Impact du français inclusif sur les outils du TAL (Impact of F rench Inclusive Language on NLP Tools) (2022)

Abstract: Le français inclusif est une variété du français standard mise en avant pour témoigner d’une conscience de genre et d’identité. Plusieurs procédés existent pour lutter contre l’utilisation générique du masculin (coordination de formes féminines et masculines, féminisation des fonctions, écriture inclusive, et neutralisation). Dans cette étude, nous nous intéressons aux performances des outils sur quelques tâches du TAL (étiquetage, lemmatisation, repérage d’entités nommées) appliqués sur des productions langagières de ce type. Les taux d’erreur sur l’étiquetage en parties du discours (TreeTagger et spaCy) augmentent de 3 à 7 points sur les portions rédigées en français inclusif par rapport au français standard, sans lemmatisation possible pour le TreeTagger. Sur le repérage d’entités nommées, les modèles sont sensibles aux contextes en français inclusif et font des prédictions erronées, avec une précision en baisse.

## introduction le français inclusif est une variété du français standard, mise en avant pour témoigner d'une conscience de genre et d'identité @xcite au regard de l'utilisation générique du masculin, actuellement employé pour rassembler un collectif composé de femmes et d'hommes (« les lecteurs »), ou dans les tournures impersonnelles (« il fait beau »). en raison du caractère performatif du langage @xcite , l'utilisation du masculin générique développe un habitus de pensée que les personnes promouvant le français inclusif cherchent à combattre. bien qu'attesté depuis plus d'un siècle dans les communications politiques sous la forme de coordination de gentilés au féminin et au masculin 1 , le français inclusif s'est récemment illustré avec des polémiques et des prises de position autour de l'« écriture inclusive », mise en avant par le haut conseil à l'égalité entre les femmes et les hommes qui a produit un guide pratique @xcite . ainsi, l'académie française a adopté à l'unanimité une déclaration lors de la séance du 26 octobre 2017, considérant l'écriture inclusive comme une « langue désunie » qui crée « une confusion qui confine à l'illisibilité » et concluant que « la langue française se trouve désormais en péril mortel » 2 . dans une lettre ouverte cosignée par hélène carrère d'encausse, secrétaire perpétuel de l'académie française, et marc lambron, directeur en exercice de l'académie française, datée du 7 mai 2021 3 , les cosignataires dénoncent à la fois « une injonction brutale, arbitraire et non concertée » ainsi que le « principe [d']une corrélation entre le genre des vocables et le sexe de leur référent ». suite à ces déclarations, une proposition de loi « visant à sauvegarder la langue française et à réaffirmer la place fondamentale de l'académie française » a été enregistrée le 1 er juin 2021 auprès de l'assemblée nationale 4 , dans la mesure où les circulaires gouvernementales (datées du 21 novembre 2017 par édouard philippe, premier ministre, et du 6 mai 2021 par jean-michel blanquer, ministre de l'éducation nationale, de la jeunesse et des sports), « en l'absence d'une vraie volonté, ne sont pas appliquées ». cette loi interdit formellement tout usage de l'écriture inclusive par les administrations. toute personne morale contrevenant à cette interdiction est passible d'une amende de 7500e. la plupart des procédés linguistiques disponibles pour réaliser des productions en français inclusif conduisent à la création de formes nouvelles, telles que « lecteur•ice » par la combinaison des formes masculine et féminine des désinences ou « locutaire » par le procédé de neutralisation (voir section 3.1). cette créativité morphologique génère des mots nouveaux qui peuvent constituer des obstacles ou engendrer des erreurs pour les outils actuels du traitement automatique des langues. à notre connaissance, il n'existe pas d'étude spécifique au tal appliqué aux productions en français inclusif. l'objectif de cette étude exploratoire vise à vérifier quelles sont les performances de quelques outils actuellement disponibles en traitement automatique des langues sur deux tâches classiques (étiquetage en parties du discours et lemmatisation, repérage d'entités nommées) réalisées sur des productions langagières en français inclusif, et quel est l'impact du français inclusif sur ces outils. ## résultats et discussion etiquetage et lemmatisation. le tableau 2 présente les taux d'erreur d'étiquetage en parties du discours et de lemmatisation, dans les 56 portions du corpus rédigées en français inclusif (177 tokens) et leur équivalent en français standard (141 tokens), une portion correspondant à un syntagme nominal. nous renseignons également des performances des deux outils testés selon le type de procédé linguistique utilisé. notre objectif d'évaluation portant uniquement sur les passages en français inclusif, les autres portions du corpus ne sont pas évaluées. tâche etiquetage en pos lemmatisation corpus vfi vfs vfi vfs treetagger, tous procédés confondus 15,3% (27/177) 12,8% (18/141) 16,4% (29/177) 1,4% (2/141) ---, procédé de coordination 10,9% (16/147) 13,5% (15/111) 0,7% (1/147) 0,9% (1/111) ---, procédé de flexions 47,1% (8/17) 11,8% (2/17) 100,0% (17/17) 5,9% (1/17) ---, procédé de féminisation 0,0% (0/7) 14,3% (1/7) 71,4% (5/7) 0,0% (0/7) ---, procédé de neutralisation 50,0% (3/6) 0,0% (0/6) 100,0% (6/6) 0,0% (0/6) spacy, tous procédés confondus 15,8% (28/177) 11,4% (16/141) 11,3% (20/177) 5,7% (8/141) ---, procédé de coordination 6,1% (9/147) 7,2% (8/111) 2,7% (4/147) 4,5% (5/111) ---, procédé de flexions 70,6% (12/17) 23,5% (4/17) 64,7% (11/17) 17,7% (3/17) ---, procédé de féminisation 42,9% (3/7) 14,3 (1/7) 85,7% (6/7) 0,0% (0/7) ---, procédé de neutralisation 50,0% (3/6) 50,0% (3/6) 0,0% (0/6) 0,0% (0/6) seul spacy parvient à inférer des lemmes au moyen de règles sur les exemples de neutralisation, par suppression de la marque du pluriel. il apparaît donc utile de réentraîner ces systèmes sur des productions langagières en français inclusif. sur le repérage d'entités nommées, les modèles sont sensibles au contexte rédigé en français inclusif et prédisent de mauvaises classes d'entités dans ces contexte, conduisant à une baisse de précision, sans impact sur le rappel. les entités en français inclusif restent complexes pour les modèles testés. même si les conclusions auxquelles nous aboutissons semblaient prévisibles, nous estimions pertinent de les vérifier de manière expérimentale. dans de futurs travaux, nous prévoyons d'enrichir le corpus par de nouveaux exemples de manière à prendre en compte l'évolution diachronique des usages actuellement non normés du français inclusif. dans cette perspective, un outil de détection des productions en français inclusif constituerait une aide appréciable pour enrichir le corpus actuel, dont nous reconnaissons sa taille limitée et la sur-représentation du procédé de coordination, cette sur-représentation en corpus étant néanmoins représentative de son utilisation abondante par rapport aux autres procédés. nous envisageons également d'appliquer des plongements de mots pour étudier les voisins des portions rédigées en français inclusif. d'autres tâches, telles que la traduction automatique, restent à être explorées. l'utilisation d'approches neuronales, plus récentes et apprises sur des données contenant potentiellement du français inclusif, devrait améliorer les résultats, mais les productions langagières en français inclusifs semblent pour l'instant principalement présentes à l'oral. en marge de ce travail, notons également que la définition du lemme (forme au masculin singulier) pose question du point de vue de l'idéologie véhiculée par les personnes promouvant l'usage du français inclusif.