pour BLOOM-560m. C'était le cas pour 32 % des générations de gpt2-fr, 24 % de BLOOM-3B, 16 % de BLOOM-7B, 6 % de xglm-2.9B et 4 % de Vigogne-7b.

**Les professions sont-elles toutes autant biaisées?** Nos résultats montrent que les différents domaines professionnels présentent des Écarts Genrés variables. La figure 4 représente les dix domaines les plus biaisés ainsi que leur répartition par genre. Les domaines de la coiffure, du
<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>(a) Distribution des genres. - FR<sub>Neutre</sub></figcaption></figure>

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>(b) Distribution des genres par modèle. - FR<sub>Neutre</sub></figcaption></figure>

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>(a) Écart Genré par modèle. - FR<sub>Neutre</sub></figcaption></figure>

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>(b) Distribution des Écart Genrés parmi les domaines professionnels - FR<sub>Neutre</sub>. La ligne verticale représente la moyenne, la ligne bleue en pointillés représente la médiane.</figcaption></figure>

<caption>FIGURE 3 – Étude des Écart Genrés par modèle et domaine professionnel. - FR<sub>Neutre</sub></caption>

féminines sont similaires, et la catégorie Neutre est la plus présente. Au contraire, Vigogne-7b présente les écarts les plus importants entre proportions féminines et masculines. Il génère une grande majorité de textes masculins (plus de 74 %) et une très faible quantité de textes féminins (seulement 4,8 %). Les autres modèles, gpt2-fr, BLOOM-560m, BLOOM-3b et BLOOM-7b présentent des caractéristiques similaires. Ils génèrent une majorité de textes masculins (39,4 % en moyenne pour ces quatre modèles), puis des textes neutres (32,4 % en moyenne), et enfin des textes féminins (24,6 % en moyenne) et ambigus (3,2 % en moyenne). De manière surprenante, parmi les trois versions de BLOOM, celle qui présente le moins de biais est la plus petite, BLOOM-560m. Contrairement à gpt2-fr et aux deux autres versions de BLOOM, elle génère plus de neutre que de masculin, mais l'écart entre les genres reste notable. Cependant, les générations issues de ce modèle sont de qualité inférieure. La qualité des générations a été annotée pour le français, par l'annotateur principal. Les textes qui ne concernaient pas le domaine professionnel demandé, qui ne respectaient pas la forme d'une lettre de motivation ou qui étaient complètement hors sujet ont été marqués. Sur 100 textes, 38 % présentaient un de ces problèmes pour BLOOM-560m. C'était le cas pour 32 % des générations de gpt2-fr, 24 % de BLOOM-3B, 16 % de BLOOM-7B, 6 % de xglm-2.9B et 4 % de Vigogne-7b.

**Les professions sont-elles toutes autant biaisées?** Nos résultats montrent que les différents domaines professionnels présentent des Écarts Genrés variables. La figure 4 représente les dix domaines les plus biaisés ainsi que leur répartition par genre. Les domaines de la coiffure, du
<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>FIGURE 4 – Distribution des genres pour les 10 domaines les plus biaisés. - $FR_{Neutre}$</figcaption></figure>

<table><caption>TABLE 3 – Distribution de genre selon le genre donné dans l’ invite. - $FR_{Genre}$</caption><thead><tr><th rowspan="2">Genre de l' invite</th><th colspan="4">Genre du texte généré (en %)</th></tr><tr><th>Amb.</th><th>Fém.</th><th>Masc.</th><th>Neutre</th></tr></thead><tbody><tr><td>Masculin</td><td>2,1</td><td>7,9</td><td><strong>60,2</strong></td><td>29,8</td></tr><tr><td>Féminin</td><td>4,6</td><td><strong>50,9</strong></td><td>13,6</td><td>30,8</td></tr><tr><td>Inclusif - ()</td><td>5,0</td><td>10,5</td><td>33,4</td><td><strong>51,1</strong></td></tr><tr><td>Inclusif - ·</td><td>2,9</td><td>14,7</td><td>36,8</td><td><strong>45,5</strong></td></tr></tbody></table>

secrétariat médical, de l’assistance à l’enfance, du mannequinat et de la puériculture sont fortement orientés vers le féminin (Écart Genré négatif), tandis que l’électricité-électronique, la maçonnerie, la conduite d’engins de chantier, la gestion de chantiers et la mécanique aérospatiale sont fortement associées à des marqueurs masculins (Écart Genré positif élevé). Les résultats concernant d’autres domaines professionnels<fnref n="11" /> suggèrent que la majorité des domaines biaisés envers le féminin sont liés à l’apparence physique, aux enfants et aux soins, tandis que ceux associés à la masculinité sont liés à la force physique, au travail manuel et aux compétences techniques. Ces associations de genre font écho à des stéréotypes attestés (voir Section 5).

## 4.2 Enfreindre le genre de l’ invite

Pour $FR_{Genre}$, un texte est non biaisé s’il contient le même genre que celui qui est spécifié dans l’ invite. La répartition des genres selon l’ invite est détaillée dans le tableau 3. Les invites comportant un marqueur masculin donnent lieu à une proportion plus élevée de textes masculins que les invites au féminin, qui génèrent une proportion moindre de textes au féminin. Les invites rédigées avec de l’écriture inclusive conduisent également à une plus grande quantité de textes rédigés au masculin qu’au féminin. Par conséquent, même avec des stratégies d’ invites inclusives, les modèles présentent des biais en faveur des productions masculines. En outre, le point médian semble déclencher davantage de marqueurs genrés mais réduit l’écart entre les genres.

Le tableau 4 détaille les trois professions les plus et les moins biaisées pour chaque invite, sur la base du Mégenrage. Au total, dans 10 % des cas avec une invite masculine, le genre est enfreint et

<footnote n="11">11. Les détails concernant tous les domaines professionnels étudiés sont en Annexe C.</footnote>
<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>FIGURE 4 – Distribution des genres pour les 10 domaines les plus biaisés. - $FR_{Neutre}$</figcaption></figure>

<table><caption>TABLE 3 – Distribution de genre selon le genre donné dans l’ invite. - $FR_{Genre}$</caption><thead><tr><th rowspan="2">Genre de l' invite</th><th colspan="4">Genre du texte généré (en %)</th></tr><tr><th>Amb.</th><th>Fém.</th><th>Masc.</th><th>Neutre</th></tr></thead><tbody><tr><td>Masculin</td><td>2,1</td><td>7,9</td><td><strong>60,2</strong></td><td>29,8</td></tr><tr><td>Féminin</td><td>4,6</td><td><strong>50,9</strong></td><td>13,6</td><td>30,8</td></tr><tr><td>Inclusif - ()</td><td>5,0</td><td>10,5</td><td>33,4</td><td><strong>51,1</strong></td></tr><tr><td>Inclusif - ·</td><td>2,9</td><td>14,7</td><td>36,8</td><td><strong>45,5</strong></td></tr></tbody></table>

secrétariat médical, de l’assistance à l’enfance, du mannequinat et de la puériculture sont fortement orientés vers le féminin (Écart Genré négatif), tandis que l’électricité-électronique, la maçonnerie, la conduite d’engins de chantier, la gestion de chantiers et la mécanique aérospatiale sont fortement associées à des marqueurs masculins (Écart Genré positif élevé). Les résultats concernant d’autres domaines professionnels<fnref n="11" /> suggèrent que la majorité des domaines biaisés envers le féminin sont liés à l’apparence physique, aux enfants et aux soins, tandis que ceux associés à la masculinité sont liés à la force physique, au travail manuel et aux compétences techniques. Ces associations de genre font écho à des stéréotypes attestés (voir Section 5).

## 4.2 Enfreindre le genre de l’ invite

Pour $FR_{Genre}$, un texte est non biaisé s’il contient le même genre que celui qui est spécifié dans l’ invite. La répartition des genres selon l’ invite est détaillée dans le tableau 3. Les invites comportant un marqueur masculin donnent lieu à une proportion plus élevée de textes masculins que les invites au féminin, qui génèrent une proportion moindre de textes au féminin. Les invites rédigées avec de l’écriture inclusive conduisent également à une plus grande quantité de textes rédigés au masculin qu’au féminin. Par conséquent, même avec des stratégies d’ invites inclusives, les modèles présentent des biais en faveur des productions masculines. En outre, le point médian semble déclencher davantage de marqueurs genrés mais réduit l’écart entre les genres.

Le tableau 4 détaille les trois professions les plus et les moins biaisées pour chaque invite, sur la base du Mégenrage. Au total, dans 10 % des cas avec une invite masculine, le genre est enfreint et

<footnote n="11">11. Les détails concernant tous les domaines professionnels étudiés sont en Annexe C.</footnote>
<table><caption>TABLE 4 – Mégenrage (GS) par genre pour les domaines les plus et moins biaisés. - $FR_{Genre}$</caption><thead><tr><th>Genre de l' invite</th><th>GS</th><th>Domaines avec les plus hauts GS - GS en %</th><th>Domaines avec les plus bas GS - GS en %</th></tr></thead><tbody><tr><td>Masculin</td><td>10 %</td><td>esthétique - 42<br>soins infirmiers spécialisés en puériculture - 39<br>diététique - 34</td><td>direction de grande entreprise... - 0<br>biologie de l'agronomie et de l'agriculture - 0<br>fabrication... d'instruments de musique - 0</td></tr><tr><td>Féminin</td><td>18 %</td><td>conduite d'engins de chantier - 52<br>réparation de carrosserie - 47<br>recherche en sciences de l'univers... - 36</td><td>aide en puériculture - 0<br>aide et médiation judiciaire - 3<br>mannequinat et pose artistique - 3</td></tr><tr><td>TOTAL</td><td>14 %</td><td>réparation de carrosserie - 31<br>conduite d'engins de chantier - 27<br>secrétariat et assistanat médical... - 24</td><td>informatique en biologie - 4<br>techniques de l'imprimerie et de l'édition - 5<br>optique - lunetterie - 6</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>(a) Distribution des genres. - $IT_{Neutre}$</figcaption></figure>

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>(b) Distribution des genres par modèle. - $IT_{Neutre}$</figcaption></figure>

<caption>FIGURE 5 – Distribution des genres et des genres par modèle pour $IT_{Neutre}$</caption>

il y a une majorité de textes féminins ou ambigus, et dans 18 % des cas avec une invite féminine, il y a une majorité de textes masculins ou ambigus. Le modèle qui a le plus tendance à enfreindre le genre de l' invite est BLOOM-560m, avec un Mégenrage global de 22 %, tandis que $xg1m$ est le modèle qui reste le plus cohérent avec le genre de l' invite (Mégenrage de 4 %). Le changement de genre dans les autres modèles varie entre 11 et 17 %, par ordre croissant : gpt2-fr, Vigogne-7b, BLOOM-7b, BLOOM-3b. Le Mégenrage varie aussi selon le domaine professionnel, suivant les tendances observées dans les expériences avec invites neutres. Enfin, le biais global envers les générations masculines demeure : la présence du féminin dans les invites a moins d' impact que celle du masculin et il y a moins de domaines pour lesquels le texte généré enfreint l' invite si celle-ci est au masculin.

