Mesurer les inégalités de genre en ligne avec le genre grammatical : Une étude du subreddit r/france (2025)

Abstract: Cet article présente un système de détection du genre basé sur le genre grammatical, conçu pour le français, créé afin de mesurer les inégalités de genre dans les espaces francophones en ligne. Il décrit tout d’abord la création et le test du système, qui extrait le genre grammatical dans les expressions de type je suis depuis un lexique, sur un corpus étiqueté. Ensuite, il propose une étude de cas en deux parties, avec l’application du système sur un corpus de 11.8 millions de commentaires publiés sur r/france, le plus grand forum francophone de Reddit, suivie d’une étude des dynamiques de participation des femmes et des hommes dans cet espace. Cette recherche montre qu’un système de détection du genre simple, basé sur du pattern-matching, atteint une haute performance (précision de 96% dans le corpus test), et permet de dévoiler d’importantes inégalités de participation sur un forum francophone de premier plan.

## introduction la détection du genre, ou inférence du genre, est une tâche de classification populaire en tal depuis une vingtaine d'années, avec deux grandes familles d'études : celles qui reposent sur des méthodes d'apprentissage automatique et celles qui font appel à l'apprentissage profond. les travaux basés sur l'apprentissage automatique reposent sur des méthodes variées, comme la classification naïve bayésienne @xcite , la régression logistique @xcite ou encore les machines à vecteurs de support @xcite @xcite @xcite . les systèmes utilisent plusieurs types de représentations du texte : par exemple, les mots fréquents @xcite , les ngrammes @xcite , les mots grammaticaux @xcite , les « caractéristiques sociolinguistiques » comme les émojis, les émoticônes les abréviations @xcite ou encore des données non-linguistiques comme les « likes » sur facebook @xcite . la performance des systèmes est généralement comprise entre 70 et 80% @xcite et semble plus élevée pour les langues possédant le genre grammatical (par exemple, 92% pour le slovène chez @xcite .62% pour l'espagnol chez @xcite . depuis 2017, les approaches basées sur l'apprentissage profond sont de plus en plus utilisées, ce qui s'est accompagné d'une amélioration de la performance @xcite . pour les deux types d'approches, apprentissage automatique et deep learning, l'inférence de genre est très majoritairement une tâche binaire, qui classe les personnes en deux groupes : femmes et hommes @xcite . cette binarité est problématique, d'une part parce que les identités de genre des femmes et des hommes sont complexes et qu'il est sans doute tout simplement impossible de classer certaines personnes dans une catégorie à partir de leurs productions textuelles @xcite , et de l'autre parce qu'elle invisibilise les personnes non-binaires @xcite . même si la majorité des travaux sur la détection du genre porte sur l'anglais, quelques travaux ont été consacrés au français @xcite @xcite . le travail de @xcite est particulièrement intéressant, parce qu'il compare une approche « traditionnelle » de la détection du genre (une machine à vecteurs de support utilisant comme features des caractéristiques lexicales et des métadonnées) et une approche déterministe beaucoup plus simple, qui extrait le genre grammatical dans les expressions je suis depuis un lexique de participes passés et d'adjectifs. même si elle ne permet pas de détecter le genre de tous les auteur•es de leur corpus de tweets, cette dernière atteint une performance bien plus élevée (accuracy de 90%) que l'algorithme de classification (76%). cette approche ouvre des perspectives intéressantes pour le domaine des sciences sociales, où la détection du genre n'est pas une fin en soi (comme elle est souvent présentée dans les travaux de tal), mais une étape nécessaire pour obtenir des données sociodémographiques sur les internautes, afin d'ensuite pouvoir répondre à diverses questions de recherche. elle semble notamment pertinente dans l'étude des inégalités de genre en ligne, qui est souvent difficile à mener à cause de l'anonymat qui est la norme dans de nombreux espaces, comme les forums. cet article s'inspire de cette approche et la met en application pour explorer les dynamiques de participation en ligne sur r/france, le plus grand subreddit (forum de reddit) francophone. il fait deux apports aux domaines du tal et des sciences sociales computationnelles. tout d'abord, il décrit et met en pratique une méthode d'identification automatique du genre pour le français, basée sur le genre grammatical, plus sophistiquée que celle @xcite , et qui a pour avantage d'être à la fois simple (elle ne nécessite ni ressources computationnelles importantes, ni de connaissances poussées de l'apprentissage automatique) et robuste (elle mégenre le moins de personnes possible). ensuite, il propose ce qui est sans doute la première étude de corpus quantitative des inégalités de genre sur une plateforme francophone de premier plan, qui compte aujourd'hui 2.3 millions de membres. notre travail s'articule en trois volets : il attribue un genre à 21.75% des auteur•es, qui ont écrit 93.57% des contributions contenues dans le corpus. l'examen manuel d'un échantillon permet d'estimer une marge d'erreur (inférieure à 2%). 