Utiliser l’explicabilité des modèles pour mettre en évidence les expressions genrées dans la parole (2024)

Abstract: Dans de nombreux pays, des études ont souligné la sous-représentation des femmes dans les médias.Mais au-delà du déséquilibre quantitatif se pose la question de l’asymétrie qualitative des représentations des hommes et des femmes.Comment automatiser l’évaluation des contenus et des traits saillants spécifiques aux discours masculins et féminins ?Nous proposons dans cette étude d’exploiter les connaissances acquises par un modèle de classification entraîné à la détection du genre sur des transcriptions automatiques, afin de mettre en évidence des motifs distinctifs du discours masculin ou féminin.Notre approche est basée sur l’utilisation de méthodes développées pour l’intelligence artificielle explicable (IAX), afin de calculer des scores d’attribution au niveau des unités.

## introduction la représentation du genre dans les médias est une question de société qui a été suivie à l'échelle mondiale @xcite , afin de garantir l'égalité dans la participation à la vie publique. dans de nombreux pays, les études ont souligné la moindre présence des femmes dans les organes d'information et les médias en général @xcite . parallèlement à l'analyse manuelle, le développement et la diffusion des chaînes d'outils et des ressources de traitement automatique des langues (tal) ont permis d'accroître l'ampleur des observations @xcite . si les outils modernes permettent de détecter le genre du locuteur avec une certaine exactitude @xcite , l'éva-luation qualitative et automatique du contenu des discours masculins et féminins reste une question ouverte. notre but dans cette étude est d'exploiter les connaissances acquises par un modèle de classification entraîné pour la détection du genre à partir d'une transcription de parole, et de l'associer à l'ia explicable (iax), afin de mettre en évidence des motifs lexicaux distinctifs du discours masculin ou féminin (figure 1 ), et ainsi d'introduire une part d'automatisation dans l'analyse de la parole masculine et féminine dans les médias. figure 1 -exemple de visualisation d'une explication issue de nos expériences. la teinte de rouge indique l'attribution à la classe féminine. l'énoncé (transcrit automatiquement) provient d'un journal radiophonique. les méthodes d'explicabilité sont conçues pour donner un aperçu des raisons qui sous-tendent les prédictions des modèles @xcite . elles peuvent s'avérer utiles soit aux utilisateurs de l'ia qui doivent s'assurer de leur confiance dans les prédictions du modèle, soit aux utilisateurs finaux qui veulent comprendre les décisions qui les concernent, soit aux développeurs et aux scientifiques des données qui doivent vérifier la robustesse de leur système. nous proposons dans cette étude d'utiliser des techniques d'explicabilité répandues @xcite @xcite afin de calculer des explications locales pour la prédiction du genre du locuteur, sous la forme d'attributions au niveau des unités dans chaque segment de la transcription de parole. il convient de souligner que notre problème principal n'est pas la classification du genre du locuteur (une tâche pour laquelle la modalité audio est plus adaptée), mais d'apporter une assistance pour l'analyse des discours masculins et féminins dans les médias. en masquant les informations acoustiques (par l'utilisation d'une transcription automatique pour entrée), nous cherchons à nous concentrer sur des indicateurs textuels permettant de discriminer les genres. nos expériences se fondent sur des données provenant de programmes de télévision et de radio français et japonais. nos principales contributions sont les suivantes : une première tentative (à notre connaissance) de détection du genre à partir de transcriptions automatiques de la parole (section 3), et a fortiori l'application de l'iax à cette détection (section 4). ## travaux connexes ces dernières années, l'iax a été appliquée à une variété de sous-domaines afin de fournir une assistance dans la prise de décision par un agent : par exemple pour la détection de fausses nouvelles @xcite , l'intervention d'un instructeur dans un mooc @xcite , ou encore la détection de discours haineux @xcite . la détection du genre fait partie du domaine plus vaste du profilage des auteurs, qui vise à déduire des traits sociaux ou de personnalité sur la base des messages produits par une personne @xcite . @xcite mentionnent trois contextes en particulier dans lesquels elle peut être utilisée : la linguistique judiciaire-afin d'identifier les auteurs de violence et de harcèlement sur internet, le marketing-afin de mener des stratégies publicitaires personnalisées, et la sociolinguistique-afin de mettre en relation des motifs linguistiques avec des variables sociales comme le genre. les algorithmes utilisés pour le profilage de genre à partir de textes vont des approches classiques, telles que les svm et la classification naïve bayésienne @xcite , aux approches modernes basées sur les neurones @xcite . depuis 2013, l'association pan foot_7 , dans le cadre du conference and labs of the evaluation forum (clef), a organisé une série de tâches partagées de profilage des auteurs, parmi lesquelles la détection du genre a été abordée à plusieurs reprises. enfin, plusieurs études ont lié la détection du genre avec les analyses stylistiques @xcite . par exemple, en analysant des tweets, @xcite constatent que certains termes ou catégories de mots-tels que les articles, les pronoms personnels, les négations, les émotions, les nombres, la ponctuation, les émojis-peuvent être davantage liés à un genre qu'à l'autre. ## conclusion cette étude présente notre méthodologie de détection du genre à partir de transcriptions automatiques de la parole. nous avons expliqué comment utiliser les techniques développées pour l'explicabilité des modèles de façon à mettre en évidence des informations lexicales genrées, en prenant comme cas d'application des programmes télévisés et radiophoniques en français et en japonais. nos expériences montrent que les classificateurs basés sur bert peuvent, dans une mesure limitée, prédire le genre du locuteur sur la base d'un énoncé. par conséquent, l'iax devrait être associée à l'exploitation de la confiance de la prédiction du classificateur afin de potentiellement localiser des indicateurs spécifiques au genre. les orientations de recherche future pourraient inclure : l'utilisation des méthodes d'iax afin de produire des attributions plus complexes, et la récupération des annotations sur le genre de l'interlocuteur pour analyser les différences selon ce critère.