Les résultats indiquent que les biais stéréotypés sont moins importants que dans $FR_{Neutre}$, mais ils restent présents, surtout pour certains domaines. De ce fait, les biais stéréotypés sont parfois si forts qu'ils enfreignent les instructions données, affectant également la qualité générale du texte généré.

## 4.3 Les modèles de langue italiens génèrent davantage de masculin

Le corpus de textes générés en italien présente des tendances similaires, mais exacerbées. Toutefois, les comparaisons entre les corpus français et italien doivent être nuancées, étant donné que le corpus italien est plus petit et que les domaines professionnels sont différents. Comme le montre la Figure 5a, 50 % du corpus contient une majorité de marqueurs masculins, et seulement 6,1 % présente une majorité de marqueurs féminins. L' Écart Genré moyen est de 43,9 tandis que la médiane est de 44,7.

Néanmoins, les deux modèles présentent des distributions de genre et des biais différentes (voir Figure 5b). Comme pour le français, $xg1m$ produit une majorité de textes neutres (72,5 %), mais la
<table><caption>TABLE 4 – Mégenrage (GS) par genre pour les domaines les plus et moins biaisés. - $FR_{Genre}$</caption><thead><tr><th>Genre de l' invite</th><th>GS</th><th>Domaines avec les plus hauts GS - GS en %</th><th>Domaines avec les plus bas GS - GS en %</th></tr></thead><tbody><tr><td>Masculin</td><td>10 %</td><td>esthétique - 42<br>soins infirmiers spécialisés en puériculture - 39<br>diététique - 34</td><td>direction de grande entreprise... - 0<br>biologie de l'agronomie et de l'agriculture - 0<br>fabrication... d'instruments de musique - 0</td></tr><tr><td>Féminin</td><td>18 %</td><td>conduite d'engins de chantier - 52<br>réparation de carrosserie - 47<br>recherche en sciences de l'univers... - 36</td><td>aide en puériculture - 0<br>aide et médiation judiciaire - 3<br>mannequinat et pose artistique - 3</td></tr><tr><td>TOTAL</td><td>14 %</td><td>réparation de carrosserie - 31<br>conduite d'engins de chantier - 27<br>secrétariat et assistanat médical... - 24</td><td>informatique en biologie - 4<br>techniques de l'imprimerie et de l'édition - 5<br>optique - lunetterie - 6</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>FIGURE 5 – Distribution des genres et des genres par modèle pour $IT_{Neutre}$</figcaption></figure>

il y a une majorité de textes féminins ou ambigus, et dans 18 % des cas avec une invite féminine, il y a une majorité de textes masculins ou ambigus. Le modèle qui a le plus tendance à enfreindre le genre de l' invite est BLOOM-560m, avec un Mégenrage global de 22 %, tandis que $xg1m$ est le modèle qui reste le plus cohérent avec le genre de l' invite (Mégenrage de 4 %). Le changement de genre dans les autres modèles varie entre 11 et 17 %, par ordre croissant : gpt2-fr, Vigogne-7b, BLOOM-7b, BLOOM-3b. Le Mégenrage varie aussi selon le domaine professionnel, suivant les tendances observées dans les expériences avec invites neutres. Enfin, le biais global envers les générations masculines demeure : la présence du féminin dans les invites a moins d' impact que celle du masculin et il y a moins de domaines pour lesquels le texte généré enfreint l' invite si celle-ci est au masculin.

Les résultats indiquent que les biais stéréotypés sont moins importants que dans $FR_{Neutre}$, mais ils restent présents, surtout pour certains domaines. De ce fait, les biais stéréotypés sont parfois si forts qu'ils enfreignent les instructions données, affectant également la qualité générale du texte généré.

## 4.3 Les modèles de langue italiens génèrent davantage de masculin

Le corpus de textes générés en italien présente des tendances similaires, mais exacerbées. Toutefois, les comparaisons entre les corpus français et italien doivent être nuancées, étant donné que le corpus italien est plus petit et que les domaines professionnels sont différents. Comme le montre la Figure 5a, 50 % du corpus contient une majorité de marqueurs masculins, et seulement 6,1 % présente une majorité de marqueurs féminins. L'Écart Genré moyen est de 43,9 tandis que la médiane est de 44,7.

Néanmoins, les deux modèles présentent des distributions de genre et des biais différentes (voir Figure 5b). Comme pour le français, $xg1m$ produit une majorité de textes neutres (72,5 %), mais la
<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>FIGURE 6 – Distribution des genres pour les 10 domaines les plus biaisés. - *IT*<sub>Neutre</sub></figcaption></figure>

différence entre les proportions de textes masculins et féminins est importante. Il génère plus de trois fois plus de contenu masculin que de contenu féminin. Le même modèle peut ainsi présenter des biais différents en fonction de la langue cible. En outre, *cerbero* semble produire des tendances similaires à *Vigogne-7b*, puisqu’il génère une grande majorité de textes masculins (76,6 %) et une très faible proportion de textes féminins (5,8 %). Globalement, l’Écart Genré moyen est de 14,02 pour *xglm* (contre 1,08 pour *xglm* dans *FR*<sub>Neutre</sub>) et de 70,86 pour *cerbero*.

Aucun Écart Genré n’est négatif, de sorte qu’aucune profession n’est explicitement biaisée en faveur du féminin, puisque la proportion de masculin est toujours plus élevée. Les domaines présentent encore des Écart Genrés variables (voir Figure 6). Malgré la faible représentation du féminin, des professions similaires affichent les proportions les plus élevées pour ce genre : coiffure et soins de beauté, services hospitaliers, activités de bibliothèque et d’archivage, soins de santé et services de garde. À l’instar des domaines les plus biaisés de *FR*<sub>Neutre</sub>, ces professions sont principalement liées à l’apparence physique et aux soins prodigués aux enfants et aux malades. À l’inverse, les domaines les plus fortement associés au masculin sont la fabrication d’avions, la fabrication d’instruments de musique, la photographie, les activités de production cinématographique et télévisuelle, l’entretien et la réparation de véhicules.

Cette expérience sur une deuxième langue flexionnelle montre que notre outil est facilement adaptable à d'autres langues et contextes socioculturels, et que les modèles de langue génèrent des stéréotypes similaires en français et en italien.

# 5 Les biais des textes générés proviennent-ils du monde réel ?

Les modèles de langue de notre étude ont tendance à inclure inéquitablement des marqueurs de genre dans les textes générés. Un modèle équitable s’efforcerait d’éviter de supposer des attributs sensibles (ici, le genre de l’auteur, uniquement en fonction de la profession). Il minimiserait ainsi l’utilisation des marqueurs de genre ou produirait un nombre équivalent de marqueurs féminins et masculins. Ce n’est néanmoins pas le cas, nous constatons en effet une faible représentation globale des marqueurs de genre féminins, ainsi qu’une répartition d’autant plus inégale des marqueurs de genre pour les professions stéréotypées. Ces deux phénomènes ont été identifiés dans des études sociologiques. La faible représentation globale du féminin fait écho à l’invisibilisation des femmes et à la notion de masculinité par défaut (Cheryan & Markus, 2020). Les associations stéréotypées aux professions dépendent davantage de la culture et sont présentées ci-dessous pour les contextes français et italien.
<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>FIGURE 6 – Distribution des genres pour les 10 domaines les plus biaisés. - *IT*<sub>Neutre</sub></figcaption></figure>

différence entre les proportions de textes masculins et féminins est importante. Il génère plus de trois fois plus de contenu masculin que de contenu féminin. Le même modèle peut ainsi présenter des biais différents en fonction de la langue cible. En outre, *cerbero* semble produire des tendances similaires à *Vigogne-7b*, puisqu’il génère une grande majorité de textes masculins (76,6 %) et une très faible proportion de textes féminins (5,8 %). Globalement, l’Écart Genré moyen est de 14,02 pour *xglm* (contre 1,08 pour *xglm* dans *FR*<sub>Neutre</sub>) et de 70,86 pour *cerbero*.

Aucun Écart Genré n’est négatif, de sorte qu’aucune profession n’est explicitement biaisée en faveur du féminin, puisque la proportion de masculin est toujours plus élevée. Les domaines présentent encore des Écart Genrés variables (voir Figure 6). Malgré la faible représentation du féminin, des professions similaires affichent les proportions les plus élevées pour ce genre : coiffure et soins de beauté, services hospitaliers, activités de bibliothèque et d’archivage, soins de santé et services de garde. À l’instar des domaines les plus biaisés de *FR*<sub>Neutre</sub>, ces professions sont principalement liées à l’apparence physique et aux soins prodigués aux enfants et aux malades. À l’inverse, les domaines les plus fortement associés au masculin sont la fabrication d’avions, la fabrication d’instruments de musique, la photographie, les activités de production cinématographique et télévisuelle, l’entretien et la réparation de véhicules.

Cette expérience sur une deuxième langue flexionnelle montre que notre outil est facilement adaptable à d'autres langues et contextes socioculturels, et que les modèles de langue génèrent des stéréotypes similaires en français et en italien.

# 5 Les biais des textes générés proviennent-ils du monde réel ?

Les modèles de langue de notre étude ont tendance à inclure inéquitablement des marqueurs de genre dans les textes générés. Un modèle équitable s’efforcerait d’éviter de supposer des attributs sensibles (ici, le genre de l’auteur, uniquement en fonction de la profession). Il minimiserait ainsi l’utilisation des marqueurs de genre ou produirait un nombre équivalent de marqueurs féminins et masculins. Ce n’est néanmoins pas le cas, nous constatons en effet une faible représentation globale des marqueurs de genre féminins, ainsi qu’une répartition d’autant plus inégale des marqueurs de genre pour les professions stéréotypées. Ces deux phénomènes ont été identifiés dans des études sociologiques. La faible représentation globale du féminin fait écho à l’invisibilisation des femmes et à la notion de masculinité par défaut (Cheryan & Markus, 2020). Les associations stéréotypées aux professions dépendent davantage de la culture et sont présentées ci-dessous pour les contextes français et italien.
**Contexte français** Les domaines professionnels les plus biaisés dans les générations en français reflètent des stéréotypes du monde réel et la ségrégation professionnelle entre les hommes et les femmes que l'on peut trouver en France (Couppié & Epiphane, 2006). Ces disparités résultent de stéréotypes et de discriminations plutôt que de préférences personnelles ou de caractéristiques biologiques (Gallioz, 2007; Auclert, 2022; Perronnet, 2021). Ces stéréotypes jouent un rôle dans les représentations mentales des métiers, comme l'a montré l'enquête de Bossé & Guégnard (2007) auprès d'adolescents, qui associent les métiers liés aux soins et aux enfants aux femmes, et les métiers qui requièrent des compétences physiques, manuelles et techniques aux hommes. Cela influence également les choix d'orientation des élèves (Dutrévis & Toczek, 2007; Loose et al., 2021).