3. des analyses quantitatives de la participation des femmes, des personnes non-binaires et des hommes basées sur des données de comptage. elles révèlent des inégalités de participation plus importantes que celles relevées sur des subreddits anglophones : il y a près de sept fois plus d'hommes que de femmes dans le corpus r/france, et les femmes ont écrit seulement 6.94% de l'ensemble des commentaires. 2 travaux connexes : inégalités de genre en ligne en france, la fracture numérique semble très réduite : 94.4% des foyers ont accès à internet (insee, 2025). quelle soit leur identité de genre, la plupart des français•es sont aujourd'hui considéré•es comme « numériquement favorisé•es », par contraste avec des sociétés où les inégalités d'accès à internet entre femmes et hommes restent importantes, voire s'accentuent (acilar & saebø, 2023). toutefois, même dans les sociétés numériquement favorisées, il existe un important fossé entre femmes et hommes en termes de numératie (littéracie numérique) et de participation dans les espaces numériques : c'est ce que l'on appelle le « second niveau » de la fracture numérique (van deursen & @xcite . ce fossé, décrit comme une véritable « ségrégation digitale » @xcite est notamment visible dans les forums de discussion et sections de commentaires de sites de média et de réseaux sociaux, où plus d'hommes participent, et plus fréquemment, que de femmes @xcite @xcite @xcite . les inégalités de genre en ligne ont des conséquences dans la « vraie vie ». les communautés en ligne sont des places publiques qui participent à la construction d'identités @xcite , mais aussi d'arguments et d'opinions @xcite qui peuvent ensuite être réinvestis dans des actions concrètes dans les sphères privées et publiques (par le vote, notamment). d'autres conséquences, ou « inégalités de troisième niveau » @xcite , sont les gains liés à la participation à des communautés en ligne, qui peuvent être d'ordre économique ou professionnel (par l'élargissement du réseau social ou l'acquisition d'expertise). mesurer les dynamiques de participation sur diverses plateformes est donc crucial pour comprendre comment la participation des femmes est découragée et sanctionnée, mais aussi pour sensibiliser le public à l'existence de ces inégalités de genre en ligne. le problème, c'est que, dans les espaces où les internautes sont anonymes ou pseudonymes, et n'indiquent pas leur identité de genre sur leur profil, il est difficile de savoir qui est une femme ou un homme. c'est la raison pour laquelle de nombreuses études s'intéressant aux inégalités de genre en ligne s'appuient sur des données issues de questionnaires ou de sondages @xcite @xcite @xcite . d'autres études ayant pour but de décrire la composition sociodémographique de communautés en ligne s'appuient sur les prénoms parfois présents dans les noms d'utilisateur•ices pour inférer l'identité de genre des internautes @xcite @xcite . sur reddit, cette approche a été employée mais elle n'est pas très productive, la majorité des redditeur•ices utilisant des pseudonymes sans prénom @xcite . enfin, d'autres études utilisent des expressions régulières pour extraire des informations sur le genre, en recherchant des expressions du type je suis une femme. fabian et al. (2015) ont ainsi détecté le genre de 25 465 personnes sur divers subreddits anglophones, dévoilant une proportion de 78.5% d'hommes et de 21.5% de femmes. dans cet article, nous proposons une approche alternative, pour la langue française (adaptable à d'autres langues possédant le genre grammatical), et l'utilisons pour quantifier les inégalités de genre sur un grand subreddit francophone. 3 le système de détection du genre : création et test sur un corpus étiqueté 3.1 description notre système de détection du genre 1 extrait le genre grammatical grâce à un lexique dans deux types d'expressions je + être. il a deux composantes. la première, que nous appelons détection +1, extrait le genre grammatical du mot (adjectif, nom, participe passé) qui vient directement après une expression je+être : je suis fatigué, je suis enseignante, je suis partie. la seconde, appelée détection sn, détecte le genre dans des syntagmes nominaux : je suis un grand garçon, je suis une femme. le lexique utilisé pour extraire le genre grammatical a été créé sur mesure en combinant, pour les adjectifs et participes passés, le lefff (sagot, 2010) et le glàff (sajous et al., 2013) et, pour les noms, un sous-ensemble de flexique (bonami et al., 2013) disposant d'une annotation d'animéité « humaine » (chlebowski @xcite , plusieurs listes issues du wiktionnaire (membres de la famille, synonymes de femme et homme), et deux listes de noms et de fonctions @xcite . les noms épicènes n'ont pas été inclus ; les noms ayant une forme unique au masculin et au féminin ont été annotés comme étant « common gender » @xcite .