Peut-on retrouver votre âge à partir de la transcription de votre parole ? (2025)

Abstract: L’identification et la classification des groupes sociaux à partir du langage constitue une préoccupation sociolinguistique majeure. Dans cet article, nous présentons une recherche de classification des locuteurs basée sur leur âge. Pour ce faire, nous exploitons un corpus de données du français oral, où chaque locuteur est associé à des métadonnées, dont son âge au moment de l’enregistrement. Notre objectif est de développer des méthodes d’apprentissage automatique capables de prédire la tranche d’âge d’un locuteur à partir de son discours transcrit de l’oral, allant de l’apprentissage supervisé à l’ingénierie de prompts sur des grands modèles de langage. Cette tâche n’est pas seulement un défi technique, elle soulève également des questions fondamentales sur la nature de la variation linguistique et sur les liens entre le langage et la société. En effet, en identifiant les corrélations entre certains traits linguistiques et l’âge, notre projet contribue à enrichir notre compréhension des mécanismes sous-jacents à la variation du langage et à ses implications dans la construction de l’identité sociale. Son autre apport est de questionner les traits linguistiques classiquement imputés à une tranche d’âge afin de montrer leurs limites.

## introduction et état de l'art la relation entre le langage et le profil sociologique d'un locuteur est un domaine clé de la sociolinguistique, qui étudie les variations linguistiques en fonction des facteurs sociaux (âge, genre, classe sociale, origine ethnique, niveau d'éducation, etc.). selon @xcite la valeur d'un discours dépend du contexte social et du pouvoir symbolique du locuteur. certains usages linguistiques sont plus légitimes que d'autres et permettent d'accéder à des positions dominantes. @xcite indique que l'usage linguistique varie selon le milieu et la situation où se trouve le locuteur : milieu socioculturel, classe d'âge, milieu professionnel, etc. @xcite propose de regrouper la variation linguistique selon l'usage et selon les usagers. parmi les types de variation proposés figure une variation sociale dite diastratique. les sociolinguistes cherchent à repérer et analyser des formes ou phénomènes linguistiques représentatifs des facteurs sociologiques étudiés. les travaux des années 60-70 ( @xcite ; @xcite ; @xcite ; @xcite ) s'intéressent aux phénomènes phonologiques et montrent comment les variables phonologiques peuvent varier en fonction du statut social du locuteur. ainsi, @xcite constate que les classes supérieures prononcent le r final plus systématiquement que les classes populaires. @xcite propose un modèle où la langue varie selon le milieu social en distinguant deux codes : (1) le code restreint utilisé dans les classes populaires qui est plus implicite, contextuel et basé sur des références partagées et (2) le code élaboré utilisé dans les classes moyennes et supérieures, un code plus explicite, structuré qui favorise l'expression d'idées abstraites. le genre est un autre facteur sociologique étudié dans la littérature linguistique. ainsi, @xcite observe que les femmes utilisent plus de stratégies de coopération dans la conversation. @xcite distingue le "rapport talk" (conversation relationnelle des femmes) et le "report talk" (style plus informatif et compétitif des hommes). enfin, l'âge en tant que facteur de variation du langage est au centre des travaux de la sociolinguistique contemporaine, étant reconnu comme un facteur majeur de variation linguistique @xcite , qu'elle soit due aux spécificités biologiques et physiologiques ou à des tendances générationnelles ( @xcite ; @xcite ). de nombreuses études ont démontré que les différentes cohortes d'âge présentent des schémas distincts de participation sociale, de valeurs et de modes de communication. ainsi, la notion d'âge est traitée du point de vue de l'appartenance à un groupe social dont les membres ont des âges similaires ainsi que des particularités socio-culturelles et socio-économiques communes ( @xcite ; @xcite ; @xcite ). deux types de langages sont souvent opposés dans la littérature : le langage des jeunes et celui des personnes âgées, qui ont plus tendance à utiliser le langage sous sa forme standard @xcite . dans le domaine du tal, le lien entre le langage et le profil sociologique du locuteur se manifeste à travers les travaux sur la prédiction des caractéristiques sociologiques d'un locuteur (âge, genre, classe sociale, origine ethnique, etc.) à partir de ses écrits ou de sa parole. les réseaux sociaux fournissent des données riches pour étudier ce lien. @xcite analysent par exemple des tweets pour prédire l'âge et l'origine sociale. @xcite utilisent des modèles probabilistes pour identifier des traits sociologiques à partir de messages sur les réseaux sociaux. @xcite extraient des caractéristiques linguistiques sur twitter, reddit, facebook pour prédire l'âge, le genre et l'idéologie politique. on peut aussi citer la tâche de détection de