**Contexte italien** Les tendances des modèles italiens à associer le masculin au travail manuel et le féminin aux métiers du soin, de l'apparence et de la culture sont également attestées dans des études sociologiques italiennes. Biasin & Chianese (2020) et Triventi et al. (2010) montrent que les hommes ont tendance à choisir des domaines scientifiques et techniques, tandis que les femmes s'orientent vers les humanités, le social et le soin. Ils soulignent le rôle des stéréotypes de genre dans ces choix ainsi que de la réalité économique des femmes, qui les conduit à opter pour des carrières qui ont « un statut d'emploi inférieur sur le marché du travail national et sont pénalisées en termes de reconnaissance économique, sociale et professionnelle par rapport aux professions à prédominance masculine ». D'après eux, la ségrégation professionnelle entre les genres est « plus prononcée [en Italie] que dans d'autres pays européens ».

**Des biais socio-économiques sous-jacents ?** Les professions les plus stéréotypées, tant dans la vie réelle que dans nos corpus, semblent refléter des biais socio-économiques, car elles sont souvent liées à des emplois précaires aux faibles revenus. Ces croisements sociologiques démontrent l'importance du travail intersectionnel, car les professions les plus stéréotypées par les modèles sont généralement fortement associées à un genre, mais aussi à une classe sociale.

# 6 Conclusion : les modèles génèrent des biais

Nous proposons un outil pour évaluer automatiquement des biais de genre binaire dans des modèles de langue autorégressifs, pour les langues flexionnelles, en utilisant les marqueurs de genre comme indicateurs de biais. Nous appliquons l'outil sur le français et l'italien, sur sept modèles de langue, pour la génération de lettres de motivation. Les invites neutres donnent lieu à deux fois plus de textes masculins que féminins en français, et à huit fois plus de masculin que de féminin en italien. Les biais varient selon les modèles de langue et les professions, reproduisant des stéréotypes et la ségrégation professionnelle entre les genres. Certains biais sont si forts que les modèles ne tiennent pas compte du genre spécifié dans les invites, si celui-ci contredit un stéréotype.

Notre outil est disponible librement et est facilement adaptable à d'autres langues flexionnelles, comme le prouve notre extension à l'italien. Il est également facilement applicable à d'autres modèles de langue. Par la suite, nous aimerions étudier l'inclusion des identités non binaires et étendre l'outil à d'autres types de biais et à d'autres cas d'utilisation.

**Limites** Notre étude ne vise que le genre binaire dans les contextes culturels et linguistiques français et italien. Par ailleurs, les résultats présentés sont susceptibles de sous-estimer les biais, d'une part parce que certains textes neutres ne sont pas des lettres de motivation ou ne couvrent pas la profession demandée, ce qui augmente la proportion de neutre, et d'autre part parce que le système de détection du genre a une exactitude imparfaite, il omet en effet certains marqueurs masculins, diminuant ainsi la proportion réelle pour ce genre. D'autres éléments de discussions sont présentés en Annexe A.
**Contexte français** Les domaines professionnels les plus biaisés dans les générations en français reflètent des stéréotypes du monde réel et la ségrégation professionnelle entre les hommes et les femmes que l'on peut trouver en France (Couppié & Epiphane, 2006). Ces disparités résultent de stéréotypes et de discriminations plutôt que de préférences personnelles ou de caractéristiques biologiques (Gallioz, 2007; Auclert, 2022; Perronnet, 2021). Ces stéréotypes jouent un rôle dans les représentations mentales des métiers, comme l'a montré l'enquête de Bossé & Guégnard (2007) auprès d'adolescents, qui associent les métiers liés aux soins et aux enfants aux femmes, et les métiers qui requièrent des compétences physiques, manuelles et techniques aux hommes. Cela influence également les choix d'orientation des élèves (Dutrévis & Toczek, 2007; Loose et al., 2021).

**Contexte italien** Les tendances des modèles italiens à associer le masculin au travail manuel et le féminin aux métiers du soin, de l'apparence et de la culture sont également attestées dans des études sociologiques italiennes. Biasin & Chianese (2020) et Triventi et al. (2010) montrent que les hommes ont tendance à choisir des domaines scientifiques et techniques, tandis que les femmes s'orientent vers les humanités, le social et le soin. Ils soulignent le rôle des stéréotypes de genre dans ces choix ainsi que de la réalité économique des femmes, qui les conduit à opter pour des carrières qui ont « un statut d'emploi inférieur sur le marché du travail national et sont pénalisées en termes de reconnaissance économique, sociale et professionnelle par rapport aux professions à prédominance masculine ». D'après eux, la ségrégation professionnelle entre les genres est « plus prononcée [en Italie] que dans d'autres pays européens ».

**Des biais socio-économiques sous-jacents ?** Les professions les plus stéréotypées, tant dans la vie réelle que dans nos corpus, semblent refléter des biais socio-économiques, car elles sont souvent liées à des emplois précaires aux faibles revenus. Ces croisements sociologiques démontrent l'importance du travail intersectionnel, car les professions les plus stéréotypées par les modèles sont généralement fortement associées à un genre, mais aussi à une classe sociale.

# 6 Conclusion : les modèles génèrent des biais

Nous proposons un outil pour évaluer automatiquement des biais de genre binaire dans des modèles de langue autorégressifs, pour les langues flexionnelles, en utilisant les marqueurs de genre comme indicateurs de biais. Nous appliquons l'outil sur le français et l'italien, sur sept modèles de langue, pour la génération de lettres de motivation. Les invites neutres donnent lieu à deux fois plus de textes masculins que féminins en français, et à huit fois plus de masculin que de féminin en italien. Les biais varient selon les modèles de langue et les professions, reproduisant des stéréotypes et la ségrégation professionnelle entre les genres. Certains biais sont si forts que les modèles ne tiennent pas compte du genre spécifié dans les invites, si celui-ci contredit un stéréotype.

Notre outil est disponible librement et est facilement adaptable à d'autres langues flexionnelles, comme le prouve notre extension à l'italien. Il est également facilement applicable à d'autres modèles de langue. Par la suite, nous aimerions étudier l'inclusion des identités non binaires et étendre l'outil à d'autres types de biais et à d'autres cas d'utilisation.

**Limites** Notre étude ne vise que le genre binaire dans les contextes culturels et linguistiques français et italien. Par ailleurs, les résultats présentés sont susceptibles de sous-estimer les biais, d'une part parce que certains textes neutres ne sont pas des lettres de motivation ou ne couvrent pas la profession demandée, ce qui augmente la proportion de neutre, et d'autre part parce que le système de détection du genre a une exactitude imparfaite, il omet en effet certains marqueurs masculins, diminuant ainsi la proportion réelle pour ce genre. D'autres éléments de discussions sont présentés en Annexe A.
# Remerciements

Ce travail a été réalisé dans le cadre d'un projet de l'Agence Nationale de la Recherche, InExtenso (Évaluation intrinsèque et extrinsèque des biais dans les gros modèles de langue), ANR-23-IAS1-0004-01. Nous remercions par ailleurs les annotateurs et annotatrices de l'italien : Siyana Pavlova, Jean-Philippe Ducel et Xheni Rikani.

# Références

AUCLERT C. H. (2022). *Étude «Les freins à l'accès des filles aux filières informatiques et numériques»*. Centre Hubertine Auclert.

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# Remerciements

Ce travail a été réalisé dans le cadre d'un projet de l'Agence Nationale de la Recherche, InExtenso (Évaluation intrinsèque et extrinsèque des biais dans les gros modèles de langue), ANR-23-IAS1-0004-01. Nous remercions par ailleurs les annotateurs et annotatrices de l'italien : Siyana Pavlova, Jean-Philippe Ducel et Xheni Rikani.

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PARRISH A., CHEN A., NANGIA N., PADMAKUMAR V., PHANG J., THOMPSON J., HTUT P. M. & BOWMAN S. (2022). BBQ : A hand-built bias benchmark for question answering. In S. MURESAN, P. NAKOV & A. VILLAVICENCIO, Éds., *Findings of the Association for Computational Linguistics : ACL 2022*, p. 2086–2105, Dublin, Irlande : Association for Computational Linguistics. DOI: 10.18653/v1/2022.findings-acl.165.

PENG K., DING L., ZHONG Q., SHEN L., LIU X., ZHANG M., OUYANG Y. & TAO D. (2023). Towards making the most of ChatGPT for machine translation. In H. BOUAMOR, J. PINO & K. BALI, Éds., *Findings of the Association for Computational Linguistics : EMNLP 2023*, p. 5622–5633, Singapour : Association for Computational Linguistics. DOI: 10.18653/v1/2023.findings-emnlp.373.

PERRONNET C. (2021). *La bosse des maths n'existe pas. Rétablir l'égalité des chances dans les matières scientifiques*. Autrement (Éditions).

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SIMOULIN A. & CRABBÉ B. (2021). Un modèle Transformer Génératif Pré-entrainé pour le français. In P. DENIS, N. GRABAR, A. FRAISSE, R. CARDON, B. JACQUEMIN, E. KERGOSIEN & A. BALVET, Éds., *Traitement Automatique des Langues Naturelles*, p. 246–255, Lille, France : ATALA. HAL : hal-03265900.

TRIVENTI M. et al. (2010). Something changes, something not. long-term trends in gender segregation of fields of study in italy. *Italian Journal of Sociology of education, 2010* (5 (2)), 47–80.
# Annexes

## A Éléments de discussions supplémentaires

Notre étude présente d'autres limites, liées à des problèmes touchant plus généralement la recherche sur les biais en TAL. Tout d'abord, le choix d'un cas d'application particulier, tel que la génération de lettres de motivation, limite la portée de notre travail. Notre outil peut toutefois être utilisé dans d'autres scénarios, en modifiant les invites de commandes et en adaptant le système de détection du genre si le texte n'est pas écrit à la première personne du singulier, ou s'il est écrit dans une autre langue. Nous mettons également à disposition un système de détection de la troisième personne du singulier pour le français, qui permet d'appliquer notre outil en l'état actuel pour des applications telles que la génération de récits ou de lettres de recommandation.

Nous ne fournissons pas d'analyse quantitative en Section 5, parce que les données officielles ne contiennent que deux catégories de genre (homme, femme) alors que nous en utilisons quatre (masculin, féminin, neutre, ambigu). En outre, nous estimons que le but des modèles de langue n'est pas de reproduire les statistiques du monde réel, puisque celles-ci sont le résultat de biais et de discriminations sociétales. Supposer le genre d'une personne à partir de son métier n'est pas désirable, au même titre que contredire le genre de l' invite. Notre but est de prouver que les biais des modèles correspondent aux stéréotypes et discriminations du monde réel, les perpétuant et nuisant ainsi à des populations déjà socialement désavantagées. Notre étude peut aussi être utilisée pour rappeler que ces stéréotypes sont systémiques, appelant ainsi à des actions allant au-delà de solutions technologiques.

Par ailleurs, le problème de la qualité des textes générés reste ouvert. À notre connaissance, il n'existe pas de métrique automatique pertinente pour mesurer la qualité de génération de texte libre en français ou en italien, et qui pourrait prendre en compte la cohérence avec l' invite.

Enfin, étudier d'autres types de biais, tels que l'orientation sexuelle ou le statut socio-économique, est plus difficile et représente un réel défi. En effet, contrairement au genre qui est explicite dans les langues, d'autant plus si elles sont flexionnelles, les caractéristiques liées à d'autres catégories de personnes ne sont pas directement observables.
# Annexes

## A Éléments de discussions supplémentaires

Notre étude présente d'autres limites, liées à des problèmes touchant plus généralement la recherche sur les biais en TAL. Tout d'abord, le choix d'un cas d'application particulier, tel que la génération de lettres de motivation, limite la portée de notre travail. Notre outil peut toutefois être utilisé dans d'autres scénarios, en modifiant les invites de commandes et en adaptant le système de détection du genre si le texte n'est pas écrit à la première personne du singulier, ou s'il est écrit dans une autre langue. Nous mettons également à disposition un système de détection de la troisième personne du singulier pour le français, qui permet d'appliquer notre outil en l'état actuel pour des applications telles que la génération de récits ou de lettres de recommandation.

Nous ne fournissons pas d'analyse quantitative en Section 5, parce que les données officielles ne contiennent que deux catégories de genre (homme, femme) alors que nous en utilisons quatre (masculin, féminin, neutre, ambigu). En outre, nous estimons que le but des modèles de langue n'est pas de reproduire les statistiques du monde réel, puisque celles-ci sont le résultat de biais et de discriminations sociétales. Supposer le genre d'une personne à partir de son métier n'est pas désirable, au même titre que contredire le genre de l' invite. Notre but est de prouver que les biais des modèles correspondent aux stéréotypes et discriminations du monde réel, les perpétuant et nuisant ainsi à des populations déjà socialement désavantagées. Notre étude peut aussi être utilisée pour rappeler que ces stéréotypes sont systémiques, appelant ainsi à des actions allant au-delà de solutions technologiques.

Par ailleurs, le problème de la qualité des textes générés reste ouvert. À notre connaissance, il n'existe pas de métrique automatique pertinente pour mesurer la qualité de génération de texte libre en français ou en italien, et qui pourrait prendre en compte la cohérence avec l' invite.

Enfin, étudier d'autres types de biais, tels que l'orientation sexuelle ou le statut socio-économique, est plus difficile et représente un réel défi. En effet, contrairement au genre qui est explicite dans les langues, d'autant plus si elles sont flexionnelles, les caractéristiques liées à d'autres catégories de personnes ne sont pas directement observables.
B Rapports de classification des systèmes de détection de genre

<table><caption>TABLE 5 – Rapport de classification détaillé pour le français</caption><thead><tr><th></th><th>Précision</th><th>Rappel</th><th>F1-score</th><th>Support</th></tr></thead><tbody><tr><td>Ambigu</td><td>0.578</td><td>0.611</td><td>0.594</td><td>18</td></tr><tr><td>Féminin</td><td>0.955</td><td>0.928</td><td>0.941</td><td>139</td></tr><tr><td>Masculin</td><td>0.962</td><td>0.923</td><td>0.942</td><td>276</td></tr><tr><td>Neutre</td><td>0.895</td><td>0.970</td><td>0.931</td><td>167</td></tr><tr><td>Exactitude</td><td></td><td></td><td><strong>0.928</strong></td><td>600</td></tr></tbody></table>

<table><caption>TABLE 6 – Rapport de classification détaillé pour l'italien</caption><thead><tr><th></th><th>Précision</th><th>Rappel</th><th>F1-score</th><th>Support</th></tr></thead><tbody><tr><td>Ambigu</td><td>0.750</td><td>1.000</td><td>0.857</td><td>3</td></tr><tr><td>Féminin</td><td>1.000</td><td>1.000</td><td>1.000</td><td>26</td></tr><tr><td>Masculin</td><td>0.974</td><td>0.927</td><td>0.950</td><td>83</td></tr><tr><td>Neutre</td><td>0.945</td><td>0.977</td><td>0.961</td><td>88</td></tr><tr><td>Exactitude</td><td></td><td></td><td><strong>0.960</strong></td><td>200</td></tr></tbody></table>
B Rapports de classification des systèmes de détection de genre

<table><caption>TABLE 5 – Rapport de classification détaillé pour le français</caption><thead><tr><th></th><th>Précision</th><th>Rappel</th><th>F1-score</th><th>Support</th></tr></thead><tbody><tr><td>Ambigu</td><td>0.578</td><td>0.611</td><td>0.594</td><td>18</td></tr><tr><td>Féminin</td><td>0.955</td><td>0.928</td><td>0.941</td><td>139</td></tr><tr><td>Masculin</td><td>0.962</td><td>0.923</td><td>0.942</td><td>276</td></tr><tr><td>Neutre</td><td>0.895</td><td>0.970</td><td>0.931</td><td>167</td></tr><tr><td>Exactitude</td><td></td><td></td><td><strong>0.928</strong></td><td>600</td></tr></tbody></table>

<table><caption>TABLE 6 – Rapport de classification détaillé pour l'italien</caption><thead><tr><th></th><th>Précision</th><th>Rappel</th><th>F1-score</th><th>Support</th></tr></thead><tbody><tr><td>Ambigu</td><td>0.750</td><td>1.000</td><td>0.857</td><td>3</td></tr><tr><td>Féminin</td><td>1.000</td><td>1.000</td><td>1.000</td><td>26</td></tr><tr><td>Masculin</td><td>0.974</td><td>0.927</td><td>0.950</td><td>83</td></tr><tr><td>Neutre</td><td>0.945</td><td>0.977</td><td>0.961</td><td>88</td></tr><tr><td>Exactitude</td><td></td><td></td><td><strong>0.960</strong></td><td>200</td></tr></tbody></table>
C Résultats complémentaires pour tous les domaines professionnels

<table><thead><tr><td>Rang</td><td>Domaine professionnel</td><td>Écart Genré</td></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>mécanique aéronautique et spatiale</td><td>62.2</td></tr><tr><td>2</td><td>direction de chantier du btp</td><td>60.7</td></tr><tr><td>3</td><td>conduite d'engins de chantier</td><td>56.6</td></tr><tr><td>4</td><td>maçonnerie</td><td>54.6</td></tr><tr><td>5</td><td>electricité électronique</td><td>54.5</td></tr><tr><td>6</td><td>installation et maintenance en froid, conditionnement d'air</td><td>54.2</td></tr><tr><td>7</td><td>conduite d'engins agricoles et forestiers</td><td>53.8</td></tr><tr><td>8</td><td>ingénierie et études du btp</td><td>53.7</td></tr><tr><td>9</td><td>mécanique générale et de précision</td><td>52.3</td></tr><tr><td>10</td><td>métallurgie</td><td>51.6</td></tr><tr><td>11</td><td>bûcheronnage et élagage</td><td>50.4</td></tr><tr><td>12</td><td>fabrication et réparation d'instruments de musique</td><td>50.0</td></tr><tr><td>13</td><td>conduite de grue</td><td>50.0</td></tr><tr><td>14</td><td>soudage manuel</td><td>49.6</td></tr><tr><td>15</td><td>maintenance informatique et bureautique</td><td>49.6</td></tr><tr><td>16</td><td>gestion de portefeuilles sur les marchés financiers</td><td>49.6</td></tr><tr><td>17</td><td>réparation de carrosserie</td><td>48.5</td></tr><tr><td>18</td><td>navigation fluviale</td><td>47.8</td></tr><tr><td>19</td><td>boucherie</td><td>47.8</td></tr><tr><td>20</td><td>qualité sécurité environnement et protection santé du btp</td><td>47.2</td></tr><tr><td>21</td><td>construction, bâtiment et travaux publics</td><td>47.2</td></tr><tr><td>22</td><td>machinerie spectacle</td><td>47.0</td></tr><tr><td>23</td><td>métré en métallerie</td><td>46.5</td></tr><tr><td>24</td><td>réalisation et montage en tuyauterie</td><td>46.2</td></tr><tr><td>25</td><td>production et exploitation de systèmes d'information</td><td>46.2</td></tr><tr><td>26</td><td>assistance informatique, maintenance de logiciels et réseaux</td><td>45.8</td></tr><tr><td>27</td><td>pose de canalisations</td><td>44.5</td></tr><tr><td>28</td><td>information météorologique</td><td>44.3</td></tr><tr><td>29</td><td>informatique, traitement de l'information</td><td>44.1</td></tr><tr><td>30</td><td>films d'animation et effets spéciaux</td><td>43.8</td></tr><tr><td>31</td><td>arboriculture et viticulture</td><td>43.7</td></tr><tr><td>32</td><td>gardiennage de locaux</td><td>43.5</td></tr><tr><td>33</td><td>méthodes et gestion de production en chaudronnerie et métallerie</td><td>43.3</td></tr><tr><td>34</td><td>montage audiovisuel et post-production</td><td>42.6</td></tr><tr><td>35</td><td>encadrement de la navigation maritime</td><td>42.6</td></tr><tr><td>36</td><td>prise de son et sonorisation</td><td>42.4</td></tr><tr><td>37</td><td>chaudronnerie - tôlerie</td><td>41.3</td></tr><tr><td>38</td><td>géologie de l'environnement</td><td>40.9</td></tr><tr><td>39</td><td>conseil en gestion de patrimoine financier</td><td>40.6</td></tr><tr><td>40</td><td>personnel de la défense</td><td>40.0</td></tr><tr><td>41</td><td>direction de laboratoire d'analyse industrielle</td><td>40.0</td></tr><tr><td>42</td><td>physique</td><td>39.7</td></tr><tr><td>43</td><td>management d'établissement de restauration collective</td><td>38.8</td></tr><tr><td>44</td><td>météorologie</td><td>38.8</td></tr><tr><td>45</td><td>informatique en biologie</td><td>38.6</td></tr><tr><td>46</td><td>travail du bois et de l'ameublement</td><td>38.2</td></tr><tr><td>47</td><td>architecture du btp et du paysage</td><td>38.2</td></tr><tr><td>48</td><td>recherche agronomique</td><td>37.9</td></tr><tr><td>49</td><td>image cinématographique et télévisuelle</td><td>37.5</td></tr><tr><td>50</td><td>réalisation cinématographique et audiovisuelle</td><td>36.1</td></tr><tr><td>51</td><td>agriculture</td><td>36.1</td></tr><tr><td>52</td><td>management et ingénierie d'affaires</td><td>35.4</td></tr><tr><td>53</td><td>construction de décors de spectacle</td><td>35.4</td></tr></tbody></table>
C Résultats complémentaires pour tous les domaines professionnels