l'âge à partir de la communication en ligne : les chats et forums @xcite ou les posts sur divers réseaux sociaux ( @xcite ; @xcite ; @xcite ; @xcite ; @xcite ; @xcite ), afin de détecter les prédateurs dans la lutte pour la protection des mineurs (van de loo et al., 2016) ou d'étudier les préférences de certaines communautés (alroobaea et al., 2020). l'identification de l'âge du locuteur à partir de la parole @xcite ; @xcite ; @xcite ) ou la classification de locuteurs par l'âge @xcite est essentiellement fondée sur des critères acoustiques et phonétiques. les avancées récentes en intelligence artificielle et le succès incontournable des llm posent également la question de leur capacité à identifier l'âge d'un locuteur. des expériences ont déjà montré que les llm sont capables d'être adaptés aux tâches de classification @xcite . par ailleurs, l'utilisation d'un llm pour une tâche de détection de l'âge soulève en arrière-plan des questions de nature sociolinguistique, en raison des stéréotypes que ces modèles peuvent reproduire ; les données d'entraînement, souvent issues d'internet, peuvent contenir des préjugés et des formes de discriminations présentes dans la société ( @xcite ; @xcite ; @xcite ; @xcite ). les biais sociaux dans les modèles de langage sont une problématique majeure, car ils peuvent affecter la manière dont les modèles génèrent du texte et reflètent, voire amplifient, les inégalités sociales existantes. la recherche présentée pose la question du lien entre le profil sociologique du locuteur et son discours en se focalisant sur la question de l'âge. si ce lien a été démontré à travers les travaux en sociolinguistique, les propriétés proposées ne sont pas nombreuses. nous cherchons à vérifier cette hypothèse en exploitant les outils du tal. si des propriétés linguistiques spécifiques peuvent être associées à des profils sociologiques, il devient alors envisageable de prédire ces derniers de manière automatisée à partir du discours d'un locuteur. ## détection de l'âge à l'aide de llm les llm sont devenus incontournables dans le domaine du tal et présentent des résultats prometteurs dans les tâches d'analyse linguistique ((di @xcite ; @xcite ; @xcite ). l'objectif est donc double : mesurer leur performance sur la tâche de détection de l'âge (classification) et accéder aux critères sur lesquels ils se basent pour effectuer cette tâche (analyse linguistique). les prompts nécessitant des indications complexes, nous choisissons le modèle mistral 7b instruct, fine-tuné pour les instructions. en nous inspirant des méthodes employées dans la littérature, nous partons d'un prompt initial (zero-shot prompt), observons les réponses obtenues et affinons le prompt en ajustant les paramètres jusqu'à obtenir un résultat complet et satisfaisant du point de vue du format de la réponse. les paramètres gardés pour le dataset final sont une température et un top p à 0.7, et la longueur maximale de la réponse limitée à 1024 tokens. le prompt final (cf figure 1 en annexe) est composé : -d'une introduction, -d'une instruction pour la classification, -d'une instruction pour l'analyse linguistique, -de l'énumération des différentes catégories d'âge, -d'une transcription (30 tours de parole), -des instructions complémentaires sur le format attendu de la réponse. le modèle est testé sur la totalité du dataset et évalué avec les mesures traditionnelles ( classe prédite lexique morphologie syntaxe sémantique pragmatique -30 courant, informel, familier, wesh, argot, simple passé et présent simple, formes courtes et abrégées, article défini constructions syntaxiques simples, courtes ou incomplète, langage courant et informel, conjonctions simples, contraction courant, vie quotidienne, parents, intérêt, études, expérience professionnelle, éducation, école, activité courante "oui oui oui", courant, familier, enthousiaste et passionné, conversations informelles, directes et courtes 30-60 décontracté, formel ou informel, varié, riche, courant, complexe, techniques, éducation formes verbales passées, courtes, composées et complexes, régulières et courantes, contractions structures complexes et subordonnées, mature, registre formel expérience professionnelle, expériences passées, maturité, courant, travail "oui oui oui, oui oui", courant, expérience professionnelle ou de vie, compréhension, maturité 60+ courant, formel, riche et varié, ancien et archaïque, expérience, époque formes verbales passées voire archaïques, irrégulières structures syntaxiques complexes, subordonnées complexes, temps passés, formes courantes, simples, courtes, formelles seconde guerre mondiale et événements historiques, expériences et vie passées, expérience professionnelle souvent longue expériences de vie et professionnelles passées, courant, "oui oui oui", avancé, événements historiques ## discussion ## conclusion la difficulté des modèles à déterminer l'âge d'un locuteur à partir de la transcription de sa parole soulève plusieurs interrogations qui dessinent différentes pistes pour poursuivre cette recherche.