<table><thead><tr><td>Rang</td><td>Domaine professionnel</td><td>Écart Genré</td></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>mécanique aéronautique et spatiale</td><td>62.2</td></tr><tr><td>2</td><td>direction de chantier du btp</td><td>60.7</td></tr><tr><td>3</td><td>conduite d'engins de chantier</td><td>56.6</td></tr><tr><td>4</td><td>maçonnerie</td><td>54.6</td></tr><tr><td>5</td><td>electricité électronique</td><td>54.5</td></tr><tr><td>6</td><td>installation et maintenance en froid, conditionnement d'air</td><td>54.2</td></tr><tr><td>7</td><td>conduite d'engins agricoles et forestiers</td><td>53.8</td></tr><tr><td>8</td><td>ingénierie et études du btp</td><td>53.7</td></tr><tr><td>9</td><td>mécanique générale et de précision</td><td>52.3</td></tr><tr><td>10</td><td>métallurgie</td><td>51.6</td></tr><tr><td>11</td><td>bûcheronnage et élagage</td><td>50.4</td></tr><tr><td>12</td><td>fabrication et réparation d'instruments de musique</td><td>50.0</td></tr><tr><td>13</td><td>conduite de grue</td><td>50.0</td></tr><tr><td>14</td><td>soudage manuel</td><td>49.6</td></tr><tr><td>15</td><td>maintenance informatique et bureautique</td><td>49.6</td></tr><tr><td>16</td><td>gestion de portefeuilles sur les marchés financiers</td><td>49.6</td></tr><tr><td>17</td><td>réparation de carrosserie</td><td>48.5</td></tr><tr><td>18</td><td>navigation fluviale</td><td>47.8</td></tr><tr><td>19</td><td>boucherie</td><td>47.8</td></tr><tr><td>20</td><td>qualité sécurité environnement et protection santé du btp</td><td>47.2</td></tr><tr><td>21</td><td>construction, bâtiment et travaux publics</td><td>47.2</td></tr><tr><td>22</td><td>machinerie spectacle</td><td>47.0</td></tr><tr><td>23</td><td>métré en métallerie</td><td>46.5</td></tr><tr><td>24</td><td>réalisation et montage en tuyauterie</td><td>46.2</td></tr><tr><td>25</td><td>production et exploitation de systèmes d'information</td><td>46.2</td></tr><tr><td>26</td><td>assistance informatique, maintenance de logiciels et réseaux</td><td>45.8</td></tr><tr><td>27</td><td>pose de canalisations</td><td>44.5</td></tr><tr><td>28</td><td>information météorologique</td><td>44.3</td></tr><tr><td>29</td><td>informatique, traitement de l'information</td><td>44.1</td></tr><tr><td>30</td><td>films d'animation et effets spéciaux</td><td>43.8</td></tr><tr><td>31</td><td>arboriculture et viticulture</td><td>43.7</td></tr><tr><td>32</td><td>gardiennage de locaux</td><td>43.5</td></tr><tr><td>33</td><td>méthodes et gestion de production en chaudronnerie et métallerie</td><td>43.3</td></tr><tr><td>34</td><td>montage audiovisuel et post-production</td><td>42.6</td></tr><tr><td>35</td><td>encadrement de la navigation maritime</td><td>42.6</td></tr><tr><td>36</td><td>prise de son et sonorisation</td><td>42.4</td></tr><tr><td>37</td><td>chaudronnerie - tolerie</td><td>41.3</td></tr><tr><td>38</td><td>géologie de l'environnement</td><td>40.9</td></tr><tr><td>39</td><td>conseil en gestion de patrimoine financier</td><td>40.6</td></tr><tr><td>40</td><td>personnel de la défense</td><td>40.0</td></tr><tr><td>41</td><td>direction de laboratoire d'analyse industrielle</td><td>40.0</td></tr><tr><td>42</td><td>physique</td><td>39.7</td></tr><tr><td>43</td><td>management d'établissement de restauration collective</td><td>38.8</td></tr><tr><td>44</td><td>météorologie</td><td>38.8</td></tr><tr><td>45</td><td>informatique en biologie</td><td>38.6</td></tr><tr><td>46</td><td>travail du bois et de l'ameublement</td><td>38.2</td></tr><tr><td>47</td><td>architecture du btp et du paysage</td><td>38.2</td></tr><tr><td>48</td><td>recherche agronomique</td><td>37.9</td></tr><tr><td>49</td><td>image cinématographique et télévisuelle</td><td>37.5</td></tr><tr><td>50</td><td>réalisation cinématographique et audiovisuelle</td><td>36.1</td></tr><tr><td>51</td><td>agriculture</td><td>36.1</td></tr><tr><td>52</td><td>management et ingénierie d'affaires</td><td>35.4</td></tr><tr><td>53</td><td>construction de décors de spectacle</td><td>35.4</td></tr></tbody></table>
<table>
  <tr>
    <td>54</td>
    <td>analyse de crédits et risques bancaires</td>
    <td>34.8</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>55</td>
    <td>surveillance et protection de la forêt, de la faune sauvage et des espaces naturels</td>
    <td>34.6</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>56</td>
    <td>courtage en assurances</td>
    <td>34.6</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>57</td>
    <td>droit pénal</td>
    <td>34.5</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>58</td>
    <td>recherche en sciences de l'univers, de la matière et du vivant</td>
    <td>34.3</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>59</td>
    <td>droit de la sécurité et de la défense</td>
    <td>34.1</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>60</td>
    <td>biochimie de l'eau et de l'environnement</td>
    <td>33.3</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>61</td>
    <td>éclairage spectacle</td>
    <td>33.1</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>62</td>
    <td>techniques de l'imprimerie et de l'édition</td>
    <td>32.9</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>63</td>
    <td>charcuterie - traiteur</td>
    <td>32.9</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>64</td>
    <td>trésorerie et financement</td>
    <td>32.8</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>65</td>
    <td>physique-chimie</td>
    <td>32.6</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>66</td>
    <td>relation commerciale en vente de véhicules</td>
    <td>32.3</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>67</td>
    <td>géographie de l'aménagement et du développement</td>
    <td>32.0</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>68</td>
    <td>mathématiques</td>
    <td>31.8</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>69</td>
    <td>design industriel</td>
    <td>31.8</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>70</td>
    <td>magistrature</td>
    <td>31.8</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>71</td>
    <td>développement et protection du patrimoine culturel</td>
    <td>30.8</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>72</td>
    <td>vente technico-commerciale des produits de la forêt et de la pêche</td>
    <td>30.0</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>73</td>
    <td>aménagement paysager</td>
    <td>29.7</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>74</td>
    <td>élevage bovin ou équin</td>
    <td>29.6</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>75</td>
    <td>biologie de l'agronomie et de l'agriculture</td>
    <td>29.4</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>76</td>
    <td>direction de grande entreprise ou d'établissement public</td>
    <td>28.5</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>77</td>
    <td>management d'hôtel-restaurant</td>
    <td>28.2</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>78</td>
    <td>protection du patrimoine naturel</td>
    <td>28.0</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>79</td>
    <td>peinture industrielle</td>
    <td>27.8</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>80</td>
    <td>recherche en sciences de l'univers, de la matière et du vivant</td>
    <td>27.7</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>81</td>
    <td>sciences de la terre</td>
    <td>27.5</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>82</td>
    <td>animation musicale et scénique</td>
    <td>27.3</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>83</td>
    <td>géographie</td>
    <td>27.1</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>84</td>
    <td>optique - lunetterie</td>
    <td>26.9</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>85</td>
    <td>négociation et vente</td>
    <td>26.8</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>86</td>
    <td>biologie médicale</td>
    <td>26.6</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>87</td>
    <td>régie générale</td>
    <td>26.5</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>88</td>
    <td>direction administrative et financière</td>
    <td>26.5</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>89</td>
    <td>entretien des espaces naturels</td>
    <td>25.6</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>90</td>
    <td>reprographie</td>
    <td>24.8</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>91</td>
    <td>défense et conseil juridique</td>
    <td>24.6</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>92</td>
    <td>gestion de patrimoine culturel</td>
    <td>24.6</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>93</td>
    <td>sommellerie</td>
    <td>24.5</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>94</td>
    <td>droit des affaires</td>
    <td>24.3</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>95</td>
    <td>droit fiscal</td>
    <td>24.3</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>96</td>
    <td>chimie</td>
    <td>24.2</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>97</td>
    <td>assistance de direction d'hôtel-restaurant</td>
    <td>24.2</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>98</td>
    <td>comptabilité</td>
    <td>24.0</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>99</td>
    <td>musique et chant</td>
    <td>24.0</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>100</td>
    <td>économie</td>
    <td>24.0</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>101</td>
    <td>langues étrangères appliquées au tourisme, au commerce international, aux affaires [...]</td>
    <td>23.7</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>102</td>
    <td>biochimie appliquée aux procédés industriels</td>
    <td>23.5</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>103</td>
    <td>photographie</td>
    <td>23.3</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>104</td>
    <td>philosophie du langage</td>
    <td>22.5</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>105</td>
    <td>sciences des ressources agro-alimentaires</td>
    <td>22.1</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>106</td>
    <td>personnel polyvalent d'hôtellerie</td>
    <td>21.9</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>107</td>
    <td>philosophie, éthique et théologie</td>
    <td>21.8</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>108</td>
    <td>transaction immobilière</td>
    <td>21.6</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>109</td>
    <td>droit de la santé</td>
    <td>21.5</td>
  </tr>
</table>
<table><tr><td>54</td><td>analyse de crédits et risques bancaires</td><td>34.8</td></tr><tr><td>55</td><td>surveillance et protection de la forêt, de la faune sauvage et des espaces naturels</td><td>34.6</td></tr><tr><td>56</td><td>courtage en assurances</td><td>34.6</td></tr><tr><td>57</td><td>droit pénal</td><td>34.5</td></tr><tr><td>58</td><td>recherche en sciences de l'univers, de la matière et du vivant</td><td>34.3</td></tr><tr><td>59</td><td>droit de la sécurité et de la défense</td><td>34.1</td></tr><tr><td>60</td><td>biochimie de l'eau et de l'environnement</td><td>33.3</td></tr><tr><td>61</td><td>éclairage spectacle</td><td>33.1</td></tr><tr><td>62</td><td>techniques de l'imprimerie et de l'édition</td><td>32.9</td></tr><tr><td>63</td><td>charcuterie - traiteur</td><td>32.9</td></tr><tr><td>64</td><td>trésorerie et financement</td><td>32.8</td></tr><tr><td>65</td><td>physique-chimie</td><td>32.6</td></tr><tr><td>66</td><td>relation commerciale en vente de véhicules</td><td>32.3</td></tr><tr><td>67</td><td>géographie de l'aménagement et du développement</td><td>32.0</td></tr><tr><td>68</td><td>mathématiques</td><td>31.8</td></tr><tr><td>69</td><td>design industriel</td><td>31.8</td></tr><tr><td>70</td><td>magistrature</td><td>31.8</td></tr><tr><td>71</td><td>développement et protection du patrimoine culturel</td><td>30.8</td></tr><tr><td>72</td><td>vente technico-commerciale des produits de la forêt et de la pêche</td><td>30.0</td></tr><tr><td>73</td><td>aménagement paysager</td><td>29.7</td></tr><tr><td>74</td><td>élevage bovin ou équin</td><td>29.6</td></tr><tr><td>75</td><td>biologie de l'agronomie et de l'agriculture</td><td>29.4</td></tr><tr><td>76</td><td>direction de grande entreprise ou d'établissement public</td><td>28.5</td></tr><tr><td>77</td><td>management d'hôtel-restaurant</td><td>28.2</td></tr><tr><td>78</td><td>protection du patrimoine naturel</td><td>28.0</td></tr><tr><td>79</td><td>peinture industrielle</td><td>27.8</td></tr><tr><td>80</td><td>recherche en sciences de l'univers, de la matière et du vivant</td><td>27.7</td></tr><tr><td>81</td><td>sciences de la terre</td><td>27.5</td></tr><tr><td>82</td><td>animation musicale et scénique</td><td>27.3</td></tr><tr><td>83</td><td>géographie</td><td>27.1</td></tr><tr><td>84</td><td>optique - lunetterie</td><td>26.9</td></tr><tr><td>85</td><td>négociation et vente</td><td>26.8</td></tr><tr><td>86</td><td>biologie médicale</td><td>26.6</td></tr><tr><td>87</td><td>régie générale</td><td>26.5</td></tr><tr><td>88</td><td>direction administrative et financière</td><td>26.5</td></tr><tr><td>89</td><td>entretien des espaces naturels</td><td>25.6</td></tr><tr><td>90</td><td>reprographie</td><td>24.8</td></tr><tr><td>91</td><td>défense et conseil juridique</td><td>24.6</td></tr><tr><td>92</td><td>gestion de patrimoine culturel</td><td>24.6</td></tr><tr><td>93</td><td>sommellerie</td><td>24.5</td></tr><tr><td>94</td><td>droit des affaires</td><td>24.3</td></tr><tr><td>95</td><td>droit fiscal</td><td>24.3</td></tr><tr><td>96</td><td>chimie</td><td>24.2</td></tr><tr><td>97</td><td>assistance de direction d'hôtel-restaurant</td><td>24.2</td></tr><tr><td>98</td><td>comptabilité</td><td>24.0</td></tr><tr><td>99</td><td>musique et chant</td><td>24.0</td></tr><tr><td>100</td><td>économie</td><td>24.0</td></tr><tr><td>101</td><td>langues étrangères appliquées au tourisme, au commerce international, aux affaires [...]</td><td>23.7</td></tr><tr><td>102</td><td>biochimie appliquée aux procédés industriels</td><td>23.5</td></tr><tr><td>103</td><td>photographie</td><td>23.3</td></tr><tr><td>104</td><td>philosophie du langage</td><td>22.5</td></tr><tr><td>105</td><td>sciences des ressources agro-alimentaires</td><td>22.1</td></tr><tr><td>106</td><td>personnel polyvalent d'hôtellerie</td><td>21.9</td></tr><tr><td>107</td><td>philosophie, éthique et théologie</td><td>21.8</td></tr><tr><td>108</td><td>transaction immobilière</td><td>21.6</td></tr><tr><td>109</td><td>droit de la santé</td><td>21.5</td></tr></table>
<table><tr><td>110</td><td>gestion touristique et hôtelière</td><td>21.5</td></tr><tr><td>111</td><td>préparation en pharmacie</td><td>21.3</td></tr><tr><td>112</td><td>langues et civilisations anciennes</td><td>20.9</td></tr><tr><td>113</td><td>droit de l'environnement</td><td>20.9</td></tr><tr><td>114</td><td>conseil en organisation et management d'entreprise</td><td>20.9</td></tr><tr><td>115</td><td>fabrication et affinage de fromages</td><td>20.7</td></tr><tr><td>116</td><td>chimie-biologie, biochimie</td><td>20.3</td></tr><tr><td>117</td><td>vente en alimentation</td><td>20.0</td></tr><tr><td>118</td><td>médecine dentaire</td><td>20.0</td></tr><tr><td>119</td><td>philosophie du droit</td><td>19.9</td></tr><tr><td>120</td><td>comptabilité, gestion</td><td>19.8</td></tr><tr><td>121</td><td>réalisation d'objets artistiques et fonctionnels en verre</td><td>19.5</td></tr><tr><td>122</td><td>restauration des oeuvres d'art</td><td>19.5</td></tr><tr><td>123</td><td>réalisation d'ouvrages en bijouterie, joaillerie et orfèvrerie</td><td>19.3</td></tr><tr><td>124</td><td>conseil clientèle en assurances</td><td>18.8</td></tr><tr><td>125</td><td>histoire</td><td>18.7</td></tr><tr><td>126</td><td>poissonnerie</td><td>18.7</td></tr><tr><td>127</td><td>droit, sciences politiques</td><td>18.4</td></tr><tr><td>128</td><td>organisation d'évènementiel</td><td>18.3</td></tr><tr><td>129</td><td>service en restauration</td><td>18.1</td></tr><tr><td>130</td><td>littérature et philosophie</td><td>18.0</td></tr><tr><td>131</td><td>gérance immobilière</td><td>17.8</td></tr><tr><td>132</td><td>boulangerie - viennoiserie</td><td>17.6</td></tr><tr><td>133</td><td>gestion et mise à disposition de ressources documentaires, conservation des archives</td><td>17.6</td></tr><tr><td>134</td><td>éducation en activités sportives</td><td>17.4</td></tr><tr><td>135</td><td>marketing</td><td>17.2</td></tr><tr><td>136</td><td>personnel de cuisine</td><td>17.1</td></tr><tr><td>137</td><td>communication</td><td>17.0</td></tr><tr><td>138</td><td>commerce, vente</td><td>16.7</td></tr><tr><td>139</td><td>réalisation d'ouvrages en bijouterie, joaillerie et orfèvrerie</td><td>16.5</td></tr><tr><td>140</td><td>management des ressources humaines</td><td>15.8</td></tr><tr><td>141</td><td>linguistique</td><td>15.8</td></tr><tr><td>142</td><td>epistémologie des sciences humaines</td><td>14.9</td></tr><tr><td>143</td><td>enseignement des écoles</td><td>14.9</td></tr><tr><td>144</td><td>journalisme et information média</td><td>14.7</td></tr><tr><td>145</td><td>médecine généraliste et spécialisée</td><td>14.1</td></tr><tr><td>146</td><td>gestion en banque et assurance</td><td>13.9</td></tr><tr><td>147</td><td>cuisine</td><td>13.8</td></tr><tr><td>148</td><td>biopharmacologie</td><td>13.7</td></tr><tr><td>149</td><td>arts appliqués à la communication et à l'audiovisuel</td><td>13.0</td></tr><tr><td>150</td><td>pharmacie</td><td>12.6</td></tr><tr><td>151</td><td>animation touristique et culturelle</td><td>12.3</td></tr><tr><td>152</td><td>journalisme et communication</td><td>12.1</td></tr><tr><td>153</td><td>assistance médico-technique</td><td>10.7</td></tr><tr><td>154</td><td>conseil en information médicale</td><td>10.2</td></tr><tr><td>155</td><td>ressources humaines, gestion de l'emploi</td><td>9.9</td></tr><tr><td>156</td><td>biochimie des produits alimentaires</td><td>8.8</td></tr><tr><td>157</td><td>psychologie clinique</td><td>8.1</td></tr><tr><td>158</td><td>langues vivantes, civilisations étrangères et régionales</td><td>7.4</td></tr><tr><td>159</td><td>psychologie</td><td>5.9</td></tr><tr><td>160</td><td>littérature appliquée à la documentation, communication, lettres et enseignement</td><td>5.7</td></tr><tr><td>161</td><td>fabrication textile</td><td>3.8</td></tr><tr><td>162</td><td>français, littérature et civilisation française</td><td>3.0</td></tr><tr><td>163</td><td>arts du cirque et arts visuels</td><td>2.9</td></tr><tr><td>164</td><td>art dramatique</td><td>2.3</td></tr><tr><td>165</td><td>direction des centres de loisirs ou culturels</td><td>2.2</td></tr></table>
<table>
  <tr>
    <td>110</td>
    <td>gestion touristique et hôtelière</td>
    <td>21.5</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>111</td>
    <td>préparation en pharmacie</td>
    <td>21.3</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>112</td>
    <td>langues et civilisations anciennes</td>
    <td>20.9</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>113</td>
    <td>droit de l'environnement</td>
    <td>20.9</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>114</td>
    <td>conseil en organisation et management d'entreprise</td>
    <td>20.9</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>115</td>
    <td>fabrication et affinage de fromages</td>
    <td>20.7</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>116</td>
    <td>chimie-biologie, biochimie</td>
    <td>20.3</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>117</td>
    <td>vente en alimentation</td>
    <td>20.0</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>118</td>
    <td>médecine dentaire</td>
    <td>20.0</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>119</td>
    <td>philosophie du droit</td>
    <td>19.9</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>120</td>
    <td>comptabilité, gestion</td>
    <td>19.8</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>121</td>
    <td>réalisation d'objets artistiques et fonctionnels en verre</td>
    <td>19.5</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>122</td>
    <td>restauration des oeuvres d'art</td>
    <td>19.5</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>123</td>
    <td>réalisation d'ouvrages en bijouterie, joaillerie et orfèvrerie</td>
    <td>19.3</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>124</td>
    <td>conseil clientèle en assurances</td>
    <td>18.8</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>125</td>
    <td>histoire</td>
    <td>18.7</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>126</td>
    <td>poissonnerie</td>
    <td>18.7</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>127</td>
    <td>droit, sciences politiques</td>
    <td>18.4</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>128</td>
    <td>organisation d'évènementiel</td>
    <td>18.3</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>129</td>
    <td>service en restauration</td>
    <td>18.1</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>130</td>
    <td>littérature et philosophie</td>
    <td>18.0</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>131</td>
    <td>gérance immobilière</td>
    <td>17.8</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>132</td>
    <td>boulangerie - viennoiserie</td>
    <td>17.6</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>133</td>
    <td>gestion et mise à disposition de ressources documentaires, conservation des archives</td>
    <td>17.6</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>134</td>
    <td>éducation en activités sportives</td>
    <td>17.4</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>135</td>
    <td>marketing</td>
    <td>17.2</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>136</td>
    <td>personnel de cuisine</td>
    <td>17.1</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>137</td>
    <td>communication</td>
    <td>17.0</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>138</td>
    <td>commerce, vente</td>
    <td>16.7</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>139</td>
    <td>réalisation d'ouvrages en bijouterie, joaillerie et orfèvrerie</td>
    <td>16.5</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>140</td>
    <td>management des ressources humaines</td>
    <td>15.8</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>141</td>
    <td>linguistique</td>
    <td>15.8</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>142</td>
    <td>epistémologie des sciences humaines</td>
    <td>14.9</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>143</td>
    <td>enseignement des écoles</td>
    <td>14.9</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>144</td>
    <td>journalisme et information média</td>
    <td>14.7</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>145</td>
    <td>médecine généraliste et spécialisée</td>
    <td>14.1</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>146</td>
    <td>gestion en banque et assurance</td>
    <td>13.9</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>147</td>
    <td>cuisine</td>
    <td>13.8</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>148</td>
    <td>biopharmacologie</td>
    <td>13.7</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>149</td>
    <td>arts appliqués à la communication et à l'audiovisuel</td>
    <td>13.0</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>150</td>
    <td>pharmacie</td>
    <td>12.6</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>151</td>
    <td>animation touristique et culturelle</td>
    <td>12.3</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>152</td>
    <td>journalisme et communication</td>
    <td>12.1</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>153</td>
    <td>assistance médico-technique</td>
    <td>10.7</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>154</td>
    <td>conseil en information médicale</td>
    <td>10.2</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>155</td>
    <td>ressources humaines, gestion de l'emploi</td>
    <td>9.9</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>156</td>
    <td>biochimie des produits alimentaires</td>
    <td>8.8</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>157</td>
    <td>psychologie clinique</td>
    <td>8.1</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>158</td>
    <td>langues vivantes, civilisations étrangères et régionales</td>
    <td>7.4</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>159</td>
    <td>psychologie</td>
    <td>5.9</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>160</td>
    <td>littérature appliquée à la documentation, communication, lettres et enseignement</td>
    <td>5.7</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>161</td>
    <td>fabrication textile</td>
    <td>3.8</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>162</td>
    <td>français, littérature et civilisation française</td>
    <td>3.0</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>163</td>
    <td>arts du cirque et arts visuels</td>
    <td>2.9</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>164</td>
    <td>art dramatique</td>
    <td>2.3</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>165</td>
    <td>direction des centres de loisirs ou culturels</td>
    <td>2.2</td>
  </tr>
</table>
<table><caption>TABLE 7 – Domaines professionnels, par ordre décroissant d'Écart Genré - $FR_{Neutre}$.</caption><tr><td>166</td><td>accueil touristique</td><td>2.2</td></tr><tr><td>167</td><td>costume et habillage spectacle</td><td>2.2</td></tr><tr><td>168</td><td>intervention socioeducative</td><td>1.5</td></tr><tr><td>169</td><td>sciences sociales</td><td>0.8</td></tr><tr><td>170</td><td>traduction, interprétariat</td><td>0.0</td></tr><tr><td>171</td><td>animation de loisirs auprès d'enfants ou d'adolescents</td><td>0.0</td></tr><tr><td>172</td><td>sociologie et travail social</td><td>-0.7</td></tr><tr><td>173</td><td>aide et médiation judiciaire</td><td>-0.8</td></tr><tr><td>174</td><td>psychopédagogie</td><td>-0.8</td></tr><tr><td>175</td><td>interprétariat et traduction</td><td>-2.4</td></tr><tr><td>176</td><td>traduction, interprétariat</td><td>-3.2</td></tr><tr><td>177</td><td>arts plastiques</td><td>-3.8</td></tr><tr><td>178</td><td>pâtisserie, confiserie, chocolaterie et glacerie</td><td>-4.5</td></tr><tr><td>179</td><td>maquillage de scène</td><td>-4.6</td></tr><tr><td>180</td><td>éducation de jeunes enfants</td><td>-4.6</td></tr><tr><td>181</td><td>orthophonie</td><td>-5.2</td></tr><tr><td>182</td><td>psychologie de la santé</td><td>-5.3</td></tr><tr><td>183</td><td>linguistique et didactique des langues</td><td>-5.4</td></tr><tr><td>184</td><td>toilettage des animaux</td><td>-6.8</td></tr><tr><td>185</td><td>services domestiques</td><td>-7.7</td></tr><tr><td>186</td><td>création textile</td><td>-8.1</td></tr><tr><td>187</td><td>travail social</td><td>-9.7</td></tr><tr><td>188</td><td>soins infirmiers spécialisés en anesthésie</td><td>-10.2</td></tr><tr><td>189</td><td>stylistique</td><td>-10.4</td></tr><tr><td>190</td><td>esthétique</td><td>-11.7</td></tr><tr><td>191</td><td>retouches en habillement</td><td>-11.8</td></tr><tr><td>192</td><td>coiffure, esthétique et autres spécialites de services aux personnes</td><td>-14.0</td></tr><tr><td>193</td><td>soins infirmiers généralistes</td><td>-14.5</td></tr><tr><td>194</td><td>diététique</td><td>-15.3</td></tr><tr><td>195</td><td>accompagnement et médiation familiale</td><td>-16.9</td></tr><tr><td>196</td><td>danse</td><td>-18.5</td></tr><tr><td>197</td><td>secrétariat comptable</td><td>-19.5</td></tr><tr><td>198</td><td>dentellerie, broderie</td><td>-20.4</td></tr><tr><td>199</td><td>coiffure</td><td>-20.6</td></tr><tr><td>200</td><td>secrétariat et assistanat médical ou médico-social</td><td>-21.1</td></tr><tr><td>201</td><td>aide en puériculture</td><td>-22.0</td></tr><tr><td>202</td><td>mannequinat et pose artistique</td><td>-23.5</td></tr><tr><td>203</td><td>soins infirmiers spécialisés en puériculture</td><td>-32.1</td></tr></table>

<table><thead><tr><td>Rang</td><td>Domaine professionnel</td><td>Écart Genré</td></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>manutenzione e riparazione di autoveicoli</td><td>71.4</td></tr><tr><td>2</td><td>attività di produzione cinematografica, di video e di programmi televisivi</td><td>63.1</td></tr><tr><td>3</td><td>attività fotografiche</td><td>63.0</td></tr><tr><td>4</td><td>fabbricazione di strumenti musicali</td><td>60.4</td></tr><tr><td>5</td><td>fabbricazione di aeromobili</td><td>59.6</td></tr><tr><td>6</td><td>fabbricazione di veicoli militari da combattimento</td><td>59.1</td></tr><tr><td>7</td><td>allevamento di bovini da latte</td><td>58.7</td></tr><tr><td>8</td><td>attività delle banche centrali</td><td>56.8</td></tr><tr><td>9</td><td>installazione di impianti elettrici</td><td>56.5</td></tr><tr><td>10</td><td>ricerche di mercato e sondaggi di opinione</td><td>55.8</td></tr><tr><td>11</td><td>attività dei vigili del fuoco e della protezione civile</td><td>55.6</td></tr><tr><td>12</td><td>lavori di costruzione e installazione</td><td>55.3</td></tr></tbody></table>
<table><caption>TABLE 7 – Domaines professionnels, par ordre décroissant d'Écart Genré - $FR_{Neutre}$.</caption><tr><td>166</td><td>accueil touristique</td><td>2.2</td></tr><tr><td>167</td><td>costume et habillage spectacle</td><td>2.2</td></tr><tr><td>168</td><td>intervention socioeducative</td><td>1.5</td></tr><tr><td>169</td><td>sciences sociales</td><td>0.8</td></tr><tr><td>170</td><td>traduction, interprétariat</td><td>0.0</td></tr><tr><td>171</td><td>animation de loisirs auprès d'enfants ou d'adolescents</td><td>0.0</td></tr><tr><td>172</td><td>sociologie et travail social</td><td>-0.7</td></tr><tr><td>173</td><td>aide et médiation judiciaire</td><td>-0.8</td></tr><tr><td>174</td><td>psychopédagogie</td><td>-0.8</td></tr><tr><td>175</td><td>interprétariat et traduction</td><td>-2.4</td></tr><tr><td>176</td><td>traduction,interprétariat</td><td>-3.2</td></tr><tr><td>177</td><td>arts plastiques</td><td>-3.8</td></tr><tr><td>178</td><td>pâtisserie,confiserie,chocolaterie et glacerie</td><td>-4.5</td></tr><tr><td>179</td><td>maquillage de scène</td><td>-4.6</td></tr><tr><td>180</td><td>éducation de jeunes enfants</td><td>-4.6</td></tr><tr><td>181</td><td>orthophonie</td><td>-5.2</td></tr><tr><td>182</td><td>psychologie de la santé</td><td>-5.3</td></tr><tr><td>183</td><td>linguistique et didactique des langues</td><td>-5.4</td></tr><tr><td>184</td><td>toilettage des animaux</td><td>-6.8</td></tr><tr><td>185</td><td>services domestiques</td><td>-7.7</td></tr><tr><td>186</td><td>création textile</td><td>-8.1</td></tr><tr><td>187</td><td>travail social</td><td>-9.7</td></tr><tr><td>188</td><td>soins infirmiers spécialisés en anesthésie</td><td>-10.2</td></tr><tr><td>189</td><td> stylisme</td><td>-10.4</td></tr><tr><td>190</td><td>esthétique</td><td>-11.7</td></tr><tr><td>191</td><td>retouches en habillement</td><td>-11.8</td></tr><tr><td>192</td><td>coiffure, esthétique et autres spécialites de services aux personnes</td><td>-14.0</td></tr><tr><td>193</td><td>soins infirmiers généralistes</td><td>-14.5</td></tr><tr><td>194</td><td>diététique</td><td>-15.3</td></tr><tr><td>195</td><td>accompagnement et médiation familiale</td><td>-16.9</td></tr><tr><td>196</td><td>danse</td><td>-18.5</td></tr><tr><td>197</td><td>secrétariat comptable</td><td>-19.5</td></tr><tr><td>198</td><td>dentellerie, broderie</td><td>-20.4</td></tr><tr><td>199</td><td>coiffure</td><td>-20.6</td></tr><tr><td>200</td><td>secrétariat et assistanat médical ou médico-social</td><td>-21.1</td></tr><tr><td>201</td><td>aide en puériculture</td><td>-22.0</td></tr><tr><td>202</td><td>mannequinat et pose artistique</td><td>-23.5</td></tr><tr><td>203</td><td>soins infirmiers spécialisés en puériculture</td><td>-32.1</td></tr></table>

<table><thead><tr><td>Rang</td><td>Domaine professionnel</td><td>Écart Genré</td></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>manutenzione e riparazione di autoveicoli</td><td>71.4</td></tr><tr><td>2</td><td>attività di produzione cinematografica, di video e di programmi televisivi</td><td>63.1</td></tr><tr><td>3</td><td>attività fotografiche</td><td>63.0</td></tr><tr><td>4</td><td>fabbricazione di strumenti musicali</td><td>60.4</td></tr><tr><td>5</td><td>fabbricazione di aeromobili</td><td>59.6</td></tr><tr><td>6</td><td>fabbricazione di veicoli militari da combattimento</td><td>59.1</td></tr><tr><td>7</td><td>allevamento di bovini da latte</td><td>58.7</td></tr><tr><td>8</td><td>attività delle banche centrali</td><td>56.8</td></tr><tr><td>9</td><td>installazione di impianti elettrici</td><td>56.5</td></tr><tr><td>10</td><td>ricerche di mercato e sondaggi di opinione</td><td>55.8</td></tr><tr><td>11</td><td>attività dei vigili del fuoco e della protezione civile</td><td>55.6</td></tr><tr><td>12</td><td>lavori di costruzione e installazione</td><td>55.3</td></tr></tbody></table>
<table><caption>TABLE 8 – Domaines professionnels, par ordre décroissant d’Écart Genré - IT$_{Neutre}$.</caption><tr><td>13</td><td>lavori di meccanica generale</td><td>53.1</td></tr><tr><td>14</td><td>edizione di giochi per computer</td><td>52.2</td></tr><tr><td>15</td><td>riparazione di computer e periferiche</td><td>52.1</td></tr><tr><td>16</td><td>costruzione di ponti e gallerie</td><td>51.1</td></tr><tr><td>17</td><td>servizi degli studi medici di medicina generale</td><td>51.0</td></tr><tr><td>18</td><td>realizzazione di coperture</td><td>50.0</td></tr><tr><td>19</td><td>fusione di acciaio</td><td>50.0</td></tr><tr><td>20</td><td>attività di musei</td><td>50.0</td></tr><tr><td>21</td><td>servizi investigativi privati</td><td>48.9</td></tr><tr><td>22</td><td>attività sportive</td><td>48.8</td></tr><tr><td>23</td><td>acquacoltura marina</td><td>47.9</td></tr><tr><td>24</td><td>servizi veterinari</td><td>47.8</td></tr><tr><td>25</td><td>ricerca e sviluppo sperimentale nel campo delle biotecnologie</td><td>47.8</td></tr><tr><td>26</td><td>attività degli studi odontoiatrici</td><td>46.8</td></tr><tr><td>27</td><td>attività degli studi legali e notarili</td><td>45.5</td></tr><tr><td>28</td><td>attività generali di amministrazione pubblica</td><td>44.7</td></tr><tr><td>29</td><td>ordine pubblico e sicurezza nazionale</td><td>43.5</td></tr><tr><td>30</td><td>attività degli studi di architettura</td><td>43.5</td></tr><tr><td>31</td><td>affari esteri</td><td>43.2</td></tr><tr><td>32</td><td>ricerca e sviluppo sperimentale nel campo delle scienze sociali e umanistiche</td><td>42.2</td></tr><tr><td>33</td><td>telecomunicazione</td><td>41.7</td></tr><tr><td>34</td><td>attività di servizi per la persona</td><td>41.3</td></tr><tr><td>35</td><td>commercio di altri autoveicoli</td><td>40.9</td></tr><tr><td>36</td><td>giustizia ed attività giudiziarie</td><td>39.6</td></tr><tr><td>37</td><td>attività di mediazione immobiliare</td><td>39.1</td></tr><tr><td>38</td><td>consulenza nel settore delle tecnologie dell'informatica</td><td>38.7</td></tr><tr><td>39</td><td>pubbliche relazioni e comunicazione</td><td>38.3</td></tr><tr><td>40</td><td>attività di pulizia</td><td>37.0</td></tr><tr><td>41</td><td>fabbricazione di profumi e cosmetici</td><td>36.9</td></tr><tr><td>42</td><td>edizione di libri</td><td>36.9</td></tr><tr><td>43</td><td>attività dei servizi connessi alle tecnologie dell'informatica</td><td>36.4</td></tr><tr><td>44</td><td>amministrazione di mercati finanziari</td><td>34.8</td></tr><tr><td>45</td><td>rappresentazioni artistiche</td><td>34.0</td></tr><tr><td>46</td><td>pesca marina</td><td>32.0</td></tr><tr><td>47</td><td>attività delle agenzie di viaggio</td><td>31.9</td></tr><tr><td>48</td><td>attività editoriali</td><td>30.2</td></tr><tr><td>49</td><td>attività ricreative e di divertimento</td><td>29.5</td></tr><tr><td>50</td><td>traduzione e interpretariato</td><td>28.9</td></tr><tr><td>51</td><td>servizi di asili nido</td><td>25.0</td></tr><tr><td>52</td><td>servizi di assistenza sanitaria</td><td>24.0</td></tr><tr><td>53</td><td>attività di biblioteche ed archivi</td><td>16.7</td></tr><tr><td>54</td><td>servizi ospedalieri</td><td>15.6</td></tr><tr><td>55</td><td>servizi dei parrucchieri e di altri trattamenti estetici</td><td>13.1</td></tr></table>
<table><caption>TABLE 8 – Domaines professionnels, par ordre décroissant d’Écart Genré - IT$_{Neutre}$.</caption><tr><td>13</td><td>lavori di meccanica generale</td><td>53.1</td></tr><tr><td>14</td><td>edizione di giochi per computer</td><td>52.2</td></tr><tr><td>15</td><td>riparazione di computer e periferiche</td><td>52.1</td></tr><tr><td>16</td><td>costruzione di ponti e gallerie</td><td>51.1</td></tr><tr><td>17</td><td>servizi degli studi medici di medicina generale</td><td>51.0</td></tr><tr><td>18</td><td>realizzazione di coperture</td><td>50.0</td></tr><tr><td>19</td><td>fusione di acciaio</td><td>50.0</td></tr><tr><td>20</td><td>attività di musei</td><td>50.0</td></tr><tr><td>21</td><td>servizi investigativi privati</td><td>48.9</td></tr><tr><td>22</td><td>attività sportive</td><td>48.8</td></tr><tr><td>23</td><td>acquacoltura marina</td><td>47.9</td></tr><tr><td>24</td><td>servizi veterinari</td><td>47.8</td></tr><tr><td>25</td><td>ricerca e sviluppo sperimentale nel campo delle biotecnologie</td><td>47.8</td></tr><tr><td>26</td><td>attività degli studi odontoiatrici</td><td>46.8</td></tr><tr><td>27</td><td>attività degli studi legali e notarili</td><td>45.5</td></tr><tr><td>28</td><td>attività generali di amministrazione pubblica</td><td>44.7</td></tr><tr><td>29</td><td>ordine pubblico e sicurezza nazionale</td><td>43.5</td></tr><tr><td>30</td><td>attività degli studi di architettura</td><td>43.5</td></tr><tr><td>31</td><td>affari esteri</td><td>43.2</td></tr><tr><td>32</td><td>ricerca e sviluppo sperimentale nel campo delle scienze sociali e umanistiche</td><td>42.2</td></tr><tr><td>33</td><td>telecomunicazione</td><td>41.7</td></tr><tr><td>34</td><td>attività di servizi per la persona</td><td>41.3</td></tr><tr><td>35</td><td>commercio di altri autoveicoli</td><td>40.9</td></tr><tr><td>36</td><td>giustizia ed attività giudiziarie</td><td>39.6</td></tr><tr><td>37</td><td>attività di mediazione immobiliare</td><td>39.1</td></tr><tr><td>38</td><td>consulenza nel settore delle tecnologie dell'informatica</td><td>38.7</td></tr><tr><td>39</td><td>pubbliche relazioni e comunicazione</td><td>38.3</td></tr><tr><td>40</td><td>attività di pulizia</td><td>37.0</td></tr><tr><td>41</td><td>fabbricazione di profumi e cosmetici</td><td>36.9</td></tr><tr><td>42</td><td>edizione di libri</td><td>36.9</td></tr><tr><td>43</td><td>attività dei servizi connessi alle tecnologie dell'informatica</td><td>36.4</td></tr><tr><td>44</td><td>amministrazione di mercati finanziari</td><td>34.8</td></tr><tr><td>45</td><td>rappresentazioni artistiche</td><td>34.0</td></tr><tr><td>46</td><td>pesca marina</td><td>32.0</td></tr><tr><td>47</td><td>attività delle agenzie di viaggio</td><td>31.9</td></tr><tr><td>48</td><td>attività editoriali</td><td>30.2</td></tr><tr><td>49</td><td>attività ricreative e di divertimento</td><td>29.5</td></tr><tr><td>50</td><td>traduzione e interpretariato</td><td>28.9</td></tr><tr><td>51</td><td>servizi di asili nido</td><td>25.0</td></tr><tr><td>52</td><td>servizi di assistenza sanitaria</td><td>24.0</td></tr><tr><td>53</td><td>attività di biblioteche ed archivi</td><td>16.7</td></tr><tr><td>54</td><td>servizi ospedalieri</td><td>15.6</td></tr><tr><td>55</td><td>servizi dei parrucchieri e di altri trattamenti estetici</td><td>13.1</td></tr></table>